JP2023116326A - 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1~図12を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10について説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10の構成を示すブロック図である。
[2-1.時計500の構成]
情報処理システム10で実行される情報処理を説明する前に、情報処理システム10で使用される物品の一例として、時計500について説明する。すなわち、情報処理システム10では、物品識別情報特定処理を実行することによって、時計500の識別情報(物品識別情報)を特定することができる。また、情報処理システム10では、物品情報提供処理を実行することによって、時計500に関連する情報(物品情報)をユーザに提供することができる。また、情報処理システム10では、物品真贋判定処理を実行することによって、時計500の真贋判定を行うことができる。
図4は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10で実行される情報処理のフローチャートである。情報処理システム10で実行される情報処理は、情報端末100上でプログラムが実行されることによって開始され、図4に示すように、ステップS100~ステップS500を含む。
図5は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10で実行される物品識別情報特定処理のフローチャートである。図5に示すように、物品識別情報特定処理(ステップS100)は、ステップS110~ステップS150を含む。
図11は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10で実行される物品情報提供処理のフローチャートである。図11に示すように、物品情報提供処理(ステップS300)は、ステップS310およびステップS320を含む。
図12は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム10で実行される物品真贋判定処理のフローチャートである。図12に示すように、物品真贋判定処理(ステップS500)は、ステップS510~ステップS550を含む。
上述した時計500は、いわゆるアナログ時計であるが、情報処理システム10は、デジタル時計に対して適用することも可能である。
図14を参照して、本実施形態に係る情報処理システム10で実行される別の物品識別情報特定処理について説明する。
図15を参照して、本実施形態の一変形例である情報処理システム10Aについて説明する。
図16および図17を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム20について説明する。なお、以下では、情報処理システム20の構成が第1実施形態の情報処理システム10の構成と同様であるとき、情報処理システム20の構成の説明を省略する場合がある。
図16は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム20の構成を示すブロック図である。
図17は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム20で実行される物品識別情報特定処理のフローチャートである。図17に示すように、物品識別情報特定処理(ステップS100B)は、ステップS110B~ステップS150Bを含む。図17に示すステップS100Bのフローチャートは、図5に示すステップS100のフローチャートと同様のステップを含むが、ステップS100Bでは、ステップS120の代わりに、ステップS121BおよびステップS122Bが実行される。そのため、以下では、ステップS121BおよびステップS122Bについて説明する。
図18を参照して、本実施形態に係る情報処理システム20で実行される別の物品識別情報特定処理について説明する。
図19を参照して、本実施形態に係る情報処理システム20で実行される別の物品識別情報特定処理について説明する。
図20および図21を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム30について説明する。なお、以下では、情報処理システム30の構成が第1実施形態の情報処理システム10の構成と同様であるとき、情報処理システム30の構成の説明を省略する場合がある。
図20は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム30の構成を示すブロック図である。
図21は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム30で実行される物品識別情報特定処理のフローチャートである。図21に示すように、物品識別情報特定処理(ステップS100E)は、ステップS111E~ステップS150Eを含む。図21に示すステップS100Eのフローチャートは、図5に示すフローチャートと同様のステップを含むが、ステップS100Eでは、ステップS110の代わりにステップS111Bが、ステップS120およびステップS130の代わりにステップS125E、ステップS126E、およびステップS127Eが、ステップS140の代わりにステップS141Eが実行される。そのため、以下では、ステップS111E、ステップS125E、ステップS126E、ステップS127E、およびステップS141Eについて説明する。
図22は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム30で実行される真贋判定処理のフローチャートである。図22に示すように、物品識別情報特定処理(ステップS500B)は、ステップS511B~ステップS540Bを含む。ステップS500Bでは、ステップS500のステップS510の代わりにステップS511BおよびステップS512Bが実行される。そのため、以下では、ステップS511BおよびステップS512Bについて説明する。
100、100A:情報端末、 110:撮像部、 120:表示部、 130:通信部、 140A:制御部、 141A:物品群情報取得部、 142A:物品特徴量生成部、 143A:物品識別情報取得部、 144A:物品情報取得部、 145A:物品真贋判定部、 150A:記憶部、 151A:物品群情報データベース、 152A:物品識別情報データベース、 153A:物品情報データベース、 154A:判定情報データベース、
