JP2013246790A - 認識辞書作成装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】認識辞書の作成に要する手間と時間を削減する。
【解決手段】認識辞書作成装置は、撮像手段で撮像された物品の画像を記憶部で記憶する。また認識辞書作成装置は、記憶部で記憶された画像を、当該画像に含まれる物品を撮像手段で異なる方向から撮像した画像に加工する。さらに認識辞書作成装置は、加工された画像から、当該画像に含まれる物品の特徴量データを抽出する。そして認識辞書作成装置は、抽出された特徴量データを認識辞書ファイルに登録する。
【選択図】 図４

Description

本発明の実施形態は、画像からこの画像に含まれる物品を認識するシステムに用いられる認識辞書の作成装置及びコンピュータを当該認識辞書作成装置として機能させるためのプログラムに関する。

対象となる物品（オブジェクト）を撮像部で撮像した画像データから当該物品の特徴量を抽出し、認識辞書に登録された特徴量データと照合して類似度を算出し、この類似度に応じて当該物品の種別等を認識する技術がある。このような画像中に含まれる物品を認識する技術は、一般物体認識（generic object recognition）と呼ばれる。この一般物体認識の技術については、下記の文献において各種認識技術が解説されている。

柳井 啓司，“一般物体認識の現状と今後”，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．ＳＩＧ１６［平成２２年８月１０日検索］，インターネット＜ URL: http://mm.cs.uec.ac.jp/IPSJ-TCVIM-Yanai.pdf ＞
また、画像をオブジェクト毎に領域分割することによって、一般物体認識を行う技術が、下記の文献において解説されている。
Jamie Shottonら，“Semantic Texton Forests for Image Categorization and Segmentation”，［平成２２年８月１０日検索］，インターネット＜ URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.145.3036&rep=repl&type=pdf ＞
近年、例えば小売店の会計システム（ＰＯＳシステム）において、顧客が買い上げる商品を認識する装置に、一般物体認識の技術を適用することが提案されている。

特開２０１０−２３７８８６号公報

一般物体認識の技術において、認識精度を高めるには認識辞書を充実させることが重要である。認識辞書には、対象となる物品の外観形状、色合い、模様、凹凸具合等の表面情報をパラメータで表わす特徴量データが保存される。ただし同じ物品でも、表面情報はその物品の向きによって異なる。しかも、ユーザが物品をどの向きで撮像部に向けるかは定かでない。そこで、予め物品を様々な角度から撮影した画像データから表面情報の特徴量を抽出し、これらの特徴量を当該物品の特徴量データとして認識辞書に登録する必要がある。このため、認識辞書の作成に多大な手間と時間を要する。

本発明が解決しようとする課題は、認識辞書の作成に要する手間と時間を削減できる認識辞書作成装置を提供しようとするものである。

一実施形態において、認識辞書作成装置は、ファイルアクセス手段と、記憶手段と、加工手段と、抽出手段と、データ登録手段とを備える。ファイルアクセス手段は、認識対象である物品毎にその物品の表面情報を表わす特徴量データが保存される認識辞書ファイルにアクセスする。記憶手段は、撮像手段で撮像された物品の画像を記憶する。加工手段は、記憶手段で記憶された画像を、当該画像に含まれる物品を撮像手段で異なる方向から撮像した画像に加工する。抽出手段は、加工手段で加工された画像から、当該画像に含まれる物品の特徴量データを抽出する。データ登録手段は、抽出手段で抽出された特徴量データを、ファイルアクセス手段を介して認識辞書ファイルに登録する。

一実施形態である店舗会計システムの外観図。 店舗会計システムの商品読取装置とＰＯＳ端末とのハードウェア構成を示すブロック図。 店舗会計システムで用いられる認識辞書ファイルのデータ構造を示す模式図。 第１の実施形態において、商品読取装置で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置のＣＰＵが実現する機能構成を示すブロック図。 第１の実施形態において、図４に示される各機能を実現するために必要な記憶部のエリア構成を示す模式図。 第１の実施形態において、画像の回転方向を説明するための図。 第１の実施形態において、商品読取装置のＣＰＵが認識辞書作成プログラムに従って実行する情報処理の手順を示す流れ図。 図７におけるステップＳＴ１０７の正面画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 図７におけるステップＳＴ１０８の加工画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 第２の実施形態において、画像の回転方向を説明するための図。 第２の実施形態において、図４に示される各機能を実現するために必要な記憶部のエリア構成を示す模式図。 第２の実施形態において、商品読取装置のＣＰＵが認識辞書作成プログラムに従って実行する情報処理の手順を示す流れ図。 図１２におけるステップＳＴ４の撮影処理の手順を具体的に示す流れ図。 図１２におけるステップＳＴ６の正面画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 図１２におけるステップＳＴ９及びステップＳＴ１４の加工画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 図７におけるステップＳＴ１１の裏面画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 第３の実施形態において、商品読取装置で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置のＣＰＵが実現する機能構成を示すブロック図。 第３の実施形態における加工画像処理の手順を具体的に示す流れ図。 第４の実施形態において、商品読取装置で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置のＣＰＵが実現する機能構成を示すブロック図。 第４の実施形態で用いられるフラグテーブルのデータ構造を示す模式図。 第４の実施形態において、商品読取装置のＣＰＵが認識辞書作成プログラムに従って実行する情報処理の手順を要部のみ示す流れ図。 第４の実施形態における加工画像処理の手順を要部のみ示す流れ図。

以下、認識辞書作成装置に係る実施形態を、図面を用いて説明する。なお、本実施形態は、店舗会計システム（ＰＯＳシステム）で利用される商品読取装置１に、認識辞書作成装置の機能を持たせた場合である。

（第１の実施形態）
始めに，第１の実施形態について、図１〜図９を用いて説明する。
図１は、店舗会計システムの外観図である。このシステムは、顧客が買い上げる商品を登録する登録部としての商品読取装置１と、顧客の代金支払いを処理する決済部としてのＰＯＳ（Point Of Sales）端末２とを含む。商品読取装置１は、会計カウンタ３の上に取り付けられる。ＰＯＳ端末２は、レジ台４の上にドロワ５を介して設置される。商品読取装置１とＰＯＳ端末２とは、図示しない通信ケーブルによって電気的に接続される。

商品読取装置１は、キーボード１１、タッチパネル１２及び客用ディスプレイ１３を備える。これらの表示・操作デバイス（キーボード１１、タッチパネル１２、客用ディスプレイ１３）は、商品読取装置１の本体を構成する薄型矩形形状のハウジング１Ａに取り付けられる。

