[發明專利]基于圖像特征匹配的商品快速識別方法及系統

在審

• 申請號: 201310637710.0
• 申請日: 2013-11-27
• 公開（公告）號: CN103617420A
• 公開（公告）日: 2014-03-05
• 發明（設計）人: 趙瑩;劉森;李慶猛;張浩;魏宏來
• 申請（專利權）人: 上海電機學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/36;G06Q30/00
• 代理公司: 上海思微知識產權代理事務所(普通合伙) 31237
• 代理人: 鄭瑋

技術領域

本發明涉及一種商品快速識別方法及系統，特別是涉及一種基于圖像特征匹配的商品快速識別方法及系統。

背景技術

如今超市已經成為國內外消費者經常光顧的購物和體驗的主要場所，但目前超市主要采用的自動結賬系統是條形碼掃描技術，存在交款排隊時間長等問題，給消費者帶來時間上的浪費和心理上的反感，同時也給商家帶來了經濟上的損失。如何能夠提高收款速度，解決超市購物交費排隊現象，是當前超市改進服務質量的重點，也是廣大消費者最渴望解決的問題。有鑒于此，各種方便自動的零售結賬系統相繼出現，如主流的FastLaneTM自助結賬系統、RFID結賬通道。然而這些結賬系統在給消費者帶來方便購物的同時，也存在著各種各樣的現實問題，制約著它們的廣泛使用。

FastLaneTM自助結賬系統，利用的是條形碼掃描技術，條形碼本身具有一些缺點，如果標簽被劃破，污染或是脫落，掃描儀無法辨認目標等。同時此產品要靠消費者自己掃描完成交易，根據采訪調查顯示消費者感覺操作繁瑣，更愿意采取傳統結賬方式。

RFID結賬通道，利用射頻技術，具有方便快捷的優勢，但每件商品都要粘貼RFID電子標簽會提高超市自身的工作量和成本，還有來自金屬、液體、人體的干擾沖障問題，其中最大的缺點就是射頻識別標簽的成本高昂。

近年來，基于加速魯棒性特征(Speeded?Up?Robust?Features,SURF)的識別算法，由于其方便計算機處理和較強的魯棒性，得到越來越廣泛的應用。然而面對龐大的商品數量，SURF算法提高的速度并不能滿足實時性要求；且SURF只能處理灰度圖像，對顏色信息具有先天不足。

發明內容

為克服上述現有技術存在的不足，本發明之目的在于提供一種基于圖像特征匹配的商品快速識別方法及系統，以實現對商品圖像外觀進行便捷、快速、準確識別，并生成賬單方便完成交易。

為達上述及其它目的，本發明提出一種基于圖像特征匹配的商品快速識別方法，包括如下步驟：

步驟一，利用拍攝裝置對放置于商品傳送通道上的待識別商品拍照、分割；

步驟二，對獲取的商品圖像進行顏色、形狀低層特征的提取，并將當前待識別商品的顏色、形狀低層特征進行編碼后，在數據庫中進行檢索與粗匹配，以排減數據庫中的商品；

步驟三，利用局部不變性特征對商品信息庫中排減剩余商品進行準確匹配識別，生成賬單。

進一步地，于步驟一中，利用紅外裝置檢測到商品后，觸發該拍攝裝置，由該拍攝裝置對該待識別商品進行拍照，并存儲到內存當中。

進一步地，于步驟二中，對商品圖像的顏色特征提取及編碼包括如下步驟：

將圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間。

分別計算赤、橙、黃、綠、青、藍、紫、黑、白、灰十種顏色在圖像中所占的顏色比。

設定閾值，對十種顏色比進行量化；

將量化后十種主顏色分為若干部分，分別進行二進制編碼，并依據編碼規則，為商品分配數字標簽，創建商品顏色編碼數據表。

進一步地，將量化后十種主顏色分為3,3,3,1四個部分，分別進行二進制編碼，同時為壓縮數據長度，對各部分求和得到一個四位的編碼數據，依據此編碼規則，為商品分配數字標簽，創建商品顏色編碼數據表。

進一步地，于步驟二中，對商品圖像的形狀特征提取及編碼包括如下步驟：

當物體的邊界已知時，用其外接矩形的尺寸來刻畫商品的基本形狀；

對任意朝向的物體，首先確定物體的主軸，然后計算反映物體形狀特征的主軸方向上的長度和與其垂直方向上的寬度；

采用水平寬度與垂直寬度之比作為形狀特征；

設置誤差，將前期商品圖像長寬比的平均值加減0.3得到的數據，匹配以0.8為等間距的數據區域，并以其所在區域數為其編碼，創建商品形狀編碼數據表。

進一步地，于步驟三中，匹配成功率最高且大于90%的兩者，認為是成功匹配，從而得到商品信息，根據獲得的商品信息，生成賬單。

進一步地，于步驟三中，通過特征點檢測、特征點描述和特征點匹配提取該局部不變性特征。

進一步地，于步驟二中，由服務器對當前待識別商品的顏色、形狀特征按照二進制編碼后，在數據庫中進行檢索與粗匹配。

為達到上述目的，本發明還提供一種基于圖像特征匹配的商品快速識別系統，至少包括：

圖像攝取模塊，利用拍攝裝置對放置于商品傳送通道上的待識別商品拍攝；