(57)【要約】【課題】人的資源を節約し、ＡＴＭの応用を向上させることのできる現金取扱システムおよび現金取引方法を提供する。【解決手段】現金取扱システムは、少なくとも１つの注文端末と、現金支払端末を含む。現金支払端末は、注文端末と通信する。注文端末は、第１画像をキャプチャし、第１画像は、少なくとも１つの部分の第１顔データを含む。注文端末は、注文データを獲得し、注文データおよび少なくとも１つの部分の第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成する。少なくとも１つの部分の第１顔データを注文データとリンクさせる。現金支払端末は、クライアントデータを獲得し、クライアントデータは、注文データおよび少なくとも１つの部分の第１顔データを含む。現金支払端末は、第２画像をキャプチャする。第２画像において特定の顔データが出現した時、特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、支払操作を実行する。【選択図】図７
2020009401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの注文端末と、
前記少なくとも１つの注文端末と通信する現金支払端末と、
を含み、前記少なくとも１つの注文端末が、
少なくとも１つの部分の第１顔データを含む第１画像をキャプチャするステップと、
注文データを獲得し、前記注文データおよび前記注文データとリンクした前記少なくとも１つの部分の第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成するステップと、
を実行し、前記現金支払端末が、
前記注文データおよび前記少なくとも１つの部分の第１顔データを含むクライアントデータを獲得するステップと、
第２画像をキャプチャするステップと、
前記第２画像において特定の顔データが出現した時に応じて、前記特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、支払操作を実行し、前記特定の顔データが、前記少なくとも１つの部分の第１顔データのうちの１つであり、前記特定の注文データが、複数部分の注文データのうちの１つであるステップと、
を実行する現金取扱システム。
【請求項２】
前記現金支払端末が、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを複数の顔データクラスタに分割し、前記顔データクラスタのそれぞれが、各ユーザーに対応し、
前記現金支払端末が、前記データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記第２画像を分析することによって獲得した第２顔データを使用して、前記第２顔データに類似し、且つ前記少なくとも１つの部分の第１顔データの中にある複数部分の類似顔データを探し出すとともに、前記複数部分の類似顔データの前記分割された顔データクラスタに基づいて、決定したい顔データに対応する前記ユーザーを決定し、前記特定の顔データを獲得する請求項１に記載の現金取扱システム。
【請求項３】
前記現金支払端末が、前記支払操作が完了した後に、前記特定の顔データを消去する請求項１または２に記載の現金取扱システム。
【請求項４】
前記第１画像において最も大きな面積を有する顔写真を基準として、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを生成する請求項１ないし３いずれか１つに記載の現金取扱システム。
【請求項５】
前記第１画像における各顔写真が、対応する被写界深度を有し、前記少なくとも１つの注文データが、最も短い被写界深度に対応する顔写真を基準として使用して、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを生成する請求項１ないし４いずれか１つに記載の現金取扱システム。
【請求項６】
前記現金支払端末が、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを複数の顔データクラスタに分割し、前記顔データクラスタのそれぞれが、各ユーザーに対応し、
前記現金支払端末が、前記データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記第２画像の中にある第２顔データを使用することにより、前記第２顔データに類似し、且つ前記少なくとも１つの部分の第１顔データの中にある複数部分の類似顔データを探し出すとともに、前記複数部分の類似顔データの前記分割された顔データクラスタに基づいて、前記第２顔データに対応する前記ユーザーを決定し、前記特定の顔データを獲得する請求項４または５に記載の現金取扱システム。
【請求項７】
前記少なくとも１つの注文端末が、
前記第１画像をキャプチャするよう構成された第１カメラと、
前記第１カメラに結合され、前記第１画像を受信および分析して、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得する顔認識装置と、
ユーザー入力を介して前記注文データを生成する注文装置と、
前記顔認識装置および前記注文装置に結合され、前記注文データと前記少なくとも１つの部分の第１顔データを相互にリンクさせて、前記クライアントデータを生成するプロセッサと、
を含み、前記少なくとも１つの注文端末における前記顔認識装置が、さらに、前記第１画像を分析して、前記ユーザーに関する明白な特徴データを獲得し、前記プロセッサが、前記少なくとも１つの部分の第１顔データ、前記明白な特徴データ、および前記注文データを相互にリンクさせて、前記クライアントデータを生成する請求項１ないし６いずれか１つに記載の現金取扱システム。
【請求項８】
前記第１カメラが、被写界深度を検出する機能を有するカメラであり、前記第１画像の中の各顔写真が、対応する被写界深度距離を有する請求項７に記載の現金取扱システム。
【請求項９】
前記現金支払端末が、
前記第２画像をキャプチャする第２カメラと、
前記第２カメラに結合された画像比較装置と、
前記画像比較装置に結合されたコントローラと、
前記コントローラに結合された現金取扱装置と、
を含み、前記コントローラが、前記クライアントデータを受信して、前記少なくとも１つの部分の第１顔データおよび前記少なくとも１つの部分の第１顔データとリンクした前記注文データを獲得し、前記画像比較装置が、前記特定の顔データが前記第２画像において出現したかどうかを判断するとともに、
前記特定の顔データが前記第２画像において出現した時、前記コントローラが、前記現金取扱装置を介して前記特定の顔データとリンクした前記特定の注文データに基づいて、前記支払操作を実行する請求項１ないし８いずれか１つに記載の現金取扱システム。
【請求項１０】
前記第２カメラが、被写界深度を検出する機能を有するカメラであり、前記第２画像の中の各顔写真が、対応する被写界深度距離を有する請求項９に記載の現金取扱システム。
【請求項１１】
前記コントローラが、前記特定の顔データが前記第２画像において出現しなかった時、前記第２画像において出現しなかった前記特定の顔データの比較カウントが、所定の値以上であるかどうかを判断し、
前記比較カウントが前記所定の値以上ではない時、前記コントローラが、前記比較カウントに１を追加し、前記第２画像を再度キャプチャするよう前記第２カメラを制御して、前記特定の顔データが前記第２画像において出現したかどうかを再度判断するよう前記画像比較装置を制御する請求項９に記載の現金取扱システム。
【請求項１２】
前記コントローラが、ディスプレイを使用して、前記比較カウントが前記所定の値以上である時に、支払操作が実行されていない注文データを表示して、ユーザーに選択させ、前記現金取扱装置を介して、前記選択された部分の注文データのうちの１つに基づいて、前記支払操作を実行する請求項１１に記載の現金取扱システム。
【請求項１３】
ネットワークを介して前記少なくとも１つの注文端末および前記現金支払端末と通信するアプリケーションサーバーをさらに含み、
前記少なくとも１つの注文端末が、前記注文データに対応する前記第１画像を前記アプリケーションサーバーに送信し、