ハウジング１Ａには、撮像手段としての撮像部１４が内蔵される。また、矩形状の読取窓１Ｂが、ハウジング１Ａの正面に形成される。撮像部１４は、エリアイメージセンサであるＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像素子及びその駆動回路と、撮像領域の画像をＣＣＤ撮像素子に結像させるための撮像レンズとを備える。撮像領域とは、読取窓１Ｂから撮像レンズを通してＣＣＤ撮像素子のエリアに結像するフレーム画像の領域を指す。撮像部１４は、撮像レンズを通ってＣＣＤ撮像素子に結像した撮像領域の画像を出力する。

ＰＯＳ端末２は、決済に必要なデバイスとしてキーボード２１、オペレータ用ディスプレイ２２、客用ディスプレイ２３及びレシートプリンタ２４を備える。

会計カウンタ３は、その奥側の顧客通路に沿って細長い形状である。レジ台４は、会計カウンタ３に沿って移動する顧客の移動方向に対して下流側の会計カウンタ３の端部手前側に、会計カウンタ３に対して略垂直に置かれる。そして、この会計カウンタ３の手前側とレジ台４の手前側が、会計担当の店員いわゆるキャッシャのスペースとなる。

会計カウンタ３の略中央には、商品読取装置１のハウジング１Ａが、キーボード１１、タッチパネル１２及び読取窓１Ｂをそれぞれ手前側のキャッシャ側に向けて立設される。商品読取装置１の客用ディスプレイ１３は、顧客通路側を向いてハウジング１Ａに取り付けられる。

会計カウンタ３の商品読取装置１を挟んで顧客移動方向上流側の荷受面は、買物客が購入する未登録の商品Ｍが入れられた買物カゴ６を置くためのスペースとなる。また、下流側の荷受面は、商品読取装置１により登録された商品Ｍを入れるための買物カゴ７を置くためのスペースとなる。

図２は、商品読取装置１とＰＯＳ端末２とのハードウェア構成を示すブロック図である。商品読取装置１は、制御部本体としてＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１を搭載する。そしてこのＣＰＵ１０１に、アドレスバス，データバス等のバスライン１０２を介して、ＲＯＭ１０３とＲＡＭ１０４とが接続される。ＲＯＭ１０３には、ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラムが記憶される。

この他、バスライン１０２には、入出力回路（不図示）を介して前記撮像部１４が接続される。また、接続インターフェース１０５及び接続インターフェース１０６を介して、表示・操作デバイスであるキーボード１１、タッチパネル１２及び客用ディスプレイ１３が、バスライン１０２に接続される。タッチパネル１２は、例えば液晶ディスプレイを用いたパネル表示部１２１と、この表示部の画面上に重ねて配置されたタッチパネルセンサ１２２とを備える。

ＰＯＳ端末２も、制御部本体としてＣＰＵ２０１を搭載する。そしてこのＣＰＵ２０１に、バスライン２０２を介して、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置２０５、通信インターフェース２０６及び接続インターフェース２０７が接続される。また、バスライン２０２には、前記キーボード２１、オペレータ用ディスプレイ２２、客用ディスプレイ２３、プリンタ２４及びドロワ５の各部も、それぞれ入出力回路（不図示）を介して接続される。

通信インターフェース２０６は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して、店舗の中枢を担うストアコンピュータＳＣと接続される。この接続により、ＰＯＳ端末２は、ストアコンピュータＳＣとデータの送受信が可能となる。例えばＰＯＳ端末２は、ストアコンピュータＳＣから商品データファイル（不図示）や認識辞書ファイル８を受信する。受信した商品データファイル及び認識辞書ファイル８は、ＨＤＤ装置２０５に保存される。

接続インターフェース２０７は、通信ケーブルを介して、商品読取装置１の両接続インターフェース１０５，１０６と接続される。この接続により、ＰＯＳ端末２は、商品読取装置１で読み取られた商品情報を受信する。また、商品読取装置１は、ＨＤＤ装置２０５に保存された商品データファイルや認識辞書ファイル８へのアクセスが可能となる。

図３は、認識辞書ファイル８に保存される辞書データの構造を示す模式図である。図３に示すように、認識辞書ファイル８には、認識対象である商品毎に、その商品を識別する商品ＩＤ及び商品名と関連付けて、Ｎ（Ｎは複数）個の特徴量データが保存される。特徴量データは、対応する商品ＩＤで識別される商品の表面情報の特徴量をパラメータで表わしたものである。

店舗で販売される各商品には、固有の商品ＩＤが割当てられている。商品データファイルには、各商品の商品ＩＤと関連付けて、商品名、単価、分類コード等の商品情報がプリセットされている。

商品読取装置１は、業務モードとして少なくとも商品認識モードと認識辞書作成モードとを有する。商品認識モードは、顧客が買い上げる商品を認識し、その認識結果をＰＯＳ端末２に出力するモードである。認識辞書作成モードは、認識辞書ファイル８に未登録の新規商品の特徴量データを追加したり、認識辞書ファイル８に登録済の既存商品の特徴量データを更新したりすることで、認識辞書ファイル８を作成（編集）するモードである。これらの業務モードは、例えばタッチパネル１２に表示されるメニュー画面から選択可能である。なお、認識辞書作成モードについては、パスワード入力等の認証手段を設けることによって、選択できるオペレータを制限することが好ましい。

商品認識モードが選択された場合、ＣＰＵ１０１は、撮像部１４に撮像オン信号を出力して撮像領域を撮像させる。そしてＣＰＵ１０１は、この撮像領域の画像データから商品の画像を取り込み、取り込んだ商品画像から当該商品の表面情報に関わる特徴量を抽出する。さらにＣＰＵ１０１は、抽出された特徴量を、認識辞書ファイル８に登録されている特徴量データと照合して類似度を算出する。そして、類似度が所定の閾値を超える特徴量データが認識辞書ファイル８に登録されていたならば、ＣＰＵ１０１は、その特徴量データに関連付けられた商品ＩＤを顧客の買上商品として認識して、ＰＯＳ端末２に出力する。

一方、認識辞書作成モードが選択された場合には、ＣＰＵ１０１は、図４のブロック図で示される各機能、すなわち角度受付手段４１、記憶手段４２、加工手段４３、抽出手段４４及びデータ登録手段４５を実現する。これらの機能は皆、プログラム記憶部であるＲＯＭ１０３に格納された認識辞書作成プログラム（不図示）に従って実現される。

角度受付手段４１は、キーボード１１やタッチパネル１２等の入力部３１を介して回転角度の入力を受け付ける。記憶手段４２は、撮像部１４で撮像された商品の画像を記憶部３２に記憶させる。加工手段４３は、記憶部３２で記憶された商品の画像を、当該画像に含まれる商品を撮像部１４で異なる方向から撮像した画像に加工する。抽出手段４４は、加工手段４３により加工された画像から、当該画像に含まれる商品の表面情報に関わる特徴量データを抽出する。データ登録手段４５は、抽出手段４４で抽出された特徴量データを、ファイルアクセス手段４６を介して認識辞書ファイル８に登録する。ファイルアクセス手段４６は、ＰＯＳ端末２のＨＤＤ装置２０５に保存される認識辞書ファイル８にアクセスする手段であり、本実施形態では接続インターフェース１０５が該当する。

