b判定是否检测出对象物。具体地，操作员将对象物举到读取窗W(参照图1)前时，由相机14拍摄对象物，并根据作为摄像结果得到的图像数据，由对象物检测部lib检测出对象物。
[0083]在步骤S101中，检测出对象物时(S101 —是)，商品登记处理进入步骤S102。另一方面，在未检测出对象物时(S101 —否)，商品登记装置S反复进行步骤S101的处理。
[0084]在步骤S102中，商品登记装置S利用识别处理部11c进行物体识别处理(识别处理步骤)。即，商品登记装置S从由相机14拍摄得到的对象物的图像数据，抽出对象物的色调、形状、大小等的特征量作为图像信息。
[0085]在步骤S103中，商品登记装置S利用相似度计算部lid计算由相机14拍摄的对象物和登记于特征量文件271的各商品之间的相似度α (相似度计算步骤)。S卩，商品登记装置S计算由相机14拍摄的对象物的图像信息和登记于特征量文件271的各商品的基准图像信息之间的相似度α。
[0086]在步骤S104中，商品登记装置S利用相似度判定部lie，判定是否存在与对象物的相似度α为阈值α 1(例如70% )以上的商品。阈值α 1以上的范围相当于所述的“第1范围”。存在相似度α为阈值α?以上的商品时，(S104—是)，商品登记装置S的处理进入骤S105。
[0087]在步骤S105中，商品登记装置S利用显示控制部Ilf显示在显示器121中相似度α最尚的商品的图像被显不的确认画面。图5Α是在显不器121显不的确认画面的例子。
[0088]例如，与商品“苹果”相对应，考虑根据红苹果的图像数据将特征量作为基准图像信息存储于特征量文件271的情况。使利用相机14拍摄的对象物为与登记于特征量文件271的商品尤其像的红苹果，相似度α为阈值α 1以上时(S104 —是)，在显示器121显示如图5Α所示的确认画面。S卩，作为相似度α最高的商品“苹果”的图像与“是”/ “否”的选择项目一起显示。
[0089]在步骤S106中，商品登记装置S判定是否进行对象物符合在显示器121中显示的商品的主旨的输入。具体地，由操作员操作判定是否选择图5Α中所示的“是”/ “否”中的任意一项。
[0090]操作员选择“是”(参照图5Α)时，也就是，对象物符合在显示器121显示的商品“苹果”时(S106 —是)，商品登记处理进入步骤S107。
[0091]另一方面，操作员的操作选择“否”(参照图5Α)时，也就是，对象物不符合在显示器121显示的商品“苹果”时(S106 —否)，商品登记处理进入步骤S110。
[0092]在步骤S107中，商品登记装置S进行为商品的对象物(例如，苹果)的销量登记。也就是说，商品登记装置S将在步骤S106中显不的商品的商品ID等从商品识别装置1向P0S终端2输送。
[0093]在步骤S108中，商品登记装置S判定商品的交易(一系列的销量登记)是否完成。在操作员完成交易操作时(S108—是)，商品登记装置S完成商品登记处理(结束)。另一方面，在操作员未完成交易的操作时(S108—否)，商品登记处理返回步骤S101。
[0094]另外，在步骤S104中，不存在与对象物的相似度α为阈值α 1 (例如70% )以上的商品时(S104 —否)，商品登记处理进入步骤S109。
[0095]在步骤S109中，商品登记装置S利用相似度判定部lie，判定是否存在与对象物的相似度α为阈值α 2(例如50% )以上且小于阈值α 1 (例如70% )的商品。为阈值α 2以上且小于阈值α 1的范围相当于所述的“第2范围”。
[0096]存在与对象物的相似度α为阈值α 2以上且小于阈值α 1的商品时(S109—是)，商品登记处理进入步骤S110。例如存在如下情形，在特征量文件271中作为商品“苹果”，在HDD27中登记了基于红苹果的图像数据的基准图像信息，然而却未登记基于其他颜色苹果图像数据的基准图像信息。此时，例如，关于为对象物的青苹果与商品“苹果”之间的相似度处在阈值α 2以上且小于阈值α 1范围内的可能性较高。
[0097]在步骤S110中，商品登记装置S利用显示控制部llf，将形成为候选的1个或多个商品显示于显示器121 (显示控制步骤)。
[0098]图5B是在显示器121显示的选择画面的例子。利用相机14拍摄的对象物例如为青苹果。在图5B所示的例子中，作为商品候选，“苹果”(基准图像信息是基于红苹果的图像数据)、”梨”、”桃”显示于画面右侧。另外，在画面中间，显示操作员从右侧的候选商品中选择的商品“苹果”。