前記アプリケーションサーバーが、前記第１画像を分析して、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得し、前記アプリケーションサーバーが、前記注文データに対応する注文番号と前記少なくとも１つの部分の第１顔データを相互にリンクさせ、
前記現金支払端末が、前記第２画像をキャプチャして、前記第２画像を前記アプリケーションサーバーに送信し、
前記アプリケーションサーバーが、前記特定の顔データが前記第２画像において出現したかどうかを識別し、
前記アプリケーションサーバーが、前記特定の顔データが前記第２画像において出現した時、前記特定の顔データに対応する前記注文番号を前記現金支払端末に提供し、
前記現金支払端末が、前記アプリケーションサーバーから前記注文番号を獲得して、前記注文番号に対応する前記特定の注文データに対して前記支払操作を実行する請求項１ないし１２いずれか１つに記載の現金取扱システム。
【請求項１４】
前記現金支払端末が、前記ネットワークを介して、前記特定の顔データおよび前記特定の顔データとリンクした前記特定の注文データまたは前記注文番号を前記アプリケーションサーバーに送信して、前記支払操作が完了した後、前記特定の顔データに対応するユーザーの消費履歴を記録し、
前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後、前記少なくとも１つの注文端末が、前記少なくとも１つの部分の第１顔データに対応する前記ユーザーの消費履歴を前記アプリケーションサーバーからダウンロードして、前記注文データを生成する時に、ユーザーの参考として提供する請求項１３に記載の現金取扱システム。
【請求項１５】
少なくとも１つの注文端末を介して、少なくとも１つの部分の第１顔データを含む第１画像をキャプチャするステップと、
前記少なくとも１つの注文端末を介して注文データを獲得し、前記注文データおよび前記注文データとリンクした前記少なくとも１つの部分の第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成するステップと、
現金支払端末を介して、前記注文データおよび前記少なくとも１つの部分の第１顔データを含む前記クライアントデータを獲得するステップと、
前記現金支払端末を介して、第２画像をキャプチャするステップと、
前記第２画像において前記特定の顔データが出現した時に応じて、前記特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、前記現金支払端末を介して支払操作を実行するステップと、
を含み、前記特定の顔データが、前記少なくとも１つの部分の第１顔データのうちの１つであり、前記特定の注文データが、複数部分の注文データのうちの１つである現金取引方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後、前記現金支払端末を介して、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記クライアントデータの中の前記少なくとも１つの部分の第１顔データを複数の顔データクラスタに分割し、前記顔データクラスタのそれぞれが各ユーザーに対応するステップと、
前記現金支払端末を介して、前記データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記第２画像の中の前記第２顔データを使用することにより、前記第２顔データに類似し、且つ前記少なくとも１つの部分の第１顔データの中にある複数部分の類似顔データを探し出すとともに、前記複数部分の類似顔データの前記分割された顔データクラスタに基づいて、前記特定の顔データを獲得するステップと、
をさらに含む請求項１５に記載の現金取引方法。
【請求項１７】
前記支払操作が完了した後に、前記現金支払端末を介して、前記特定の顔データを消去するステップをさらに含む請求項１５または１６に記載の現金取引方法。
【請求項１８】
前記第１画像において最も大きな面積を有する顔写真を基準として、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを生成する請求項１５ないし１７いずれか１つに記載の現金取引方法。
【請求項１９】
前記第１画像における各顔写真が、対応する被写界深度を有し、最も短い被写界深度に対応する顔写真を基準として使用して、前記少なくとも１つの部分の第１顔データを生成する請求項１５ないし１８いずれか１つに記載の現金取引方法。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後、前記現金支払端末を介して、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記クライアントデータの中の前記少なくとも１つの部分の第１顔データを複数の顔データクラスタに分割し、前記顔データクラスタのそれぞれが各ユーザーに対応するステップと、
前記現金支払端末を介して、前記データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、前記第２画像の中にある第２顔データを使用することにより、前記第２顔データに類似し、且つ前記少なくとも１つの部分の第１顔データの中にある複数部分の類似顔データを探し出すとともに、前記複数部分の類似顔データの前記分割された顔データクラスタに基づいて、決定したい顔データに対応する前記ユーザーを決定し、前記特定の顔データを獲得するステップと、
をさらに含む請求項１８または１９に記載の現金取引方法。
【請求項２１】
前記第１画像を分析して、前記ユーザーに関する明白な特徴データを獲得するステップと、
前記少なくとも１つの部分の第１顔データ、前記明白な特徴データ、および前記注文データを相互にリンクさせて、前記クライアントデータを生成するステップと、
をさらに含む請求項１５ないし２０いずれか１つに記載の現金取引方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの注文端末を介して前記注文データに対応する前記第１画像をネットワーク上のアプリケーションサーバーに送信するステップと、
前記第１画像を分析し、前記アプリケーションサーバーを介して前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得するとともに、前記アプリケーションサーバーを介して前記注文データに対応する注文番号と前記少なくとも１つの部分の第１顔データを相互にリンクさせるステップと、
前記第２画像をキャプチャし、前記現金支払端末を介して、前記第２画像を前記アプリケーションサーバーに送信するステップと、
前記アプリケーションサーバーを介して、前記特定の顔データが前記第２画像において出現したかどうかを識別するステップと、
前記特定の顔データが前記第２画像において出現した時、前記アプリケーションサーバーを介して、前記特定の顔データに対応する前記注文番号を前記現金支払端末に提供するステップと、
前記現金支払端末を介して、前記アプリケーションサーバーから前記注文番号を獲得し、前記注文番号に対応する前記特定の注文データに対して前記支払操作を実行するステップと、
をさらに含む請求項１５ないし２１いずれか１つに記載の現金取引方法。
【請求項２３】
前記現金支払端末を介して、前記ネットワークにより前記特定の顔データおよび前記特定の顔データとリンクした前記特定の注文データまたは前記注文番号を前記アプリケーションサーバーに送信して、前記支払操作が完了した後に、前記特定の顔データに対応するユーザーの消費履歴を記録するステップと、
前記少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得した後に、前記少なくとも１つの注文端末を介して、前記アプリケーションサーバーから前記少なくとも１つの部分の第１顔データに対応する前記ユーザーの前記消費履歴をダウンロードし、前記注文データを生成する時の参考として前記ユーザーに提供するステップと、