記憶部３２は、ＲＡＭ１０４に形成される。記憶部３２には、図５に示すように、基準画像メモリ３２１、加工画像メモリ３２２及び特徴量データのバッファメモリ３２３が設けられる。

基準画像メモリ３２１には、加工処理の基準となるフレーム画像が格納される。本実施形態では、撮像部１４で撮像された画像を基準画像とする。

加工画像メモリ３２２には、上記基準画像から加工された画像が格納される。本実施形態では、図６に示すように、基準画像（フレーム画像）５０の中心Ｏを回転中心として、当該基準画像５１を右方向ｒに所定角度で回転させた画像が加工画像メモリ３２２に格納される。なお、画像の回転方向は右方向ｒに限定されるものではなく、その反対の左方向であってもよい。

バッファメモリ３２３には、基準画像及び複数の加工画像からそれぞれ抽出される同一商品の特徴量データが蓄積される。

図７は、認識辞書作成モードが選択されたときのＣＰＵ１０１の主要な情報処理手順を示す流れ図である。認識辞書作成モードが選択されると、認識辞書作成プログラムが起動する。このプログラムの起動により、ＣＰＵ１０１は、商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎの受付画面をタッチパネル１２に表示させる（ＳＴ１０１）。そしてＣＰＵ１０１は、上記受付画面から商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎがそれぞれ入力されるのを待機する（ＳＴ１０２：角度受付手段４１）。

回転角度θとは、前記加工手段４３が基準画像を右方向ｒに回転させた画像を加工する際の１加工当たりの回転角度である。本実施形態では、前記加工手段４３が、基準画像を右方向ｒに回転角度θずつ回転させた画像をサンプル数ｎの数だけ加工し、その都度、前記抽出手段４４が、加工した画像から商品の特徴量データを抽出してバッファメモリ３２３に保存する。

上記受付画面を確認したオペレータは、タッチパネル１２またはキーボード１１を操作して、辞書作成対象商品の商品ＩＤと所望の回転角度θとサンプル数ｎとを入力する。なお、商品ＩＤの代わりに商品名を入力してもよい。また、サンプル数ｎの入力は必須ではない。予め、回転角度θとサンプル数ｎとを対応付けた設定テーブルを用意しておき、回転角度θが選択されたならば、一義的にサンプル数ｎが決まるようにしてもよい。また、回転角度θについても、デフォルトの角度を予め設定しておき、回転角度θが入力されないときにはデフォルトの角度を回転角度θとしてもよい。

タッチパネル１２のタッチ入力またはキーボード１１のキー入力によって商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎがそれぞれ入力されたならば（ＳＴ１０２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、入力された商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎを、ＲＡＭ１０４のワークエリアに格納する（ＳＴ１０３）。次いで、ＣＰＵ１０１は、撮影キーが入力されるのを待機する（ＳＴ１０４）。

辞書作成対象商品の商品ＩＤと回転角度θとサンプル数ｎとを入力したオペレータは、当該商品の面を読取窓１Ｂにかざす。そしてオペレータは、キーボード１１またはタッチパネル１２に設けられた撮影キーを入力する。

撮影キーが入力されると（ＳＴ１０４にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、撮像部１４に対して撮像オン信号を出力する（ＳＴ１０５）。撮像部１４は、撮像オン信号に応じて撮像領域を撮像する。これにより、オペレータが読取窓１Ｂにかざしている商品の面が撮像部１４によって撮像される。ＣＰＵ１０１は、撮像部１４で撮像されたフレーム画像を取り込む。そしてＣＰＵ１０１は、上記基準画像メモリ３２１に、上記フレーム画像を格納する（ＳＴ１０６：記憶手段４２）。

しかる後、ＣＰＵ１０１は、図８に具体的に示す基準画像処理を実行する（ＳＴ１０７）。先ずＣＰＵ１０１は、第１カウンタｉを“０”にリセットする（ＳＴ２０１）。次いでＣＰＵ１０１は、基準画像メモリ３２１のフレーム画像から当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ２０２）。

具体的には、ＣＰＵ１０１は先ず、フレーム画像から、肌色領域の有無を検出する。肌色領域が検出された場合、すなわちオペレータの手の映り込みが検出された場合、ＣＰＵ１０１は、フレーム画像を二値化した画像から輪郭線などを抽出する。これにより、ＣＰＵ１０１は、オペレータの手が把持していると想定される商品Ｍの輪郭抽出を試みる。商品Ｍの輪郭が抽出されると、ＣＰＵ１０１は、その輪郭内の画像を格子状のパッチに分け、そのパッチ毎に商品の形状、表面の色合い、模様、凹凸状況等の特徴量を読み取る。

こうして、基準画像メモリ３２１のフレーム画像から商品のパッチ毎の特徴量データを抽出したならば、ＣＰＵ１０１は、この抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ２０３）。以上で、基準画像処理は終了する。したがって、バッファメモリ３２３の特徴量データ０に対応するエリアには、辞書作成対象商品を撮像部１４で撮像したフレーム画像から抽出される商品のパッチ毎の特徴量データが格納される。

基準画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、図９に具体的に示す加工画像処理を実行する（ＳＴ１０８）。

先ずＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊを“０”にリセットする（ＳＴ３０１）。次いでＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊを“１”だけカウントアップする（ＳＴ３０２）。そしてＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊがサンプル数ｎを超えたか否かを確認する（ＳＴ３０３）。

第２カウンタｊがサンプル数ｎを超えていない場合（ＳＴ３０３にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、第１カウンタｉを“１”だけカウントアップする（ＳＴ３０４）。またＣＰＵ１０１は、基準画像メモリ３２１内の画像を、右方向ｒに角度ｊθ（ｊは第２カウンタｊの値、θは回転角度）だけ回転させた画像に加工する（ＳＴ３０５：加工手段４３）。

ＣＰＵ１０１は、加工された画像を加工画像メモリ３２２に格納する。そしてＣＰＵ１０１は、前記ステップＳＴ２０２の処理と同様にして、加工画像メモリ３２２に格納された画像から、当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ３０６：抽出手段４４）。そしてＣＰＵ１０１は、この抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ３０７）。

ステップＳＴ３０７の処理を終了すると、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ３０２の処理に戻る。すなわちＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊをさらに“１”だけカウントアップする。そしてＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊがサンプル数ｎを超えたか否かを確認する（ＳＴ３０３）。

