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TWI760525B - 現金處理系統及現金交易方法 - Google Patents

現金處理系統及現金交易方法 Download PDF

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TWI760525B
TWI760525B TW107123866A TW107123866A TWI760525B TW I760525 B TWI760525 B TW I760525B TW 107123866 A TW107123866 A TW 107123866A TW 107123866 A TW107123866 A TW 107123866A TW I760525 B TWI760525 B TW I760525B
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劉名訓
羅楊竣
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鴻發國際科技股份有限公司
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Abstract

一種現金處理系統及現金交易方法。現金處理系統包括至少一點單終端以及現金支付終端。現金支付終端與點單終端通訊。點單終端擷取第一影像，其中第一影像中包括至少一第一臉部資訊。點單終端獲得點單資訊，且依據點單資訊及第一臉部資訊以產生客戶資訊，其中至少一第一臉部資訊與點單資訊相互連結。現金支付終端獲得客戶資訊，其中客戶資訊包括點單資訊以及第一臉部資訊。現金支付終端擷取第二影像。當第二影像中出現特定臉部資訊時，現金支付終端依據特定臉部資訊相連結的特定點單資訊進行付款操作。

Description

現金處理系統及現金交易方法
本發明是有關於一種現金處理設備的應用技術，且特別是有關於一種結合人臉辨識功能及現金處理功能的現金處理系統及現金交易方法。
目前已有多種裝置用來簡化交易的人力配置，讓商家能夠節省商店的營運成本，亦可提升消費者的消費體驗。自動櫃員機(Automated Teller Machine；ATM)可不需人力地利用實體貨幣進行銀行的存款、提款、轉帳等相關服務，讓使用者享有無論何時皆可進行銀行業務的彈性。目前自動櫃員機的功能單一，僅作為銀行業務無人化的用途。自動化服務銷售點(Point of Sale；POS)系統可透過售票亭或資訊服務站(KIOSK)的形式實現在牆壁或柱狀物上，讓消費者利用售票亭或資訊服務站選擇相關商品/服務(如，餐點、電影)以生成訂單，並利用這些訂單資訊進行結帳。然而，自動化服務銷售點系統在結帳時仍然需要以人力方式確認訂單與消費者之間的關聯是否正確。
因此，如何將自動櫃員機跟自動化服務銷售點系統相互結合，對商家與消費者提供更為方便的功能，便是目前研究的方向之一。
本發明提供一種現金處理系統及現金交易方法，利用結合人臉辨識功能及現金處理功能將點單資訊及消費者的臉部資訊相互連結，從而節省在現金支付終端或現金支付櫃台處的人力配置，強化自動櫃員機的應用。
本發明的現金處理系統包括至少一個點單終端以及現金支付終端。現金支付終端與點單終端通訊。點單終端進行以下步驟：擷取第一影像，其中第一影像中包括至少一第一臉部資訊；以及，獲得點單資訊，且依據點單資訊及第一臉部資訊以產生客戶資訊，其中第一臉部資訊與點單資訊相互連結。現金支付終端進行以下步驟：獲得客戶資訊，其中客戶資訊包括點單資訊以及第一臉部資訊；擷取第二影像；以及，當第二影像中出現特定臉部資訊時，依據特定臉部資訊相連結的特定點單資訊進行付款操作，其中述特定臉部資訊為第一臉部資訊的其中之一，且特定點單資訊為多個點單資訊的其中之一。
本發明的現金交易方法包括：透過至少一點單終端以擷取第一影像，其中第一影像中包括至少一第一臉部資訊；透過至少一點單終端以獲得點單資訊，且依據點單資訊及第一臉部資訊以產生客戶資訊，其中第一臉部資訊與點單資訊相互連結；透過現金支付終端獲得客戶資訊，其中客戶資訊包括點單資訊以及第一臉部資訊；透過現金支付終端以擷取第二影像；以及，當第二影像中出現特定臉部資訊時，透過現金支付終端以依據特定臉部資訊相連結的特定點單資訊進行付款操作，其中特定臉部資訊為第一臉部資訊的其中之一，且特定點單資訊為多個點單資訊的其中之一。
基於上述，本發明實施例可在使用者對點單終端進行點單操作的同時，利用人臉識別技術擷取使用者的臉部特徵資訊作為識別基準，並將此臉 部特徵資訊與點單資訊相互連結以作為客戶資訊。在使用者完成點單操作後，上述的客戶資訊皆會從點單終端傳送給現金支付終端或是應用伺服器。現金支付終端或應用伺服器利用客戶資訊中的臉部特徵資訊來識別位在現金支付終端的攝像機前方的使用者。並且，在識別出特定臉部特徵資訊後，現金支付終端利用與此特定臉部特徵資訊相連結的點單資訊進行付款操作。如此一來，現金支付終端不需要利用人力便可將點單資訊及消費者的臉部特徵資訊相互連結，從而節省在現金支付終端或現金支付櫃台處的人力配置。並且，本實施例在第一影像中是以具備對大面積的臉部圖像作為臉部資訊的生成依據，且透過數據分群演算法將臉部資訊進行分群，從而降低臉部資訊的資料量、讓人臉辨識率更為準確，並加快現金支付終端對於臉部辨識的效率及成功率。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
