[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN112154488A - 信息处理装置、控制方法和程序 - Google Patents

信息处理装置、控制方法和程序 Download PDF

Info

Publication number
CN112154488A
CN112154488A CN201980033709.2A CN201980033709A CN112154488A CN 112154488 A CN112154488 A CN 112154488A CN 201980033709 A CN201980033709 A CN 201980033709A CN 112154488 A CN112154488 A CN 112154488A
Authority
CN
China
Prior art keywords
customer
information
article
display
evaluation value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201980033709.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112154488B (zh
Inventor
益田怜央
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Platforms Ltd
Original Assignee
NEC Platforms Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Platforms Ltd filed Critical NEC Platforms Ltd
Publication of CN112154488A publication Critical patent/CN112154488A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112154488B publication Critical patent/CN112154488B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/04812—Interaction techniques based on cursor appearance or behaviour, e.g. being affected by the presence of displayed objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08—Payment architectures
    • G06Q20/20—Point-of-sale [POS] network systems
    • G06Q20/208—Input by product or record sensing, e.g. weighing or scanner processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/0036—Checkout procedures
    • G07G1/0045—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader
    • G07G1/0054—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader with control of supplementary check-parameters, e.g. weight or number of articles
    • G07G1/0063—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader with control of supplementary check-parameters, e.g. weight or number of articles with means for detecting the geometric dimensions of the article of which the code is read, such as its size or height, for the verification of the registration
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/01—Details for indicating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

商品注册装置(10)是被操作用于将商品注册为结算对象的商品注册工作的装置。在商品注册装置(10)中设有显示装置(20)。在显示装置(20)上显示多个选择图像(30)。当操作选择图像(30)时，与选择图像(30)相对应的商品被注册为结算对象。信息处理装置(2000)针对每个顾客生成指示被推断为由顾客购买的商品的信息(推断信息)。基于多个顾客中的每个顾客的行为来生成推断信息。针对顾客生成的推断信息指示顾客的识别信息和被推断为顾客要购买的商品的识别信息相互关联。信息处理装置(2000)使用多条推断信息来控制在用于顾客的商品注册工作的显示装置(20)上的选择图像(30)的显示。