200:情報処理装置、 210:制御部、 211:物品群情報取得部、 212:物品特徴量生成部、 213:物品識別情報取得部、 214:物品情報取得部、 215:物品真贋判定部、 220:通信部、 230:記憶部、 231:物品群情報データベース、 232:物品識別情報データベース、 233:物品情報データベース、 234:判定情報データベース、
300:情報処理装置、 310:制御部、 311:製造識別情報取得部、 312:物品特徴量生成部、 313:物品識別情報取得部、 314:物品情報取得部、 315:物品真贋判定部、 320:通信部、 330:記憶部、 331:製造識別情報データベース、 332:物品識別情報データベース、 333:物品情報データベース、 334:判定情報データベース、
400:情報処理装置、 410:制御部、 411:候補情報生成部、 412:物品識別情報取得部、 413:物品情報取得部、 414:物品真贋判定部、 420:通信部、 430:記憶部、 431:候補情報学習モデル、 432:物品情報データベース、 433:判定情報データベース、
500:時計、 501:第1の面、 502:第2の面、 510:第1の画像、 511:物品群情報、 520:第2の画像、 521:時針、 522:分針、 523:秒針、 524:文字盤、 525:インデックス、 526:カレンダー、 527:ベゼル、 528:リューズ、 530、540、550、560:マスク領域、
600:時計、 602:第2の面、 610:画像、 620:第2の画像、 621:文字盤、 622:ベゼル、 623:第1の領域、 624:第2の領域
Claims (45)
- 物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品が属する物品群に関する物品群情報を取得する物品群情報取得部と、
前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成する物品特徴量生成部と、
前記物品群情報および前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得する物品識別情報取得部と、を含む、情報処理システム。 - 前記物品群情報取得部は、前記第1の画像に含まれる文字列を抽出し、抽出された前記文字列に紐付けられた前記物品群情報を取得する、請求項1に記載の情報処理システム。
- 前記物品特徴量生成部は、前記物品群情報に紐付けられた部品情報に基づき、前記第2の画像に含まれる前記物品の部品の前記特徴量を生成する、請求項1または請求項2に記載の情報処理システム。
- さらに、前記第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する物品真贋判定部を含む、請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
- 物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得する製造識別情報取得部と、
前記製造識別情報に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得する物品識別情報取得部と、を含む、情報処理システム。 - 前記製造識別情報取得部は、前記第1の画像に含まれる文字列を抽出し、前記製造識別情報を取得する、請求項5に記載の情報処理システム。
- さらに、前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成する物品特徴量生成部を含み、
前記物品識別情報取得部は、前記製造識別情報および前記特徴量に基づき、前記物品識別情報を取得する、請求項5または請求項6に記載の情報処理システム。 - さらに、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する物品真贋判定部を含む、請求項5乃至請求項7のいずれか一項に記載の情報処理システム。
- 物品の第2の面を撮影した第2の画像に基づき、前記物品の特徴量を生成し、生成された前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報の候補情報を生成する候補情報生成部と、
前記候補情報が提供されたユーザによる第1のユーザ入力情報に基づき、前記物品識別情報を取得する物品識別情報取得部と、を含む、情報処理システム。 - 前記候補情報生成部は、前記第2の画像が入力されると前記候補情報を出力するように学習された候補情報学習モデルにより前記候補情報を生成する、請求項9に記載の情報処理システム。
- さらに、前記ユーザによる第2のユーザ入力情報に基づき、前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する物品真贋判定部を含む、請求項9または請求項10に記載の情報処理システム。
- さらに、前記物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する物品真贋判定部を含む、請求項9または請求項10に記載の情報処理システム。
- 前記物品真贋判定部は、前記製造識別情報の判定回数に基づき、前記物品の真贋を判定する、請求項4、請求項8、請求項11、および請求項12のいずれか一項に記載の情報処理システム。
- さらに、前記物品識別情報に基づき、前記物品に関する物品情報を取得する物品情報取得部を含む、請求項1乃至請求項13のいずれか一項に記載の情報処理システム。
- 前記物品は、時計である、請求項1乃至請求項14のいずれか一項に記載の情報処理システム。
- 物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品が属する物品群に関する物品群情報を取得し、
前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成し、
前記物品群情報および前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得する、情報処理方法。 - 前記物品群情報は、前記第1の画像に含まれる文字列が抽出されることによって取得される、請求項16に記載の情報処理方法。
- 前記特徴量は、前記物品群情報に紐付けられた部品情報に基づき、前記第2の画像に含まれる前記物品の部品の特徴量である、請求項16または請求項17に記載の情報処理方法。