100、600、900:現金處理系統
110:點單終端
120:現金支付終端
130:網路
140:銀行伺服器
150:應用伺服器
210:第一攝像機
220、691:人臉識別設備
230:點單設備
232:觸控屏幕
240、640:處理器
250:資料傳輸設備
310:第二攝像機
320、692:圖像比對器
330、630:控制器
340:現金處理設備
350:資料接收設備
360:儲存設備
370:顯示器
380:輸入設備
660:資料傳輸設備
FD、FD11~FD13、FD21~FD23、FD31~FD33:第一臉部資訊
OD:點單資訊
S710~S780、S842、S844:步驟
IM1:第一影像
FR1、FR2、FR3:臉部圖像
A1、A2、A3:使用者對應的臉部資訊群組
DFD:第二臉部資訊
R1:與第二臉部資訊相接近的區域
B12、B23、B13:屏障
圖1是依據本發明的一實施例的一種現金處理系統及相關設備的示意圖。
圖2是第一實施例中圖1中點單終端的方塊圖。
圖3是第一實施例中圖1中現金支付終端的方塊圖。
圖4是點單終端所擷取的第一影像的示意圖。
圖5是利用資料分群演算法對多個第一臉部資訊進行分群的示意圖。
圖6是依據本發明第二實施例的一種現金處理系統及相關設備的示意圖。
圖7是依據本發明的一實施例的一種現金交易方法的流程圖。
圖8是依據本發明的另一實施例的一種現金交易方法的流程圖。
圖9是依據本發明的第三實施例的一種現金處理系統及相關設備的示意圖。
本發明實施例結合人臉辨識功能及現金處理功能以將點單資訊及消費者的生理特徵相互連結，讓電子化系統能夠自動地且有效率地對此消費者對應的點單資訊進行後續的付款操作，從而節省商家的人力配置，且讓消費者具備新奇的消費體驗。相關實施例請參照後續描述。
圖1是依據本發明的一實施例的一種現金處理系統100及相關設備的示意圖。圖1包括現金處理系統100、網路130、銀行伺服器140以及應用伺服器150。本實施例所述的現金處理系統100亦可稱為是銷售點(point of sale；POS)系統、服務點(point of service)系統、訂單與結帳整合系統…等。現金處理系統100包括至少一個點單終端(如，圖1中的多個點單終端110)與現金支付終端120。點單終端110可採用多媒體機台(multiple media kiosk)來實現。此外，現金支付終端120除了多媒體機台的相關功能以外，還需要自動化運作的現金處理設備(如，紙鈔點鈔機、投幣機、退幣機…等)，因此現金支付終端120可利用自動櫃員機(ATM)來實現，並加裝符合本發明實施例所述之功能的硬體模組。因此，現金支付終端120的建置成本較點單終端110為高。
現金支付終端120可透過網路130連線至銀行伺服器140和/或應用伺服器150。本實施例的現金支付終端120除了可利用實體貨幣(如，紙鈔和/或硬幣)進行支付以外，還可利用電子憑證、磁條式或無線感應式信用卡、無線射頻辨識(RFID)感應、行動電話的條碼掃描…等支付方式進行支付。這些支付方式皆需要相對應的硬體建置於現金支付終端120，並且現金支付終端120需要與特定銀行或公司行號的銀行伺服器140相互連接、進行消費者的資料驗證與付款等操作來完成付款操作。換句話說，本實施例的現金支付終端120皆具備收 付實體貨幣的相關硬體設備，應用本實施例者可依其需求來建置現金支付終端120以使其具備多樣化的支付功能。
應用伺服器150也可以是屬於現金處理系統100的一部分。本實施例可將消費者的消費資訊、偏好…等信息儲存於應用伺服器150上，讓點單終端110及現金支付終端120能夠透過網路130從應用伺服器150處下載。藉此，便可增加點單終端110及現金支付終端120針對消費者的個人化資訊處理，從而提升消費者的使用體驗。於部分實施例中，應用伺服器150可透過網路130來分擔點單終端110及現金支付終端120對人臉辨識與識別技術的運算量。
每個點單終端110可擷取第一影像，此第一影像中包括至少一個第一臉部資訊。所謂的『第一臉部資訊』即是從第一影像中分析/擷取/識別出的使用者相對應的臉部資訊，此第一臉部資訊例如是128或256個臉部特徵點所組成的資訊。點單終端110獲得點單資訊，且依據此點單資訊及第一影像中的第一臉部資訊以產生客戶資訊。第一臉部資訊與點單資訊相互連結。客戶資訊可傳輸給現金支付終端120或應用伺服器150，以下實施例將分別描述之。現金支付終端120獲得客戶資訊，此客戶資訊可包括點單資訊以及第一臉部資訊。現金支付終端120擷取第二影像。並且，當現金支付終端120或應用伺服器150判斷第二影像中出現多個第一臉部資訊中的一個特定臉部資訊時，現金支付終端120依據上述特定臉部資訊相連結的特定點單資訊進行操作。本實施例的點單終端110與現金支付終端120具備多種實現方式，以下分別說明之。
本發明第一實施例的圖2及圖3分別說明點單終端110與現金支付終端120可利用自身設置的硬體設備(如，人臉識別設備和/或圖像比較器)而從影像中分析出臉部資訊，或是判別影像中的臉是否出現或近似於這些臉部資訊，而不用將影像上傳至應用伺服器150進行人臉識別和/或圖像比對。圖2是第一實施例中圖1中點單終端110的方塊圖。請參照圖2，點單終端110主要包括第 一攝像機210、人臉識別設備220、點單設備230以及處理器240。人臉識別設備220耦接第一攝像機210以及處理器240，點單設備230耦接處理器240。點單終端110還包括資料傳輸設備250，資料傳輸設備250耦接處理器240以與現金支付終端120通訊。人臉識別設備220可利用硬體電路或以程序透過處理器240運行來實現。處理器240與圖3中的控制器330可以是現場可程式閘陣列(Field Programmable Gate Array；FPGA)、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit；ASIC)或數位訊號處理器(Digital Signal Processor；DSP)。