[0099]在图4步骤S111中，商品登记装置S判定是否从候选中选择了 1个商品。也就是，商品登记装置S对由操作员选择的商品(在图5B中为商品“苹果”)进一步判定是否按下”确定”。
[0100]在步骤S112中，商品登记装置S利用追加登记部llh进行商品的追加登记(追加登记步骤)。即，商品登记装置S将从对象物(例如、青苹果)的图像数据得到的特征量等的图像信息，作为表示在步骤S111中选择的商品(例如苹果)的基准图像信息的1个，进行追加登记。
[0101]图6是用于说明关于商品登记装置S执行的追加登记的图。如图6所示的说明用图的横轴(特征量X)例如为表示商品的色调的特征量，纵轴(特征量Y)例如为表示商品的形状的特征量。图6为2次元的示意图，特征量的次元数并不局限于图6所示。
[0102]S卩，图6所示的特征量X1、Y1是该商品的基准图像信息(例如，红苹果)的概念图。点P1表示与所述的基准图像信息对应的特征矢量。区域Q1 (斜线部分)为预先设定商品(例如、苹果)相关的相似度在阈值α 1(例如70% )以上的区域。
[0103]另外，区域R1为与商品相关的相似度在阈值α 2(例如50% )以上且小于α 1 (例如70% )的区域。由特征量Χ2、Υ2指定的点Ρ2在步骤S112为作为商品追加登记的对象物(例如青苹果)的特征矢量。
[0104]在上述的步骤S112中，商品登记装置S将包含与对象物的图像对应的点Ρ2的规定区域Q2作为与商品的相似度在阈值α 1以上的区域进行新追加。由此，与商品的相似度为阈值α 1以上的区域扩大至区域Ql、Q2的并集的区域。因此，在将作为对象物的青苹果进行追加登记后，还有同样的青苹果(对象物)由相机14拍摄时，显示图5Α所示的确认画面，而非图5Β所示的选择画面。
[0105]也就是说，操作员只要判断青苹果是否符合“苹果”，而不需要如图5Β的选择画面所示那样，从多个商品(苹果、梨、桃子)中选择一个商品，并还进行确定操作的繁杂的操作。因此，相比现有技术，能够减轻操作员的负担，而且，也能够容易地将青苹果作为商品“苹果”追加登记。
[0106]由此，将具有各种特征的苹果(青苹果、大苹果等)作为商品“苹果”追加登记，而将相似度为阈值α 1以上的区域(图6中为区域Q1、Q2)逐步扩大。
[0107]接下来，再次返回图4继续进行说明。
[0108]在步骤S113中，商品登记装置S进行在步骤S111中选择的商品(也就是对象物)的销量登记，并将该商品的商品ID等从商品识别装置1向P0S终端2输送。
[0109]另外，在步骤S109中，相似度α为阈值α 2以下时(S109 —否)，商品登记处理进入步骤S114。在步骤S114中，商品登记装置S将例如“未查询到符合的商品”的消息显示于显示器121 (错误显示)。在该情况下，操作员利用键盘123等操作，取消追加登记，并从例如在键盘123上分配的商品名单中选择符合对象物的商品。
[0110]在本实施方式中，在与对象物的相似度为阈值α 2以上且小于阈值α 1的商品中由操作员选择一个商品时，追加登记使对象物相对于该商品的的相似度为阈值α 1以上。另外，在将同样的对象物由相机14拍摄时，操作员只需从下次开始确认对象物是否符合该商品(“是”/ “否”)即可，由此，相比现有技术，能够减轻操作员的负担。
[0111]另外，根据操作员进行的销量登记的操作(如图5Β所示的确认画面中的选择)，自动进行所述的追加登记。也就是说，利用对与商品的基准图像信息(例如红苹果)存在若干不同的对象物(例如青苹果)进行销量登记的机会，直接进行追加登记。因此，例如，对于商品“苹果”，能够容易地将具有各种特征的苹果作为可物体识别的苹果追加登记。
[0112]另外，在进行追加登记的过程中，由于与相似度相关的阈值α 1以上的区域(如图6所示的区域Q1、Q2)逐步扩大，而使显示如图5B所示的选择画面的次数逐步减少。因此，能够减轻进行销量登记时的操作员的负担。
[0113]第2实施方式
[0114]第2实施方式与第1实施方式比较，将具有相互不同特征的商品(例如红苹果/青苹果)作为其他的商品追加登记的点与第1实施方式不同，但其他的主要部分(商品识别装置1、P0S终端2的结构:参照图1?图3)与第1实施方式同样。因此，对与第1实施方式不同的部分进行说明，在此省略对重复部分的说明。
[0115]图7是根据商品登记装置S执行的物体识别表示商品登记处理的流程图。
[0116]在图7所示的步骤S101?S11US114中，与第1实施方式(参照图4)相同的部分，在此省略对其的说明。
[0117]在步骤S111中，由操作员从成为候选的商品中选择一个商