Description

信息处理装置、控制方法和程序
技术领域
本发明涉及将商品注册为结算对象的技术。
背景技术
在诸如超级市场或便利店之类的商店中，所谓的出纳终端执行将顾客要购买的商品注册为结算对象的工作(以下称为商品注册工作)。通过支付(结算)已注册的商品，顾客购买了该商品。
开发了一种技术来协助上述商品注册工作。例如，专利文献1公开了一种通过使用商店中顾客的流水线上的信息来辅助注册工作的技术。用于注册商品的销售点(POS)终端装置通过使用要被注册的商品的图像来认识商品。通过将从图像中提取的商品的特征数据与每个商品的参考图像进行匹配来识别要认识的商品，从而执行商品的认识。此时，通过使用顾客的流水线上的信息来缩小要被匹配的参考图像。具体地，当对顾客要购买的商品执行商品注册工作时，在与顾客的流水线相匹配的位置处显示的每个商品被识别，并且每个已识别的商品的参考图像被用于匹配。
参考文献
专利文献
【专利文献1】国际公开No.2015/140853
发明内容
发明解决的技术问题
顾客流水线上的商品并不总是顾客可能购买的商品。因此，本发明人发明了用于推断可能由顾客购买的商品的新技术。本发明的目的是提供一种辅助将商品注册为结算对象的工作的新技术。
技术解决方案
根据本发明，提供的一种信息处理装置包括：1)生成单元，该生成单元基于多个顾客中的每一个的行为来生成推断信息，在推断信息中，顾客的识别信息和推断顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及2)显示控制单元，该显示控制单元通过使用多条推断信息，在用于将对象顾客购买的商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将商品注册为结算对象的选择信息。
根据本发明，提供了一种由计算机执行的控制方法。该控制方法包括1)基于多个顾客中的每一个的行为来生成推断信息的生成步骤，在该推断信息中，顾客的识别信息和推断顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及2)通过使用多条推断信息，在用于将对象顾客购买的商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将商品注册为结算对象的选择信息的显示控制步骤。
根据本发明，提供了一种程序，该程序使计算机执行根据本发明的控制方法的每一个步骤。
发明的有利效果
根据本发明，提供了一种新技术，该新技术辅助将商品注册为结算对象的工作。
附图说明
通过以下对优选示例实施例和附图的描述，上述目的以及其他目的、特征和优点将变得更加显而易见。
图1是用于说明根据示例实施例1的信息处理装置的操作的概要的图。
图2是示出根据示例实施例1的信息处理装置的功能配置的图。
图3是示出用于实现信息处理装置的计算机的图。
图4是示出由根据示例实施例1的信息处理装置执行的处理的流程的流程图。
图5是示出推断信息的结构的图。
图6是示出在商店的入口处安装第一相机的情形的图。
图7是示出在商店的入口处安装四个第一相机的情形的图。
图8是示出指示多条顾客识别信息的推断信息的图。
图9是示出在商品的陈列场所处安装第二相机的情形的图。
图10是示出指示退回到陈列场所的商品的商品识别信息的推断信息的图。
图11是示出由布局信息定义的每个显示位置的优先级的图。
图12是示出在商品注册装置附近安装的第三相机的图。
图13是示出通过使用顾客识别信息的相似度计算商品的评估值的图。
图14示出了在图13所示的示例中推断信息包括退回信息的情况。
图15是示出第四相机的图，该第四相机对通过商品注册工作要注册的商品进行成像。
图16是示出通过使用由第四相机生成的捕获图像计算评估值的图。
图17是示出在商品注册装置附近安装RFID读取器的图。
图18是示出通过使用RFID读取器来确定评估值的方法的图。
图19是示出通过将第一评估值与第三评估值相加而计算出总评估值的图。
图20是示出基于图19所示的总评估值来控制选择图像的显示的图。
图21是示出基于针对对象顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的第一图。
图22是示出基于针对对象顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的第二图。
图23是示出基于针对除了对象顾客以外的顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的图。
图24是示出在RFID读取器的认识范围内包括多个出纳柜台的情形的第三图。
图25是示出根据示例实施例3的信息处理装置校正评估值的方法的图。
具体实施方式
在下文中，将通过使用附图来描述根据本发明的示例实施例。在所有附图中，相同的部件由相同的附图标记表示，并且将不再适当地重复其描述。另外，除非另有说明，否则在每个框图中，每个块都不表示硬件单元而是功能单元配置。
【示例实施例1】
<概要>
图1是用于说明根据示例实施例1的信息处理装置(下面将描述的图2中的信息处理装置2000)的操作的概要的图。以下要描述的信息处理装置2000的操作是用于促进对信息处理装置2000的理解的示例，并且信息处理装置2000的操作不限于以下示例。下面将描述信息处理装置2000的操作的细节或变化。
信息处理装置2000在商店中被用于将商品注册为结算对象的工作。当顾客在商店购买商品的情况下，执行将顾客购买的商品注册为结算对象的工作(以下，称为商品注册工作)。例如，商品注册工作是通过使用条形码读取器读取附着在商品上的条形码的工作。当顾客打算购买的所有商品都被注册为结算对象时，顾客使用现金或信用卡以支付(结算)价格。
在下文中，将由店员等操作的用于商品注册工作的装置(例如，安装有上述条形码读取器的终端)被称为商品注册装置。商品注册装置也被称为例如出纳终端。在图1中，商品注册装置由附图标记10表示。要注意的是，商品注册装置10可以由店员或顾客来操作。
在本示例实施例中，将商品注册为结算对象的方法之一包括操作在显示装置上显示的选择信息的方法。信息的选择是用于将商品注册为结算对象的输入操作的信息。例如，选择信息是商品的图像，表示商品名称的字符串等。在下面的描述中，作为商品的图像的选择图像被用作选择信息的示例。在图1中，显示装置20被设置在商品注册装置10中。显示装置20具有触摸面板22。在触摸面板22上显示多个选择图像30。选择图像30是选择信息的示例。当选择图像30被操作(例如，被触摸)，对应于选择图像30中的商品被注册为结算对象。例如，当触摸表示茶A的选择图像30时，将茶A的商品注册为结算对象。
根据本示例实施例的信息处理装置2000控制选择图像30在显示装置20上的显示。例如，信息处理装置2000确定在商店的所售商品当中要在显示装置20上显示哪个商品选择图像30，并且使显示装置20显示每个已确定商品的选择图像30。另外，例如，信息处理装置2000确定要在显示装置20上显示的多个选择图像30的布局。
为了控制选择图像30在显示装置20上的显示，信息处理装置2000为每个顾客生成指示被推断为顾客要购买的商品的信息(在下文中，推断信息)。基于多个顾客中的每个顾客的行为来生成推断信息。为顾客生成的推断信息指示顾客的识别信息与被推断为顾客要购买的商品的识别信息是相互关联的。
信息处理装置2000使用多条推断信息来控制选择图像30在用于顾客的商品注册工作的显示装置20上的显示。在下文中，将作为信息处理装置2000的处理的对象的顾客称为对象顾客。换句话说，在信息处理装置2000控制选择图像30在用于顾客的商品注册工作的显示装置20上的显示的情况下，将该顾客称为对象顾客。
要注意的是，使用信息处理装置2000的商店是顾客可以购买商品的任何场所。例如，商店是超市或便利店。要注意的是，商店不一定必须设置在室内，也可以设置在室外。
<有利效果>
利用根据本示例实施例的信息处理装置2000，当为顾客执行商品注册工作时，用于选择要注册的商品的选择图像30被显示在用于商品注册工作的显示装置20上。在此，信息处理装置2000为多个顾客中的每个顾客生成推断信息，该推断信息指示被推断为由顾客购买的商品。信息处理装置2000不仅通过使用作为商品注册工作的对象的对象顾客的推断信息，而且还使用其他顾客的推断信息，来控制选择图像30在显示装置20上的显示。
根据以这种方式使用针对多个顾客中的每个顾客生成的推断信息的方法，与仅针对被聚焦的顾客生成的信息的情况相比，降低了将注册为结算对象的商品的候选的遗漏的风险。因此，可以防止降低商品注册工作的效率所带来的不便，因为没有将要注册的商品错误地包括在候选中。
在下文中，将更详细地描述本示例实施例。
<信息处理装置2000的功能配置示例>
图2是示出根据示例实施例1的信息处理装置2000的功能配置的图。信息处理装置2000包括生成单元2020和显示控制单元2040。生成单元2020基于多个顾客中的每个顾客的行为来为每个顾客生成推断信息。显示控制单元2040使用多条推断信息在用于对象顾客的商品注册工作的显示装置20上显示选择图像30。
<信息处理装置2000的硬件配置>
信息处理装置2000的每个功能配置单元可以通过实现每个功能配置单元的硬件(例如，硬连线电子电路等)来实现，或者可以通过硬件和软件的组合(例如，电子电路和控制电子电路等的程序的组合)来实现。在下文中，将进一步描述通过硬件和软件的组合来实现信息处理装置2000中的每个功能配置单元的情况。
图3是示出用于实现信息处理装置2000的计算机1000的图。计算机1000是任何计算机。例如，计算机1000是个人计算机(PC)、服务器机器、平板终端、智能电话等。计算机1000可以是被设计为实现信息处理装置2000的专用计算机，或者可以是通用计算机。
例如，信息处理装置2000是其中安装了要控制的显示装置20的商品注册装置10。然而，信息处理装置2000可以是能够控制显示装置20的任何装置，并且不一定是商品注册装置10。
计算机1000包括总线1020、处理器1040、存储器1060、存储设备1080、输入和输出接口1100，以及网络接口1120。总线1020是处理器1040、存储器1060、存储设备1080，输入和输出接口1100以及网络接口1120通过其相互发送和接收数据的数据传输线。同时，将处理器1040等彼此连接的方法不限于总线连接。处理器1040是各种处理器，诸如中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)等。存储器1060是通过使用随机存取存储器(RAM)等实现的主存储器。存储设备1080是通过使用硬盘、固态驱动器(SSD)、存储卡、只读存储器(ROM)等来实现的辅助存储。同时，存储设备1080可以被配置有与构成主存储的硬件(诸如RAM)相同的硬件。
输入和输出接口1100是用于连接计算机1000和输入和输出设备的接口。例如，显示装置20被连接到输入和输出接口1100。另外，例如，输入和输出接口1100可以被连接到用于商品注册工作的各种类型的硬件。例如，连接条形码读取器或射频标识器(RFID)读取器以进行商品注册工作。
