[发明专利]商品确定装置、程序和学习方法

权利要求书

1.一种商品确定装置，其特征在于，包括：

获得部，其获得拍摄图像；

标章检测部，其对所获得的所述拍摄图像使用标章检测器，判定是否为具有相应标章的商品；

商品群确定部，其对检测出所述标章的所述拍摄图像使用学习了具有所述标章的商品的第一神经网络确定属于多个商品群中的哪一个；和

商品确定部，其使用按所述多个商品群的每一个进行了学习的第二神经网络确定商品。

2.根据权利要求1所述的商品确定装置，其特征在于：

包括局部特征量提取部，其提取表示所述拍摄图像的亮度梯度的局部特征量，

所述标章检测部使用学习了在特征空间识别作为对象的所述标章的识别边界的所述标章检测器，根据所提取的所述局部特征量检测所述标章。

3.根据权利要求1或2所述的商品确定装置，其特征在于：

包括在确定所述商品群和商品之后输出确定结果的输出部。

4.根据权利要求3所述的商品确定装置，其特征在于：

在所述商品确定部确定所述商品失败了的情况下，所述输出部输出关于所述商品群的确定结果。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的商品确定装置，其特征在于：

所述标章是所述商品的形状，

所述标章检测部基于使用所述标章检测器是否从所述拍摄图像中检测出所述商品的形状，来判定是否为具有所述标章的所述商品。

6.一种程序，其特征在于，使计算机执行下述处理：

获得拍摄图像；

通过从所获得的所述拍摄图像中检测相应的标章，判定是否为具有该标章的商品；

对检测出所述标章的所述拍摄图像，使用学习了具有所述标章的商品的第一神经网络确定属于多个商品群中的哪一个；

使用按所述多个商品群的每一个进行了学习的第二神经网络确定商品。

7.一种学习方法，其特征在于，使计算机执行下述处理：

获得训练数据，该训练数据包含拍摄商品得到的训练用图像、和表示所述商品、该商品所属的商品群以及该商品所具有的标章的信息；

基于该训练数据分别生成识别所述商品、商品群以及标章的识别器。