をさらに含む請求項２２に記載の現金取引方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現金取扱装置の応用技術に関するものであり、特に、顔認識機能と現金取扱機能を組み合わせた現金取扱システムおよび現金取引方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
取引に当てられる人的資源を削減することによって、経営者の事業費を節約し、消費者の経験を向上させることを目的とした装置が多く存在する。現金自動支払い機（automated teller machine, ATM）を介して、ユーザーは、銀行の預金、引き出し、振替等のサービスを都合の良い時に利用することができる。現在、ＡＴＭは、単一機能、つまり、無人銀行業務の機能を提供する。チケット売り場や案内所（ＫＩＯＳＫ）を通して、自動化された販売時点情報管理（point of sale, POS）システムを壁や柱において実施することにより、消費者は、関連製品／サービス（例えば、食事や映画）を選択して、注文と清算を行うことができる。しかしながら、自動ＰＯＳシステムは、消費者とその消費者の注文を人的に識別しなければならない。
【０００３】
そのため、ＡＴＭと自動ＰＯＳシステムを組み合わせて、経営者や消費者に対してより便利なサービスを提供することが、本分野において重要な課題となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、顔認識機能と現金取扱機能を組み合わせて、注文データと消費者の顔データをリンクさせることにより、現金支払端末または現金支払カウンターにおける人的資源を節約し、ＡＴＭの応用を向上させることのできる現金取扱システムおよび現金取引方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの実施形態において、現金取扱システムは、少なくとも１つの注文端末と、現金支払端末とを含む。現金支払端末は、注文端末と通信する。注文端末は、下記のステップを実行する。第１画像をキャプチャ（capture）し、第１画像は、少なくとも１つの部分の第１顔データを含む。注文データを獲得し、注文データおよび第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成する。第１顔データを注文データとリンクさせる。現金支払端末は、下記のステップを実行する。クライアントデータを獲得し、クライアントデータは、注文データおよび第１顔データを含む。第２画像をキャプチャする。第２画像において特定の顔データが出現した時に応じて、特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、支払操作を実行する。特定の顔データは、少なくとも１つの部分の第１顔データのうちの１つであり、特定の注文データは、複数部分の注文データのうちの１つである。
【０００６】
本発明の１つの実施形態において、現金取引方法は、下記のステップを含む。少なくとも１つの注文端末を介して第１画像をキャプチャし、第１画像は、少なくとも１つの部分の第１顔データを含む。少なくとも１つの注文端末を介して注文データを獲得し、注文データおよび第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成する。第１顔データを注文データとリンクさせる。現金支払端末を介してクライアントデータを獲得し、クライアントデータは、注文データおよび第１顔データを含む。現金支払端末を介して第２画像をキャプチャする。第２画像において特定の顔データが出現した時に応じて、特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、現金支払端末を介して支払操作を実行する。特定の顔データは、少なくとも１つの部分の第１顔データのうちの１つであり、特定の注文データは、複数部分の注文データのうちの１つである。
【発明の効果】
【０００７】
以上のように、本発明の実施形態は、ユーザーが注文端末で注文している時に、顔認識技術を使用して、顔データを識別基準としてキャプチャし、顔データを注文データとリンクさせて、クライアントデータを作成する。ユーザーが注文を完了させた後、クライアントデータを注文端末から現金支払端末またはアプリケーションサーバーに送信する。現金支払端末またはアプリケーションサーバーは、クライアントデータの中の顔特徴データを介して、現金支払端末のカメラの前でユーザーを識別する。特定の顔特徴データを識別した後、現金支払端末は、特定の顔特徴データとリンクした注文データを介して支払操作を実行する。このようにして、現金支払端末は、人的に操作しなくても注文データとユーザーの顔特徴データをリンクさせることができるため、現金支払端末または現金支払カウンターにおいて人的資源を節約することができる。さらに、本実施形態は、第１画像において大きな面積を有する顔写真を基準として顔データを生成し、データクラスタリングアルゴリズム（data clustering algorithm）を介して顔データをクラスタリングする。このようにして、顔データのデータ量を減らし、顔認識をより正確に行い、現金支払端末の顔認識効率および成功率を向上させることができる。また、本実施形態において、被写界深度（depth of field）を検出する機能を有するカメラを使用して、各顔写真に対応する被写界深度情報を決定する。したがって、どのユーザーが注文端末または現金支払端末に比較的接近しているかがわかるため、ユーザーの顔写真を優先的にキャプチャおよび認識し、顔認識効率を上げることができる。
【０００８】
本発明の上記および他の目的、特徴、および利点をより分かり易くするため、図面と併せた幾つかの実施形態を以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付図面は、本発明の原理がさらに理解されるために含まれており、本明細書に組み込まれ、且つその一部を構成するものである。図面は、本発明の実施形態を例示しており、説明とともに、本発明の原理を説明する役割を果たしている。
【００１０】
【図１】本発明の１つの実施形態に係る現金取扱システムおよび関連装置の概略図である。
【図２】第１実施形態における図１の注文端末のブロック図である。
【図３】第１実施形態における図１の現金支払端末のブロック図である。
【図４】図４Ａは、注文端末がキャプチャした第１画像の概略図である。図４Ｂは、被写界深度を検出する機能を使用して画像をキャプチャし、対応する被写界深度距離を決定する注文端末または現金支払端末のいずれか、または両方のカメラの概略図である。
【図５】データクラスタリングアルゴリズムにより複数部分の第１顔データをクラスタリングする時の概略図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る現金取扱システムおよび関連装置の概略図である。
【図７】本発明の１つの実施形態に係る現金取引方法のフローチャートである。
【図８】本発明の別の実施形態に係る現金取引方法のフローチャートである。
【図９】本発明の第３実施形態に係る現金取扱システムおよび関連装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態は、顔認識機能と現金取扱機能を組み合わせて、注文データと消費者の生理特徴をリンクさせることにより、消費者に対応する注文データに対して電子システムが後続の支払操作を自動的、且つ効果的に行えるようにすることができる。このようにして、経営者は人的資源を節約することができ、消費者は、新しい消費体験を楽しむことができる。以下、関連する実施形態を提供する。
【００１２】
図１は、本発明の１つの実施形態に係る現金取扱システム１００および関連装置の概略図である。図１は、現金取扱システム１００と、ネットワーク１３０と、銀行サーバー１４０と、アプリケーションサーバー１５０とを含む。本実施形態の現金取扱システム１００は、販売時点情報管理（ＰＯＳ）システム、サービス提供時点管理（point of service）システム、注文清算統合システム等とも呼ばれる。現金取扱システム１００は、少なくとも１つの注文端末（例えば、図１の複数の注文端末１１０）および現金支払端末１２０を含む。注文端末１１０は、マルチメディアキオスク（multiple media kiosk）によって実施されてもよい。現金支払端末１２０は、マルチメディアキオスクの関連機能の他に、自動現金取扱装置（例えば、紙幣計数機、コイン機、コインホッパー（coin hopper）等）の機能を実行することができる。そのため、現金支払端末１２０をＡＴＭとして実施し、本発明の実施形態に記載した機能に対応する機能を備えたハードウェアモジュールを設置することができる。したがって、現金支払端末１２０の設置費用は、注文端末１１０の設置費用よりも高い。