第２カウンタｊがサンプル数ｎを超えるまで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ３０４〜ＳＴ３０７の処理を繰り返し実行する。第２カウンタｊがサンプル数ｎを超えたならば（ＳＴ３０３にてＹＥＳ）、加工画像処理は終了する。

加工画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、辞書更新処理を実行する（ＳＴ１０９）。すなわちＣＰＵ１０１は、ワークメモリに記憶された商品ＩＤとバッファメモリ３２３に記憶された特徴量データ０〜Ｎ（Ｎ＝ｎ＋１）とを関連付ける。そしてＣＰＵ１０１は、この商品ＩＤと特徴量データ０〜Ｎとを、接続インターフェース１０６を介して、ＰＯＳ端末２０５のＨＤＤ装置２０５に保存されている認識辞書ファイル８に追加登録する（データ登録手段４５）。

この際、認識辞書ファイル８に同一商品ＩＤのデータが既に登録されていた場合には、ＣＰＵ１０１は、この既存のデータを削除した後、今回の商品ＩＤと特徴量データ０〜Ｎとを認識辞書ファイル８に追加登録してもよい。あるいはＣＰＵ１０１は、既存のデータに今回の特徴量データ０〜Ｎを上書きしてもよい。

なお、ストアコンピュータＳＣは、定期的にＰＯＳ端末２にアクセスして、当該ＰＯＳ端末２に保存される認識辞書ファイル８が更新されているか否かを確認する。そして更新されている場合には、ストアコンピュータＳＣは、更新後の認識辞書ファイル８を取り込んで、自らの認識辞書ファイル８を作成し直す。このとき、商品名の付されていないデータが存在する場合には、ストアコンピュータＳＣは、商品データファイルを参照して、商品ＩＤに関連付けられた商品名を当該データに追加する。そしてストアコンピュータＳＣは、作成し直した認識辞書ファイル８をＰＯＳ端末２にダウンロードする。

このように本実施形態によれば、商品読取装置１を利用して、認識辞書ファイル８に未登録の新規商品の特徴量データを追加したり、認識辞書ファイル８に登録済の既存商品の特徴量データを更新したりすることができる。

この場合において、オペレータに要求される作業は、辞書作成対象商品を読取窓１Ｂにかざすだけである。あらゆる角度から商品が撮影されるように、かざした商品の向きを少しずつずらしていくような面倒な作業をオペレータが要求されることはない。したがって、予め物品を様々な角度から撮影した画像データが必要であった従来と比較して、認識辞書の作成に要する手間と時間が大幅に削減される。しかもオペレータは、単に辞書作成対象商品を読取窓１Ｂにかざせばよいので、オペレータの習熟度に依存しない辞書作成が可能となる。

また、本実施形態では、辞書作成対象商品の商品ＩＤとともに、回転角度θとサンプル数ｎとを入力するようにしている。例えば形状が単純な矩形や単純な模様等で構成されている商品（例えば商品券等）については、物品の外観から得られる表面情報（形状、模様、色彩等）に関する特徴量が少ないため、商品読取装置の読取窓１Ｂに翳す商品の僅かな角度の違いによって別の商品に誤認識される可能性がある。そこで、回転角度θを小さくしかつサンプル数ｎを多くすることで、一商品について様々な角度の画像が得られ、より多くの特徴量を含んだ特徴量データを認識辞書ファイル８に登録することができるので、誤認識を低減することができる。一方、物品の表面情報（形状、模様、色彩等）が複雑な商品については、１画像からより多くの特徴量を含んだ特徴量データを得ることができるので、サンプル数ｎが少なくすることで認識辞書ファイル８に登録される特徴量データの数を節約するといった運用ができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について、図１０〜図１６を用いて説明する。この第２の実施形態において、店舗会計システムの外観図、商品読取装置とＰＯＳ端末とのハードウェア構成を示すブロック図、認識辞書ファイルのデータ構造を示す模式図、商品読取装置で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置のＣＰＵが実現する機能構成を示すブロック図は、第１の実施形態と同様なので、図１〜図４をそのまま用いるものとし、第１の実施形態と共通する部分には同一符号を付して、その詳しい説明は省略する。

第１の実施形態では、加工手段４３が、基準画像５１の中心Ｏを回転中心として、当該基準画像５１を二次元方向に回転させた画像を加工する場合を例示した。第２の実施形態では、加工手段４３が、基準画像５１を三次元方向に回転させた画像を加工する場合を例示する。すなわち加工手段４３は、図１０の（ａ）に示すように、基準画像５１の画像中心を通る垂線５２を回転軸として、当該基準画像５１を一方向ｒ１（以下では右方向ｒ１と定義する）またはその逆方向ｒ２（以下では左方向ｒ２と定義する）に所定角度で回転させた画像を加工する。あるいは、図１０の（ｂ）に示すように、基準画像（フレーム画像）５１の画像中心を通る水平線５３を回転軸として、当該基準画像５１を一方向ｒ３（以下では前方向ｒ３と定義する）またはその逆方向ｒ４（以下では後方向ｒ４と定義する）に所定角度で回転させた画像を加工する。

第２の実施形態において、記憶部３２には、図１１に示すように、基準画像メモリ３２１、加工画像メモリ３２２及び特徴量データのバッファメモリ３２３の他、正面画像メモリ３２４、裏面画像メモリ３２５、左側面画像メモリ３２６、右側面画像メモリ３２７、上面画像メモリ３２８、底面画像メモリ３２９が設けられる。

正面画像メモリ３２４には、辞書作成対象商品の正面を撮像部１４で撮像したときのフレーム画像が格納される。同様に、裏面画像メモリ３２５、左側面画像メモリ３２６、右側面画像メモリ３２７、上面画像メモリ３２８及び底面画像メモリ３２９には、辞書作成対象商品の裏面、左側面、右側面、上面及び底面をそれぞれ撮像部１４で撮像したときのフレーム画像が格納される。

基準画像メモリ３２１には、上記正面、裏面、左側面、右側面、上面及び底面の各フレーム画像のうち、加工処理の基準となるフレーム画像が格納される。本実施形態では、正面または裏面のフレーム画像を基準画像とする。

加工画像メモリ３２２には、上記基準画像から右方向ｒ１、左方向ｒ２、前方向ｒ３または後方向ｒ４に所定角度で回転させた画像が格納される。バッファメモリ３２３には、基準画像及び複数の加工画像からそれぞれ抽出される同一商品の特徴量データが蓄積される。

図１２は、認識辞書作成モードが選択されたときのＣＰＵ１０１の主要な情報処理手順を示す流れ図である。認識辞書作成モードが選択されると、認識辞書作成プログラムが起動する。このプログラムの起動により、ＣＰＵ１０１は、商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎの受付画面をタッチパネル１２に表示させる（ＳＴ１）。そしてＣＰＵ１０１は、上記受付画面から商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎがそれぞれ入力されるのを待機する（ＳＴ２：角度受付手段４１）。