- さらに、前記第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する、請求項16乃至請求項18のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、
前記製造識別情報に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得する、情報処理方法。 - 前記製造識別情報は、前記第1の画像に含まれる文字列が抽出されることによって取得される、請求項20に記載の情報処理方法。
- さらに、前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成し、
前記物品識別情報は、前記製造識別情報および前記特徴量に基づいて取得される、請求項20または請求項21に記載の情報処理方法。 - さらに、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する、請求項20乃至請求項22のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 物品の第2の面を撮影した第2の画像に基づき、前記物品の特徴量を生成し、生成された前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報の候補情報を生成し、
前記候補情報が提供されたユーザによる第1のユーザ入力情報に基づき、前記物品識別情報を取得する、情報処理方法。 - 前記候補情報は、前記第2の画像が入力されると前記候補情報を出力するように学習された候補情報学習モデルにより生成される、請求項24に記載の情報処理方法。
- さらに、前記ユーザによる第2のユーザ入力情報に基づき、前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する、請求項24または請求項25に記載の情報処理方法。
- さらに、前記物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定する、請求項24または請求項25に記載の情報処理方法。
- 前記物品の真贋は、前記製造識別情報の判定回数に基づいて判定される、請求項19、請求項23、請求項26、および請求項27のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- さらに、前記物品識別情報に基づき、前記物品に関する物品情報を取得する、請求項16乃至請求項28のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 前記物品は、時計である、請求項16乃至請求項29のいずれか一項に記載の情報処理方法。
- 情報端末のコンピュータで実行されるプログラムであって、
物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品が属する物品群に関する物品群情報を取得し、
前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成し、
前記物品群情報および前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得することを実行する、プログラム。 - 前記物品群情報は、前記第1の画像に含まれる文字列が抽出されることによって取得される、請求項31に記載のプログラム。
- 前記特徴量は、前記物品群情報に紐付けられた部品情報に基づき、前記第2の画像に含まれる前記物品の部品の特徴量である、請求項31または請求項32に記載のプログラム。
- さらに、前記第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定することを実行する、請求項31乃至請求項33のいずれか一項に記載のプログラム。
- 情報端末のコンピュータで実行されるプログラムであって、
物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、
前記製造識別情報に基づき、前記物品を識別する物品識別情報を取得することを実行する、プログラム。 - 前記製造識別情報は、前記第1の画像に含まれる文字列が抽出されることによって取得される、請求項35に記載のプログラム。
- さらに、前記物品の第2の面を撮影した第2の画像から前記物品の特徴量を生成することを実行し、
前記物品識別情報は、前記製造識別情報および前記特徴量に基づいて取得される、請求項35または請求項36に記載のプログラム。 - さらに、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定することを実行する、請求項35乃至請求項37のいずれか一項に記載のプログラム。
- 情報端末のコンピュータで実行されるプログラムであって、
物品の第2の面を撮影した第2の画像に基づき、前記物品の特徴量を生成し、生成された前記特徴量に基づき、前記物品を識別する物品識別情報の候補情報を生成し、
前記候補情報が提供されたユーザによる第1のユーザ入力情報に基づき、前記物品識別情報を取得することを実行する、プログラム。 - 前記候補情報は、前記第2の画像が入力されると前記候補情報を出力するように学習された候補情報学習モデルにより生成される、請求項39に記載のプログラム。
- さらに、前記ユーザによる第2のユーザ入力情報に基づき、前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定することを実行する、請求項39または請求項40に記載のプログラム。
- さらに、前記物品の第1の面を撮影した第1の画像から前記物品の製造時に付された製造識別情報を取得し、前記製造識別情報に基づき、前記物品の真贋を判定することを実行する、請求項39または請求項40に記載のプログラム。
- 前記物品の真贋は、前記製造識別情報の判定回数に基づいて判定される、請求項34、請求項38、請求項41、および請求項42のいずれか一項に記載のプログラム。
- さらに、前記物品識別情報に基づき、前記物品に関する物品情報を取得することを実行する、請求項31乃至請求項43のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記物品は、時計である、請求項31乃至請求項44のいずれか一項に記載のプログラム。
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