(57)【要約】【課題】客層の認識率の低下を抑えながら処理時間を短縮できる自動販売機を提供する。【解決手段】カメラにより生成された全フレームの画像ではなく、その中からＩフレームごとに画像を抽出し、さらにその抽出した画像の中から、顔尤度が所定のしきい値Ｔｈ２よりも高い画像と、その前後のフレームの画像とを客層認識処理の対象として選択する。あるいは、その抽出した画像の中から最高顔尤度から上位Ｎ番目の顔尤度までの画像を客層認識処理の対象として選択する。したがって、顔が全く又はほとんど写っていない画像に対して客層認識処理が行われることはない。また、客層認識処理の対象となる画像は少なくなるが、顔が適切に写っている複数フレームの画像が客層認識処理の対象となる。【選択図】図９
2009087187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客を撮影して複数フレームの画像を順次生成するカメラと、
前記カメラにより生成された画像の中から所定のフレーム数ごとに画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段により抽出された画像に基づいて人物の顔らしさを示す顔尤度を算出する顔尤度算出手段と、
前記画像抽出手段により抽出された画像の中から前記顔尤度算出手段により算出された顔尤度に基づいて複数フレームの画像を選択する画像選択手段と、
前記画像選択手段により選択された複数フレームの画像に基づいて前記カメラで撮影された顧客の客層を認識する客層認識手段とを備えたことを特徴とする自動販売機。
【請求項２】
請求項１に記載の自動販売機であって、
前記画像選択手段は、
前記画像抽出手段により抽出された画像の中から前記顔尤度算出手段により算出された顔尤度が所定のしきい値よりも高い画像を選択する第１の選択手段と、
前記第１の選択手段により選択された画像よりも前及び後フレームの画像を選択する第２の選択手段とを含む、ことを特徴とする自動販売機。
【請求項３】
請求項１に記載の自動販売機であって、
前記画像選択手段は、前記画像抽出手段により抽出された画像の中から前記顔尤度算出手段により算出された顔尤度が最も高い画像からＮ（２以上の整数）番目までの画像を選択する、ことを特徴とする自動販売機。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の自動販売機であってさらに、
顧客による商品の購入操作に応じて商品の購入開始から終了までの商品購入期間を設定する商品購入期間設定手段と、
前記商品購入期間設定手段により設定された商品購入期間で前記画像抽出手段による画像の抽出を可能にする画像抽出可能化手段とを備えたことを特徴とする自動販売機。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の自動販売機であってさらに、
前記画像選択手段により選択された画像を一時的に記憶するバッファメモリを備えたことを特徴とする自動販売機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動販売機に関し、さらに詳しくは、客層認識機能を有する自動販売機に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平９−３１９９４０号公報（特許文献１）には、カメラで顧客を撮影してその客層を認識し、その顧客が興味をひきそうな文字情報を表示するようにした自動販売機が記載されている。また、その客層情報をセンタに送信し、販売促進に利用することも記載されている。しかしながら、同公報には具体的な画像処理方法は全く記載されていない。一般に、客層認識処理の対象とする画像が多いほど認識率は高くなるが、演算量が多くなるので処理時間が長くなるという問題がある。
【０００３】
