JP2022503307A - 半透明の画像ウォーターマークの検出 - Google Patents
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Abstract
Description
ントコンピュータ104に提供される単一の符号化されたソース画像へと合併するためにソース画像エンコーダ138を使用するように構成される可能性がある。図1の以下の検討は、区別可能なウォーターマーク画像126が画像128の上にクライアントコンピュータ104によってレンダリングするためにクライアントコンピュータ104に提供される前者の実装に焦点を当てる。
びその出所についての詳細情報、またはソース画像128aがクライアントコンピュータ104に提供された特定のクライアントセッションについてのその他の情報を検索するために応答レコードデータベース120に問い合わせるために復元されたプレーンテキストデータアイテム122を使用することができる。画像分析およびデコーダモジュール118が生成するプレーンテキストデータアイテム122の符号化された表現は、たとえば、復元されたウォーターマークを付ける画像126または復元された符号化をする画像124であることが可能である。
かもしれないソース画像の特徴に関する値を決定する可能性がある。それから、これらの特徴に関する値は、符号化されたかもしれないソース画像がウォーターマークを付ける画像126を符号化されたかどうかを示す予測を生成するためにウォーターマーク予測モデル132によって処理される可能性がある。コントローラ136は、この予測を使用して、デコーダ118が符号化されたかもしれないソース画像に対する復号プロセスを完了しようと試みるべきかどうかを判定する可能性がある。ウォーターマーク予測モデル132は、サーバシステム102が実装される1つまたは複数の場所の1つまたは複数のコンピュータに実装され得る。一部の例において、モデル132は、2クラス分類器(binary classifier)である。一部の例において、モデル132は、ニューラルネットワーク(たとえば、演算の入力層、1つまたは複数の隠れ層、および出力層を有する順伝播型ニューラルネットワーク)またはその他の機械学習モデルである。モデル132は、モデル訓練エンジン134によってサンプル訓練データに関して訓練される可能性がある。
スクリーンショットがどのズームレベルまたは解像度でレンダリングされ、キャプチャされたかを示すデータをシステムが知らない可能性があるので、多くの可能なズームレベルまたは解像度に関してそのような探索をすることを求められる可能性がある。したがって、図6~図10の説明は、いったい符号化されたかもしれないソース画像がウォーターマークを付ける画像をそもそも符号化されているのかどうかの予測を生成するために予測モデルを使用して復号プロセスの効率を高めるための技術を提供する。
るYの雑音のあるバージョンが受信される。一般性を失うことなく、Nによって表される雑音は加算的であり、Yと独立していると仮定する。つまり、Z = Y + Nである。したがって、Var[Z] = Var[Y] + Var[N] = Var[X] + Var[S] + Var[N]である。Var[S]およびVar[N]は、非負であり、Var[X] > 0である。したがって、Var[Z]が小さいとき、それはおおむねVar[X]が原因である。言い換えると、Var[Z]が小さいとき、Var[X]は、ウォーターマークが存在する場合、Var[Z]を使用することによって近似され得ることが理解され得る。さらに、Var[X]が小さいとき、分類結果(たとえば、ウォーターマークがソース画像内に符号化されるかどうか)の比較的高い信頼性が達成され得る。一方で、Var[X]が大きいとき、分類結果の比較的低い信頼性が見られる可能性がある。
処理されるために残っているかどうか、または訓練が完了したかどうかを調べる。訓練フェーズがまだ完了しておらず、さらなるサンプルが残っている場合、プロセス1100は、次の訓練サンプルが選択される段階1110に戻り、動作1112~118が、繰り返される。訓練が完了すると、予測モデルは、たとえば、実際にはウォーターマークモデル132または802として使用するために提供され得る(段階1120)。
102 サーバシステム
104 クライアントコンピュータ
106a~n ソース画像プロバイダ
108 フロントエンドサブシステム
110 画像生成サブシステム
112 符号化入力ジェネレータ
114 ウォーターマークを付ける画像ジェネレータ
116 応答フォーマッタ
118 画像分析およびデコーダモジュール
120 応答レコードデータベース
122 プレーンテキストデータアイテム
124 符号化をする画像
126 ウォーターマークを付ける画像
128 ソース画像
130 符号化されたソース画像
132 ウォーターマーク予測モデル
134 モデル訓練エンジン
136 コントローラ
138 ソース画像エンコーダ
202 符号化をする画像
204 表現
206 正規化された符号化をする画像
208 キャンバス
210 ウォーターマークを付ける画像
212 背景画像、ソース画像
214 符号化されたソース画像
300 プロセス
500 QRコード(登録商標)
502a~502c 正方形
600 プロセス
700 プロセス
800 図示
802 ウォーターマーク予測モデル
804a~804g 特徴
806 ウォーターマークの予測
900 縮尺を調整されたバージョン
902a~902d 符号化されたかもしれない領域
950 符号化されたかもしれないソース画像、縮尺を調整されていないバージョン
952a~952d 対応する領域
1000 データベーステーブル
1100 プロセス
1200 コンピュータシステム
1210 プロセッサ
1220 メモリ
1230 ストレージデバイス
1240 入力/出力デバイス
1250 システムバス
Claims (20)
- 第1の画像を取得するステップと、
前記第1の画像内の符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値を決定するために前記第1の画像内のピクセルの属性を分析するステップと、
前記第1の画像の符号化されたかもしれない領域を決定するために前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値のパターンを分析するステップと、
前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する値を決定するステップと、
ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されているかどうかを示す予測を生成するために前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の前記特徴に関する前記値を予測モデルを用いて処理するステップと、
前記予測を出力するステップと
を含むコンピュータによって実施される方法。 - 前記予測を生成することが、前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていることか、または前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていないことかのどちらかを示す2進値を選択することを含む請求項1に記載の方法。