【００１３】
現金支払端末１２０は、ネットワーク１３０を介して銀行サーバー１４０および／またはアプリケーションサーバー１５０に接続することができる。本実施形態において、現金支払端末１２０は、現金通貨（例えば、紙幣および／硬貨）の使用の他に、電子クーポン、磁気ストリップ付きクレジットカードまたはワイヤレスクレジットカード、無線周波数識別（radio frequency identification, RFID）ベースの検知、携帯電話によるバーコードスキャン、および他の類似する支払方法によって支払を行うことができる。支払方法に対応するハードウェアを現金支払端末１２０に設置しなければならない。また、現金支払端末１２０を特定の銀行または特定の会社の銀行サーバー１４０に接続して、消費者のデータ検証を行うとともに、消費者の支払いを受領して、支払操作を完了させなければならない。つまり、本実施形態の現金支払端末１２０は、ハードウェア装置を装備して、現金通貨を受け取る。本実施形態を応用する人々は、必要に応じてカスタマイズされた様々な支払機能を有する現金支払端末１２０を作成することができる。
【００１４】
アプリケーションサーバー１５０は、現金取扱システム１００の一部であってもよい。本実施形態は、消費者データや消費者の好み等の情報をアプリケーションサーバー１５０に保存し、ネットワーク１３０を介して注文端末１１０および現金支払端末１２０がアプリケーションサーバー１５０からこれらの情報をダウンロードできるようにすることができる。このようにして、注文端末１１０および現金支払端末１２０は、パーソナライゼーション能力により、消費者の体験を向上させることができる。いくつかの実施形態において、アプリケーションサーバー１５０は、ネットワーク１３０を介して注文端末１１０および現金支払端末１２０によって実行された顔認識および識別技術に必要な計算負荷を共有することができる。
【００１５】
各注文端末１１０は、第１画像をキャプチャすることができ、第１画像は、少なくとも１つの部分の第１顔データを含む。「第１顔データ」は、第１画像からキャプチャ／識別した、あるいは第１画像を分析して獲得したユーザーに対応する顔データである。第１顔データは、例えば、１２８または２５６の顔特徴点で構成されたデータである。注文端末１１０は、注文データを獲得し、第１画像の中の注文データおよび第１顔データに基づいて、クライアントデータを生成する。第１顔データを注文データとリンクさせる。クライアントデータは、現金支払端末１２０またはアプリケーションサーバー１５０に送信することができる。下記の実施形態において、クライアントデータの送信について説明する。現金支払端末１２０は、クライアントデータを獲得し、クライアントデータは、注文データおよび第１顔データを含むことができる。現金支払端末１２０は、第２画像をキャプチャする。さらに、複数部分の第１顔データのうちの一部分の特定の顔データが第２画像において出現したと現金支払端末１２０またはアプリケーションサーバー１５０が判断した時、現金支払端末１２０は、特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、操作を実行する。本実施形態の注文端末１１０および現金支払端末１２０は、下記に説明する様々な方法で実施することができる。
【００１６】
本発明の第１実施形態の図２および図３は、それぞれ、画像をアプリケーションサーバー１５０にアップロードして顔認識および／または画像比較を行わずに、設置されたハードウェア装置（例えば、顔認識装置および／または画像比較装置）を介して注文端末１１０および現金支払端末１２０が画像からどのようにして顔データを分析するか、あるいはどのようにして画像内に顔が出現したかどうか、または顔に類似する顔が出現したかどうかを決定するかについて、説明する。図２は、第１実施形態における図１の注文端末１１０のブロック図である。図２を参照すると、注文端末１１０は、主に、第１カメラ２１０と、顔認識装置２２０と、注文装置２３０と、プロセッサ２４０とを含む。顔認識装置２２０は、第１カメラ２１０およびプロセッサ２４０に結合され、注文装置２３０は、プロセッサ２４０に結合される。注文端末１１０は、さらに、データ送信装置２５０を含み、データ送信装置２５０は、プロセッサ２４０に結合され、現金支払端末１２０と通信する。顔認識装置２２０は、ハードウェア回路またはプロセスを使用することによって、プロセッサ２４０の操作を介して実施することができる。プロセッサ２４０および図３のコントローラ３３０は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate arrays, FPGA）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuits, ASIC）、またはデジタル信号プロセッサ（digital signal processors, DSP）であってもよい。
【００１７】
本実施形態において、消費者自身は、注文端末１１０のユーザーとして行動する。注文装置２３０は、ユーザー入力により注文データＯＤを生成する。本実施形態の注文装置２３０は、タッチスクリーン２３２を含み、ユーザーは、タッチスクリーン２３２を介して注文することができる。ユーザーが注文端末１１０の注文装置２３０を介して注文した時、第１カメラ２１０は、同時に、現時点で注文端末１１０を使用しているユーザーの第１画像をキャプチャすることができる。本実施形態は、第１カメラ２１０を使用して画像をキャプチャする方法を限定しない。例えば、１つまたは複数の第１カメラ２１０を使用して、異なる角度または異なる時間点でユーザーの画像をキャプチャすることができる。第１カメラ２１０は、特定の規格（例えば、特定の解析度）を提供してユーザーの画像をキャプチャするよう構成されてもよい。あるいは、第１カメラ２１０は、異なる時間点において多くの画像を撮像し、画像の中で最も鮮明な画像を第１画像として取り扱ってもよく、あるいは全ての画像を第１画像として取り扱ってもよい。
【００１８】
顔認識装置２２０は、第１画像を受信および分析して、第１画像からユーザーの顔写真を獲得するとともに、ユーザーの顔写真の生物特徴をキャプチャして、第１顔データＦＤとする。本実施形態の「顔データ」は、顔全体または顔の一部の画像データであってもよい。本実施形態を応用する人々は、顔認識装置２２０が使用した顔認識アルゴリズムに必要な顔写真統計に基づいて、本実施形態を実施することができる。例えば、顔認識アルゴリズムが対応する消費者を決定するのに顔の中の目と鼻のデータのみを必要とする場合、顔データは、消費者に対応する目と鼻のデータのみを含むことができる。そのため、消費者に対応する完全な顔データは必要ない。本実施形態において、消費者の顔写真の複数の特徴点（例えば、１２８または２５６特徴点）を第１カメラ２１０で収集して、顔写真に対応するデータ内容として使用することができる。
【００１９】
ユーザーが注文して、注文データＯＤを生成した後、プロセッサ２４０は、注文データＯＤと第１顔データＦＤを相互にリンクさせて、クライアントデータを生成する。本実施形態において、各注文データＯＤに対応する注文番号を割り当てて、注文データＯＤの注文番号を対応する第１顔データＦＤに追加する。そのため、図１の現金支払端末１２０は、注文番号を介して第１顔データＦＤと対応する注文データＯＤを相互にリンクさせることができる。いくつかの実施形態において、対応するユーザー番号を各第１顔データＦＤに割り当てて、ユーザー番号を対応する第１顔データＦＤに追加し、ユーザー番号を介して第１顔データＦＤと対応する注文データＯＤを相互にリンクさせてもよい。
【００２０】