回転角度θとは、前記加工手段４３が基準画像を左、右、前、後の各方向にそれぞれ回転させた画像を加工する際の１加工当たりの回転角度である。本実施形態では、前記加工手段４３が、基準画像を一方向とその逆方向にそれぞれ回転角度θずつ回転させた画像をサンプル数ｎの数だけ加工し、その都度、前記抽出手段４４が、加工した画像から商品の特徴量データを抽出してバッファメモリ３２３に保存する。

上記受付画面を確認したオペレータは、タッチパネル１２またはキーボード１１を操作して、辞書作成対象商品の商品ＩＤと所望の回転角度θとサンプル数ｎとを入力する。なお、商品ＩＤの代わりに商品名を入力してもよい。また、サンプル数ｎの入力は必須ではない。予め、回転角度θとサンプル数ｎとを対応付けた設定テーブルを用意しておき、回転角度θが選択されたならば、一義的にサンプル数ｎが決まるようにしてもよい。また、回転角度θについても、デフォルトの角度を予め設定しておき、回転角度θが入力されないときにはデフォルトの角度を回転角度θとしてもよい。

タッチパネル１２のタッチ入力またはキーボード１１のキー入力によって商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎがそれぞれ入力されたならば（ＳＴ２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、入力された商品ＩＤ、回転角度θ及びサンプル数ｎを、ＲＡＭ１０４のワークエリアに格納する（ＳＴ３）。次いで、ＣＰＵ１０１は、図１３に具体的に示す撮影処理を実行する（ＳＴ４）。

先ずＣＰＵ１０１は、第３カウンタｋを“０”にリセットする（ＳＴ２１）。次いでＣＰＵ１０１は、撮影方向指示画面をタッチパネル１２に表示させる（ＳＴ２２）。撮影方向指示画面には、オペレータに対して辞書作成対象商品の撮影方向を指示する画像が表示される。撮影方向は、第３カウンタｋの値によって決まる。本実施形態では、第３カウンタｋが“０”のときには正面、“１”のときには裏面、“２”のときには左側面、“３”のときには右側面、“４”のときには上面、“５”のときには底面とする。

撮影方向指示画面を確認したオペレータは、撮影方向として指示された商品の面を読取窓１Ｂにかざす。そしてオペレータは、キーボード１１またはタッチパネル１２に設けられた撮影キーを入力する。

ＣＰＵ１０１は、撮影キーが入力されるのを待機する（ＳＴ２３）。撮影キーが入力されたならば（ＳＴ２３にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、撮像部１４に対して撮像オン信号を出力する（ＳＴ２４）。撮像部１４は、撮像オン信号に応じて撮像領域を撮像する。これにより、オペレータが読取窓１Ｂにかざしている商品の面が撮像部１４によって撮像される。ＣＰＵ１０１は、撮像部１４で撮像されたフレーム画像を取り込む。そしてＣＰＵ１０１は、上記撮影方向指示画面で指示した方向に該当する画像メモリ３２１，３２２，３２３，３２４，３２５または３２６に、上記フレーム画像を格納する（ＳＴ２５：記憶手段４２）。

しかる後、ＣＰＵ１０１は、第３カウンタｋを“１”だけカウントアップする（ＳＴ２６）。そしてＣＰＵ１０１は、第３カウンタｋが最大値“５”を超えたか否かを確認する（ＳＴ２７）。第３カウンタｋが最大値“５”を超えていない場合（ＳＴ２７にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ２２の処理に戻る。すなわちＣＰＵ１０１は、第３カウンタｋの値によって決まる撮影方向の指示画面をタッチパネル１２に表示させる。そしてＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ２３〜ＳＴ２７の処理を再度実行する。

こうして、第３カウンタｋがカウントアップされる毎に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ２２〜ＳＴ２７の処理を繰り返し実行する。そして、第３カウンタｋが最大値“５”を超えたならば（ＳＴ２７にてＹＥＳ）、撮影処理が終了する。

かくして、辞書作成対象商品の正面を撮像したフレーム画像は正面画像メモリ３２４に格納され、裏面を撮像したフレーム画像は裏面画像メモリ３２５に格納され、左側面を撮像したフレーム画像は左側面画像メモリ３２６に格納され、右側面を撮像したフレーム画像は右側面画像メモリ３２７に格納され、上面を撮像したフレーム画像は上面画像メモリ３２８に格納され、底面を撮像したフレーム画像は底面画像メモリ３２９に格納される。

撮影処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒを“０”にリセットする（ＳＴ５）。そしてＣＰＵ１０１は、図１４に具体的に示す正面画像処理を実行する（ＳＴ６）。

先ずＣＰＵ１０１は、第１カウンタｉを“０”にリセットする（ＳＴ３１）。次いでＣＰＵ１０１は、正面画像メモリ３２４に格納されているフレーム画像のデータを基準画像メモリ３２１に複写する（ＳＴ３２）。しかる後、ＣＰＵ１０１は、基準画像メモリ３２１のフレーム画像から当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ３３）。この場合も、前記ステップＳＴ２０２の処理で説明したように、パッチ毎の特徴量データを抽出する。

基準画像メモリ３２１のフレーム画像から商品の特徴量データを抽出したならば、ＣＰＵ１０１は、この抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ３４）。以上で、正面画像処理は終了する。したがって、バッファメモリ３２３の特徴量データ０に対応するエリアには、辞書作成対象商品の正面を撮像したフレーム画像から抽出される商品の特徴量データが格納される。

正面画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒを“１”だけカウントアップする（ＳＴ７）。そしてＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒが最大値“４”を超えたか否かを確認する（ＳＴ８）。第４カウンタｒが最大値“４”を超えていない場合（ＳＴ８にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、図１５に具体的に示す加工画像処理を実行する（ＳＴ９）。

先ずＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊを“０”にリセットする（ＳＴ４１）。次いでＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊを“１”だけカウントアップする（ＳＴ４２）。そしてＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊがサンプル数ｎの１／２の値ｎ／２を超えたか否かを確認する（ＳＴ４３）。

第２カウンタｊが値ｎ／２を超えていない場合（ＳＴ４３にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、第１カウンタｉを“１”だけカウントアップする（ＳＴ４４）。またＣＰＵ１０１は、基準画像メモリ３２１内の画像を、ｒ方向に角度ｊθ（ｊは第２カウンタｊの値、θは回転角度）だけ回転させた画像に加工する（ＳＴ４５：加工手段４３）。