网络接口1120是用于将计算机1000连接到网络的接口。通信网络例如是局域网(LAN)或广域网(WAN)。网络接口1120连接到网络的方法可以是无线连接或有线连接。例如，信息处理装置2000经由网络连接到管理商品信息的数据库服务器(在下文中，商品数据库120)。
存储设备1080存储实现信息处理装置2000的每个功能配置单元的程序模块。通过将这些程序模块中的每个读取到存储器1060中并且执行该程序模块，处理器1040实现与每个程序模块相对应的功能。另外，例如，存储设备1080存储推断信息。然而，可以在信息处理装置2000的外部设置存储推断信息的存储单元。
<处理流程>
图4是示出由根据示例实施例1的信息处理装置2000执行的处理的流程的流程图。生成单元2020为多个顾客中的每个顾客生成推断信息(S102)。显示控制单元2040使用多条推断信息以在用于对象顾客的商品注册工作的显示装置20上显示选择图像30(S104)。
<在S102中的推断信息的生成>
生成单元2020为每个顾客生成推断信息(S102)。图5是示出推断信息的结构的图。在图5中，推断信息存储单元40存储每个顾客的推断信息200。在推断信息200中，商品标识信息204与顾客识别信息202相关联。
顾客识别信息202指示作为识别每个顾客的信息的顾客识别信息。顾客识别信息例如是通过分析捕获图像而获得的顾客的外观的特征值(在下文中，顾客的特征值)。顾客的特征值表示例如从任意一个或多个方向(正面，背面等)观察的顾客的特征和顾客携带的物体的特征中的至少一个或多个。在此，可以将现有技术用作用于从捕获图像计算表示这些特征的特征值的技术。
商品识别信息204指示与在顾客识别信息202中指示的顾客识别信息相关联的每个商品的商品识别信息。商品识别信息是用于识别每个商品的信息(例如，识别号)。在商品数据库120中管理每个商品的商品识别信息。
通过使用由利用相机捕获顾客的图像而生成的捕获图像来生成推断信息200。例如，生成单元2020根据以下流程生成推断信息200。
生成单元2020为新访问商店的顾客新生成推断信息200。为顾客生成的新的推断信息200是其中顾客识别信息202指示顾客的顾客识别信息的推断信息200，并且与顾客识别信息202相关联的商品识别信息204是空的。
为此，生成单元202获取由安装在商店中的预定位置处的相机(在下文中称为第一相机)生成的捕获图像。安装第一相机的预定位置例如是商店的入口。图6是示出在商店的入口处安装第一相机50的状态的图。
生成单元2020通过对由第一相机生成的捕获图像执行人物检测处理来从捕获图像中检测顾客。此外，生成单元2020通过使用在其中检测到顾客的捕获图像来计算顾客的特征值。
生成单元2020判定是否已经生成了关于检测到的顾客的推断信息200。具体地，生成单元2020判定关于检测到的顾客的推断信息200是否被存储在推断信息存储单元40中。
在关于检测到的顾客的推断信息200没有被存储在推断信息存储单元40中的情况下，生成单元2020生成关于检测到的顾客的新的推断信息200。具体地，生成单元2020生成推断信息200，其中，在顾客识别信息202中指示检测到的顾客的特征值，并且商品识别信息204是空的。生成单元2020将生成的推断信息200存储在推断信息存储单元40中。
要注意的是，可以通过将由推断信息200指示的顾客识别信息与从在其中检测到顾客的捕获图像计算出的顾客识别信息(顾客的特征值)进行比较，来判定推断信息200是否是关于检测到的顾客的推断信息200。例如，在由推断信息200指示的顾客识别信息与从检测到顾客的捕获图像计算出的顾客识别信息之间的相似度等于或大于预定值的情况下，判定推断信息200是关于检测到的顾客的推断信息200。另一方面，在由推断信息200指示的顾客识别信息与从其中检测到顾客的捕获图像计算出的顾客识别信息之间的相似度小于预定值的情况下，判定推断信息200不是关于检测到的顾客的推断信息200。
这里，推断信息200可以指示多条顾客识别信息。例如，预先安装以不同角度捕获顾客的多个第一相机50，并且可以通过使用由各个第一相机50生成的捕获图像来为一个顾客生成多条顾客识别信息。例如，对于一个顾客，计算正面、左侧、右侧和背面四个方向上的特征值。图7是示出其中在商店的入口处安装四个第一相机50的情形的图。图8是示出指示一个顾客的多条顾客识别信息的推断信息200的图。一个顾客的多条顾客识别信息包括顾客的脸部的特征值，顾客的衣服的特征值，顾客的物品的特征值等。
要注意的是，可以从一张捕获图像中计算出针对一个顾客的多个顾客特征值。例如，可以从一张包含顾客的捕获图像中计算出顾客的脸部的特征值，顾客的衣服的特征值，顾客的物品的特征值等。
<<从陈列场所取出的商品的检测>>
生成单元2020将与推断信息200有关的被推断为顾客要购买的商品的商品识别信息，添加到存储在推断信息存储单元40中的推断信息200。例如，通过对由安装用于对商品的陈列场所进行成像的相机(在下文中被称为第二相机)生成的捕获图像执行图像分析，来执行该处理。图9是示出在商品的陈列场所处安装第二相机70的情形的图。在图9中，第二相机70被安装在商品架72的上方。要注意的是，第二相机70被安装在多个商品架单元72的每一个中。
首先，生成单元2020通过对由第二相机70生成的捕获图像执行图像分析来检测商品是否从陈列场所取出。例如，该检测通过对在顾客取出商品时生成的捕获图像执行图像分析来执行，或者对在顾客取出商品之前和之后生成的捕获图像执行图像分析来执行。要注意的是，可以使用现有技术作为检测商品是否从陈列场所取出的技术。
生成单元2020还推断从陈列场所取出的商品。现有技术也可以用于推断从陈列场所取出的商品的技术。
生成单元2020将从陈列场所取出的商品的商品识别信息添加到推断信息200。例如，当检测到从陈列场所取出的商品时，生成单元2020计算包含在用于检测的捕获图像中的所有顾客中的每个顾客的顾客识别信息。生成单元2020将取出的商品的商品识别信息添加到推断信息200，该推断信息200指示与所计算的顾客识别信息具有高相似度(例如，相似度等于或大于预定值)的顾客识别信息。例如，在图9的示例中，第二相机70的成像范围包括三个顾客。因此，将取出的商品的商品识别信息添加到这三个人的每条推断信息200中。
利用上述方法，针对可能已经从陈列场所取出商品的多个顾客中的每个顾客，将取出的商品的商品识别信息添加到推断信息200。由于不需要唯一地确定已经取出商品的顾客，因此可以减少将商品识别信息添加到推断信息200的处理所需的处理负荷。在无法始终唯一确定取出商品的顾客的情形下，该方法是有用的。例如，可以考虑第二相机70从后面对顾客进行成像的情况。
然而，生成单元2020可以唯一地确定已经取出商品的顾客并且将商品识别信息添加到关于顾客的推断信息200。根据该方法，可以使顾客与被推断为由顾客购买的商品高精度地相互关联。
<<被退回到陈列场所的商品检测>>
生成单元2020可以检测到顾客将商品退回到陈列场所，并且将检测结果反映在推断信息200中。通过使用由第二相机70生成的捕获图像来执行检测。在此，现有技术可以是用于检测商品被退回到陈列场所的技术和用于推断被退回到陈列场所的商品的技术。
存在多种在推断信息200中反映商品被退回到陈列场所的方法。例如，当顾客将商品退回到陈列场所时，生成单元2020将被退回到陈列场所的商品的商品识别信息从顾客的推断信息200中删除。
另外，例如，生成单元2020可以通过与区别于从陈列场所取出商品的方式，将被退回到陈列场所的商品的商品识别信息包括在将商品退回到陈列场所的顾客的推断信息200中。图10是示出推断信息200的图，该推断信息200指示被退回到陈列场所的商品的商品识别信息。除了顾客识别信息202和商品识别信息204之外，图10中的推断信息200还具有退回信息206。退回信息206指示被退回到陈列场所的商品的商品识别信息。
在图10的示例中，具有P3的商品识别信息的商品(在下文中，称为商品P3)被包括在商品识别信息204和退回信息206两者中。这意味着顾客从陈列场所中取出了商品P3，然后将商品P3退回到陈列场所
在此，生成单元2020不需要以与从陈列场所取出商品的顾客相同的方式来唯一确定将商品退回到陈列场所的顾客。具体地，当生成单元2020通过使用由第二相机70生成的捕获图像检测到商品被退回到陈列场所时，包括在捕获图像中的每个顾客被当作将商品退回到陈列场所的顾客来处理。例如，生成单元2020从包括在其中检测到商品被退回到陈列场所的捕获图像中的每个顾客的推断信息200中，删除被退回到陈列场所的商品。另外，例如，生成单元2020将被退回到陈列场所的商品的商品识别信息包括在其中检测到商品被退回到陈列场所的捕获图像中包括每个顾客的推断信息200的退回信息中。
要注意的是，在顾客将商品退回到陈列场所之后，该商品可以再次从陈列场所取出。例如，在推断信息200具有包括退回信息206的结构的情况下(即，从推断信息200中删除了被退回到陈列场所的商品的商品识别信息的情况)，生成单元2020再次将从陈列场所取出的商品的商品识别信息添加到推断信息200。另一方面，推断信息200具有不包括退回信息206的结构，例如，生成单元2020将从陈列场所取出的商品的商品识别信息添加到商品推断信息200。
<<关于商品不能被唯一标识>>
在某些情况下，不能唯一地标识从陈列场所取出的商品或者被退回陈列场所的商品。例如，如果存在在外观上与从陈列场所取出的商品相似的商品，即使分析了包括从陈列场所取出的商品的捕获图像，已知仅取出了彼此相似的多个商品中的一个，并且不能识别从陈列场所取出的商品的商品识别信息。对于被退回到陈列场所的商品也是如此。
为了应对这种情况，例如，彼此具有相似外观的多个商品被预先注册在商品数据库120中作为相似商品组。例如，在牛奶包装A，B和C的外观彼此相似的情况下，作为指示相似商品组的信息，每个牛奶包装A，B和C的商品识别信息以及这些商品的相似商品组识别信息相互关联并且被预先注册在商品数据库120中。相似商品组识别信息是在相似商品组中所有商品共有的识别信息，并且可以被区分为相似商品组之一，但不能被唯一地识别。相似商品组识别信息是例如关于商品的形状和颜色的信息。可以在商品数据库120中注册多个相似商品组。
在不能唯一地识别从陈列场所取出的商品并且存在包括该商品的相似商品组的情况下，生成单元2020将相似商品组中包括的所有商品的商品识别信息添加到推断信息200中。例如，在生成单元2020不能唯一地识别从陈列场所取出的商品并且该商品属于相似商品组的情况下，针对在其中检测到商品的捕获图像中包括的所有顾客中的每个顾客计算顾客识别信息。生成单元2020将属于被取出的商品所属的相似商品组的所有商品的商品识别信息添加到推断信息200，该推断信息200指示与计算出的顾客识别信息具有高相似度(例如，相似度等于或大于预定值)的顾客识别信息。例如，在图9的示例中，第二相机70的成像范围包括三个顾客。因此，属于被取出的商品所属的相似商品组的所有商品的商品识别信息被添加到这三个人的推断信息200中的每一条中。对于不能唯一地识别被退回陈列场所的商品以及存在包括该商品的相似商品组的情况，也是如此。
