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公開番号2025016357
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-31
出願番号2024110932
出願日2024-07-10
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人ローレルバンクマシン株式会社,ローレル機械株式会社,ローレル精機株式会社
代理人弁理士法人旺知国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250124BHJP(計算;計数)
要約【課題】有価証券や非有価証券の識別や分類に必要な情報の生成にかかる手間を削減する。
【解決手段】情報処理装置10は、識別対象の商品券GTの画像である第1画像を示す第1画像情報を取得する画像情報取得部122と、画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を第1画像に対して実行することにより、第1画像の特徴ベクトルを生成する特徴抽出部124と、予め登録された、複数のリファレンスの商品券GTの各々の画像である第2画像の特徴ベクトルと第1画像の特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出する距離算出部125と、ベクトル間距離に基づいて、識別対象の商品券GTを識別する識別部126と、を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
識別対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得する取得部と、
画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成する生成部と、
予め登録された、複数のリファレンスの証券の各々の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと、前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出する算出部と、
前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の証券を識別する識別部と、
を備えていることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記複数のリファレンスの証券の各々の前記第２画像の前記特徴ベクトルは、各リファレンスにおいて１つの証券の前記第２画像から、前記生成部で、距離学習により学習されたモデルを使用することで算出されていることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記識別部は、
前記ベクトル間距離が第１距離以下である前記第２画像が特定された場合、前記識別対象の証券の種類が、前記ベクトル間距離が前記第１距離以下である前記第２画像により示される前記リファレンスの証券の種類と同じであると判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ベクトル間距離が前記第１距離以下である前記第２画像が特定された場合に、前記ベクトル間距離が前記第１距離以下である前記第２画像と前記第１画像とを表示装置に表示させる表示制御部をさらに有する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記識別部は、
前記ベクトル間距離が第１距離以下である前記第２画像が特定されない場合、前記第１画像の前記特徴ベクトルを示す特徴情報と前記第１画像情報とを互いに対応付けて、記憶装置に記憶する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
表面特定部をさらに備え、
前記取得部は、
前記識別対象の証券の第１面の画像を示す第１面画像情報と、前記識別対象の証券の前記第１面の反対側の第２面の画像を示す第２面画像情報とを取得し、
前記表面特定部は、
前記第１面画像情報により示される前記第１面の画像に含まれる輪郭の数と、前記第２面画像情報により示される前記第２面の画像に含まれる輪郭の数とに基づいて、前記識別対象の証券の表面と裏面とを特定し、
前記第１面画像情報及び前記第２面画像情報のうち前記表面の画像を示す画像情報を、前記第１画像情報として特定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
識別対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得し、
画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成し、
リファレンスの証券の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出し、
前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の証券を識別する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
登録対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得し、
画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成し、
前記第１画像情報と、前記生成した特徴ベクトルと、前記登録対象の証券の名称及び額面価格とを、互いに対応付けて登録する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
プロセッサを、
識別対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得する取得部と、
画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトを生成する生成部と、
リファレンスの証券の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出する算出部と、
前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の証券を識別する識別部と、
として機能させる、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
スーパーマーケット等の小売店では、貨幣以外に商品券等の有価証券が取り扱われることがある。例えば、商品券を取り扱う小売店では、営業時間の終了後に、使用された商品券を種類別に仕分けする作業等が行われる。このため、例えば、複数枚の商品券を、第１の種類の商品券の種類及び金額と同じ商品券と、第１の種類の商品券とは種類又は金額が異なる商品券とに振り分ける商品券入金機が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、ＰＯＳ（ＰｏｉｎｔＯｆＳａｌｅｓ）レジスタ及び釣銭機に商品券入金機を接続することで、小売店等の店員が、顧客から預かった商品券を識別し、購入商品の清算処理を行うことも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１４－０４４６６３号公報
特開２０１５－２００９３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、ＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を使って商品券を識別する研究が進んでいる。例えば、商品券を振り分ける一般的な方法として、市場に流通している様々な商品券の画像を教師データとして商品券の種類等を学習したモデル（以下、画像識別モデルとも称する）を用いて、商品券の画像を識別する方法が知られている。このような識別方法は、画像識別モデルを作成するために、多くの教師データによる学習が必要である。近年、市場に流通している商品券や地域振興券等の有価証券の種類は増加しており、また有価証券のみでなく、サービス券及びクーポン券等の非有価証券の種類も増加している。このため、画像識別モデルを用いる従来のＡＩを使った識別方法では、教師データによる学習に非常に多くの時間と手間を要してしまい、振り分ける商品券の識別に必要な情報の生成に膨大な労力がかかるという課題があった。以下では、有価証券及び非有価証券を証券と総称する場合がある。
【０００６】
また、近年、小売店等では、顧客が購入した商品を清算する際に、セミセルフレジやセルフレジを利用するケースも増えてきている。そのため、商品券等の有価証券やサービス券の識別を、より短時間で高精度に行うことが望まれている。しかしながら、従来の識別方法では、商品券の識別に１０秒以上の時間を要することも有り、また処理時間を短くすると識別の精度が低下してしまうという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の好適な態様に係る情報処理装置は、識別対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得する取得部と、画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成する生成部と、予め登録された、複数のリファレンスの証券の各々の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出する算出部と、前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の有価証券を識別する識別部と、を備えている。
【０００８】
また、本発明の好適な態様に係る情報処理方法は、識別対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得し、画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成し、リファレンスの証券の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出し、前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の証券を識別する。
【０００９】
また、本発明の好適な態様に係る情報処理方法は、登録対象の証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得し、画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成し、前記第１画像情報と、前記生成した特徴ベクトルと、前記登録対象の証券の名称及び額面価格とを、互いに対応付紐づけて登録する。
【００１０】
また、本発明の好適な態様に係るプログラムは、プロセッサを、識別対象の有価証券の画像である第１画像を示す第１画像情報を取得する取得部と、画像の特徴量を示す特徴ベクトルを生成する処理を前記第１画像に対して実行することにより、前記第１画像の前記特徴ベクトルを生成する生成部と、リファレンスの有価証券の画像である第２画像の前記特徴ベクトルと前記第１画像の前記特徴ベクトルとの間の距離であるベクトル間距離を算出する算出部と、前記ベクトル間距離に基づいて、前記識別対象の有価証券を識別する識別部と、として機能させる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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