本實施例的點單終端110是以消費者本身來做為使用者。點單設備230透過使用者的輸入以產生點單資訊OD。本實施例的點單設備230包括觸控螢幕232，使用者可透過觸碰觸控螢幕232來進行點單操作。當使用者在利用點單終端110中的點單設備230進行點單操作時，第一攝像機210可於此時擷取包括正在使用點單終端110的使用者的第一影像。應用本實施例者並未限制如何利用第一攝像機210來擷取使用者的影像。例如，可使用一個或多個第一攝像機210來擷取使用者在不同角度或不同時間點的影像；可利用特殊規格(如，具備特定解析度)的第一攝像機210來擷取使用者的影像；第一攝像機210可在不同時間點拍攝多張影像，並將最為清晰的影像作為所述第一影像，或是將這些影像皆視為是第一影像。
人臉識別設備220接收並分析第一影像，以從第一影像中獲得使用者臉部圖像，並擷取使用者臉部圖像的生物特徵作為第一臉部資訊FD。本實施例的『臉部資訊』可以是全部或部分的人臉影像資訊。應用本實施例者端視人臉識別設備220所使用的人臉辨識演算法所需之臉部圖像數據來實現。例如，若人臉辨識演算法僅需臉部中的眼部及鼻部資訊即可判別出對應的消費者，則上述的臉部資訊可僅包括與所述消費者相對應的眼部及鼻部資訊，而可能不需要所述消費者相對應的完整臉部資訊。本實施例可利用第一攝像機210採集消費 者臉部圖像的多個特徵點(例如，128或256個特徵點)來做為臉部圖像相對應的資訊內容。
當使用者完成點單操作並產生點單資訊OD後，處理器240便將點單資訊OD與第一臉部資訊FD相互連結以產生客戶資訊。本實施例是將每個點單資訊OD皆配予對應的點單編號，並將這些點單資訊OD的點單編號加入到對應的第一臉部資訊FD中，讓圖1中的現金支付終端120可藉由點單編號而將臉部資訊FD與對應的點單資訊OD相互連結。於部分實施例中，也可將每個第一臉部資訊FD配予對應的使用者編號，並將使用者編號加入到對應的點單資訊OD中，以藉由使用者編號而將臉部資訊FD與對應的點單資訊OD相互連結。
於本實施例中，人臉識別設備220可先行分析/擷取出第一臉部資訊FD，因此處理器240可將第一臉部資訊FD當作客戶資訊以傳遞給現金支付終端120。現金支付終端120便可盡速利用這些第一臉部資訊FD進行資訊分群加速其人臉辨識效率。在點單資訊OD產生後，處理器240再將第一臉部資訊FD相對應的使用者編號以及點單資訊OD相互連結，並將上述資訊作為客戶資訊以傳遞給現金支付終端120。本實施例並未限制客戶資料中一定要同時出現點單資訊OD以及與其相連結的第一臉部資訊FD，應用本實施例者可依據需求調整客戶資料中點單資訊OD及第一臉部資訊FD的傳輸順序。
於本實施例中，若人臉識別設備220同時識別出多個消費者的第一臉部資訊FD，可將這些第一臉部資訊FD全部連結到單個點單資訊OD中。相對地，若人臉識別設備220同時識別出多個消費者的第一臉部資訊FD且在此期間點單設備230生成多個點單資訊OD，可將這些第一臉部資訊FD同時連結到這些點單資訊OD。
本實施例中點單終端110的處理器240利用資料傳輸設備250將包含第一臉部資訊FD與點單資訊OD的客戶資訊傳輸至圖1的現金支付終端120。 於部分實施例中，點單終端110中的處理器240還可利用資料傳輸設備250以從圖1的應用伺服器150下載第一臉部資訊FD相對應的使用者的消費歷程，以供使用者作為產生點單資訊OD的參考。換言之，當使用者靠近點單終端110時，點單終端110便可預先進行人臉辨識以獲得第一臉部資訊FD，從而從應用伺服器150下載第一臉部資訊FD相對應的使用者的消費歷程、點過的商品/服務、喜好配置…等資訊，讓使用者能夠利用這些資訊來輕易地建置當前的點單資訊OD。
圖3是第一實施例中圖1中現金支付終端120的方塊圖。請參照圖3，現金支付終端120包括第二攝像機310、圖像比對器320、控制器330及現金處理設備340。第二攝像機310為攝影機或照相機。圖像比對器320可利用多個第一臉部資訊來判斷這些第一臉部資訊所對應的使用者是否出現在第二影像中。類似於圖2的人臉識別設備220，圖像比對器320可利用硬體電路或以程序透過控制器330運行來實現。現金處理設備340為收付實體貨幣的自動化設備，亦可包括其他支付功能的相應設備。本實施例的現金支付終端120還包括資料接收設備350、儲存設備360、顯示器370與輸入設備380。顯示器370用以呈現點單資訊、付款信息…等資訊，輸入設備380可以是鍵盤、滑鼠或觸控面板，從而輸入特定資訊或與現金支付終端120進行互動。儲存設備360可以是非揮發性記憶體，如硬碟、快取記憶體…等。
控制器330透過資料接收設備350從每個點單終端110接收客戶資訊以獲得多個第一臉部資訊以及與其相連結的多個點單資訊。第二攝像機310擷取包括當前使用者臉部的第二影像，圖像比對器320則判斷第二影像中是否出現客戶資訊中的多個第一臉部資訊其中之一。本實施例將圖像比對器320所識別出的臉部資訊稱為是特定臉部資訊。也就是說，此特定臉部資訊客戶資訊中的多個臉部資訊其中之一。當第二影像中出現特定臉部資訊時，圖像比對器320通知控制器330並提供特定臉部資訊。控制器330透過現金處理設備340以依據特定臉 部資訊相連結的特定點單資訊進行付款操作。特定點單資訊為客戶資訊中多個點單資訊的其中之一。