一方、特開２００６−３０３８９７号公報（特許文献２）には、少ない演算量で監視に必要な顔画像を確実に抽出する顔画像抽出装置が記載されている。この装置は具体的には、入力映像を時間方向に間引いてフレームレートを変換し、その入力画像から人物の顔を抽出し顔画像を出力する。抽出された顔画像を所定の方法で評価して評価値を算出し、最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定する。そして、その範囲の映像の再生を指示し、最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する。この顔画像抽出装置はセキュリティ映像監視システムに用いられることを前提としているから、評価値が最高の顔画像１枚だけを抽出することしか想定されていない。したがって、仮にこの装置を上記のような自動販売機に採用したとしても、処理時間は短くなっても、認識率は低くなるという問題がある。また、この装置は評価値の最高値を見つけ出すものであるから、評価値の極大値が２つ以上現れることは想定されていない。
【０００４】
また、特開２００５−２２７９５７号公報（特許文献３）には、一連の連続画像から客観的に最もバランスの取れた正面顔画像をベストショット画像として選択して保存する最適顔画像記録装置が記載されている。この装置は具体的には、顔検出又は追跡が行われるたびに所定の方法で画像の評価値αを計算し、現在までの最大評価値αmaxと比較する。α＞αmaxの場合、最大評価値αmaxを評価値αで更新すると同時に、その画像をベストショット画像としてバッファに保存する。この装置も上記顔画像抽出装置と同様に、ベストショット画像１枚だけを抽出することしか想定されていない。したがって、上記と同様の問題がある。
【０００５】
また、特開２００７−４３２１号公報（特許文献４）には、顔画像で同一人物か否かを判定する入退室管理システムが記載されている。このシステムは具体的には、各画像から顔領域を検出し、正規化する。得られた複数の正規化顔画像間の相関値を計算し、相関値の分布において平均からのズレが所定値よりも小さい正規化顔画像のみを選択し、登録用正規化顔画像としてデータベースに登録しておく。そして、同様にして得られた照合用正規化顔画像を登録用正規化顔画像と比較し、同一人物か否かを判定する。この装置も上記顔画像抽出装置及び最適顔画像記録装置と同様に、照合用正規化顔画像１枚だけを抽出することしか想定されていない。したがって、上記と同様の問題がある。
【特許文献１】特開平９−３１９９４０号公報
【特許文献２】特開２００６−３０３８９７号公報
【特許文献３】特開２００５−２２７９５７号公報
【特許文献４】特開２００７−４３２１号公報
【特許文献５】特願２００６−３０４８６７号（同一出願人の未公開先願）
【特許文献６】特願２００７−１２２５２９号（同一出願人の未公開先願）
【特許文献７】特願２００７−１６８５８２号（同一出願人の未公開先願）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、客層の認識率の低下を抑えながら処理時間を短縮できる自動販売機を提供することである。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
本発明による自動販売機は、カメラと、画像抽出手段と、顔尤度算出手段と、画像選択手段と、客層認識手段とを備える。カメラは、顧客を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。画像抽出手段は、カメラにより生成された画像の中から所定のフレーム数ごとに画像を抽出する。顔尤度算出手段は、画像抽出手段により抽出された画像に基づいて人物の顔らしさを示す顔尤度を算出する。画像選択手段は、画像抽出手段により抽出された画像の中から顔尤度算出手段により算出された顔尤度に基づいて複数フレームの画像を選択する。客層認識手段は、画像選択手段により選択された複数フレームの画像に基づいてカメラで撮影された顧客の客層（たとえば性別及び／又は年代）を認識する。
【０００８】
本発明によれば、カメラにより生成された全フレームの画像ではなく、その中から所定フレーム数ごとに抽出され、さらにその中から選択された顔尤度の高い複数フレームの画像が客層認識処理の対象となる。したがって、顔尤度の算出処理の負担が少なくなるとともに、顔が全く又はほとんど写っていない画像に対して客層認識処理が行われることはないので、処理時間を短縮することができる。また、客層認識処理の対象となる画像は少なくなるが、顔が適切に写っている複数フレームの画像が客層認識処理の対象となるので、認識率の低下を抑えることができる。
【０００９】