<S104中的选择图像30的控制>
显示控制单元2040使用多条推断信息200以在用于对象顾客的商品注册工作的显示装置20上显示选择图像30(S104)。为此，例如，通过使用多条推断信息200，对于推断信息200中指示的每个商品，显示控制单元2040计算指示对象顾客购买该商品的概率的评估值。由于该商品具有被对象顾客购买的更高的概率，因此计算出更大的评估值。下面将描述计算评估值的方法。
显示控制单元2040基于每个商品的评估值来控制选择图像30在显示装置20上的显示。例如，显示控制单元2040通过使用评估值来确定要在显示装置20上显示哪个商品的选择图像30。这里，假设可以在显示装置20上显示的选择图像30的数量是n(n是正整数)。在这种情况下，显示控制单元2040使显示装置20在前n个内显示具有评估值的每个商品的选择图像30。通过这样做，对象顾客可能购买的商品被显示在显示装置20上。
例如，在图1的示例中，显示在显示装置20上的选择图像30的数量为九。因此，显示控制单元2040使显示装置20显示从具有最大评估值的商品到具有第九大评估值的商品的九种商品中的每一种的选择图像30。
另外，例如，显示控制单元2040基于评估值确定每个商品的选择图像30的布局。例如，假定优先级被预先分配给可以在显示装置20上显示的选择图像30的多个显示位置处的每一个。例如，对于操作显示装置20的人来说容易进行操作的显示位置或者容易观察的显示位置被分配了更高的优先级。在下文中，指示每个显示位置的优先级的信息被称为布局信息。
图11是示出由布局信息定义的每个显示位置的优先级的图。在使用图11中的布局信息300的情况下，显示控制单元2040在标记为“1”的显示位置处显示具有最大评估值的商品的选择图像30。以相同的方式，显示控制单元2040在标记为“2”的显示位置处显示具有第二大评估值的商品的选择图像30。
基于用于在显示装置20上显示选择图像30的每个商品的评估值和在布局信息300中指示的每个显示位置的优先级，显示控制单元2040将选择图像30与每个显示位置相关联。具体地，具有较大评估值的商品的选择图像30与具有较高优先级的显示位置相关联。通过这样做，在显示装置20上，具有更高的被对象顾客购买的概率的商品被显示在具有更好的可操作性和可见性的位置。因此，可以减轻执行商品注册工作的人的工作负担。
<获取选择图像30>
显示控制单元2040获取要在显示装置20上显示选择图像30的每个商品的选择图像30。例如，当茶A被选择作为用于在显示装置20上显示选择图像30的商品时，显示控制单元2040获取茶A的选择图像30。
可以将现有技术用作用于获取每个商品的选择图像30的技术。例如，将商品的选择图像30与商品的商品识别信息相关联地预先存储在商品数据库120中。当确定要在显示装置20上显示选择图像30的商品时，显示控制单元2040在商品数据库120中搜索商品的商品识别信息，以获取商品的选择图像30。
<计算评估值的方法>
显示控制单元2040通过使用多条推断信息200来计算商品的评估值。下面将具体描述计算评估值的方法。在以下描述的方法中，可以仅使用一种方法，或者可以使用任意两种以上。在使用多种方法的情况下，如下所述，通过使用通过多种方法计算出的每个评估值来计算总评估值，并且基于总评估值来控制选择图像30以被显示。
<<方法1>>
在这种方法中，当执行商品注册工作时，对对象顾客进行成像。显示控制单元2040通过使用成像结果来计算商品的评估值。因此，作为前提，假设对对象顾客进行成像的相机被安装在执行商品注册工作的场所(安装商品注册装置10的场所)附近。以下，将该相机称为第三相机。
图12是示出了在商品注册装置10附近安装第三相机80的图。注意，在图12中，对象顾客由附图标记60表示。第三相机80优选地被安装以便可以在与第一相机50大致相同的方向上捕获顾客60的图像。注意，可以安装多个第三相机，并且可以在多个方向上对顾客60进行成像。
显示控制单元2040使用由第三相机80产生的捕获图像来生成对象顾客的顾客识别信息。此外，显示控制单元2040针对多条推断信息200中的每一条，计算由推断信息200指示的顾客识别信息与对象顾客的顾客识别信息之间的相似度。显示控制单元2040使用计算出的相似度来计算由多条推断信息200指示的每个商品的评估值。注意，“由推断信息200指示的商品”意指商品识别信息由推断信息200指示的商品。
例如，显示控制单元2040将针对推断信息200计算的相似度设置为由推断信息200指示的每个商品的评估值。图13是示出通过使用顾客识别信息的相似度计算的商品的评估值的图。在该示例中，在推断信息存储单元40中存储了三条推断信息200。注意，这里，为了便于说明，将多条推断信息200收集在一个表中。
三条推断信息200中的每一条都指示顾客识别信息C1，C2和C3。注意，在下面的描述中，将其顾客识别信息为Cn(n是任意整数)的顾客称为顾客Cn。以同样的方式，将商品识别信息为Pm(m为任意整数)的商品称为商品Pm。注意，为了避免复杂的描述，商品P1至P6都是可以在商店中购买的商品。
显示控制单元2040分析由对对象顾客成像的第三相机80生成的捕获图像。结果，假定生成了称为Ca的顾客识别信息。显示控制单元2040计算所生成的顾客识别信息Ca与由每条推断信息200指示的顾客识别信息之间的相似度。针对这三条推断信息200计算的相似度分别为0.52、0.26和0.20。因此，显示控制单元2040基于计算出的相似度来确定每个商品的评估值。例如，与顾客识别信息C1相关联的每个商品P1、P3和P4的评估值被设置为0.52。
这里，可以在多条推断信息200中指示商品的商品识别信息。例如，在图13的示例中，在指示顾客识别信息C1的推断信息200和在指示顾客识别信息C3的推断信息200两者中指示商品P1。在这种情况下，在多条推断信息200中指示的商品的评估值存在多个候选。
然后，显示控制单元2040通过使用例如计算出的评估值的多个候选来确定商品的评估值。例如，显示控制单元2040将评估值的多个候选中的最大值设置为商品的评估值。在图13的示例中，在商品P1的评估值的候选0.52和0.20中，最大值0.52被设置为商品P1的评估值。另外，例如，显示控制单元2040可以使用通过将多个评估值的候选相加而获得的值作为商品的评估值。
注意，如上所述，推断信息200可以指示可能已经由顾客退回到陈列场所的商品的商品识别信息的列表(退回信息)。在这种情况下，显示控制单元2040可以考虑退货信息来计算商品的评估值。
例如，显示控制单元2040通过将由上述方法计算出的评估值乘以小于1的预定值(例如，0.75)来校正由退货信息指示的商品的评估值。图14示出了在图13所示的示例中推断信息200包括退货信息的情况。在该示例中，指示顾客识别信息C2的推断信息200的退货信息表示商品P2。因此，商品P2的评估值从0.23校正为0.17(0.23*0.75)。
此外，基于商品的属性和顾客的属性之间的相关性，显示控制单元2040可以对计算出评估值的每个商品的评估值进行校正。具体地，基于商品的属性和顾客的属性之间的相关性，显示控制单元2040计算顾客购买商品的概率。例如，假设某种类型的商品包括具有不同金额的多个商品，并且年轻人具有更高的购买便宜商品的趋势。在这种情况下，对于这种类型的商品，可以说在商品价格和顾客年龄之间存在负相关。因此，对于这种类型的商品，顾客越年轻，购买便宜商品的概率就越高。
因此，例如，通过使用“顾客的属性和顾客购买的商品的属性”的销售记录作为训练数据来生成预测模型。该预测模型获取例如顾客的属性和商品的属性作为输入，并且输出顾客购买商品的概率。
通过使用预测模型，显示控制单元2040针对每个顾客，对于通过上述方法计算出其评估值的每个商品，计算顾客购买商品的概率。显示控制单元2040通过将由上述方法计算出的评估值乘以从预测模型获得的概率来校正评估值。
诸如神经网络和支持向量机(SVM)的各种模型可以用作预测模型。例如，预测模型被配置为基于在顾客的属性和商品的属性之间计算的相关系数或余弦相似度，计算顾客将购买商品的概率。
作为顾客的属性，例如，可以使用性别、年龄、身高、衣服、袋子尺寸或拜访时间。此外，作为商品的属性，例如，可以使用商品的类型、价格、重量、包装颜色、卡路里等。
<<方法2>>
在该方法中，显示控制单元2040获取通过在注册之前由商品注册工作对要注册的商品进行成像而生成的捕获图像，并且通过使用捕获图像来计算商品的评估值。为了生成捕获图像，在商品注册装置10附近安装了用于捕获要在商品注册工作中注册的商品的相机(在下文中，称为第四相机)。
例如，将要在商品注册工作中注册的商品放置在与商品注册装置10并排安装的出纳柜台等处。因此，设置第四相机以使得例如出纳柜台被包括在成像范围内。图15是示出第四相机的图，该第四相机用于捕获要通过商品注册工作注册的商品的图像。在图15中，第四相机90使放置在出纳柜台100上的商品成像。
显示控制单元2040计算第四相机90生成的捕获图像中包括的每个商品的特征值，并且使用计算出的特征值来确定商品的评估值。存在多种方法。例如，显示控制单元2040通过使用计算出的特征值搜索商品数据库120来识别捕获图像中包括的商品。显示控制单元2040将评估值分配给已识别的商品。例如，在商品的评估值被设置为等于或大于0且等于或小于1的值的情况下，显示控制单元2040将最大评估值“1”分配给已识别出的商品。然而，分配给已识别出的商品的评估值不必一定是最大评估值。
在此，可以将现有技术用作用于标识包括在捕获图像中的商品的技术。例如，在商品数据库120中，与商品的特征值相关联地存储商品的商品识别信息(诸如识别号)。显示控制单元2040通过利用从捕获图像计算出的商品的特征值搜索商品数据库120来获取商品的商品识别信息。这样，可以识别商品。
图16是示出通过使用第四相机90生成的捕获图像而计算出的评估值的图。图16中的每个推断信息200具有与图13中的每个推断信息200相同的方式。假定由第四相机90生成的捕获图像包括商品P1和P4。因此，对商品P1和P4中的每一个给出评估值1。
注意，当用商品的特征值搜索商品数据库时，不是将存储在商品数据库120中的所有商品都设置为搜索范围，而是可以将一些商品设置为搜索范围。例如，显示控制单元2040可以从搜索范围中排除在任何一条推断信息200中未被指示的商品。然而，这时，显示控制单元2040可以将通过使用将在以下描述的短距离无线通信认识的商品包括在搜索范围中，即使在推断信息200中不包括该商品。即，将包括在任意一条或多条推断信息200中的商品以及通过使用短距离无线通信认识的商品设置为搜索范围商品。通过以这种方式将作为搜索范围的商品缩小到某些商品，可以缩短搜索商品数据库120所需的时间。
<<方法3>>
在该方法中，通过在注册之前使用短距离无线通信来认识要由商品注册工作注册的商品。显示控制单元2040使用认识结果来计算商品的评估值。作为前提，通过使用短距离无线通信来认识商品的装置(例如，RFID读取器)被安装在执行商品注册工作的场所(商品注册装置10所在的场所)附近。在下文中，为了使描述更容易理解，该描述基于以下情形，即“RFID标签被附着到商品的至少一部分，并且可以通过使用RFID读取器来识别商品”。然而，通过使用短距离无线通信来认识商品的方法不限于使用RFID读取器和RFID标签的方法。注意，RFID标签是存储可由RFID读取器读取的信息的设备。具体地，附着到商品上的RFID标签存储商品的商品识别信息。