ここで、回転方向を示す“ｒ”は、第４カウンタｒの値であり、本実施形態では、第４カウンタｒが“１”のときには右方向ｒ１、“２”のときには左方向ｒ２、“３”のときには前方向ｒ３、“４”のときには後方向ｒ４をそれぞれ回転方向とする。

具体的には、回転方向が右方向ｒ１または左方向ｒ２のときには、基準画像メモリ３２１と左側面画像メモリ３２６と右側面画像メモリ３２７とにそれぞれ格納されている辞書作成対象商品の正面、右側面及び左側面の各画像から、当該商品が正面から右方向ｒ１または左方向ｒ２に角度ｊθだけ回転した画像を、ＣＰＵ１０１は作成する。回転方向が前方向ｒ３または後方向ｒ４のときには、基準画像メモリ３２１と上面画像メモリ３２８と下面画像メモリ３２６とにそれぞれ格納されている辞書作成対象商品の正面、上面及び底面の各画像とから、当該商品が正面から前方向ｒ３または後方向ｒ４に角度ｊθだけ回転した画像を、ＣＰＵ１０１は作成する。

ＣＰＵ１０１は、加工された画像を加工画像メモリ３２２に格納する。そしてＣＰＵ１０１は、加工画像メモリ３２２に格納された画像から、当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ４６：抽出手段４４）。そしてＣＰＵ１０１は、この抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ４７）。

ステップＳＴ４７の処理を終了すると、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ４２の処理に戻る。すなわちＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊをさらに“１”だけカウントアップする。そしてＣＰＵ１０１は、第２カウンタｊが値ｎ／２を超えたか否かを確認する（ＳＴ４３）。

第２カウンタｊが値ｎ／２を超えるまで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ４４〜ＳＴ４７の処理を繰り返し実行する。第２カウンタｊが値ｎ／２を超えたならば（ＳＴ４３にてＹＥＳ）、加工画像処理は終了する。

加工画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ７の処理に戻る。すなわちＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒをさらに“１”だけカウントアップする。そしてＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒが最大値“４”を超えたか否かを確認する（ＳＴ８）。第４カウンタｒが最大値“４”を超えるまで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ９の加工画像処理を繰り返し実行する。

したがって、第４カウンタｒが“１”のときには、正面画像から右方向ｒ１に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ１〜ｎ／２にそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“２”のときには、正面画像から左方向ｒ２に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ｛（ｎ／２）＋１｝〜ｎにそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“３”のときには、正面画像から前方向ｒ３に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ（ｎ＋１）〜（３／２）ｎにそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“４”のときには、正面画像から後方向ｒ４に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ｛（３／２）ｎ＋１｝〜２ｎにそれぞれ対応するエリアに格納される。

第４カウンタｒが最大値“４”を超えたならば（ＳＴ８にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒを“０”にリセットする（ＳＴ１０）。そしてＣＰＵ１０１は、図１６に具体的に示す裏面画像処理を実行する（ＳＴ１１）。

先ずＣＰＵ１０１は、第１カウンタｉを“１”だけカウントアップする（ＳＴ５１）。次いでＣＰＵ１０１は、裏面画像メモリ３２５に保存されているフレーム画像のデータを基準画像メモリ３２１に複写する（ＳＴ５２）。しかる後、ＣＰＵ１０１は、前記ステップＳＴ３３の処理と同様にして、基準画像メモリ３２１のフレーム画像から当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ５３）。そしてＣＰＵ１０１は、この抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ５４）。以上で、裏面画像処理は終了する。したがって、バッファメモリ３２３の特徴量データ（２ｎ＋１）に対応するエリアには、辞書作成対象商品の正面を撮像したフレーム画像から抽出される商品の特徴量データが格納される。

裏面画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒを“１”だけカウントアップする（ＳＴ１２）。そしてＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒが最大値“４”を超えたか否かを確認する（ＳＴ１３）。第４カウンタｒが最大値“４”を超えていない場合（ＳＴ１３にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、加工画像処理を実行する（ＳＴ１４）。このステップＳＴ１４における加工画像処理は、図１５を用いて説明したステップＳＴ１０における画像加工処理と同一手順なので、ここでの説明は省略する。

加工画像処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ１２の処理に戻る。すなわちＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒをさらに“１”だけカウントアップする。そしてＣＰＵ１０１は、第４カウンタｒが最大値“４”を超えたか否かを確認する（ＳＴ１３）。第４カウンタｒが最大値“４”を超えるまで、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＴ１４の加工画像処理を繰り返し実行する。

したがって、第４カウンタｒが“１”のときには、裏面画像から右方向ｒ１に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ（２ｎ＋２）〜｛（５／２）ｎ＋１｝にそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“２”のときには、裏面画像から左方向ｒ２に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ｛（５／２）ｎ＋２｝〜（３ｎ＋１）にそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“３”のときには、裏面画像から前方向ｒ３に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ（３ｎ＋２）〜｛（７／２）ｎ＋１｝にそれぞれ対応するエリアに格納される。第４カウンタｒが“４”のときには、裏面画像から後方向ｒ４に角度θ、２θ、３θ、…、（ｎ／２）θずつ回転させた画像からそれぞれ抽出された商品の特徴量データが、バッファメモリ３２３の特徴量データ｛（７／２）ｎ＋２｝〜（４ｎ＋１）にそれぞれ対応するエリアに格納される。

第４カウンタｒが最大値“４”を超えたならば（ＳＴ１３にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、辞書更新処理を実行する（ＳＴ１５）。すなわちＣＰＵ１０１は、ワークメモリに記憶された商品ＩＤとバッファメモリ３２３に記憶された特徴量データ０〜Ｎ（Ｎ＝４ｎ＋１）とを関連付ける。そしてＣＰＵ１０１は、この商品ＩＤと特徴量データ０〜Ｎとを、接続インターフェース１０６を介して、ＰＯＳ端末２０５のＨＤＤ装置２０５に保存されている認識辞書ファイル８に追加登録する（データ登録手段４５）。

この際、認識辞書ファイル８に同一商品ＩＤのデータが既に登録されていた場合には、ＣＰＵ１０１は、この既存のデータを削除した後、今回の商品ＩＤと特徴量データ０〜Ｎとを認識辞書ファイル８に追加登録してもよい。あるいはＣＰＵ１０１は、既存のデータに今回の特徴量データ０〜Ｎを上書きしてもよい。

このように本実施形態においても、第１の実施形態と同様に、商品読取装置１を利用して、認識辞書ファイル８に未登録の新規商品の特徴量データを追加したり、認識辞書ファイル８に登録済の既存商品の特徴量データを更新したりすることができる。