為避免現金支付終端120的使用者大排長龍，便希望圖1的點單終端110能夠精準地獲得使用者的第一臉部資訊，且希望提升圖1的現金支付終端120對人臉的辨識效率。因此本實施例是以點單終端110所擷取的第一影像中具備最大面積的臉部圖像作為第一臉部資訊FD的生成依據。此外，本實施例還可先行將獲得的多個第一臉部資訊FD進行分群，從而降低臉部資訊的資料量、讓人臉辨識率更為準確，加快現金支付終端120對於臉部辨識的效率及成功率。以下逐一說明相關實施例。
圖4是點單終端110所擷取的第一影像IM1的示意圖。請參照圖4，若圖1的點單終端110在擷取第一影像IM1時發現有多個臉部圖像(如，圖4中的臉部圖像FR1、FR2及FR3)可以進行第一臉部資訊的分析時，為減少資訊量且增強使用者的臉部資訓的解析度，點單終端110將會以具備最大面積的臉部圖像(如，第一影像IM1中的臉部圖像FR1)作為第一臉部資訊FD的生成依據。由於臉部圖像FR1佔據第一影像IM1較大的面積，因此臉部的相關特徵也將會較為準確地被分析。於部分實施例中，因正在使用點單終端110的使用者應該會長時間注視點單終端110，因此也可以分析這些臉部圖像FR1、FR2及FR3的注視方向是否正對點單終端110，從而以正對點單終端110的注視方向、並且具備最大面積的臉部圖像FR1作為第一臉部資訊FD的生成依據。於部分實施例中，分析第一影像且產生第一臉部資訊FD的步驟可由圖1的應用伺服器150來實現，因此應用伺服器150亦可將第一影像中具備最大面積的臉部圖像作為第一臉部資訊FD的生成依據。
針對提升現金支付終端120對人臉的辨識效率方面，本實施例中現金支付終端120可依據資料分群演算法先行將每個使用者在不同時間點或不同 角度所獲得多個第一臉部資訊FD進行分群，並利用分群後的第一臉部資訊FD判定第二影像中的待判斷臉部資訊為哪個使用者所擁有，從而更為提升現金支付終端120對於人臉的辨識效率。圖5是利用資料分群演算法對多個第一臉部資訊進行分群的示意圖。請同時參照圖3及圖5，現金支付終端120的圖像比對器320和/或控制器330可依據資料分群演算法以將客戶資訊中的多個第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，並且將相同使用者的第一臉部資訊都分在同一個臉部資訊群組中。每個臉部資訊群組分別對應每個使用者。也就是說，相同臉部資訊群組中的多個第一臉部資訊是對應的使用者在不同時間點和/或利用不同擷取角度所擷取的多個第一影像中的第一臉部資訊。例如，以圖5為例，位於臉部資訊群組A1的第一臉部資訊FD11、FD12及FD13皆屬於第一使用者；位於臉部資訊群組A2的第一臉部資訊FD21、FD22及FD23皆屬於第二使用者；位於臉部資訊群組A3的第一臉部資訊FD31、FD32及FD33皆屬於第三使用者。現金支付終端120中的圖像比對器320和/或控制器330還會依據資料分群演算法以及利用這些臉部資訊群組A1~A3以產生及訓練資料集(dataset)，以供後續進行臉部識別時使用。資料集(dataset)可以是臉部資料庫的全部或一部分。
在現金支付終端120獲得第二影像之後，圖像比對器320便會分析/識別第二影像以獲得第二影像中的第二臉部資訊DFD。為了判定第二臉部資訊DFD屬於哪個使用者，圖像比對器320利用資料分群演算法(例如，最近鄰居(k-nearest neighbors；KNN)演算法)以從資料集中找出與第二臉部資訊DFD相近似的、位於第一臉部資訊中的多個近似臉部資訊。例如，KNN演算法利用類似於空間映射的方式以找到與第二臉部資訊DFD相接近的區域R1中預設數量(如，3個)的近似臉部資訊(如，臉部資訊FD11、FD13及FD22)。應用本實施例者可依其需求調整預設數量的數值，例如3個、5個、7個…等，或是調整與第二臉部資訊DFD相接近的區域R1的大小。然後，圖像比對器320根據這些近似 臉部資訊FD11、FD13及FD22所被區分的臉部資訊群組來判定第二臉部資訊DFD相對應的使用者以獲得特定臉部資訊。以圖5而言，由於兩個近似臉部資訊FD11與FD13區分在臉部資訊群組A1，而單個近似臉部資訊FD22區分在臉部資訊群組A2，表示第二臉部資訊DFD應與臉部資訊群組A1相對應的第一使用者相近似。因此，圖像比對器320便將第二臉部資訊DFD判定為第一使用者，從而利用第一使用者相對應的特定臉部資訊、使用者編號或是與此使用者編號相連結的特定點單資訊進行後續的操作。經由上述操作，即可利用KNN演算法加速圖像比對器320的人臉辨識效率，並利用經訓練的資料集進行檢索，而不需搜尋全部的臉部資訊。
於部分實施例中，當圖1現金支付終端120完成特定點單資訊的付款操作之後，便可將此特定點單資訊相連結的特定臉部資訊刪除。如此一來，臉部資料庫中的第一臉部資訊的總數目將會減少。因此，若是將已完成付款操作的特定點單資訊相連結的特定臉部資訊刪除的話，現金支付終端120將可加速對於其他使用者的臉部識別。此外，將使用者的臉部資訊刪除的方式還可避免侵犯使用者的隱私權。特別說明的是，特定點單資訊將會保留以作為後續商家進行交易統整、報帳和/或交易留存之用，本發明實施例僅刪除已完成付款操作的使用者相對應的特定臉部資訊。