本実施形態において、顔認識装置２２０は、第１顔データＦＤを前もって分析／キャプチャすることができるため、プロセッサ２４０は、第１顔データＦＤをクライアントデータとして現金支払端末１２０に送信することができる。それにより、現金支払端末１２０は、第１顔データＦＤを使用してできるだけ早くデータクラスタリングを行い、顔認識効率を上げることができる。注文データＯＤが生成された後、プロセッサ２４０は、第１顔データＦＤと注文データＯＤに対応するユーザー番号を相互にリンクさせて、そのデータをクライアントデータとして現金支払端末１２０に送信する。本実施形態において、注文データＯＤおよび対応する第１顔データＦＤは、クライアントデータにおいて同時に出現する必要はなく、本実施形態を応用する人々は、実際の必要に応じて、クライアントデータの注文データＯＤおよび第１顔データＦＤを送信する順番を調整することができる。
【００２１】
本実施形態において、顔認識装置２２０が複数の消費者の第１顔データＦＤを同時に識別した場合、顔認識装置２２０は、全ての第１顔データＦＤを単一部分の注文データＯＤにリンクさせることができる。あるいは、顔認識装置２２０が複数の消費者の第１顔データＦＤを同時に識別し、且つ注文装置２３０がいくつかの部分の注文データＯＤを同時に生成した場合、顔認識装置２２０は、全ての第１顔データＦＤを全ての注文データＯＤとリンクさせることができる。
【００２２】
本実施形態において、注文端末１１０のプロセッサ２４０は、データ送信装置２５０を使用して、第１顔データＦＤおよび注文データＯＤを含むクライアントデータを図１の現金支払端末１２０に送信することができる。いくつかの実施形態において、注文端末１１０のプロセッサ２４０は、データ送信装置２５０を使用して、図１のアプリケーションサーバー１５０から第１顔データＦＤに対応するユーザーの消費履歴をダウンロードし、注文データＯＤを生成する時の参考としてユーザーに提供することができる。つまり、ユーザーが注文端末１１０に接近した時、注文端末１１０は、前もって顔認識を実行して第１顔データＦＤを獲得することにより、第１顔データＦＤに対応するユーザーの消費履歴、ユーザーが前に注文した製品／サービス、ユーザーの好み等のデータをアプリケーションサーバー１５０からダウンロードすることができる。このようにして、ユーザーは、これらのデータを用いて現注文データＯＤを容易に作成することができる。
【００２３】
図３は、第１実施形態における図１の現金支払端末１２０のブロック図である。図３を参照すると、現金支払端末１２０は、第２カメラ３１０と、画像比較装置３２０と、コントローラ３３０と、現金取扱装置３４０とを含む。第２カメラ３１０は、カムコーダー（camcorder）またはカメラである。画像比較装置３２０は、複数部分の第１顔データを使用することによって、複数部分の第１顔データに対応するユーザーが第２画像の中に出現したかどうかを判断することができる。画像比較装置３２０は、図２の顔認識装置２２０に類似し、ハードウェア回路またはコントローラ３３０を介したプロセスによって実施される。現金取扱装置３４０は、現金通貨を収集するために使用される自動装置であり、他の支払機能を有する対応装置を含むことができる。本実施形態の現金支払端末１２０は、さらに、データ受信装置３５０、保存装置３６０、ディスプレイ３７０、および入力装置３８０を含む。ディスプレイ３７０は、注文データ、支払情報等のデータを表示するよう構成され、入力装置３８０は、特定のデータを入力するため、あるいは現金支払端末１２０と相互作用させるために使用されるキーボード、マウス、またはタッチパネルであってもよい。保存装置３６０は、ハードドライブ、キャッシュメモリ（cache memory）等の不揮発性メモリであってもよい。
【００２４】
コントローラ３３０は、データ受信装置３５０を介して各注文端末１１０からクライアントデータを受信することによって、複数部分の第１顔データおよび複数部分の第１顔データとリンクした複数部分の注文データを獲得する。第２カメラ３１０は、現ユーザーの顔を含む第２画像をキャプチャし、画像比較装置３２０は、クライアントデータの中の複数部分の第１顔データのうちの１つが第２画像において出現したかどうかを判断する。本実施形態において、画像比較装置３２０によって識別された顔データを特定の顔データと称す。つまり、特定の顔データは、クライアントデータの中の複数部分の第１顔データのうちの１つである。特定の顔データが第２画像において出現した時、画像比較装置３２０は、コントローラ３３０に通知して、特定の顔データを提供する。コントローラ３３０は、現金取扱装置３４０を介して特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、支払操作を実行する。特定の注文データは、クライアントデータの中の複数部分の注文データのうちの１つである。
【００２５】
ユーザーが現金支払端末１２０の前で順番を待たなくてもいいよう、図１の注文端末１１０は、ユーザーの第１顔データを正確に獲得することが期待され、図１の現金支払端末１２０は、顔認識を効率よく行うことが期待される。そのため、本実施形態において、注文端末１１０がキャプチャした第１画像の中で最も広い面積を有する顔写真は、それを基準として第１顔データＦＤを生成するよう構成される。別の実施形態では、被写界深度の機能を有するカメラで注文端末１１０における第１カメラ（例えば、図２の第１カメラ２１０）を実施する。このようにして、注文端末１１０は、第１カメラに最も接近しているユーザーを判断して、最も接近しているユーザーの顔写真をキャプチャする（このユーザーは、注文端末１１０を操作している人でなければならない）。キャプチャした画像を基準として使用して、第１顔データＦＤを生成する。また、現金支払端末１２０の第２カメラ（例えば、図３の第２カメラ３１０）も被写界深度を検出する機能を有するカメラで実施することができる。これにより、現金支払端末１２０は、第２カメラを使用して、最も接近しているユーザーを判断するとともに、最も接近しているユーザーに対して顔認識を行って（このユーザーは、現金支払端末１２０を操作している人でなければならない）、ユーザーの顔データを正確に判断する。また、本実施形態において、獲得した複数部分の第１顔データを前もってクラスタリングすることによって、顔データのデータ量を減らし、顔認識の正確度を上げ、顔認識効率および現金支払端末１２０の成功率を上げることができる。以下、関連する実施形態において、１つずつ説明する。
【００２６】
図４Ａは、注文端末１１０がキャプチャした第１画像ＩＭ１の概略図である。図４Ａを参照すると、第１画像ＩＭ１を撮像する時に図１の注文端末１１０が複数の顔写真（例えば、図４Ａの顔写真ＦＲ１、ＦＲ２、およびＦＲ３）を検出した場合、顔写真を分析して第１顔データを獲得する時、ユーザーの顔データのデータ量を減らして解析度を上げるために、注文端末１１０は、最も大きな面積を有する顔写真（例えば、第１画像ＩＭ１の中の顔写真ＦＲ１）を基準として第１顔データＦＤを生成する。顔写真ＦＲ１は第１画像ＩＭ１において最も大きな面積を占めるため、関連する顔の特徴をより正確に分析することができる。いくつかの実施形態において、注文端末１１０を使用しているユーザーは、長い時間注文端末１１０を見ていることが期待されるため、顔写真ＦＲ１、ＦＲ２、およびＦＲ３の視線方向を分析して、視線方向が正面から注文端末１１０に向いているかどうかを見ることもできる。視線方向が正面から注文端末１１０に向き、且つ最も大きな面積を有する顔写真ＦＲ１を基準として、第１顔データＦＤを生成する。いくつかの実施形態において、第１画像を分析して第１顔データＦＤを生成するステップは、図１のアプリケーションサーバー１５０によって実施される。そのため、アプリケーションサーバー１５０は、第１画像において最も大きな面積を有する顔写真を基準として第１顔データＦＤを生成することもできる。
【００２７】