好ましくは、画像選択手段は、第１の選択手段と、第２の選択手段とを含む。第１の選択手段は、画像抽出手段により抽出された画像の中から顔尤度算出手段により算出された顔尤度が所定のしきい値よりも高い画像を選択する。第２の選択手段は、第１の選択手段により選択された画像よりも前及び後フレームの画像を選択する。ここで、最初に選択された画像よりも前から少なくとも１フレーム及び後から少なくとも１フレームが追加的に選択され、その結果、少なくとも合計３フレームの画像が選択される。また、選択される複数フレームの画像は連続していてもよいが、数フレームごとなど連続していなくてもよい。また、前後で選択されるフレームの数は同じでもよいが、異なっていてもよい。
【００１０】
この場合、顔尤度が所定のしきい値よりも高い画像の前及び後フレームには顔尤度の比較的高い画像が存在していることが多いので、顔尤度の高い複数フレームの画像を客層認識処理の対象として迅速に選択することができる。
【００１１】
好ましくは、画像選択手段は、画像抽出手段により抽出された画像の中から顔尤度算出手段により算出された顔尤度が最も高い画像からＮ（２以上の整数）番目までの画像を選択する。
【００１２】
この場合、顔尤度が上位Ｎ番目までの画像が客層認識処理の対象として選択されるので、客層の認識率はほとんど低下しない。また、常に一定数（Ｎフレーム）の画像が選択されるので、これらの画像を保存する一定の記憶領域を確保すればよい。
【００１３】
好ましくは、自動販売機はさらに、商品購入期間設定手段と、画像抽出可能化手段とを備える。商品購入期間設定手段は、顧客による商品の購入操作に応じて商品の購入開始から終了までの商品購入期間を設定する。画像抽出可能化手段は、商品購入期間設定手段により設定された商品購入期間で画像抽出手段による画像の抽出を可能にする。
【００１４】
この場合、商品購入期間だけ画像が抽出され、顔が全く写っていない画像に対して客層認識処理が行われることはないので、処理時間をさらに短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１６】
図１を参照して、本発明の実施の形態による自動販売機１０は、商品見本１１と、商品選択ボタン１２と、硬貨投入口１３と、商品取出口１４と、硬貨返却口１５とを備える。顧客は必要な硬貨を硬貨投入口１３から投入し、商品見本１１を見ながら欲しい商品を決定し、その商品選択ボタン１２を押す。すると、その商品が商品取出口１４に供給され、必要に応じて釣り銭が硬貨返却口１５に供給される。以上の構成及び動作は周知のものである。
【００１７】
図２を参照して、自動販売機１０はさらに、カメラ１６と、ＦＩＦＯ(First-In First-Out)メモリ等からなる入力画像バッファメモリ１７と、貨幣投入センサ１８と、コンピュータ１９と、自動販売機本体制御装置（以下、単に「本体制御装置」と略す。）２０と、ＦＩＦＯメモリ等からなる抽出画像バッファメモリ２１と、ＦＩＦＯメモリ等からなる認識対象画像バッファメモリ２２とを備える。
【００１８】
カメラ１６は、図１に示すように、商品見本１１や商品選択ボタン１２が並んでいる箇所の中央に埋設され、自動販売機１０前方に立った顧客、特にその顔を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。ここでは、カメラ１６は自動販売機１０の前面に配置されるが、顧客を撮影しやすい位置であればよく、その位置は特に限定されない。また、カメラは２台以上でもよい。
【００１９】
入力画像バッファメモリ１７は、カメラ１６で生成された全フレームの画像を一時的に記憶する。貨幣投入センサ１８は、硬貨投入口１３への硬貨の投入を検知する。硬貨投入口１３以外に紙幣投入口（図示せず）も設けられていてもよい。この場合、貨幣投入センサ１８は、紙幣投入口への紙幣の投入を検知する。
【００２０】
コンピュータ１９は、後述する所定の処理を実行する。本体制御装置２０は、自動販売機１０全体の制御を統括する。抽出画像バッファメモリ２１は、コンピュータ１９で所定のフレーム数ごとに抽出された画像を一時的に記憶する。認識対象画像バッファメモリ２２は、コンピュータ１９で客層認識処理の対象として選択された画像を記憶する。
【００２１】
次に、以上のように構成された自動販売機１０の動作を説明する。
【００２２】