於部分實施例中，當圖1的現金支付終端120完成特定點單資訊的付款操作之後，可將特定臉部資訊及與其相連結的特定點單資訊透過網路傳輸給圖1的應用伺服器150，以記錄特定臉部資訊相對應的使用者的消費歷程。這些消費歷程可供使用者在下次使用點單終端110時作為參考。詳細來說，點單終端110在獲得第一臉部資訊後，可透過網路130與應用伺服器150通訊，並從應用伺服器150下載與此第一臉部資訊相對應的使用者的消費歷程，以供使用者作為產生點單資訊的參考。
請參照圖2，本實施例的點單終端110與現金支付終端120主要以使用者的生物特徵資訊(即，臉部資訊)作為使用者的判斷依據，但亦可利用使用者相關連的外顯特徵資訊來作為識別使用者的輔助資訊。外顯特徵資訊例如是使用者的衣物顏色、眼鏡、飾品…等。也就是說，點單終端110中的人臉識別設備220還分析第一影像以獲得與使用者相關連的外顯特徵資訊。點單終端110中的處理器240將第一臉部資訊、外顯特徵資訊與點單資訊相互連結以產生客戶資訊，並將客戶資訊傳輸給現金支付終端120，以更為準確地識別使用者。
圖6是依據本發明第二實施例的一種現金處理系統600及相關設備的示意圖。本發明第二實施例(如，圖6所示)說明點單終端110與現金支付終端120可將所分別擷取的第一影像與第二影像透過網路130上傳至應用伺服器150，從而降低點單終端110與現金支付終端120的硬體建置成本。換句話說，第二實施例中的點單終端110與現金支付終端120可以不需要在自身設置人臉識別設備和/或圖像比較器。
請參照圖6，應用伺服器150透過網路130以與每個點單終端110及現金支付終端120通訊。應用伺服器150包括人臉識別設備691與圖像比對器692。點單終端110中的處理器640將與點單資訊OD相對應的第一影像傳送至應用伺服器150。應用伺服器150中的人臉識別設備691分析第一影像以獲得第一臉部資訊FD，且應用伺服器150還將點單資訊OD相對應的點單編號與第一臉部資訊FD相互連結。另一方面，現金支付終端120中的第二攝像機310擷取第二影像，並且現金支付終端120的控制器630將第二影像透過資料傳輸設備660傳送至應用伺服器150。應用伺服器150的圖像比對器692識別第二影像中否出現多個第一臉部資訊FD中的一個特定臉部資訊。當應用伺服器150識別第二影像中出現特定臉部資訊時，應用伺服器150將此特定臉部資訊相對應的點單編號提供給現金支付終端120。現金支付終端120的控制器630透過資料傳輸設備660從應用伺 服器150獲得此點單編號，並將此點單編號相對應的特定點單資訊對使用者進行付款操作。如此一來，第二實施例便可利用應用伺服器150來分析第一影像中的第一臉部資訊，並識別第二影像中是否出現多個第一臉部資訊中的一個特定臉部資訊，以節省點單終端110與現金支付終端120在建置臉部識別技術時所需的硬體成本。
圖7是依據本發明的一實施例的一種現金交易方法的流程圖。圖7所述的現金交易方法可利用圖1中的現金處理系統100來實現。請同時參照圖1及圖7，本實施例中的步驟S710至步驟S730可由點單終端110中的諸多元件(如，圖2中第一攝像機210、人臉識別設備220、點單設備230和/或處理器240)來實現，步驟S742、S744、S760至步驟S780可由現金支付終端120中的諸多元件(如，圖3中第二攝像機310、圖像比對器320和/或控制器330)來實現。步驟S741、步驟S743、圖8中的步驟S740及步驟S745則可透過點單終端110中的資料傳輸設備250(圖2)以及資料接收設備350(圖3)來實現。於步驟S710時，點單終端110擷取當前使用者的第一影像並分析第一影像以獲得至少一個第一臉部資訊。步驟S710可由步驟S712及S714來實現。於步驟S712中，點單終端110中的第一攝像機拍攝多張影像以作為第一影像。例如，點單終端110中的第一攝像機拍攝多張影像，並將最為清晰的影像作為第一影像；或是，點單終端110中的第一攝像機拍攝多張影像，並將這些影像視為第一影像。於步驟S714中，點單終端110利用人臉辨識演算法以對第一影像進行分析，以獲得至少一第一臉部資訊。若步驟S710中的第一臉部資訊已完成分析/識別，本實施例可利用步驟S741而將客戶資訊中的第一臉部資訊傳送到現金支付終端120；可以在完成將至少一第一臉部資訊FD與點單資訊OD相互連結以產生客戶資訊前(步驟S730前)，將所述至少一第一臉部資訊FD發送到所述現金支付終端120。應用本實施例者可知曉，可以不需要等到步驟S730完成後才能將第一臉部資訊傳送給現金支付 終端120。上述步驟的理由在於，由於本實施例在後續的步驟S750中將會讓現金支付終端120/應用伺服器150進行資料分群演算法等操作，且這些操作所需的運算量較大而使得耗費的時間較多，因此本實施例希望能夠將第一臉部資訊先行傳送後給後端的現金支付終端120/應用伺服器150，從而有效地利用現金支付終端120/應用伺服器150，降低後端的運作時間，並期望提升使用者的消費體驗。
於步驟S720中，使用者點選點單終端110中的觸控屏幕以產生點單資訊。特別說明的是，應用本實施例者也可利用其他方式獲得使用者的點單資訊，使用者不一定必須從觸控屏幕進行點選以進行點單操作，也可利用智慧型手機的應用程式將已完成的點單資訊上傳給點單終端110。於步驟S730中，點單終端110將至少一第一臉部資訊與點單資訊相互連結以產生客戶資訊。若步驟S730中的點單資訊已完成，本實施例可利用步驟S743而將客戶資訊中的點單資訊以及將第一臉部資訊與點單資訊相互連結的相關資訊傳送到現金支付終端120。