图17是示出安装在商品注册装置10附近的RFID读取器110的图。RFID读取器110通过与存在于商品注册装置10周围的RFID标签132进行通信，来读取附着有RFID标签132的商品130的商品标识符。在图17的示例中，将RFID标签132-1附着到商品130-1上，并且将RFID标签132-2附着到商品130-2上。信息处理装置2000可以响应于RFID读取器110读取RFID标签132-1而认识出存在商品130-1。以相同的方式，信息处理装置2000可以响应于RFID读取器110读取RFID标签132-2而认识出存在商品130-2。另一方面，RFID标签未附着到商品130-3。因此，使用RFID读取器110的方法不能认识出存在商品130-3。
显示控制单元2040确定通过使用RFID读取器110认识出的每个商品的评估值。例如，显示控制单元2040将预定评估值分配给认识出的商品。例如，在商品的评估值被设置为等于或大于0且等于或小于1的值的情况下，显示控制单元2040将最大评估值“1”分配给识别出的商品。然而，分配给已识别出的商品的评估值不必一定是最大评估值。
图18是示出通过使用RFID读取器110来确定评估值的方法的图。在图18中，以与图17相同的方式，将RFID标签132附着到三个商品中的两个上。通过利用RFID读取器110分别读取RFID标签132-1和RFID标签132-2，认识商品P1和P3。因此，对商品P1和P3中的每一个给出评估值1。
<<使用多个评估值的方法>>
显示控制单元2040可以通过使用上述用于计算评估值的多种方法来计算每个商品的评估值。例如，通过方法1至3计算出的评估值分别被称为第一评估值至第三评估值，并且被显示控制单元2040用来确定要在显示装置20上显示的选择图像30的综合评估值被称为总评估值。
显示控制单元2040通过使用第一评估值至第三评估值来计算总评估值。显示控制单元2040通过将针对每个商品计算出的总评估值视为商品的评估值，来控制选择图像30在显示装置20上的显示。具体地，具有较大的总评估值的商品的选择图像30被优先地显示在显示装置20上，或者基于总评估值的大小来确定选择图像30的布局。
使用任何计算总评估值的方法。例如，显示控制单元2040通过将第一评估值与第三评估值相加来计算总评估值。图19是示出通过将第一评估值与第三评估值相加而计算出的总评估值的图。例如，商品P1的总评估值为2.72，这是“第一评估值＝0.72”、“第二评估值＝1”和“第三评估值＝1”的和。
图20是示出基于图19所示的总评估值控制的选择图像30的显示的图。触摸面板22是设置在显示装置20上的触摸面板。在该示例中，显示控制单元2040根据图20所示的布局信息300确定选择图像30的布局。
在此，当以总评估值的降序排列商品时，商品为“P1、P4、P3、P6、P5和P2”。显示控制单元2040将该顺序与布局信息300进行匹配。结果，选择图像30的布局如图20所示。注意，显示为Pn(n是整数)的选择图像30表示商品Pn的选择图像30。
此外，显示控制单元2040可以将第一评估值至第三评估值的积分值进行校正，并且将校正后的值用作总评估值。例如，显示控制单元2040使用顾客的属性和商品的属性之间的相关性。具体地，显示控制单元2040针对其评估值被计算的每个商品，针对每个顾客，计算顾客购买商品的概率。显示控制单元2040将第一评估值到第三评估值的积分值与该概率相乘而获得的值设置为总评估值。注意，利用顾客的属性和商品的属性之间的相关性来计算顾客购买商品的概率的方法如上所描述。
[示例实施例2]
例如，根据示例实施例2的信息处理装置2000的功能配置以与根据示例实施例1的信息处理装置2000相同的方式在图2中表示。
根据示例实施例2的信息处理装置2000随着商品注册工作的进度来更新显示装置20的显示。当商品注册工作进行时，对象顾客要购买的某些商品被注册为结算对象。即，可以可靠地识别对象顾客要购买的某些商品。因此，信息处理装置2000基于可靠地识别为将由对象顾客购买的商品(即，注册为结算对象的商品)的信息来更新显示装置20的显示。
具体地，显示控制单元2040通过反映商品注册工作的进度来更新评估值。显示控制单元2040通过使用更新后的评估值，通过示例实施例1中描述的方法来控制选择图像30在显示装置20上的显示。例如，显示控制单元2040更新显示装置20的显示，使得更新之后的评估值在前n个之内的每个商品的选择图像30被显示在显示装置20上。另外，例如，显示控制单元2040通过将更新的评估值与布局信息300进行匹配来更新显示装置20上的选择图像30的布局。
更具体地，显示控制单元2040基于商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选，并且在缩小之后仅使用每个候选的推断信息200，并且重新计算第一评估值以更新该第一评估值。基于在商品注册工作中注册的商品缩小对象顾客的候选。显示控制单元2040确定包括在对对象顾客进行的商品注册工作中注册的商品的推断信息200，并且仅使用推断信息200重新计算第一评估值。换句话说，不包括在对对象顾客执行的商品注册工作中注册的商品的推断信息200被从第一评估值的计算中排除。在通过重新计算第一评估值中被排除的推断信息200中所指示的每个商品的第一评估值变小。
图21是示出基于针对对象顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的第一图。图21的上部示出了缩小之前的第一评估值。在缩小之前，顾客C1至C3是对象顾客的候选。因此，通过使用顾客C1至C3的推断信息200来计算第一评估值。
之后，假定在商品注册工作中注册了商品P1。商品P1被包括在顾客C1和C3的推断信息200中，但是不被包括在顾客C2的推断信息200中。由此，将对象顾客的候选缩小到顾客C1和C3。
因此，显示控制单元2040仅通过使用顾客C1和C3的推断信息200来重新计算第一评估值。图21的下部示出了重新计算之后的第一评估值。通过重新计算，降低了被排除的顾客C2的推断信息200中包括的商品P2、P4和P5的第一评估值。另外，对于已经注册的商品P1，第一评估值是0。
图22是示出基于对象顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的第二图。在图21所示的情形之后，假定商品P3被进一步注册。这里，在对象顾客候选C1和C3中，只有C1具有推断信息200中指示的商品P3。因此，确认对象顾客是C1。
因此，显示控制单元2040仅通过使用顾客C1的推断信息200来重新计算第一评估值。图22的下部示出了重新计算之后的第一评估值。通过重新计算，降低了包括在顾客C3的推断信息200中的商品P4和P5的第一评估值。另外，对于已经注册的商品P3，第一评估值是0。
注意，在使用总评估值的情况下，显示控制单元2040还响应于通过上述方法对第一评估值的更新来更新总评估值。显示控制单元2040基于更新后的总评估值来更新显示装置20的显示。
<使用RFID的商品注册工作>
附有RFID的商品可以通过读取RFID自动注册，也可以手动注册。在后一种情况下，例如，显示控制单元2040突出显示(改变颜色等)读取了RFID的商品的选择图像30。通过这样做，执行商品注册工作的店员等可以容易地认识出要读取RFID的商品。店员等选择突出显示的选择图像30以注册读取了RFID的商品。当执行商品注册时，如上所述，重新计算评估值并且改变显示装置20的显示。
<硬件配置示例>
例如，图3以与示例实施例1相同的方式表示实现根据示例实施例2的信息处理装置2000的计算机的硬件配置。同时，实现本示例实施例的信息处理装置2000的计算机1000的存储设备1080还存储实现本示例实施例的信息处理装置2000的功能的程序模块。
<有利效果>
利用根据本示例实施例的信息处理装置2000，通过使用针对对象顾客的商品注册工作的状态(与已经注册的商品有关的信息)来更新选择图像30在显示装置20上的显示。当针对对象顾客的商品注册工作进行时，将对象顾客要购买的某些商品注册为结算对象，以便识别对象顾客购买的某些商品。以这种方式，通过使用关于被确定为对象顾客购买的商品的信息，变得可以以更高的精度推断对象顾客购买的其他商品。因此，可以将选择图像30更适当地显示在显示装置20上，并且可以进一步减轻商品注册工作的工作量。
[示例实施例3]
例如，根据示例实施例3的信息处理装置2000的功能配置以与根据示例实施例1的信息处理装置2000相同的方式在图2中表示。
根据示例实施例3的信息处理装置2000通过使用与针对对象顾客以外的顾客的商品注册工作有关的信息来更新显示装置20的显示。具体地，显示控制单元2040更新上述的第一评估值和第三评估值中的一个或多个，并且基于更新的评估值来更新显示装置20的显示。注意，在使用总评估值的情况下，通过使用更新后的第一评估值和更新后的第三评估值来更新总评估值。在下文中，将描述针对第一评估值和第三评估值中的每一个的更新方法。
<<更新第一评估值>>
随着针对对象顾客以外的顾客的商品注册工作的进行，对象顾客可能会被缩小。例如，在某个时候，对象顾客的候选为C1、C2和C3。即，假定通过使用顾客C1至C3中的每一个的推断信息200来计算第一评估值。此时，假定随着其他商品注册工作的进行，发现其他商品注册工作的对象是顾客C2。因此，可以从对象顾客的候选中排除C2，并且将候选缩小到C1和C3。因此，显示控制单元2040通过仅使用顾客C1和C3的推断信息200来通过重新计算第一评估值而更新第一评估值。
图23是示出基于针对对象顾客以外的顾客的商品注册工作的进度来缩小对象顾客的候选的示例的图。图23的上部示出了缩小之前的第一评估值。在缩小之前，顾客C1至C3是对象顾客的候选。因此，通过使用顾客C1至C3的推断信息200来计算第一评估值。
此后，根据针对对象顾客以外的顾客的商品注册工作，假定顾客C2不是对象顾客。对象顾客的候选缩小到C1和C3。
因此，显示控制单元2040仅通过使用顾客C1和C3的推断信息200来重新计算第一评估值。图23的下部示出了重新计算之后的第一评估值。通过重新计算，降低了被排除的顾客C2的推断信息200中包括的商品P2、P4和P5的第一评估值。
<<更新第三评估值>>
例如，假定安装在商品注册装置10的周围上的RFID读取器110认识商品的范围不仅包括商品注册装置10的出纳柜台100，还包括安装在商品注册装置10旁边的商品注册装置10的出纳柜台100。在这种情况下，由RFID读取器110认识出的商品不仅包括对象顾客要购买的商品，还包括对相邻商品注册装置10执行商品注册工作的另一顾客要购买的商品。