図３を参照して、コンピュータ１９は、後述する割込処理を許可し（Ｓ１）、来客フラグを「０」にリセットする（Ｓ２）。来客フラグは来客の有無を示し、後述する割込処理により来客があったとき「１」にセットされる。
【００２３】
来客フラグが「１」の場合（Ｓ３でＹＥＳ）、コンピュータ１９は、客層認識処理の対象にする複数フレームの画像を選択する対象画像選択処理を実行し（Ｓ４）、続いて、その選択された画像に基づいてカメラ１６で撮影された顧客の客層（具体的には性別及び年代）を認識する客層認識処理を実行する（Ｓ５）。対象画像選択処理及び客層認識処理の詳細は後述する。コンピュータ１９は上記処理を終了すると、来客フラグを「０」にリセットし（Ｓ６）、上記ステップＳ３に戻る。
【００２４】
次に図４を参照して、割込処理の詳細を説明する。
【００２５】
コンピュータ１９は、顧客による商品の購入操作の有無を判断する（Ｓ１１）。購入操作があった場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、商品の購入開始から終了までの商品購入期間を設定し（Ｓ１２）、来客フラグを「１」にセットする（Ｓ１３）。
【００２６】
顧客が自動販売機１０で商品を購入する場合は一般に、顧客は貨幣を投入する前に、欲しい商品を探すために商品見本１１を見ている。また、顧客は商品選択ボタン１２を押下した直後であれば、まだその商品選択ボタン１２を見ている。したがって、この間にカメラ１６で撮影された画像に顧客の正面顔が写っている可能性は高い。
【００２７】
そこで、購入操作としては、図５に示すように、貨幣の投入及び商品選択ボタン１２の押下を用いる。貨幣の投入よりも所定時間ｔ１前を商品の購入開始とみなし、商品購入期間を開始する。また、商品選択ボタン１２の押下よりも所定時間ｔ２後を商品の購入終了とみなし、商品購入期間を終了する。来客フラグはこの商品購入期間の間「１」にセットされる。詳細は特願２００６−３０４８６７号（特許文献５）に開示されているので、ここにその開示を援用する。
【００２８】
次に図６を参照して、対象画像選択処理Ｓ４の詳細を説明する。
【００２９】
コンピュータ１９は、抽出画像バッファメモリ２１から１フレームの画像を読み出し、その画像の中から顔を検出する（Ｓ２１）。抽出画像バッファメモリ２１には、後述するステップＳ２５で、入力画像バッファメモリ１７に保存された画像の中からＩフレームごとに抽出された画像が保存される。ここで、Ｉは２以上の整数である。顔の検出方法には種々の公知の方法を用いることができるが、たとえば特開２００５−２７５９３５号公報や特開２００５−２１５８９９号公報に開示された方法を用いることができる。
【００３０】
顔を検出するためには、具体的には図７及び図８に示すように、様々な位置、サイズ、角度のパッチ３０〜３３を画像から切り出し、そのパッチ３０〜３３に顔が写っているか否かを判断する。まず図７に示すように、画像の左下隅から小サイズのパッチ３０を切り出す。そして、パッチを切り出す位置を徐々に右へ移動し、画面の右端まで来たら上へ移動する。これらを繰り返し、最後に画像の右上隅からパッチ３１を切り出す。次に図８に示すように、画像の左下隅からパッチ３０よりも少し大きいサイズのパッチ３２を切り出す。上記と同様にパッチを切り出す位置を移動し、最後に画像の右上隅からパッチ３３を切り出す。さらに図示は省略するが、上記と同様にパッチ３２よりも少し大きいサイズのパッチを移動しかつ切り出す。このように徐々にパッチサイズを変更して切り出し処理を行う。
【００３１】
切り出したパッチの各々の画像に基づいて人物の顔らしさを示す顔尤度を算出する。算出した顔尤度が所定のしきい値Ｔｈ１を超えていれば、そのパッチには顔が写っていると判断する。このように１フレームの画像の中から顔を探索する間に顔尤度が複数回算出されるが、そのうち１つだけを代表顔尤度として選択する。代表顔尤度としては、たとえば最高顔尤度を選択する。
【００３２】
続いて、コンピュータ１９は、当該画像から得た代表顔尤度を所定のしきい値Ｔｈ２と比較し（Ｓ２２）、代表顔尤度がしきい値Ｔｈ２を超えている場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、当該画像を客層認識処理の対象として選択し、認識対象画像バッファメモリ２２に保存する（Ｓ２３）。
【００３３】
