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公開番号2024082168
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-19
出願番号2022195933
出願日2022-12-07
発明の名称情報処理プログラムおよび情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G07G 1/00 20060101AFI20240612BHJP(チェック装置)
要約【課題】会計機における、ユーザの誤り検出または不正検出のための機械学習モデルを生成することを課題とする。
【解決手段】情報処理装置は、会計機が有する秤部に配置された商品の映像データを取得する。情報処理装置は、取得した映像データを第一の機械学習モデルに入力することで、商品の外観に関する属性を特定する。情報処理装置は、秤部に配置された商品の重さを測定した会計機から、商品の重さに関する情報を取得する。情報処理装置は、特定した商品の属性を訓練データとし、取得した商品の重さに関する情報を正解データとして、第二の機械学習モデルの機械学習を実行する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
会計機が有する秤部に配置された商品の映像データを取得し、
取得した前記映像データを第一の機械学習モデルに入力することで、前記商品の外観に関する属性を特定し、
前記秤部に配置された商品の重さを測定した前記会計機から、前記商品の重さに関する情報を取得し、
特定した前記商品の属性を訓練データとし、取得した前記商品の重さに関する情報を正解データとして、第二の機械学習モデルの機械学習を実行する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記商品の外観に関する属性は、前記商品の色、前記商品の大きさ、または、前記商品の形状のいずれかである、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記機械学習を実行する処理は、
特定された前記商品の画像データと前記商品の属性とのそれぞれを訓練データとし、前記商品の重さに関する情報とを正解データとして、前記第二の機械学習モデルの機械学習を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記機械学習を実行する処理は、
前記会計機の表示画面に表示された商品に関する項目の中から、ユーザが選択をした商品情報を、前記会計機から取得し、
取得された前記商品情報と、前記商品の属性とのそれぞれを訓練データとし、前記商品の重さに関する情報とを正解データとして、前記第二の機械学習モデルの機械学習を実行する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記会計機は、セルフレジ端末であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
会計機が有する秤部に配置された商品の映像データを取得し、
取得した前記映像データを第一の機械学習モデルに入力することで、前記商品の外観に関する属性を特定し、
前記秤部に配置された商品の重さを測定した前記会計機から、前記商品の重さに関する情報を取得し、
特定した前記商品の属性を訓練データとし、取得した前記商品の重さに関する情報を正解データとして、第二の機械学習モデルの機械学習を実行する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
商品の映像データを訓練データ、前記商品の外観に関する属性を正解情報として訓練された第一の機械学習モデルに、会計機を操作する人物が行動の対象とする商品を含む領域を撮像した映像データを入力することで、前記商品の外観に関する属性を取得し、
商品の属性を訓練データ、前記商品の重さに関する情報を正解データとして訓練された第二の機械学習モデルに、前記第一の機械学習モデルを用いて取得された前記映像データに写る前記商品の外観に関する属性を入力することで、前記映像データに写る前記商品の重さに関する情報を推定する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項８】
前記第二の機械学習モデルを用いて推定された前記映像データに写る前記商品の重さに関する情報に基づき、前記会計機を操作する人物の異常な行動を検知する、
処理を実行させることを特徴とする請求項７に記載の情報処理プログラム。
【請求項９】
商品の映像データを訓練データ、前記商品の外観に関する属性を正解情報として訓練された第一の機械学習モデルに、会計機を操作する人物が行動の対象とする商品を含む領域を撮像した映像データを入力することで、前記商品の外観に関する属性を取得し、
商品の属性を訓練データ、前記商品の重さに関する情報を正解データとして訓練された第二の機械学習モデルに、前記第一の機械学習モデルを用いて取得された前記映像データに写る前記商品の外観に関する属性を入力することで、前記映像データに写る前記商品の重さに関する情報を推定する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラムおよび情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
スーパーマーケットやコンビニエンスストア等の店舗において、セルフレジが普及している。セルフレジは、商品を購入するユーザ自身が、商品のバーコードの読み取りから精算までを行うＰＯＳ（Point Of Sale）レジシステムである。たとえば、セルフレジを導入することで、人口減少による人手不足の改善、人件費を抑制することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－５３０１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術では、不正を検出することが難しい。例えば、セルフレジなどの会計機では、ユーザによる不可抗力の誤りや故意の不正などがあり、未払い金などが発生する。
【０００５】
不可抗力の誤りとしては、商品のスキャンを忘れてカゴからレジ袋に商品を移動させてしまうスキャン漏れなどがある。また、故意の不正としては、ユーザがバーコードだけを指で隠しながら商品をスキャンするフリをするバーコード隠しや、バーコードがない商品の価格をレジ画面で選択する買い方の場合に、実際の商品とは異なる別の安い商品を選択したり、実際よりは少ない個数を入力したりすることで、故意に支払い金額を下げる不正（例えばバナナトリックなどと呼ばれる）などがある。
【０００６】
一つの側面では、会計機における、ユーザの誤り検出または不正検出のための機械学習モデルを生成することができる情報処理プログラムおよび情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の案では、情報処理プログラムは、コンピュータに、会計機が有する秤部に配置された商品の映像データを取得し、取得した前記映像データを第一の機械学習モデルに入力することで、前記商品の外観に関する属性を特定し、前記秤部に配置された商品の重さを測定した前記会計機から、前記商品の重さに関する情報を取得し、特定した前記商品の属性を訓練データとし、取得した前記商品の重さに関する情報を正解データとして、第二の機械学習モデルの機械学習を実行する、処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
一実施形態によれば、会計機における、ユーザの誤り検出または不正検出のための機械学習モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施例１にかかるレジシステムの全体構成例を示す図である。
図２は、実施例１にかかる情報処理装置の処理を説明する図である。
図３は、実施例１にかかる情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
図４は、第一の機械学習モデルの訓練に用いる訓練データを説明する図である。
図５は、第一の機械学習モデルの訓練を説明する図である。
図６は、取得データを説明する図である。
図７は、第二の機械学習モデルの訓練に用いる訓練データの生成例を説明する図である。
図８は、第二の機械学習モデルの訓練に用いる訓練データの生成の別例を説明する図である。
図９は、第二の機械学習モデルの訓練を説明する図である。
図１０は、処理の流れを示すフローチャートである。
図１１は、実施例２にかかるセルフレジシステムの全体構成例を示す図である。
図１２は、実施例２にかかる情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
図１３は、実施例２にかかる不正検知処理を説明する図である。
図１４は、ハードウェア構成例を説明する図である。
図１５は、セルフレジのハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する情報処理プログラムおよび情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【実施例】
（【００１１】以降は省略されています）

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