點單終端110將客戶資訊從每個點單終端110傳送至現金支付終端120，以使現金支付終端120接收客戶資訊而獲得多個第一臉部資訊以及與其相連結的多個點單資訊。本實施例利用步驟S741~S744來實現上述步驟。於步驟S742中，現金支付終端120獲得客戶資訊中的至少一第一臉部資訊。於步驟S744中，現金支付終端120獲得客戶資訊中的點單資訊。步驟S744中的點單資訊亦包括將第一臉部資訊與點單資訊相互連結的相關資訊。
為了加速現金支付終端120的臉部識別效率，現金支付終端120經過步驟S742以進入步驟S750，現金支付終端120依據資料分群演算法(如，KNN演算法)將客戶資訊中的多個第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，每個臉部資訊群組分別對應每個使用者。應用本實施例者也可利用其他方式來加速現金支付終端120的臉部識別效率，因此步驟S750並非必需的步驟。
於步驟S760中，現金支付終端120擷取當前使用者的第二影像。於步驟S770中，現金支付終端120識別第二影像中是否出現特定臉部資訊。詳細而言，現金支付終端120從第二影像中獲得第二臉部資訊DFD。為了判定第二臉部資訊DFD屬於哪個使用者，現金支付終端120利用資料分群演算法(KNN演算法)以從資料集中找出與第二臉部資訊DFD相近似的、預設數量的多個近似臉部資訊。然後，現金支付終端120根據這些近似臉部資訊FD11、FD13及FD22所被區分的臉部資訊群組來判定第二臉部資訊DFD相對應的使用者以獲得特定臉部資訊。若第二影像中出現特定臉部資訊的話(步驟S770為是)，則從步驟S770進入步驟S780，現金支付終端120依據此特定臉部資訊相連結的特定點單資訊進行付款操作。
相對地，若第二影像中並未出現特定臉部資訊的話(步驟S770為否)，可能是第二影像過於模糊或因其他因素而無法識別成功，因此現金支付終端120中的控制器設定一個比對次數，此比對次數便是第二影像中並未出現第一臉部資訊其中之一的次數，並利用此比對次數來嘗試性地重複進行臉部識別，直到此比對次數大於或等於預設值為止。
詳細來說，步驟S770為否時，從步驟S770進入步驟S772，現金支付終端120判斷第二影像中並未出現特定臉部資訊的比對次數是否大於或等於預設值。當比對次數並未大於或等於預設值時(步驟S772為否)，從步驟S772進入步驟S760，現金支付終端120中的控制器將比對次數的數值加1，控制第二攝像機以重新擷取第二影像(步驟S760)，並控制圖像比對器以重新判斷第二影像中是否出現特定臉部資訊(步驟S770)。當比對次數並未大於或等於預設值時(步驟S772為是)，從步驟S772進入步驟S774，現金支付終端120利用顯示器呈現出並未進行支付操作的點單資訊，以供使用者進行選擇，並利用經選擇的點單資訊進行支付操作。圖7中各個步驟的詳細操作可參照上述各實施例。
圖8是依據本發明的另一實施例的一種現金交易方法的流程圖。圖7與圖8的主要差異在於，圖8中的點單終端110並不會先行將臉部資訊傳遞給現金支付終端120(亦即，圖8不具備步驟S741)，而是點單終端110在步驟S730執行完畢而產生客戶資訊後執行步驟S740，以將客戶資訊整體地傳輸給現金支付終端120，此客戶資訊包含第一臉部資訊以及與其相連結的點單資訊。現金支付終端120則是在步驟S745中獲得此客戶資訊。當獲得此客戶資訊後，便進入步驟S750以依據資料分群演算法以將客戶資訊中的多個第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，並繼續後續的步驟。因此，應用本實施例者可依其需求調整客戶資料中點單資訊OD及第一臉部資訊FD的傳輸順序。圖8中各個其他步驟的詳細操作可參照上述各實施例。
圖9是依據本發明的第三實施例的一種現金處理系統900及相關設備的示意圖。現金處理系統900除了包括多個點單終端110以外，還可包括多個現金支付終端120。藉此，使用者在對其中一個點單終端110進行點單以及上述的操作後，可走向這些現金支付終端120其中之一即可進行付款，從而分散付款的人潮，提升使用者的消費體驗。
綜上所述，本發明實施例可在使用者對點單終端進行點單操作的同時，利用人臉識別技術擷取使用者的臉部特徵資訊作為識別基準，並將此臉部特徵資訊與點單資訊相互連結以作為客戶資訊。在使用者完成點單操作後，上述的客戶資訊皆會從點單終端傳送給現金支付終端或是應用伺服器。現金支付終端或應用伺服器利用客戶資訊中的臉部特徵資訊來識別位在現金支付終端的攝像機前方的使用者。並且，在識別出特定臉部特徵資訊後，現金支付終端利用與此特定臉部特徵資訊相連結的點單資訊進行付款操作。如此一來，現金支付終端不需要利用人力便可將點單資訊及消費者的臉部特徵資訊相互連結，從而節省在現金支付終端或現金支付櫃台處的人力配置。並且，本實施例在第 一影像中是以具備對大面積的臉部圖像作為第一臉部資訊的生成依據，且透過數據分群演算法將第一臉部資訊進行分群，從而降低第一臉部資訊的資料量、讓人臉辨識率更為準確，並加快現金支付終端對於臉部辨識的效率及成功率。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
110‧‧‧點單終端
120‧‧‧現金支付終端
S710~S780‧‧‧步驟

Claims (20)