ここでは、１フレーム全体を顔検出の対象とし、最高尤度を代表尤度としたが、代表顔尤度がしきい値Ｔｈ２を超えさえすれば当該画像を客層認識処理の対象とするのであるから、算出した顔尤度がしきい値Ｔｈ２を超えた時点で顔検出を打ち切ることができる。したがって、この方法は後述するもう１つの方法よりも顔検索処理の所要時間を短縮することができる。
【００３４】
また、Ｔｈ１＝Ｔｈ２でも、Ｔｈ１＞Ｔｈ２でも、Ｔｈ１＜Ｔｈ２でもよい。しきい値Ｔｈ２が高いほど処理対象の画像は減少するが、正面顔が写っている画像しか処理対象にならない。逆に、しきい値Ｔｈ２が低いほど正面顔が写っていない画像も処理対象になるかもしれないが、処理対象の画像は増加する。
【００３５】
続いて、コンピュータ１９は、当該画像よりも前及び後フレームの画像も選択する（Ｓ２４）。図９に示すように、画像はＩフレームごとに抽出されるが、当該画像の前後の画像にも顔が写っている可能性は高い。そこで、当該画像を中心にＲフレーム分の画像を選択する。たとえばＲ＝Ｉ＝１５の場合、当該画像と、当該画像よりも前の７フレームの画像と、当該画像よりも後の７フレームの画像とを選択する。本例では、当該画像の前後で選択されるフレーム数は同じであるが、異なっていてもよい。また本例では、選択されるフレームは連続しているが、数フレームごとに選択されるなど、連続していなくてもよい。
【００３６】
一方、代表顔尤度がしきい値Ｔｈ２を超えていない場合（Ｓ２２でＮＯ）、上記ステップＳ２３及びＳ２４はスキップされ、当該画像はもちろん、その前後の画像も選択されない。
【００３７】
続いて、コンピュータ１９は、入力画像バッファメモリ１７に保存されている画像の中から、当該画像よりもＩフレーム後の画像を抽出し、抽出画像バッファメモリ２１に保存する（Ｓ２５）。
【００３８】
コンピュータ１９は、商品購入期間内の画像に対し、上記の処理Ｓ２１〜Ｓ２５を繰り返す（Ｓ２６でＹＥＳ）ことにより、顔尤度が高い画像及びその前後の画像を客層認識処理の対象として概略選択することができる。
【００３９】
次に図１０を参照して、対象画像選択処理Ｓ４のもう１つ別の方法を説明する。
【００４０】
コンピュータ１９は、抽出画像バッファメモリ２１から１フレームの画像を読み出し、当該画像の中から顔を検出する（Ｓ３１）。顔検出に際しては上記と同様に、当該画像の顔尤度を算出する。
【００４１】
続いて、コンピュータ１９は、入力画像バッファメモリ１７に保存されている画像の中から、当該画像よりもＩフレーム後の画像を抽出し、抽出画像バッファメモリ２１に保存する（Ｓ３２）。コンピュータ１９は、商品購入期間内の画像に対し、上記の処理Ｓ３１及びＳ３２を繰り返す（Ｓ３３でＹＥＳ）。
【００４２】
抽出した画像が商品購入期間から外れた場合（Ｓ３３でＮＯ）、コンピュータ１９は、抽出画像バッファメモリ２１に保存した画像の管理情報を顔尤度順にソートする（Ｓ３４）。
【００４３】
続いて、コンピュータ１９は、抽出画像バッファメモリ２１に保存した画像の中から顔尤度が最も高い画像及びその前後の画像を客層認識処理の対象として選択し、認識対象画像バッファメモリ２２に保存する（Ｓ３５，Ｓ３６）。続いて、コンピュータ１９は、その次に尤度が高い画像及びその前後の画像も客層認識処理の対象として選択し、認識対象画像バッファメモリ２２に保存する（Ｓ３７，Ｓ３８）。顔尤度が上位Ｎ番目以内まで（Ｓ３９でＹＥＳ）、コンピュータ１９は上記ステップＳ３７，Ｓ３８を繰り返す（Ｓ３９）。その結果、最高尤度からＮ番目に高い尤度までのＮフレームの画像が客層認識処理の対象として選択され、認識対象画像バッファメモリ２２に保存される。このように、顔尤度が上位Ｎ番目までの画像が客層認識処理の対象として選択されるので、客層の認識率はほとんど低下しない。また、常に一定数（Ｎフレーム）の画像が選択されるので、認識対象画像バッファメモリ２２にこれらの画像を保存する一定の記憶領域を確保すればよい。
【００４４】
このような方法で客層認識処理の対象とする画像を選択する場合において、算出した顔尤度がしきい値を超えた時点で顔検出を打ち切るときには、顔検出処理Ｓ３１で算出した顔尤度の中から代表顔尤度を選択するが、パッチのサイズ、位置及び角度が画像に写っている顔のサイズ、位置及び角度と一致していないと、正面顔に近いにもかかわらず、顔尤度が低くなってしまうことがある。このような顔尤度を代表顔尤度として選択した場合、当該画像はソートしても上位に来ない可能性がある。そこで、算出した顔尤度が所定のしきい値を超えたとき、さらにそのパッチの周辺を詳細に探索し、パッチのサイズ、位置及び角度を顔のサイズ、位置及び角度に一致させ、そのパッチから得られる顔尤度を代表顔尤度として選択するのが好ましい。