図４Ｂは、被写界深度を検出する機能を使用して画像をキャプチャし、対応する被写界深度距離を決定する注文端末または現金支払端末のいずれか、または両方のカメラの概略図である。図４Ｂは、被写界深度および複数のユーザーＵＲ１〜ＵＲ３の顔写真を検出する機能を有するカメラ４１０（２つのカメラレンズ４１２および４１４を含む）を含む。詳しく説明すると、カメラ４１０は、視界が部分的に重複するカメラレンズ４１２およびカメラレンズ４１４がキャプチャした画像を使用して、各顔写真とカメラの間の距離を検出する。例えば、ユーザーＵＲ１の顔写真は、カメラ４１０に対応する被写界深度距離Ｄ１を有し、ユーザーＵＲ２の顔写真は、カメラ４１０に対応する被写界深度距離Ｄ２を有し、ユーザーＵＲ３の顔写真は、カメラ４１０に対応する被写界深度距離Ｄ３を有する。
【００２８】
カメラ４１０が第１カメラであり、注文端末１１０に設置されると仮定すると、注文端末１１０は、カメラ４１０がキャプチャした第１画像によりユーザーＵＲ１〜ＵＲ３の顔写真を獲得し、対応する被写界深度距離Ｄ１〜Ｄ３により、最も接近しているユーザーを決定する。例えば、図４Ｂに示すように、被写界深度距離Ｄ１は、被写界深度距離Ｄ２およびＤ３よりも短い。そのため、注文端末１１０は、ユーザーＵＲ１が注文端末１１０に最も接近している人であることを知ることができる。また、注文端末１１０は、最も短い被写界深度距離Ｄ１を有するユーザーＵＲ１の顔写真に対してフェイスキャプチャおよび顔認識を優先的に行うことにより、詳しい第１顔データＦＤを獲得することができる。つまり、ユーザーＵＲ１の顔写真を基準として第１顔データＦＤを生成する。別の観点から、カメラ４１０が第２カメラであり、現金支払端末１２０に設置されると仮定すると、現金支払端末１２０は、カメラ４１０がキャプチャした第２画像によって対応する被写界深度距離Ｄ１〜Ｄ３を有するユーザーＵＲ１〜ＵＲ３の顔写真を獲得する。被写界深度距離Ｄ１〜Ｄ３を使用して、最も接近しているユーザーがユーザーＵＲ１であると判断する。そのため、現金支払端末１２０は、ユーザーＵＲ１が現金支払端末１２０に最も接近しているユーザーであることを知ることができる。また、現金支払端末１２０は、ユーザーＵＲ１の顔写真に対して顔認識比較を優先的に行うことにより、できるだけ早く特定の顔データを識別する。
【００２９】
図４Ｂのカメラ４１０は、二重レンズを用いた立体視技術を利用する２つのカメラレンズ４１２および４１４によって獲得した各顔写真の被写界深度距離を示したものである。本実施形態において、被写界深度を検出する機能を有する他のカメラタイプを使用してもよい。例えば、赤外光、レーザー光等を使用して、各ユーザーに対応する被写界深度距離を決定することができるが、立体視技術に限定されない。
【００３０】
現金支払端末１２０の顔認証効率を上げるため、本実施形態において、現金支払端末１２０は、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、異なる時間点または異なる角度において前もって獲得した各ユーザーの複数部分の第１顔データＦＤをクラスタリングすることができ、クラスタリングしたユーザーの第１顔データＦＤに基づいて、第２画像に出現した特定の顔データがどのユーザーのものであるかを判断するため、現金支払端末１２０の顔認証効率を上げることができる。図５は、データクラスタリングアルゴリズムにより複数部分の第１顔データをクラスタリングする時の概略図である。図３および図５を同時に参照すると、現金支払端末１２０の画像比較装置３２０および／またはコントローラ３３０は、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、クライアントデータの中の複数部分の第１顔データを複数の顔データクラスタに分割し、且つ同じユーザーの複数部分の第１顔データを同じ顔データクラスタに分割することができる。各顔データクラスタは、それぞれ各ユーザーに対応する。つまり、同じ顔データクラスタの中の複数部分の第１顔データは、異なる時間点および／または異なるキャプチャ角度でキャプチャした対応するユーザーの第１画像の中の複数部分の第１顔データである。例えば、図５を例に挙げて説明すると、顔データクラスタＡ１にある複数部分の第１顔データＦＤ１１、ＦＤ１２、およびＦＤ１３は、第１ユーザーに属し、顔データクラスタＡ２にある複数部分の第２顔データＦＤ２１、ＦＤ２２、およびＦＤ２３は、第２ユーザーに属し、顔データクラスタＡ３にある複数部分の第３顔データＦＤ３１、ＦＤ３２、およびＦＤ３３は、第３ユーザーに属する。現金支払端末１２０の画像比較装置３２０および／またはコントローラ３３０は、データクラスタリングアルゴリズムおよび顔データクラスタＡ１〜Ａ３に基づいてデータセット（dataset）を生成および訓練し、後続の顔認識で使用することができる。データセットは、顔データベースの全部または一部であってもよい。
【００３１】
現金支払端末１２０が第２画像を獲得した後、画像比較装置３２０は、第２画像を分析／識別して、第２画像における第２顔データＤＦＤを獲得する。どのユーザーが第２顔データＤＦＤに属するかを決定するため、画像比較装置３２０は、データクラスタリングアルゴリズム（例えば、ｋ近傍法（k-nearest neighbors (KNN) algorithm））を使用して、第２顔データＤＦＤに類似し、且つ第１顔データの中にある複数部分の類似顔データをデータセット（dataset）から探す。例えば、KＮＮ法は、空間マッピングに類似する方法を使用して、第２顔データＤＦＤに近い領域Ｒ１において所定数（例えば、３）の複数部分の類似顔データ（例えば、複数部分の顔データＦＤ１１、ＦＤ１３、およびＦＤ２２）を探す。本実施形態を応用する人々は、必要に応じて、所定数の値（例えば、３、５、７等）を調整してもよく、あるいは第２顔データＤＦＤに近い領域Ｒ１の大きさを調整してもよい。その後、画像比較装置３２０は、複数部分の類似顔データＦＤ１１、ＦＤ１３、およびＦＤ２２の分割した顔データクラスタに基づいて、第２顔データＤＦＤに対応するユーザーを決定し、特定の顔データを獲得する。図５を例に挙げると、２つの部分の類似顔データＦＤ１１およびＦＤ１３は、顔データクラスタＡ１においてクラスタリングされ、単一部分の類似顔データＦＤ２２は、顔データクラスタＡ２においてクラスタリングされるため、これは、第２顔データＤＦＤが顔データクラスタＡ１に対応する第１ユーザーに類似することを意味する。そのため、画像比較装置３２０は、第２顔データＤＦＤが第１ユーザーであると判断し、第１ユーザーに対応する特定の顔データ、ユーザー番号、ユーザー番号とリンクした特定の注文データに基づいて、下記の操作を実行する。その後、上記の操作により、KＮＮ法を使用して、画像比較装置３２０の顔認識効率を上げることができ、全ての顔データを検索しなくても、訓練されたデータセットにより索引作業を行うことができる。
【００３２】
いくつかの実施形態において、図１の現金支払端末１２０が特定の注文データの支払操作を完了させた時、現金支払端末１２０は、特定の注文データとリンクした特定の顔データを削除することができる。このようにして、顔データベース内の複数部分の第１顔データの合計数を減らすことができる。そのため、特定の注文データとリンクし、且つ支払操作が完了した特定の顔データが削除されると、現金支払端末１２０によって他のユーザーに対して実行される顔認識を速めることができる。また、ユーザーの顔データを削除することによって、ユーザーのプライバシーを侵害するのを防ぐことができる。言及すべきこととして、特定の注文データは、経営者によって行われる後続の業務統合、払い戻し、および／または取引記録のために維持され、本発明の実施形態では、支払操作を完了させたユーザーに対応する特定の顔データのみが削除される。
【００３３】
いくつかの実施形態において、特定の注文データの支払操作が完了した後、図１の現金支払端末１２０は、ネットワーク伝送により特定の顔データおよびリンクした特定の注文データを図１のアプリケーションサーバー１５０に送信して、特定の顔データに対応するユーザーの消費履歴を記録することができる。消費履歴は、注文端末１１０を次に使用する時に、ユーザーの参考として使用することができる。詳しく説明すると、第１顔データを獲得した後、注文端末１１０は、ネットワーク１３０を介してアプリケーションサーバー１５０と通信することができ、第１顔データに対応するユーザーの消費履歴をアプリケーションサーバー１５０からダウンロードして、注文データを生成する時に、ユーザーの参考として提供する。