图24是示出在RFID读取器110的认识范围内包括多个出纳柜台100的情形的图。在图24中，通过商品注册装置10-1执行针对顾客60-1的商品注册工作。另一方面，顾客60-2的商品注册工作由商品注册装置10-2执行。出纳柜台100-1和出纳柜台100-2分别与商品注册装置10-1和商品注册装置10-2并排设置。在出纳柜台100-1处，放置顾客60-1要购买的商品P1和P2。此外，将由顾客60-2购买的商品P3和P4被放置在出纳柜台100-2上。
RFID读取器110的认识范围包括与商品注册装置10-1并排安装的出纳柜台100-1和与商品注册装置10-2并排安装的出纳柜台100-2两者。因此，在开始针对顾客60-1的商品注册工作时，如果RFID读取器110认识出商品，则商品P1至P4被一一认识。即，顾客60-1不购买的商品P3和P4也被包括在RFID读取器110的认识结果中。
当在这种情形下针对顾客60-2的商品注册工作进行时，商品P3和P4被注册为顾客60-2购买的商品。在此，参考注册结果，可以理解，由RFID读取器110认识的商品当中的商品P3和P4不是顾客60-1要购买的商品。
因此，根据示例实施例3的信息处理装置2000使用由与对象顾客的用于商品注册工作的商品注册装置10具有预定关系的另一商品注册装置10执行的商品注册工作有关的信息，来更新针对对象顾客的每个商品的第三评估值。显示控制单元2040通过使用更新后的评估值，通过示例实施例1中描述的方法来控制选择图像30在显示装置20上的显示。例如，显示控制单元2040更新显示装置20的显示，使得在改变后的评估值在前n个以内的每个商品的选择图像30被显示在显示装置20上。另外，例如，显示控制单元2040通过将更新后的评估值与布局信息300进行匹配来更新显示装置20上的选择图像30的布局。
在此，“与用于对象顾客的商品注册工作的商品注册装置10具有预定关系的商品注册装置10”是商品注册装置10，在商品注册装置10中的至少一部分场所(图24中的出纳柜台100-2)是放置商品注册装置10的商品注册工作的对象的商品的场所，该场所被包括在被设置用于对象顾客的商品注册工作的商品注册装置10的周围的RFID读取器110的认识范围内。
图25是示出根据示例实施例3的信息处理装置2000改变第三评估值的方法的图。在图25中，信息处理装置2000控制选择图像30在商品注册装置10-1中的显示。
在图25中，假设图24所示的情形。因此，RFID读取器110认识商品P1、P2、P3和P4。因此，信息处理装置2000将为1的第三评估值分配给商品P1至P3中的每一个。
此后，假定商品P3被商品注册装置10-2注册为结算对象。信息处理装置2000将商品P3的第三评估值更新为0。通过使用校正后的评估值来更新显示装置20的显示。
此外，此后，假定商品P4被商品注册装置10-2注册为结算对象。信息处理装置2000将商品P4的第三评估值更新为0。通过使用校正后的评估值来更新显示装置20的显示。
<<总评估值>>
在使用总评估值的情况下，如上所述，显示控制单元2040还响应于第一评估值或第三评估值的更新来更新总评估值。显示控制单元2040基于更新后的总评估值来更新显示装置20的显示。
<硬件配置示例>
例如，在图3中以与示例实施例1相同的方式表示实现根据示例实施例3的信息处理装置2000的计算机的硬件配置。同时，实现本示例实施例的信息处理装置2000的计算机1000的存储设备1080还存储实现本示例实施例的信息处理装置2000的功能的程序模块。
<有利效果>
利用根据本示例实施例的信息处理装置2000，基于在另一商品注册装置10中的商品注册工作的结果，更新了执行针对对象顾客的商品注册工作的商品注册装置10中的评估值。因此，在执行针对对象顾客的商品注册工作的商品注册装置10中，可以更新显示装置20的显示，以便更适当地显示选择图像30。因此，可以通过使用显示装置20来进一步减轻商品注册工作的工作量。
尽管参照附图描述了本发明的示例实施例，但是这些是本发明的示例，并且可以采用各个示例实施例或除上述示例实施例之外的各种其他配置的组合。
示例性实施例的一部分或全部也可以被描述为以下附录，但是不限于以下。
1.一种信息处理装置，包括：
生成单元，该生成单元基于多个顾客中的每个顾客的行为来生成推断信息，在推断信息中，顾客的识别信息和被推断为顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及
显示控制单元，该显示控制单元通过使用多条推断信息，在用于将对象顾客购买的商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将商品注册为结算对象的选择信息。
2.根据附录1的信息处理装置，
其中，对于在多条推断信息中的每条指示的每个商品，显示控制单元计算表示对象顾客购买商品的概率水平的评估值，并且通过使用计算出的评估值控制选择信息的显示。
3.根据附录2的信息处理装置，
其中，当在显示装置上显示的选择信息的条数假定为n时，显示控制单元在显示装置上，显示评估值的大小顺序的前n个中包括的每个商品的选择信息。
4.根据附录2或3的信息处理装置，
其中，显示控制单元
获取指示在能够显示选择信息的显示装置上的每个显示位置的优先级的布局信息，并且
在布局信息中具有较高优先级的显示器上的显示位置处，显示具有较大评估值的商品的选择信息。
5.根据附录2至4中的任何一项的信息处理装置，
其中，由推断信息指示的顾客的识别信息为顾客的特征值，并且
显示控制单元
根据在针对对象顾客执行商品注册工作时通过对对象顾客进行成像而生成的第一捕获图像，计算对象顾客的特征值；以及
计算由推断信息指示的顾客的特征值与通过使用第一捕获图像计算出的对象顾客的特征值之间的相似度，以通过使用相似度来确定在推断信息中指示的每个商品的评估值。
6.根据附录5的信息处理装置，
其中，由推断信息指示的顾客的识别信息是顾客的特征值，
生成单元将根据在从陈列场所取出商品时或者在从陈列场所取出商品之前和之后通过对商品的陈列场所进行成像而生成的第二捕获图像，计算第二捕获图像中包括的顾客中的每一个的特征值，并且将从陈列场所中取出的商品的识别信息包括在指示计算的特征值的推断信息中。
7.根据附录6的信息处理装置，
其中，顾客的特征值包括顾客的正面的特征、顾客的背面的特征、以及顾客携带的物体的特征中的至少一个。
8.根据附录2至7中的任何一项的信息处理装置，
其中，显示控制单元
通过使用第三捕获图像来识别在商品注册工作中注册的商品的至少一部分，第三捕获图像是由在注册之前在针对对象顾客的商品注册工作中注册的商品进行成像而生成的，并且
通过使用预定值来计算识别的商品的评估值。
9.根据附录2至7中的任何一项的信息处理装置，
其中，在针对对象顾客执行商品注册工作的场所处或者在该场所的周围设置读取器，读取器能够通过使用短距离无线通信来读取至少一个商品的识别信息，并且
显示控制单元通过使用预定值，来计算由读取器读取了其识别信息的商品的评估值。
10.根据附录2至9中的任何一项的信息处理装置，
其中，显示控制单元确定在针对对象顾客的商品注册工作中已经注册的商品，校正商品的评估值，并且使用校正的评估值更新在显示装置上的选择信息的显示。
11.根据附录9的信息处理装置，
其中，读取器的通信范围包括针对对象顾客执行商品注册工作的场所，以及针对另一顾客执行商品注册工作的场所，并且
显示控制单元确定被注册为要由另一顾客购买的商品的商品，校正商品的评估值，并且通过使用校正的评估值更新在显示装置上的选择信息的显示。
12.一种由计算机执行的控制方法，方法包括：
基于多个顾客中的每个顾客的行为来生成推断信息的生成步骤，在该推断信息中，顾客的识别信息和推断顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及
显示控制步骤，所述显示控制步骤通过使用多条推断信息，在用于将对象顾客购买的商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将商品注册为结算对象的选择信息。
13.根据附录11的控制方法，
其中，在显示控制步骤中，对于在多条推断信息中的每条中指示的每种商品，计算表示对象顾客购买商品的概率水平的评估值，并且通过使用计算的评估值控制选择信息的显示。
14.根据附录13的控制方法，
其中，当在显示装置上显示的选择信息的条数假定为n时，在显示控制步骤中，在显示装置上显示评估值的大小顺序的前n个中包括的每个商品的选择信息。
15.根据附录13或14的控制方法，
其中，在显示控制步骤中，
获取布局信息，所述布局信息指示在能够显示选择信息的显示装置上的每个显示位置的优先级，并且
在布局信息中具有较高优先级的显示器上的显示位置处，显示具有较大评估值的商品的选择信息。
16.根据附录13至15中的任何一项的控制方法，
其中，由推断信息指示的顾客的识别信息为顾客的特征值，并且
其中，在显示控制步骤中，
根据在针对对象顾客执行商品注册工作时对对象顾客进行成像而生成的第一捕获图像，计算对象顾客的特征值；以及
计算由推断信息指示的顾客的特征值与通过使用第一捕获图像计算出的对象顾客的特征值之间的相似度，以通过使用相似度来确定在推断信息中指示的每种商品的评估值。
17.根据附录16的控制方法，
其中，由推断信息指示的顾客的识别信息是顾客的特征值，并且
在生成步骤中，根据在从陈列场所取出商品时或者在从陈列场所取出商品之前和之后通过对商品的陈列场所进行成像而生成的第二捕获图像，计算在第二图像中国包括的顾客中的每一个的特征值，并且将从陈列场所中取出的商品的识别信息包括在指示计算的的推断信息中。
18.根据附录17的控制方法，
其中，顾客的特征值包括顾客的正面的特征、顾客的背面的特征、以及顾客携带的物体的特征中的至少一个。
19.根据附录13至18中的任何一项的控制方法，
其中，在显示控制步骤中，
通过使用第三捕获图像来确定在商品注册工作中注册的商品的至少一部分，第三捕获图像是由在注册之前在针对对象顾客的商品注册工作中注册的商品进行成像而生成的，并且
通过使用预定值来计算确定的商品的评估值。
20.根据附录13至18中的任何一项的控制方法，
其中，在针对对象顾客执行商品注册工作的场所处或者在该场所的周围设置读取器，读取器能够通过使用短距离无线通信来读取至少一种商品的识别信息，并且
在显示控制步骤中，通过使用预定值来计算由读取器读取了其识别信息的商品的评估值。
21.根据附录13至20中的任何一项的控制方法，
其中，在显示控制步骤中，确定在针对对象顾客在商品注册工作中已经注册的商品，校正商品的评估值，并且使用校正的评估值更新在显示装置上的选择信息的显示。
22.根据附录20的控制方法，
其中，读取器的通信范围包括针对对象顾客执行商品注册工作的场所，以及针对另一顾客执行商品注册工作的场所，并且
在显示控制步骤中，确定被注册为由另一顾客购买的商品的商品，校正商品的评估值，并且通过使用校正的评估值更新在显示装置上的选择信息的显示。
23.一种程序，该程序使计算机执行根据附录12至22中的任何一项的控制方法的每个步骤。
本申请要求基于2018年5月21日的日本专利申请No.2018-096856的优先权，其全部内容通过引用合并于此。