【００４５】
次に図１１を参照して、客層認識処理Ｓ５の詳細を説明する。
【００４６】
コンピュータ１９は、認識対象画像バッファメモリ２２から１フレームの画像を読み出し、その画像の中から顔を検出する（Ｓ４１）。ただし、顔検出は上記ステップＳ２１で既に行っているので、その結果をそのまま用いてもよい。続いて、コンピュータ１９は、その検出した顔画像に基づいて所定の方法で客層を認識する（Ｓ４２）。客層の認識方法には種々の公知の方法を用いることができるが、たとえば特開２００５−２７５９３５号公報や特開２００６−３２３５０７号公報に開示された方法を用いることができる。上記の処理Ｓ４１及びＳ４２を認識対象画像バッファメモリ２２に保存された全フレームの画像に対して行う（Ｓ４３）。
【００４７】
続いて、コンピュータ１９は、全フレームの画像に対して行った客層認識処理の結果を総合し、客層を最終的に決定する（Ｓ４４）。そして、コンピュータ１９はその最終結果を本体制御装置２０に出力する（Ｓ４５）。このようにして収集されたデータは今後の販売促進活動に利用される。
【００４８】
本発明の実施の形態によれば、カメラ１６により生成された全フレームの画像ではなく、その中から所定フレーム数ごとに抽出され、さらにその中から選択された顔尤度の高い複数フレームの画像が客層認識処理の対象となる。したがって、顔検出の対象となる画像の数を削減することができるとともに、顔が全く又はほとんど写っていない画像に対して客層認識処理が行われることはないので、処理時間を短縮することができる。また、客層認識処理の対象となる画像は少なくなるが、顔が適切に写っている複数フレームの画像が客層認識処理の対象となるので、認識率の低下を抑えることができる。また、商品購入期間だけ画像が抽出され、顔が全く写っていない画像に対して客層認識処理が行われることはないので、処理時間をさらに短縮することができる。
【００４９】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態による自動販売機の外観構成を示す斜視図である。
【図２】図１に示した自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図１及び図２に示した自動販売機の動作を示すフロー図である。
【図４】図３に示した動作中の割込処理を示すフロー図である。
【図５】図４中の商品購入期間設定処理を説明するためのタイミング図である。
【図６】図３中の対象画像選択処理の１つの例を示すフロー図である。
【図７】図６中の顔検出処理で小サイズのパッチを用いた場合を説明するための図である。
【図８】図６中の顔検出処理で中サイズのパッチを用いた場合を説明するための図である。
【図９】図６に示した対象画像選択処理を説明するための図である。
【図１０】図３中の対象画像選択処理のもう１つ別の例を示すフロー図である。
【図１１】図３中の客層認識処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０  自動販売機
１２  商品選択ボタン
１６  カメラ
１７  入力画像バッファメモリ
１８  貨幣投入センサ
１９  コンピュータ
２１  抽出画像バッファメモリ
２２  認識対象画像バッファメモリ
【図１】
2009087187.tif 000003
【図２】
2009087187.tif 000004
【図３】
2009087187.tif 000005
【図４】
2009087187.tif 000006
【図５】
2009087187.tif 000007
【図６】
2009087187.tif 000008
【図７】
2009087187.tif 000009
【図８】
2009087187.tif 000010
【図９】
2009087187.tif 000011
【図１０】
2009087187.tif 000012
【図１１】
2009087187.tif 000013