  1. 一種現金處理系統，自動對消費者選擇相關商品或服務所生成之對應一點單資訊進行後續的付款操作，包括：至少一點單終端，包括用於擷取第一影像的第一攝像機；以及現金支付終端，包括用於擷取第二影像的第二攝像機及自動化運作的現金處理設備，與所述至少一點單終端通訊，其中所述至少一點單終端進行以下步驟：擷取第一影像，其中所述第一影像中包括對應於消費者的至少一第一臉部資訊；以及獲得消費者輸入的點單資訊，且依據所述點單資訊及所述至少一第一臉部資訊以產生客戶資訊，其中所述至少一第一臉部資訊與所述點單資訊相互連結，所述現金支付終端進行以下步驟：獲得所述客戶資訊，其中所述客戶資訊包括所述點單資訊以及所述第一臉部資訊；擷取對應於所述消費者的第二影像；以及回應於所述第二影像中出現特定臉部資訊時，依據所述特定臉部資訊相互連結的特定點單資訊進行後續的付款操作，其中所述特定臉部資訊為所述第一臉部資訊的其中之一，且所述特定點單資訊為所述多個點單資訊的其中之一，所述付款操作包括從所述消費者獲取實體貨幣， 其中，所述至少一點單終端，在完成將至少一第一臉部資訊與點單資訊相互連結以產生客戶資訊前，將所述至少一第一臉部資訊發送到所述現金支付終端，所述現金支付終端在獲得所述第一臉部資訊之後，依據資料分群演算法以將所述第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，其中每個臉部資訊群組分別對應每個消費者；所述現金支付終端依據所述資料分群演算法以利用從所述第二影像中分析出的第二臉部資訊來找尋與所述第二臉部資訊相近似的、位於所述第一臉部資訊中的多個近似臉部資訊，並根據所述近似臉部資訊所被區分的所述臉部資訊群組判定所述待判斷臉部資訊相對應的所述消費者以獲得所述特定臉部資訊。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的現金處理系統，其中所述現金支付終端在完成所述付款操作後刪除所述特定臉部資訊。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的現金處理系統，其中所述第一影像中具備最大面積的臉部圖像用以作為所述第一臉部資訊的生成依據。
  4. 如申請專利範圍第3項所述的現金處理系統，其中所述現金支付終端在獲得所述第一臉部資訊之後，依據資料分群演算法以將所述第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，其中每個臉部資訊群組分別對應每個消費者，其中所述現金支付終端依據所述資料分群演算法以利用位於 所述第二影像中的第二臉部資訊來找尋與所述第二臉部資訊相近似的、位於所述第一臉部資訊中的多個近似臉部資訊，並根據所述近似臉部資訊所被區分的所述臉部資訊群組判定所述第二臉部資訊相對應的所述消費者以獲得所述特定臉部資訊。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的現金處理系統，其中每個點單終端包括：人臉識別設備，耦接所述第一攝像機，接收並分析所述第一影像以獲得所述至少一第一臉部資訊；點單設備，透過所述消費者的輸入以產生所述點單資訊；以及處理器，耦接所述人臉辨識設備及所述點單設備，所述處理器將所述點單資訊與所述至少一第一臉部資訊相互連結以產生所述客戶資訊。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的現金處理系統，其中所述點單終端中的所述人臉識別設備還分析所述第一影像以獲得與所述消費者相關連的外顯特徵資訊，並且所述處理器將所述第一臉部資訊、所述外顯特徵資訊與所述點單資訊相互連結以產生所述客戶資訊。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的現金處理系統，其中所述現金支付終端包括：圖像比對器，耦接所述第二攝像機；控制器，耦接所述圖像比對器；以及 現金處理設備，耦接所述控制器，其中，所述控制器接收所述客戶資訊以獲得所述第一臉部資訊以及與其相連結的所述點單資訊，所述圖像比對器判斷所述第二影像中是否出現所述特定臉部資訊，當所述第二影像中出現所述特定臉部資訊時，所述控制器透過所述現金處理設備以依據所述特定臉部資訊相連結的所述特定點單資訊進行所述付款操作。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的現金處理系統，當所述第二影像中並未出現所述特定臉部資訊時，所述控制器判斷所述第二影像中並未出現所述特定臉部資訊的比對次數是否大於等於預設值，當所述比對次數並未大於等於預設值時，所述控制器將所述比對次數的數值加1，控制所述第二攝像機以重新擷取所述第二影像，並控制所述圖像比對器以重新判斷所述第二影像中是否出現所述特定臉部資訊。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的現金處理系統，當所述比對次數已大於等於預設值時，所述控制器利用顯示器呈現並未進行所述付款操作的所述點單資訊以供所述消費者選擇，並依據被選擇的所述點單資訊其中之一透過所述現金處理設備進行所述付款操作。
