一種識別顧客的pos裝置制造方法
【專利摘要】利用裝載于POS的攝像頭自動拍攝照片。通過人臉識別方法，從拍攝的圖像中，截取顧客臉部圖像。使用人臉特征抽取方法抽取出人臉特征，并使用人臉匹配方法和數(shù)據(jù)庫中保存的會員人臉特征進行匹配，完成顧客的識別。通過臉部識別和認證處理，在POS執(zhí)行銷售記錄的同時識別顧客，以此提供CRM服務，和支付認證服務，支付記錄服務。
【專利說明】-種識別顧客的POS裝置

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子商務領域，尤其涉及電子商務的安全認證應用領域。

【背景技術】
[0002] 1 ?背景
[0003] 作為銷售終端，市場對POS (Point-Of-Sales)提出了多功能的要求，特別是以下 兩個需求：
[0004] 1.顧客關系管理 CRM(Custmor Relationship Managemet)。 POS作為銷售終端也是實現(xiàn)CRM的最直接端末，但是目前具有CRM功能的POS終端，需 要操作P0S的營業(yè)員在繁忙的工作時進行額外的輸入工作，才能夠?qū)崿F(xiàn)顧客識別。
[0005] 2.結(jié)賬安全需要（Security Reqirement of Payment) 隨著電子貨幣、信用卡等非現(xiàn)金的支付手段的普及，POS終端必須進一步實現(xiàn)支付的安 全性。通常的簽字、簡單的密碼對于惡意犯罪基本沒有作用。而在店鋪內(nèi)安裝監(jiān)視器的做 法，也僅僅能夠進行支付事故的事后處理，但缺乏事前處理手段和方法。
[0006] 專利號 US2011231285 RETAIL MOBILE POINT-OF-SALE(POS) SOFTWARE APPLICATION描述了，通過條形碼識別顧客的方法。但這種方法需要顧客提供條形碼，或需 要顧客攜帶載有條形碼的載體。
[0007] 另一方面，在生物圖像識別技術上，許多研究成功地實現(xiàn)了臉部識別的算法， 如 C. Papageorfiou, M. Oren, and T. Poggio. A general frame-work for object detection. In Internatioanl Conference On Computer Vision, 1998.但是這些石開究 結(jié)果僅僅利用在照相機/攝像機中，或者單獨的安全系統(tǒng)中，由于處理數(shù)據(jù)量的原因，目前 沒有導入公共服務的案列。
[0008] 2?發(fā)明目標
[0009] 提供一種自動識別顧客的P0S，通過P0S自動完成顧客識別，同時，顧客無需攜帶 任何物品，營業(yè)員無需在銷售商品的同時進行輸入。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 在P0S中導入臉部識別裝置，通過臉部識別裝置收集顧客的生物特征，并通過部 署在本地或者遠程的生物認證程序完成對顧客的認證，從而記錄顧客的消費行為，同時完 成CRM所需的功能。
[0011] 本發(fā)明的進步性在于： 1. 顧客的便利性一顧客無需攜帶會員卡或者其他裝置； 2. 營業(yè)員的便利性--營業(yè)員無需在繁忙的銷售工作中，輸入任何關于顧客的信息； 3. 支付的安全性--通過臉部識別，進一步加強支付的安全等級，同時可以根據(jù)指定 的安全等級，減少簽名，輸入密碼等不必要的安全處理； 4. 支付處理數(shù)據(jù)量--采用云計算的并行處理方法，使得臉部識別處理能夠不受數(shù)據(jù) 量限制，在所定的時間內(nèi)完成。 相對于既有研究/創(chuàng)造，本發(fā)明省略了手工輸入用戶信息、或者通過條形碼或者其他 身份識別的認證步驟。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012] 圖1硬件構(gòu)造圖
[0013] 圖2軟件結(jié)構(gòu)圖
[0014] 圖3程序結(jié)構(gòu)-實例2
[0015] 圖4臉部識別程序結(jié)構(gòu)圖
[0016] 圖5臉部識別處理流程圖
[0017] 圖 6 人臉判斷處理流程（Human face Detection Processing)
[0018] 圖7特征矩形的實例圖
[0019] 圖8特征矩形的值的說明圖
[0020] 圖9人臉部特征圖
[0021] 圖10人臉特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和檢索方法

【具體實施方式】
[0022] 本發(fā)明通過下圖所示的硬件構(gòu)造：
[0023] 圖1硬件構(gòu)造圖
[0024] 本發(fā)明的P0S(1)，包含以下模塊 1. 顯示器（2)，用于通常P0S業(yè)務，在本發(fā)明中顯示人臉識別結(jié)果 2. 攝像頭（3)，用于拍攝顧客的臉部等生物特征 3. 主板（4)，提供總線、USB等各種標準連接 4. 存儲（41)，分內(nèi)存和外存用于保存程序和數(shù)據(jù) 5. CPU (42)，用于各種計算處理 6. 可優(yōu)選地包含通信模塊（43)，用于和服務器的通信
[0025] 所述攝像頭3,包含鏡頭、圖像傳感器CMOS、數(shù)字信號處理模塊。所述數(shù)字信號處 理模塊采用離散傅立葉變換（^Discrete Fourier transform),所述攝像頭拍攝384 x 288 pixel以上的圖像，能拍攝靜止圖像，也可以處理15貞frame/秒以上的動畫。
[0026] 所述其他各硬件模塊均為市販之標準模塊，CPU(42)、存儲（41)通過主板（4)上的 總線以及USB、COM等連接傳遞數(shù)據(jù)信號。
[0027] 所述裝置中部署操作系統(tǒng)，并在操作系統(tǒng)上安裝運用程序。本發(fā)明的程序結(jié)構(gòu)如 下圖所示：
[0028] 圖2軟件結(jié)構(gòu)圖
[0029] 如圖所示，本發(fā)明軟件結(jié)構(gòu)，包含下列程序 1. P0S程序（6)，所述P0S程序（6)，為公共知識，包含市販的商品管理和結(jié)賬模塊。 2. 臉部識別程序（7)，用于臉部識別處理，臉部識別程序的結(jié)構(gòu)和處理詳細在后續(xù)章 節(jié)中敘述。 3. 操作系統(tǒng)0S(5)，所述操作系統(tǒng)（5)，用于管理所述硬件模塊，并提供P0S程序 (6)，臉部識別程序（7)的接口和訪問手段（51)。所述操作系統(tǒng)（5)，為公共知識，一般為 Windows, Linux,以及iOS, Android等操作系統(tǒng)平臺。 4.顧客特征數(shù)據(jù)庫（8)，所述顧客特征數(shù)據(jù)庫（8)，實例中為保存于遠程服務器中，通 過通信模塊（43)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的通信。
[0030] 圖3程序結(jié)構(gòu)-實例2 作為簡單運用，所述顧客特征數(shù)據(jù)庫（8)，也可以部署于本地的存儲（41)中，其處理方 式和遠程相同。
[0031] 所述臉部識別程序（7)，結(jié)構(gòu)如下圖所示：
[0032] 圖4臉部識別程序結(jié)構(gòu)圖
[0033] 如圖所示，臉部識別程序由以下模塊構(gòu)成 1. 人臉判斷模塊（71)，用于處理人臉判斷，臉判斷處理流程在后續(xù)章節(jié)敘述。 2. 特征抽取模塊（72)，用于人臉特征抽取，人臉特征抽取處理在后續(xù)章節(jié)中敘述。 3. 特征匹配模塊（73)，用于和數(shù)據(jù)庫保存的人臉特征對象進行匹配，特征匹配處理在 后續(xù)章節(jié)中敘述。所述各模塊可以部署于P0S本地，也可以根據(jù)服務需要部署于遠程的服 務器中。
[0034] 本發(fā)明在所述臉部識別模塊中，實現(xiàn)臉部識別處理，所述臉部識別處理的方法如 下圖所示：
[0035] 圖5臉部識別處理流程圖
[0036] 如圖所示，本發(fā)明所述臉部識別模塊（7)，使用以下步驟實現(xiàn)臉部識別（Detect): S1?獲得畫像，并進行前處理（image preprocessing); 52. 對人臉（Human face)進行判斷detection，如果圖像為可識別人臉，則抽取出人 臉部分的圖像，否則廢棄； 53. 臉部特征抽取，獲得臉部特征數(shù)據(jù)； 54. 根據(jù)臉部特征匹配算法，判斷顧客身份； 所述步驟S1，具體為通過攝像頭（3)拍攝圖像，并進行簡單的圖像處理，調(diào)整明暗、色 度、對照度，除去不需要的圖像信息； 所述步驟S2中的人臉判斷，由于需要實現(xiàn)即時識別（RealTime detection),本發(fā)明通 過人臉判斷模塊（71)的機械處理算法，短時間（RealTime)完成判斷。所述人臉判斷處理 流程，按照下圖所示：
[0037] 圖 6 人臉判斷處理流程（Human Face Detection Processing)
[0038]如圖所示，本發(fā)明所述臉部識別模塊（7)，使用以下步驟實現(xiàn)臉部識別： S21?整數(shù)圖像（integral image)計算； 522. 二分類算法，學習判斷是否為人臉； 523. 提取人臉的圖像，刪除背景部分圖像；
[0039] 所述整數(shù)圖形計算，所有的數(shù)碼圖像可以作為位圖處理，在分辨率一定的前提下， 所有的位圖可以由特征分割為一定的矩形。每個矩形的特征如圖6所示；
[0040] 圖7特征矩形的實例圖 如圖所示，A，B為雙矩形，C為三-矩形，D為4-矩形。 雖然也可以直接對每個像素進行處理，但是利用特征矩形有以下兩個好處： 1. 特征可以對那些難以處理的位圖進行直接編碼并計算 2. 計算的速度遠遠高于直接使用位圖 最簡單的特征矩形為Haar basis functons，發(fā)表于論文-C. Papageorfiou, M. Oren, and T. Poggio. A general frame-work for object detection. In Internatioanl Conference On Computer Vision, 1998?中，在本發(fā)明中，利用其中 3個特 征。 1. 雙-矩形，雙矩形的值和兩個矩形區(qū)域的像素（pixel)是不同的，橫向或者縱向相鄰 的區(qū)域具有相同的尺寸和形狀。 2. 三-矩形，三-矩形可以計算為整體區(qū)域的像素減去中間灰色的像素 3. 四-矩形，四-矩形的特征為對角矩形， 在處理中，采用非線性離散的圖像元素，和Haar basis不同的是，本發(fā)明使用的像素遠 高于Haar basis方式。矩形特征可以通過中間變量快速計算，在本發(fā)明中定義該中間變量 為整數(shù)圖像

【權(quán)利要求】
1. 一種自動識別顧客的POS裝置，其特征在于所述裝置包含w下硬件模塊， (1) 顯示器，用于通常P0S業(yè)務，顯示銷售畫面 (2) 攝像頭，用于拍攝顧客的臉部等生物特征 (3) 主板，提供總線、USB等各種標準連接 (4) 存儲，分內(nèi)存和外存用于保存程序和數(shù)據(jù) (5) CPU,用于各種計算處理 (6) 可優(yōu)選地包含通信模塊，用于和服務器的通信。
2. 如權(quán)利要求1所述裝置，其特征在于在所述存儲中部署的程序包含W下模塊， (1) P0S 程序， (2) 臉部識別模塊，所述臉部識別模塊內(nèi)，實裝臉部識別處理方法 (3) 操作系統(tǒng)， (4) 顧客特征數(shù)據(jù)庫。
3. 如權(quán)利要求2所述顧客特征數(shù)據(jù)庫，其特征還在于，可優(yōu)選地部署于遠程服務器中， 通過通信模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。
4. 一種用于P0S的自動識別顧客的臉部識別處理的方法，其特征在于所述臉部識別方 法包含步驟 (1) 獲得畫像，并進行前處理； (2) 對人臉進行判斷，如果圖像為可識別人臉，則進行下一步處理，否則廢棄； (3) 臉部特征抽取，獲得臉部特征數(shù)據(jù)； (4) 根據(jù)臉部特征匹配算法，判斷顧客。
5. -種用于P0S的自動記錄顧客臉部圖像的方法，其特征在于所述臉部識別方法包含 人臉判斷方法。
【文檔編號】G07G1/00GK104346883SQ201310337573
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2013年8月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月4日
【發(fā)明者】郁曉東 申請人:郁曉東