【００３４】
図２を参照すると、本実施形態の注文端末１１０および現金支払端末１２０において、ユーザーは、主に、ユーザーの生物特徴データ（すなわち、顔データ）に基づいて決定されるが、ユーザーに関する明白な特徴データもユーザーを識別するためのサポートデータとして使用することができる。明白な特徴データは、例えば、ユーザーの服の色、メガネ、ユーザーが身に付けているアクセサリー等を含む。つまり、注文端末１１０の顔認識装置２２０は、さらに、第１画像を分析して、ユーザーに関する明白な特徴データを獲得する。注文端末１１０のプロセッサ２４０は、第１顔データ、明白な特徴データ、および注文データを相互にリンクさせてクライアントデータを生成し、クライアントデータを現金支払端末１２０に送信するため、ユーザーをより正確に識別することができる。
【００３５】
図６は、本発明の第２実施形態に係る現金取扱システム６００および関連装置の概略図である。第２実施形態（例えば、図６に示す）において、注文端末１１０および現金支払端末１２０は、ネットワーク１３０を介して個別にキャプチャした第１画像および第２画像をアプリケーションサーバー１５０に送信することができるため、注文端末１１０および現金支払端末１２０のハードウェア設置費用を減らすことができる。つまり、第２実施形態の注文端末１１０および現金支払端末１２０は、顔認識装置および／または画像比較装置を配置する必要がない。
【００３６】
図６を参照すると、アプリケーションサーバー１５０は、ネットワーク１３０を介して注文端末１１０および現金支払端末１２０と通信する。アプリケーションサーバー１５０は、顔認識装置６９１および画像比較装置６９２を含む。注文端末１１０のプロセッサ６４０は、注文データＯＤに対応する第１画像をアプリケーションサーバー１５０に送信する。アプリケーションサーバー１５０の顔認識装置６９１は、第１画像を分析して、第１顔データＦＤを獲得し、アプリケーションサーバー１５０は、さらに、注文データＯＤに対応する注文番号と第１顔データＦＤに対応する注文番号を相互にリンクさせる。別の観点から見ると、現金支払端末１２０の第２カメラ３１０は、第２画像をキャプチャし、現金支払端末１２０のコントローラ６３０は、データ送信装置６６０を介して第２画像をアプリケーションサーバー１５０に送信する。アプリケーションサーバー１５０の画像比較装置６９２は、複数部分の第１顔データＦＤの中の一部分の特定の顔データが第２画像において出現したかどうかを識別する。特定の顔データが第２画像において出現したとアプリケーションサーバー１５０が識別した時、アプリケーションサーバー１５０は、特定の顔データに対応する注文番号を現金支払端末１２０に提供する。現金支払端末１２０のコントローラ６３０は、データ送信装置６６０を介してアプリケーションサーバー１５０から注文番号を獲得し、注文番号に対応する特定の注文データに基づいて、ユーザーに対して支払操作を実行する。このようにして、第２実施形態において、アプリケーションサーバー１５０を使用して、第１画像における第１顔データを分析し、複数部分の第１顔データの中の一部分の特定の顔データが第２画像において出現したかどうかを識別することができる。そのため、注文端末１１０および現金支払端末１２０に必要な顔認識技術を設置するハードウェア費用を減らすことができる。
【００３７】
図７は、本発明の１つの実施形態に係る現金取引方法のフローチャートである。図７で説明する現金取引方法は、図１の現金取扱システム１００を使用して実施することができる。図１および図７を同時に参照すると、本実施形態において、ステップＳ７１０〜ステップＳ７３０は、注文端末１１０における装置（例えば、図２の第１カメラ２１０、第１顔認識装置２２０、注文装置２３０、および／またはプロセッサ２４０）により実施され、ステップＳ７４２、ステップＳ７４４、ステップＳ７６０〜ステップＳ７８０は、現金支払端末１２０における装置（例えば、図３の第２カメラ３１０、画像比較装置３２０、および／またはコントローラ３３０）により実施される。ステップＳ７４１、ステップＳ７４３、図８のステップＳ７４０、およびステップＳ７４５は、注文端末１１０におけるデータ送信装置２５０（図２）およびデータ受信装置３５０（図３）により実施される。ステップＳ７１０において、注文端末１１０は、現ユーザーの第１画像をキャプチャして、第１画像を分析し、少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得する。ステップＳ７１０は、ステップＳ７１２およびステップＳ７１４を介して実施される。ステップＳ７１２において、注文端末１１０の第１カメラは、複数の画像を撮像して、第１画像として使用する。例えば、注文端末１１０の第１カメラは、いくつかの画像を撮像して、画像のうち最も鮮明な画像を第１画像として使用する。あるいは、注文端末１１０の第１カメラは、いくつかの画像を撮像して、これらの画像を第１画像として使用する。ステップＳ７１４において、注文端末１１０は、顔認識アルゴリズムを使用して第１画像を分析し、少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得する。ステップＳ７１０において第１顔データが分析／識別された場合、本実施形態は、ステップＳ７４１によりクライアントデータの中の第１顔データを現金支払端末１２０に送信することができる。本実施形態を応用する人々は、ステップＳ７３０が完了するのを待たなくても、第１顔データを現金支払端末１２０へ送信できることがわかる。その理由は、本実施形態において、現金支払端末１２０／アプリケーションサーバー１５０は、後のステップステップＳ７５０においてデータクラスタリングアルゴリズム等の操作を行うが、これらの操作は、大きな計算負荷を必要とし、時間がかかるため、本実施形態では、第１顔データを前もって後端の現金支払端末１２０／アプリケーションサーバー１５０に送信する。このようにして、現金支払端末１２０／アプリケーションサーバー１５０を有効に利用することができ、後端の操作時間を減らして、ユーザーにより好ましい消費体験を提供することができる。
【００３８】
ステップＳ７２０において、ユーザーは、注文端末１１０のタッチスクリーンをクリックして、注文データを生成する。言及すべきこととして、本実施形態を応用する人々は、他の方法で注文データを獲得してもよい。ユーザーは、タッチスクリーンをクリックして注文する必要はない。ユーザーは、スマートフォンのアプリケーションを介して完成した注文オーダーを注文端末１１０にアップロードしてもよい。ステップＳ７３０において、注文端末１１０は、少なくとも１つの部分の第１顔データと注文データを相互にリンクさせて、クライアントデータを生成する。ステップＳ７３０において注文データが完了した場合、本実施形態では、ステップＳ７４３によりクライアントデータの中の注文データ、および第１顔データと注文データを相互にリンクさせた関連データを現金支払端末１２０に送信することができる。
【００３９】
注文端末１１０は、クライアントデータを各注文端末１１０から現金支払端末１２０に送信するため、現金支払端末１２０は、クライアントデータを受信し、複数部分の第１顔データおよび複数部分の第１顔データに接続された複数部分の注文データを獲得する。上記のステップは、本実施形態において、ステップＳ７４１〜ステップＳ７４４により実施される。ステップＳ７４２において、現金支払端末１２０は、クライアントデータの中の少なくとも１つの部分の第１顔データを獲得する。ステップＳ７４４において、現金支払端末１２０は、クライアントデータの中の注文データを獲得する。ステップＳ７４４において、注文データは、第１顔データと注文データを相互にリンクさせた関連データも含む。
【００４０】
現金支払端末１２０の顔認識効率を上げるため、ステップＳ７４２の後にステップＳ７５０を実行し、現金支払端末１２０は、データクラスタリングアルゴリズム（例えば、KＮＮ法）に基づいて、クライアントデータの中の複数部分の第１顔データを顔データクラスタに分割する。各顔データクラスタは、各ユーザーに対応する。本実施形態を応用する人々は、他の方法により現金支払端末１２０の顔認識効率を上げることもできるため、ステップＳ７５０が必須のステップではないことがわかる。