  10. 如申請專利範圍第1項所述的現金處理系統，還包括：應用伺服器，透過網路以與所述至少一點單終端及所述現金 支付終端通訊，其中，所述至少一點單終端將與所述點單資訊相對應的所述第一影像傳送至所述應用伺服器，所述應用伺服器分析所述第一影像以獲得所述至少一第一臉部資訊，且所述應用伺服器還將所述點單資訊相對應的點單編號與所述至少一第一臉部資訊相互連結，所述現金支付終端擷取所述第二影像，並將所述第二影像傳送至所述應用伺服器，所述應用伺服器識別所述第二影像中否出現所述特定臉部資訊，當所述第二影像中出現所述特定臉部資訊時，所述應用伺服器將所述特定臉部資訊相對應的所述點單編號提供給所述現金支付終端，所述現金支付終端從所述應用伺服器獲得所述點單編號，並將所述點單編號相對應的所述特定點單資訊進行所述付款操作。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的現金處理系統，在完成所述付款操作後，所述現金支付終端將所述特定臉部資訊及與其相連結的所述特定點單資訊或所述點單編號透過所述網路傳輸給所述應用伺服器，以記錄所述特定臉部資訊相對應的所述消費者的消費歷程。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的現金處理系統，其中所述點單終端在獲得所述第一臉部資訊後，從所述應用伺服器下載 與所述第一臉部資訊相對應的所述消費者的所述消費歷程，以供所述消費者作為產生所述點單資訊的參考。
  13. 一種現金交易方法，自動對消費者選擇相關商品或服務所生成之對應一點單資訊進行後續的付款操作，包括：透過至少一點單終端用第一攝像機擷取第一影像，其中所述第一影像中包括至少一對應於消費者的第一臉部資訊；透過所述至少一點單終端以獲得消費者輸入的點單資訊，且依據所述點單資訊及所述至少一第一臉部資訊以產生客戶資訊，其中所述第一臉部資訊與所述點單資訊相互連結；透過一現金支付終端獲得所述客戶資訊，其中所述現金支付終端包括自動化運作的現金處理設備，所述客戶資訊包括所述點單資訊以及所述第一臉部資訊；透過所述現金支付終端用第二攝像機以擷取對應於所述消費者的第二影像；以及回應於所述第二影像中出現特定臉部資訊時，透過所述現金支付終端以依據所述特定臉部資訊相互連結的特定點單資訊進行後續的付款操作，其中所述特定臉部資訊為所述第一臉部資訊的其中之一，且所述特定點單資訊為所述多個點單資訊的其中之一，所述付款操作包括從消費者獲取實體貨幣，其中，所述的現金交易方法，更包括：所述至少一點單終端，在完成將至少一第一臉部資訊與點單 資訊相互連結以產生客戶資訊前，將所述至少一第一臉部資訊發送到所述現金支付終端；在獲得所述第一臉部資訊之後，透過所述現金支付終端以依據資料分群演算法將所述客戶資訊中的所述多個第一臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，其中每個臉部資訊群組分別對應每個消費者；以及透過所述現金支付終端依據所述資料分群演算法以利用所述第二影像中的第二臉部資訊來找尋與所述第二臉部資訊相近似的、位於所述第一臉部資訊中的多個近似臉部資訊，並根據所述近似臉部資訊所被區分的所述臉部資訊群組來獲得所述特定臉部資訊。
  14. 如申請專利範圍第13項所述的現金交易方法，更包括：在完成所述付款操作後，通過所述現金支付終端刪除所述特定臉部資訊。
  15. 如申請專利範圍第13項所述的現金交易方法，其中所述第一影像中具備最大面積的臉部圖像用以作為所述第一臉部資訊的生成依據。
  16. 如申請專利範圍第15項所述的現金交易方法，更包括：在獲得所述第一臉部資訊之後，透過所述現金支付終端以依據資料分群演算法將所述客戶資訊中的所述多個臉部資訊區分為多個臉部資訊群組，其中每個臉部資訊群組分別對應每個消費者；以及 透過所述現金支付終端依據所述資料分群演算法以利用位於所述第二影像中的第二臉部資訊來找尋與所述第二臉部資訊相近似的、位於所述第一臉部資訊中的多個近似臉部資訊，並根據所述近似臉部資訊所被區分的所述臉部資訊群組判定所述待判斷臉部資訊相對應的所述消費者以獲得所述特定臉部資訊。
  17. 如申請專利範圍第13項所述的現金交易方法，更包括：分析所述第一影像以獲得與所述消費者相關連的外顯特徵資訊；以及將所述第一臉部資訊、所述外顯特徵資訊與所述點單資訊相互連結以產生所述客戶資訊。
  18. 如申請專利範圍第13項所述的現金交易方法，還包括：透過所述至少一點單終端將與所述點單資訊相對應的所述第一影像傳送至網路上的應用伺服器；透過所述應用伺服器分析所述第一影像以獲得所述至少一第一臉部資訊，且透過所述應用伺服器以將所述點單資訊相對應的點單編號與所述至少一第一臉部資訊相互連結；透過所述現金支付終端擷取所述第二影像，並將所述第二影像傳送至所述應用伺服器；透過所述應用伺服器識別所述第二影像中否出現所述特定臉部資訊；當所述第二影像中出現所述特定臉部資訊時，透過所述應用伺服器以將所述特定臉部資訊相對應的所述點單編號提供給所述 現金支付終端；以及透過所述現金支付終端以從所述應用伺服器獲得所述點單編號，並將所述點單編號相對應的所述特定點單資訊進行所述付款操作。
  19. 如申請專利範圍第18項所述的現金交易方法，更包括：在完成所述付款操作後，透過所述現金支付終端以將所述特定臉部資訊及與其相連結的所述特定點單資訊或所述點單編號透過所述網路傳輸給所述應用伺服器，以記錄所述特定臉部資訊相對應的所述消費者的消費歷程。
  20. 如申請專利範圍第19項所述的現金交易方法，更包括：在獲得所述臉部資訊後，透過所述點單終端以從所述應用伺服器下載與所述臉部資訊相對應的所述消費者的所述消費歷程，以供所述消費者作為產生所述點單資訊的參考。
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