Claims (23)

1.一种信息处理装置，包括：
生成单元，所述生成单元基于多个顾客中的每个顾客的行为来生成推断信息，在所述推断信息中，所述顾客的识别信息和被推断为所述顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及
显示控制单元，所述显示控制单元通过使用多条所述推断信息，在用于将对象顾客购买的所述商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将所述商品注册为所述结算对象的选择信息。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，
其中，对于在多条所述推断信息中的每条中指示的每个商品，所述显示控制单元计算表示所述对象顾客购买所述商品的概率水平的评估值，并且通过使用计算的所述评估值控制所述选择信息的显示。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，
其中，当在所述显示装置上显示的选择信息的条数被假定为n时，所述显示控制单元在所述显示装置上，显示所述评估值的大小顺序的前n个中包括的每个商品的所述选择信息。
4.根据权利要求2或3所述的信息处理装置，
其中，所述显示控制单元
获取指示在能够显示所述选择信息的所述显示装置上的每个显示位置的优先级的布局信息，并且
在所述布局信息中具有较高优先级的所述显示器上的显示位置处，显示具有较大评估值的商品的所述选择信息。
5.根据权利要求2至4中的任何一项所述的信息处理装置，
其中，由所述推断信息指示的所述顾客的所述识别信息是所述顾客的特征值，并且
所述显示控制单元
根据在针对所述对象顾客执行所述商品注册工作时对所述对象顾客进行成像而生成的第一捕获图像，计算所述对象顾客的特征值；以及
计算由所述推断信息指示的所述顾客的所述特征值与通过使用所述第一捕获图像计算出的所述对象顾客的所述特征值之间的相似度，以通过使用所述相似度来确定在所述推断信息中指示的每个商品的所述评估值。
6.根据权利要求5所述的信息处理装置，
其中，在从陈列场所取出商品时或者在从陈列场所取出商品之前和之后，所述生成单元将从所述陈列场所中取出的所述商品的所述识别信息包括在通过对所述陈列场所进行成像而生成的第二捕获图像中包括的所述顾客的所述推断信息中。
7.根据权利要求6所述的信息处理装置，
其中，所述顾客的所述特征值包括所述顾客的正面的特征、所述顾客的背面的特征、以及所述顾客携带的物体的特征中的至少一个。
8.根据权利要求2至7中的任何一项所述的信息处理装置，
其中，所述显示控制单元
通过使用第三捕获图像来识别在所述商品注册工作中注册的商品的至少一部分，所述第三捕获图像是通过在所述注册之前在针对所述对象顾客的所述商品注册工作中注册的所述商品进行成像而生成的，并且
通过使用预定值来计算识别的所述商品的所述评估值。
9.根据权利要求2至7中的任何一项所述的信息处理装置，
其中，在针对所述对象顾客执行所述商品注册工作的场所处或者在所述场所的周围设置读取器，所述读取器能够通过使用短距离无线通信来读取至少一个商品的识别信息，并且
所述显示控制单元通过使用预定值，来计算由所述读取器读取了其识别信息的所述商品的所述评估值。
10.根据权利要求2至9中的任何一项所述的信息处理装置，
其中，所述显示控制单元识别在针对所述对象顾客的所述商品注册工作中已经注册的商品，校正所述商品的所述评估值，并且通过使用校正的所述评估值更新在所述显示装置上的所述选择信息的所述显示。
11.根据权利要求9所述的信息处理装置，
其中，所述读取器的通信范围包括针对所述对象顾客执行所述商品注册工作的场所，以及针对另一顾客执行所述商品注册工作的场所，并且
所述显示控制单元识别被注册为由所述另一顾客购买的商品的商品，校正所述商品的所述评估值，并且通过使用校正的所述评估值更新在所述显示装置上的所述选择信息的所述显示。
12.一种由计算机执行的控制方法，所述方法包括：
基于多个顾客中的每个顾客的行为生成推断信息的生成步骤，在所述推断信息中，所述顾客的识别信息和被推断为所述顾客要购买的商品的识别信息相互关联；以及
显示控制步骤，所述显示控制步骤通过使用多条所述推断信息，在用于将对象顾客购买的所述商品注册为结算对象的商品注册工作的显示装置上，显示用于将所述商品注册为所述结算对象的选择信息。
13.根据权利要求11所述的控制方法，
其中，在所述显示控制步骤中，针对在多条所述推断信息中的每条中指示的每个商品，计算表示所述对象顾客购买所述商品的概率水平的评估值，并且通过使用计算的所述评估值控制所述选择信息的显示。
14.根据权利要求13所述的控制方法，
其中，当在所述显示装置上显示的选择信息的条数被假定为n时，在所述显示控制步骤中，在所述显示装置上显示所述评估值的大小顺序的前n个中包括的每个商品的所述选择信息。
15.根据权利要求13或14所述的控制方法，
其中，在所述显示控制步骤中，
获取布局信息，所述布局信息指示在能够显示所述选择信息的所述显示装置上的每个显示位置的优先级，并且
在所述布局信息中具有较高优先级的所述显示器上的显示位置处，显示具有较大评估值的商品的选择信息。
16.根据权利要求13至15中的任何一项所述的控制方法，
其中，由所述推断信息指示的所述顾客的所述识别信息是所述顾客的特征值，并且
其中，在所述显示控制步骤中，
根据在针对所述对象顾客执行所述商品注册工作时对所述对象顾客进行成像而生成的第一捕获图像，计算所述对象顾客的特征值；以及
计算由所述推断信息指示的所述顾客的所述特征值与通过使用所述第一捕获图像计算出的所述对象顾客的所述特征值之间的相似度，以通过使用所述相似度来确定在所述推断信息中指示的每个商品的评估值。
17.根据权利要求16所述的控制方法，
其中，由所述推断信息指示的所述顾客的所述识别信息是所述顾客的特征值，并且
在所述生成步骤中，在从陈列场所取出商品时或者在从陈列场所取出商品之前和之后，将从所述陈列场所中取出的所述商品的所述识别信息包括在通过对所述陈列场所进行成像而生成的第二捕获图像中包括的所述顾客的所述推断信息中。
18.根据权利要求17所述的控制方法，
其中，所述顾客的所述特征值包括所述顾客的正面的特征、所述顾客的背面的特征、以及所述顾客携带的物体的特征中的至少一个。
19.根据权利要求13至18中的任何一项所述的控制方法，
其中，在所述显示控制步骤中，
通过使用第三捕获图像来确定在所述商品注册工作中注册的商品的至少一部分，所述第三捕获图像是由在所述注册之前在针对所述对象顾客的所述商品注册工作中注册的所述商品进行成像而生成的，并且
通过使用预定值来计算确定的所述商品的所述评估值。
20.根据权利要求13至18中的任何一项所述的控制方法，
其中，在针对所述对象顾客执行所述商品注册工作的场所处或者在所述场所的周围设置读取器，所述读取器能够通过使用短距离无线通信来读取至少一个商品的识别信息，并且
在所述显示控制步骤中，通过使用预定值来计算由所述读取器读取了其识别信息的所述商品的所述评估值。
21.根据权利要求13至20中的任何一项所述的控制方法，
其中，在所述显示控制步骤中，确定在针对所述对象顾客的所述商品注册工作中已经注册的商品，校正所述商品的所述评估值，并且使用校正的所述评估值更新在所述显示装置上的所述选择信息的所述显示。
22.根据权利要求20所述的控制方法，
其中，所述读取器的通信范围包括针对所述对象顾客执行所述商品注册工作的场所，以及针对另一顾客执行所述商品注册工作的场所，并且
在所述显示控制步骤中，确定被注册为由所述另一顾客购买的商品的商品，校正所述商品的所述评估值，并且通过使用校正的所述评估值更新在所述显示装置上的所述选择信息的所述显示。
23.一种程序，所述程序使计算机执行根据权利要求12至22中的任何一项所述的控制方法的每个步骤。
CN201980033709.2A 2018-05-21 2019-04-22 信息处理装置、控制方法和程序 Active CN112154488B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-096856 2018-05-21
JP2018096856A JP6598321B1 (ja) 2018-05-21 2018-05-21 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
PCT/JP2019/017073 WO2019225260A1 (ja) 2018-05-21 2019-04-22 情報処理装置、制御方法、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112154488A true CN112154488A (zh) 2020-12-29
CN112154488B CN112154488B (zh) 2022-12-20