【００４１】
ステップＳ７６０において、現金支払端末１２０は、現ユーザーの第２画像をキャプチャする。ステップＳ７７０において、現金支払端末１２０は、特定の顔データが第２画像において出現したかどうかを識別する。詳しく説明すると、現金支払端末１２０は、第２画像から第２顔データＤＦＤを獲得する。どのユーザーが第２顔データＤＦＤに属するかを決定するため、現金支払端末１２０は、データクラスタリングアルゴリズムを使用して、第２顔データＤＦＤに類似する所定数の複数部分の類似顔データをデータセットから探し出す。そして、現金支払端末１２０は、複数部分の類似顔データＦＤ１１、ＦＤ１３、およびＦＤ２２の分割された顔データクラスタに基づいて、第２顔データＤＦＤに対応するユーザーを決定し、特定の顔データを獲得する。特定の顔データが第２画像において出現した時（ステップＳ７７０においてＹｅｓの場合）、ステップＳ７７０に応答してステップＳ７８０を実行し、現金支払端末１２０は、特定の顔データとリンクした特定の注文データに基づいて、支払操作を実行する。
【００４２】
反対に、特定の顔データが第２画像において出現しなかった場合（ステップＳ７７０においてＮｏの場合）、第２画像が極度にぼやけていた等の要因により上手く識別できなかったことを意味する。そのため、現金支払端末１２０のコントローラが比較カウント（comparison count）を設定し、比較カウントは、第２画像において第１顔データが出現しなかった総数である。顔認識は、比較カウントが所定の値以上になるまで、比較カウントを用いて暫定的に繰り返される。
【００４３】
詳しく説明すると、ステップＳ７７０においてＮｏが記録された時、ステップＳ７７０の後にステップＳ７７２を実行し、現金支払端末１２０は、第２画像において出現しなかった特定の顔データの比較カウントが、所定の値以上であるかどうかを判断する。比較カウントが所定の値以上ではない時（ステップＳ７７２においてＮｏの時）、ステップＳ７７２の後にステップＳ７６０を実行して、現金支払端末１２０のコントローラは、比較カウントに１を追加し、第２画像を再度キャプチャするよう第２カメラを制御して、特定の顔データが第２画像において出現したかどうかを再度判断するよう画像比較装置を制御する（ステップＳ７７０）。比較カウントが所定の値以上である時（ステップＳ７７２においてＹｅｓの時）、ステップＳ７７２の後にステップＳ７７４を実行し、現金支払端末１２０は、ディスプレイを使用して、支払操作が実行されていない注文データを表示し、ユーザーに選択させるとともに、選択された注文データを介して支払操作を実行する。図７の各ステップの詳しい操作については、上述した実施形態を参照して得ることができる。
【００４４】
図８は、本発明の別の実施形態に係る現金取引方法のフローチャートである。図７と図８の間の相違点は、図８の注文端末１１０が顔データを前もって現金支払端末１２０に送信しないことである（すなわち、図８においてステップＳ７４１は省略される）。あるいは、注文端末１１０は、ステップＳ７３０が実行された、且つクライアントデータが生成された後に、ステップＳ７４０を実行して、全てのクライアントを現金支払端末１２０に送信する。クライアントデータは、第１顔データおよびリンクした注文データを含む。現金支払端末１２０は、ステップＳ７４５において、クライアントデータを獲得する。クライアントデータを獲得した後、ステップＳ７５０を実行し、データクラスタリングアルゴリズムに基づいて、クライアントデータの中の複数部分の第１顔データを顔データクラスタに分割し、後のステップを継続する。そのため、本実施形態を応用する人々は、必要に応じて、クライアントデータの中の注文データＯＤおよび第１顔データＦＤの送信順序を調整することができる。図８の各他のステップの詳しい操作については、上述した実施形態を参照して得ることができる。
【００４５】
図９は、本発明の第３実施形態に係る現金取扱システム９００および関連装置の概略図である。現金取扱システム９００は、注文端末１１０の他に、さらに複数の現金支払端末１２０を含むことができる。このようにして、ユーザーが、注文端末１１０のうちの１つで注文して、上述した操作を実行した後、ユーザーは、現金支払端末１２０のうちの１つに接近して支払を行うことができる。支払をしようとする人々が分散していることがあるため、ユーザーは、好ましい消費体験を楽しむことができる。
【００４６】
以上のように、本発明の実施形態は、ユーザーが注文端末のうちの１つに注文した時、顔認識技術を使用して、ユーザーの顔特徴データをキャプチャし、識別するための基準として使用するとともに、顔特徴データと注文データを相互にリンクさせて、クライアントデータとして使用する。ユーザーが注文を完了させた後、クライアントデータを注文端末から現金支払端末またはアプリケーションサーバーに送信する。現金支払端末またはアプリケーションサーバーは、クライアントデータの中の顔特徴データを介して、現金支払端末のカメラの前でユーザーを識別する。さらに、特定の顔特徴データを識別した後、現金支払端末は、特定の顔特徴データとリンクした注文データにより支払操作を実行する。このようにして、現金支払端末は、人的に操作しなくても注文データと消費者の顔特徴データを相互にリンクさせることができるため、現金支払端末または注文端末における人的資源を節約することができる。さらに、本実施形態において、第１画像において比較的大きな面積を有する顔写真を基準として第１顔データを生成し、データクラスタリングアルゴリズムにより第１顔データをクラスタリングする。このようにして、第１顔データのデータ量を減らし、顔識別をより正確に行い、現金支払端末の顔認識効率および成功率を向上させることができる。
【００４７】
以上のごとく、この発明を実施形態により開示したが、もとより、この発明を限定するためのものではなく、当業者であれば容易に理解できるように、この発明の技術思想の範囲内において、適当な変更ならびに修正が当然なされうるものであるから、その特許権保護の範囲は、特許請求の範囲および、それと均等な領域を基準として定めなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明の現金取扱システムおよび現金取引方法は、自動ＰＯＳシステム、現金支払端末、またはＡＴＭに応用することができる。
【符号の説明】
【００４９】
１００、６００、９００  現金取扱システム
１１０  注文端末
１２０  現金支払端末
１３０  ネットワーク
１４０  銀行サーバー
１５０  アプリケーションサーバー
２１０  第１カメラ
２２０、６９１  顔認識装置
２３０  注文装置
２３２  タッチスクリーン
２４０、６４０  プロセッサ
２５０  データ送信装置
３１０  第２カメラ
３２０、６９２  画像比較装置
３３０、６３０  コントローラ
３４０  現金取扱装置
３５０  データ受信装置
３６０  保存装置
３７０  ディスプレイ
３８０  入力装置
４１０  カメラ
４１２、４１４  カメラレンズ
６６０  データ送信装置
ＦＤ、ＦＤ１１〜１３、ＦＤ２１〜２３、ＦＤ３１〜３３  第１顔データ
ＯＤ  注文データ
Ｓ７１０〜Ｓ７８０  ステップ
ＩＭ１  第１画像
ＦＲ１、ＦＲ２、ＦＲ３  顔写真
Ａ１、Ａ２、Ａ３  顔データクラスタ
ＤＦＤ  第２顔データ
Ｒ１  領域
Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３  被写界深度距離
ＵＲ１、ＵＲ２、ＵＲ３  ユーザー
【図１】
2020009401.tif 000003
【図２】
2020009401.tif 000004
【図３】
2020009401.tif 000005
【図４Ａ】
2020009401.tif 000006
【図４Ｂ】
2020009401.tif 000007
【図５】
2020009401.tif 000008
【図６】
2020009401.tif 000009
【図７】
2020009401.tif 000010
【図８】
2020009401.tif 000011
【図９】
2020009401.tif 000012
【外国語明細書】
2020009401000001.pdf