この場合において、オペレータに要求される作業は、撮影方向指示画面の指示に従って辞書作成対象商品の各面を読取窓１Ｂにかざすだけである。あらゆる角度から商品が撮影されるように、かざした商品の向きを少しずつずらしていくような面倒な作業をオペレータが要求されることはない。したがって、予め物品を様々な角度から撮影した画像データが必要であった従来と比較して、認識辞書の作成に要する手間と時間が大幅に削減される。しかもオペレータは、単に辞書作成対象商品の各面を読取窓１Ｂにかざせばよいので、オペレータの習熟度に依存しない辞書作成が可能となる。

（第３の実施形態）
前記第１または第２の実施形態では、基準画像を回転角度θずつ回転させた全ての画像から商品の特徴量データを抽出して認識辞書ファイル８に反映させている。しかし、商品によっては、回転角度θだけずらしただけでは特徴量データが殆ど変わらないという場合もある。一般物体認識の技術において、認識辞書ファイル８に類似した特徴量データが複数存在することは、データ量の肥大化を招くだけでなく、認識率にばらつきを生じる懸念もある。

そこで第３の実施形態として、認識辞書の作成に要する手間と時間を削減できるだけでなく上記課題をも解決できる認識辞書作成装置を、図１７及び図１８を用いて説明する。なお、第３の実施形態は、第１の実施形態をさらに発展させたものであり、第１の実施形態と共通する部分には同一符号を付して、詳しい説明を省略する。

図１７は、第３の実施形態において、商品読取装置１で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置１のＣＰＵ１０１が実現する機能構成を示すブロック図である。第１の実施形態の同ブロック図である図４と比較すれば明らかなように、第３の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、前記角度受付手段４１、記憶手段４２、加工手段４３、抽出手段４４及びデータ登録手段４５に加えて、判定手段４７を実現する。

判定手段４７は、抽出手段４４で抽出された特徴量データが、他の特徴量データと類似しているか否かを判定する機能である。この機能は、認識辞書作成モードが選択されたときにＣＰＵ１０１が実行する情報処理手順（図７を参照）のなかのステップＳＴ１０８である加工画像処理において作用する。

第３の実施形態における加工画像処理の手順を、図１８の流れ図で示す。図１８において、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０６までの手順は第１の実施形態と同一である。すなわちＣＰＵ１０１は、基準画像メモリ３２１内の画像を右方向に角度ｊθだけ回転させた画像を加工し（ＳＴ３０５：加工手段４３）、この加工された画像から当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出する（ＳＴ３０６：抽出手段４４）。

しかる後、ＣＰＵ１０１は、抽出された特徴量データを、バッファメモリ３２３に既に格納されている特徴量データと個々に比較することで、特徴量データの類似度Ｓを算出する（ＳＴ４０１）。例えばＣＰＵ１０１は、特徴量データを構成するパラメータどうしを照合し、一致しているか若しくは近似しているパラメータの数の多少から類似度Ｓを算出する。そしてＣＰＵ１０１は、類似度が７０％を超える特徴量データがバッファメモリ３２３に既に格納されている否かを判定する（ＳＴ４０２：判定手段４７）。

類似度が７０％を超える特徴量データがバッファメモリ３２３に１つも格納されていない場合（ＳＴ４０２にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３の特徴量データｉ（ｉは第１カウンタｉの値）に対応するエリアに格納する（ＳＴ３０７）。

これに対し、類似度が７０％を超える特徴量データがバッファメモリ３２３に１つでも格納されていた場合には（ＳＴ４０２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、抽出した特徴量データをバッファメモリ３２３に格納せずに破棄する。

このように、判定手段４７を備えた第３の実施形態によれば、同一商品の特徴量データとして、類似度が７０％を超える２以上の特徴量データが認識辞書ファイル８に登録されることはない。したがって、認識辞書ファイル８に類似した特徴量データが複数存在することでデータ量の肥大化を招くのを未然に防ぐことができる。また、認識率のばらつきを低減できる効果も奏する。

なお、この第３の実施形態において、特徴量データを保存するか破棄するかのしきい値となる認識度を７０％としたが、この値は特に限定されるものではない。おおよそ６０％〜８０％の範囲内であれば、上述したような効果は得られる。

また、第２の実施形態に判定手段４７を設けることによって、同様な作用効果を奏することは言うまでもないことである。

（第４の実施形態）
前記第２の実施形態では、基準画像５１をその画像中心を通る垂線５２を回転軸として右方向ｒ１と左方向ｒ２とに所定角度で回転させた画像をそれぞれ加工し、さらに基準画像５１をその画像中心を通る水平線５３を回転軸として前方向ｒ３と後方向ｒ４とに所定角度で回転させた画像を加工して、加工された画像毎に、当該画像に含まれる商品の特徴量データを抽出している。しかし、例えば既に認識辞書ファイル８に特徴量データが登録されている商品の場合には、全ての回転方向のデータが必要であるとは限らない。また、商品によっては、正面を基準画像とし、この基準画像から加工される画像から得られる特徴量データは必要だが、裏面を基準画像とし、この基準画像から加工される画像から得られる特徴量データは必要ない場合も考えられる。

そこで第４の実施形態として、認識辞書の作成に要する手間と時間を削減できるだけでなく上記課題をも解決できる認識辞書作成装置を、図１９乃至図２２を用いて説明する。

なお、第２の実施形態と共通する部分には同一符号を付して、詳しい説明を省略する。

図１９は、第４の実施形態において、商品読取装置１で認識辞書作成モードが選択された際に、同商品読取装置１のＣＰＵ１０１が実現する機能構成を示すブロック図である。第４の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、前記角度受付手段４１、記憶手段４２、加工手段４３、抽出手段４４及びデータ登録手段４５に加えて、方向受付手段４８を実現する。

また、第４の実施形態では、図２０に示すデータ構造のフラグテーブル７０を記憶部３２に形成する。フラグテーブル７０は、右方向ｒ１、左方向ｒ２、前方向ｒ３及び後方向ｒ４の回転方向別に、実行フラグｆ１〜ｆ４を記憶する。実行フラグｆ１〜ｆ４は、対応する回転方向の処理を実行するか否かを識別するもので、本実施形態では、“１”のとき実行、“０”のとき非実行とする。

方向受付手段４８は、回転方向の選択を受け付ける機能である。この機能は、認識辞書作成プログラムの起動時に作用する。すなわち、認識辞書作成プログラムが起動すると、ＣＰＵ１０１は、図２１に示すように、方向受付画面をタッチパネル１２に表示させる（ＳＴ７１）。

方向受付画面には、右方向ｒ１、左方向ｒ２、前方向ｒ３及び後方向ｒ４のそれぞれに対してチェックボックスが表示されており、デフォルトとして実行状態を表わすチェックマークが入っている。オペレータは、全ての方向の特徴量データが必要な場合には、チェックボックスからチェックマークを外すことなく、実行キーを入力する。特徴量データが不要な方向が存在する場合には、その方向に対応したチェックボックスからチェックマークを外した後、実行キーを入力する。実行キーは、キーボード１１またはタッチパネル１２に設けられている。