Family

ID=68383254

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980033709.2A Active CN112154488B (zh) 2018-05-21 2019-04-22 信息处理装置、控制方法和程序

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20210241356A1 (zh)
JP (1) JP6598321B1 (zh)
CN (1) CN112154488B (zh)
WO (1) WO2019225260A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7370845B2 (ja) * 2019-12-17 2023-10-30 東芝テック株式会社 販売管理装置及びその制御プログラム
JP2023050597A (ja) * 2021-09-30 2023-04-11 富士通株式会社 通知プログラム、通知方法および情報処理装置

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002133515A (ja) * 2000-10-18 2002-05-10 Ntt Data Corp 店舗における顧客購買行動調査システム及び顧客支援システム
JP2004348681A (ja) * 2003-05-26 2004-12-09 Nec System Technologies Ltd 顧客購買行動分析システム
JP2009181272A (ja) * 2008-01-30 2009-08-13 Toppan Printing Co Ltd 店頭レコメンドシステム及び方法
CN102187355A (zh) * 2008-10-14 2011-09-14 Nec软件有限公司 信息提供装置、信息提供方法和记录介质
CN102341830A (zh) * 2009-05-11 2012-02-01 国际商业机器公司 从电子货架标签(esl)取得内容的自助购物支持
JP2012053562A (ja) * 2010-08-31 2012-03-15 Teraoka Seiko Co Ltd Ｐｏｓレジスタ
CN104718547A (zh) * 2013-10-11 2015-06-17 文化便利俱乐部株式会社 顾客数据解析系统
JP2015179391A (ja) * 2014-03-19 2015-10-08 日本電気株式会社 販売促進装置、情報処理装置、情報処理システム、販売促進方法及びプログラム
CN105518734A (zh) * 2013-09-06 2016-04-20 日本电气株式会社 顾客行为分析系统、顾客行为分析方法、非暂时性计算机可读介质和货架系统
JP2016099774A (ja) * 2014-11-20 2016-05-30 東芝テック株式会社 商品販売データ処理装置及びその制御プログラム
CN106548369A (zh) * 2016-10-14 2017-03-29 五邑大学 基于蚁群算法的电子商务消费者意图识别方法
CN106779808A (zh) * 2016-11-25 2017-05-31 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种商圈中消费者空间行为分析系统及方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AUPQ212499A0 (en) * 1999-08-10 1999-09-02 Ajax Cooke Pty Ltd Item recognition method and apparatus
US7275690B1 (en) * 2005-07-01 2007-10-02 Ncr Corporation System and method of determining unprocessed items
US20120074218A1 (en) * 2010-09-27 2012-03-29 Ncr Corporation Checkout Methods and Apparatus
JP6141208B2 (ja) * 2014-01-08 2017-06-07 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
JP6443184B2 (ja) * 2015-03-31 2018-12-26 日本電気株式会社 精算システム、商品登録装置、精算装置、プログラム、及び精算方法
WO2017085771A1 (ja) * 2015-11-16 2017-05-26 富士通株式会社 精算支援システム、精算支援プログラム、及び精算支援方法
JP7009389B2 (ja) * 2016-05-09 2022-01-25 グラバンゴ コーポレイション 環境内のコンピュータビジョン駆動型アプリケーションのためのシステムおよび方法
JP6890996B2 (ja) * 2017-02-17 2021-06-18 東芝テック株式会社 チェックアウト装置およびプログラム
US11308297B2 (en) * 2017-04-27 2022-04-19 Datalogic Usa, Inc. Self-checkout system with scan gate and exception handling
JP7003136B2 (ja) * 2017-08-02 2022-01-20 マクセル株式会社 レジシステム

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002133515A (ja) * 2000-10-18 2002-05-10 Ntt Data Corp 店舗における顧客購買行動調査システム及び顧客支援システム
JP2004348681A (ja) * 2003-05-26 2004-12-09 Nec System Technologies Ltd 顧客購買行動分析システム
JP2009181272A (ja) * 2008-01-30 2009-08-13 Toppan Printing Co Ltd 店頭レコメンドシステム及び方法
CN102187355A (zh) * 2008-10-14 2011-09-14 Nec软件有限公司 信息提供装置、信息提供方法和记录介质
CN102341830A (zh) * 2009-05-11 2012-02-01 国际商业机器公司 从电子货架标签(esl)取得内容的自助购物支持
JP2012053562A (ja) * 2010-08-31 2012-03-15 Teraoka Seiko Co Ltd Ｐｏｓレジスタ
CN105518734A (zh) * 2013-09-06 2016-04-20 日本电气株式会社 顾客行为分析系统、顾客行为分析方法、非暂时性计算机可读介质和货架系统
CN104718547A (zh) * 2013-10-11 2015-06-17 文化便利俱乐部株式会社 顾客数据解析系统
JP2015179391A (ja) * 2014-03-19 2015-10-08 日本電気株式会社 販売促進装置、情報処理装置、情報処理システム、販売促進方法及びプログラム
JP2016099774A (ja) * 2014-11-20 2016-05-30 東芝テック株式会社 商品販売データ処理装置及びその制御プログラム
CN106548369A (zh) * 2016-10-14 2017-03-29 五邑大学 基于蚁群算法的电子商务消费者意图识别方法
CN106779808A (zh) * 2016-11-25 2017-05-31 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种商圈中消费者空间行为分析系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019204148A (ja) 2019-11-28
JP6598321B1 (ja) 2019-10-30
WO2019225260A1 (ja) 2019-11-28
CN112154488B (zh) 2022-12-20
US20210241356A1 (en) 2021-08-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2727084C1 (ru) Устройство и способ определения информации о заказе
US11663571B2 (en) Inventory management computer system
RU2739542C1 (ru) Система автоматической регистрации для торговой точки
EP3761281A1 (en) Information processing system
US9589433B1 (en) Self-checkout anti-theft device
JP6786784B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
WO2019123714A1 (ja) 情報処理装置、商品推薦方法、およびプログラム
US20180068534A1 (en) Information processing apparatus that identifies an item based on a captured image thereof
JP3837475B2 (ja) 自動化ショッピングシステム
JP2024040297A (ja) 物品推定装置、物品推定方法、及びプログラム
JP2019174959A (ja) 商品棚位置登録プログラム、及び情報処理装置
CN112154488B (zh) 信息处理装置、控制方法和程序
US20190043033A1 (en) Point-of-sale terminal
US20210019722A1 (en) Commodity identification device and commodity identification method
JP2009163332A (ja) 商品販売データ処理装置及びコンピュータプログラム
JP2019087198A (ja) 決済システム、携帯端末、および決済方法
JP6375924B2 (ja) 商品登録装置、商品特定方法及びプログラム
JP2009134479A (ja) 商品販売データ処理装置及びコンピュータプログラム
JP2009134478A (ja) 商品販売データ処理装置及びコンピュータプログラム
JP2016024601A (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、商品推薦方法、およびプログラム
JP2023073292A (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラム
JP2018142293A (ja) 商品判別装置、商品判別プログラム及び商品の判別方法
JP2022122486A (ja) 商品情報連携システム
WO2023187993A1 (ja) 商品数特定装置、商品数特定方法、及び記録媒体
EP4160533A1 (en) Estimation program, estimation method, and estimation device

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant