論文の概要: I-POST: Intelligent Point of Sale and Transaction System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06144v1
- Date: Thu, 12 Nov 2020 01:06:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 07:27:35.702656
- Title: I-POST: Intelligent Point of Sale and Transaction System
- Title（参考訳）: I-POST: 販売・取引システムのインテリジェントポイント
- Authors: Farid Khan
- Abstract要約: I-POST (Intelligent Point of Sale and Transaction) は、スマートデバイス、携帯電話、および最先端の機械学習アルゴリズムを使用するソフトウェアシステムである。
I-POSTは自動チェックアウトシステムで、ユーザーは店を歩き、アイテムを集め、店を出ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel solution for the cashier problem. Current cashier
system/Point of Sale (POS) terminals can be inefficient, cumbersome and
time-consuming for the users. There is a need for a solution dependent on
modern technology and ubiquitous computing resources. We present I-POST
(Intelligent Point of Sale and Transaction) as a software system that uses
smart devices, mobile phone and state of the art machine learning algorithms to
process the user transactions in automated and real time manner. I-POST is an
automated checkout system that allows the user to walk in a store, collect his
items and exit the store. There is no need to stand and wait in a queue. The
system uses object detection and facial recognition algorithm to process the
authentication of the client and the state of the object. At point of exit, the
classifier sends the data to the backend server which execute the payments. The
system uses Convolution Neural Network (CNN) for the image recognition and
processing. CNN is a supervised learning model that has found major application
in pattern recognition problem. The current implementation uses two classifiers
that work intrinsically to authenticate the user and track the items. The model
accuracy for object recognition is 97%, the loss is 9.3%. We expect that such
systems can bring efficiency to the market and has the potential for broad and
diverse applications.
- Abstract（参考訳）: 我々はレジ問題に対する新しい解決策を提案する。
現在のレジシステム/POS端末は、ユーザにとって非効率で、面倒で、時間がかかります。
現代の技術とユビキタスコンピューティングリソースに依存したソリューションが必要である。
i-post(intelligent point of sale and transaction)を,スマートデバイス,携帯電話,最先端の機械学習アルゴリズムを用いてユーザトランザクションを自動的かつリアルタイムに処理するソフトウェアシステムとして提示する。
I-POSTは自動チェックアウトシステムで、ユーザーは店を歩き、アイテムを集め、店を出ることができる。
立ってキューで待つ必要はありません。
このシステムは、オブジェクト検出と顔認識アルゴリズムを使用して、クライアントの認証とオブジェクトの状態を処理する。
出口の時点で、分類器は支払いを実行するバックエンドサーバにデータを送信します。
このシステムは画像認識と処理に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用する。
CNNは教師付き学習モデルであり、パターン認識問題に大きく応用されている。
現在の実装では、ユーザを認証し、アイテムを追跡するために、本質的に動作する2つの分類器を使用している。
物体認識のモデル精度は97%であり、損失は9.3%である。
このようなシステムは市場に効率性をもたらし、広範かつ多様な応用の可能性を期待する。
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