ＣＰＵ１０１は、実行キーの入力を待機する（ＳＴ７２）。実行キーが入力されたならば、ＣＰＵ１０１は、方向受付画面のチェックボックスを調べる。そしてＣＰＵ１０１は、チェックマークが入っている方向に対応した実行フラグｆ１〜ｆ４を“１”とし、チェックマークが入っていない方向に対応した実行フラグｆ１〜ｆ４を“０”とする。しかる後、ＣＰＵ１０１は、図１２のステップＳＴ１の処理に進む。

実行フラグｆ１〜ｆ４は、加工画像処理において参照される。図２２に示すように、加工画像処理に入ると、ＣＰＵ１０１は先ず、実行フラグｆｒ（ｒは第４カウンタｒの値）をチェックする。そして、実行フラグｆｒが“１”にセットされていた場合には、ＣＰＵ１０１は、図１５のステップＳＴ４１の処理に進む。

しかし、実行フラグｆｒが“０”にリセットされていた場合には、加工画像処理が終了する。すなわち、実行フラグｆｒが“０”にリセットされている方向については、加工画像処理が実行されない。

このように、方向受付手段４８を備えた第４の実施形態によれば、認識辞書作成モードが選択されたときのＣＰＵ１０１の情報処理手順において、オペレータが不要と判断した方向の加工画像処理については省略することができる。したがって、情報処理時間の短縮を図ることができる。また、不要な特徴量データが認識辞書ファイル８に登録されることもないので、データ量の肥大化を防ぐ効果も奏し得る。

なお、この第４の実施形態において、方向受付画面は、上記の構成に限定されるものではない。要は、オペレータが所望の方向を選択できる画面構成であればよい。

また、第４の実施形態では、第２の実施形態の商品読取装置１に方向受付手段４８を追加したが、第１または第３の実施形態の商品読取装置１に方向受付手段４８を追加しても同様の効果を奏するのは言うまでもないことである。

なお、本発明は、前述した各実施形態に限定されるものではない。
例えば前記各実施形態は、ＰＯＳ端末２とは別体の商品読取装置１に認識辞書作成装置の機能を持たせたが、商品読取装置１がＰＯＳ端末２に組み込まれて一体となった装置に、認識辞書作成装置の機能を持たせてもよい。あるいは、デジタルカメラ等の撮像手段を接続してなるコンピュータ機器に、前記認識辞書作成プログラムをインストールすることによって、認識辞書作成装置の機能を持たせることも可能である。この場合、認識辞書ファイル８は、当該コンピュータ機器の内部記憶装置に保存されていてもよいし、当該コンピュータ機器にオンライン接続された外部機器の記憶装置に保存されていてもよい。

また前記各実施形態は、加工手段４３において、画像を左、右、前、後の各方向に回転させたが、回転方向はこれに限定されるものではない。例えば斜め方向に回転した画像を加工してもよい。また、単に回転する画像を加工するだけでなく、色の補正を行うようにしてもよい。

また前記各実施形態は、装置内部のプログラム記憶部であるＲＯＭ１０３に発明の機能を実現させる認識辞書作成プログラムが予め記録されているものとした。しかしこれに限らず、同様のプログラムがネットワークから装置にダウンロードされてもよい。あるいは、記録媒体に記録された同様のプログラムが、装置にインストールされてもよい。記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ，メモリカード等のようにプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能であれば、その形態は問わない。また、プログラムのインストールやダウンロードにより得る機能は、装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…商品読取装置、２…ＰＯＳ端末、８…認識辞書ファイル、１４…撮像部、３２…記憶部、４１…角度受付手段、４２…記憶手段、４３…加工手段、４４…抽出手段、４５…データ登録手段、４６…ファイルアクセス手段、４７…判定手段、４８…方向受付手段。

Claims (6)

1. 認識対象である物品毎にその物品の表面情報を表わす特徴量データが保存される認識辞書ファイルにアクセスするファイルアクセス手段と、
   撮像手段で撮像された物品の画像を記憶する記憶手段と、
   この記憶手段で記憶された前記画像を、当該画像に含まれる物品を前記撮像手段で異なる方向から撮像した画像に加工する加工手段と、
   この加工手段で加工された画像から、当該画像に含まれる物品の前記特徴量データを抽出する抽出手段と、
   この抽出手段で抽出された特徴量データを、前記ファイルアクセス手段を介して前記認識辞書ファイルに登録するデータ登録手段と、
   を具備したことを特徴とする認識辞書作成装置。
2. 前記抽出手段で抽出された特徴量データが、他の特徴量データと類似しているか否かを判定する判定手段、をさらに具備し、
   前記データ登録手段は、前記抽出手段で抽出された特徴量データのうち前記判定手段で類似していないと判定された特徴量データを前記認識辞書ファイルに登録することを特徴とする請求項１記載の認識辞書作成装置。
3. 回転角度の入力を受け付ける角度受付手段、をさらに具備し、
   前記加工手段は、前記記憶手段で記憶された前記画像から、この画像に含まれる物品を所定の方向に前記角度受付手段で受け付けた入力角度ずつ回転させた画像に加工することを特徴とする請求項１または２記載の認識辞書作成装置。
4. 回転方向の選択を受け付ける方向受付手段、をさらに具備し、
   前記加工手段は、前記記憶手段で記憶された前記画像から、この画像に含まれる物品を前記回転受付手段で受け付けた選択方向に前記角度受付手段で受け付けた入力角度だけ回転させた画像に加工することを特徴とする請求項３記載の認識辞書作成装置。
5. 認識対象である物品毎にその物品の表面情報を表わす特徴量データが保存される認識辞書ファイルにアクセス可能なコンピュータを、
   撮像手段で撮像された物品の画像を記憶部に記憶させる記憶手段、
   前記記憶部で記憶された前記画像を、当該画像に含まれる物品を前記撮像手段で異なる方向から撮像した画像に加工する加工手段、
   前記加工された画像から、当該画像に含まれる物品の前記特徴量データを抽出する抽出手段、及び
   前記抽出された特徴量データを前記認識辞書ファイルに登録するデータ登録手段、
   として機能させるための認識辞書作成プログラム。
6. 前記コンピュータを、
   前記抽出された特徴量データが、前記認識辞書ファイルに既に保存されているいずれかの特徴量データと類似しているか否かを判定する判定手段、としてさらに機能させ、
   前記データ登録手段は、前記抽出された特徴量データのうち前記類似していないと判定された特徴量データを前記ファイルアクセス機能を介して前記認識辞書ファイルに登録する手段である請求項５記載の認識辞書作成プログラム。

Images