- 前記予測を生成することが、前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されているかまたは符号化されていない尤度を定量化する数値的な予測を生成することを含む請求項1または2に記載の方法。
- 前記予測を出力するステップが、コンピューティングシステムのメモリに前記予測を記憶することまたはユーザに対して提示するために前記予測を提供することのうちの少なくとも一方を含む請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記予測を出力するステップが、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第1の画像が導出された第2の画像に復号プロセスを適用すべきかどうかを少なくとも前記予測に基づいて判定するように構成されるコントローラに前記予測を提供することを含む請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記コントローラが、前記予測が前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていることを示すことを特定することに応じて、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第2の画像に前記復号プロセスを適用するように構成され、
前記コントローラが、前記予測が前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていないことを示すことを特定することに応じて、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第2の画像に前記復号プロセスを適用しないように構成される請求項5に記載の方法。 - 前記第1の画像を取得するステップが、ユーザのコンピューティングデバイスからスクリーンショット画像を取得することを含み、前記スクリーンショット画像が、ウェブページまたはネイティブアプリケーションのグラフィカルユーザインターフェース内の提供されたコンテンツを示す請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 未知のズームレベルでレンダリングされた第2の画像を取得するステップと、
前記第2の画像に関する複数の可能なズームレベルを特定するステップと、
前記第2の画像から前記第1の画像を含む複数の縮尺を調整された画像を生成するステップであって、それぞれの縮尺を調整された画像を生成することが、(i)前記複数のズームレベルから異なる可能なズームレベルを選択すること、および(ii)前記第2の画像が前記異なる可能なズームレベルでレンダリングされた場合に共通の目標のズームレベルを実現するために必要とされる量だけ前記第2の画像の縮尺を調整することを含む、ステップと
をさらに含む請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。 - 前記複数の縮尺を調整された画像の中のそれぞれの縮尺を調整された画像に関して、
前記縮尺を調整された画像内の符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値を決定するために前記縮尺を調整された画像内のピクセルの属性を分析するステップと、
前記縮尺を調整された画像の符号化されたかもしれない領域を決定するために前記縮尺を調整された画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値のパターンを分析するステップと、
前記縮尺を調整された画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する値を決定するステップと、
1つまたは複数の基準に基づいて、前記複数の縮尺を調整された画像のうちのその他の縮尺を調整された画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する前記値ではなく、前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する前記値を前記予測モデルによる処理のために提供すると決定するステップと
をさらに含む請求項8に記載の方法。 - 前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの前記符号化された値を決定するために前記第1の画像内のピクセルの属性を分析するステップが、前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルのすべてまたは一部の各々に関して、前記符号化されたかもしれないピクセルの色を前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの近くの1つまたは複数のピクセルのそれぞれの色と比較することを含む請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域を決定するために前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値の前記パターンを分析するステップが、符号化された値が前記第1の画像内のウォーターマークを付ける画像の1つまたは複数の符号化されたインスタンスに対応するかもしれないと判定される符号化されたかもしれないピクセルの1つまたは複数のブロックを含む領域を特定することを含む請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- 符号化された値が前記第1の画像内の前記ウォーターマークを付ける画像の1つまたは複数の符号化されたインスタンスに対応するかもしれないと判定される符号化されたかもしれないピクセルの1つまたは複数のブロックを含む前記第1の画像の領域を特定することが、各ブロック内に現れる予め定義されたビットパターンのインスタンスの位置を特定することを含む請求項11に記載の方法。
- 前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の前記特徴に関する前記値を決定するステップが、
それぞれの符号化されたかもしれない領域に関して、符号化された値が前記ウォーターマークを付ける画像の異なる符号化されたインスタンスに対応すると判定される前記符号化されたかもしれない領域内の符号化されたかもしれないピクセルのブロックの数をカウントすることを含み、
前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の前記特徴が、前記符号化されたかもしれない領域の中のカウントされたブロックの平均の数、前記符号化されたかもしれない領域の中のカウントされたブロックの最大の数、特定された符号化されたかもしれない領域の数、および前記符号化されたかもしれない領域の中のカウントされたブロックの前記数の標準偏差を含む群から選択される請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1の画像が、第2の画像の縮尺を調整されたバージョンであり、前記方法が、
前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域を前記第2の画像の対応する領域にマッピングするステップ、
前記第2の画像のそれぞれのマッピングされた領域内のピクセルの中の1つまたは複数の色チャンネルの各々の分散を決定するステップ、
各色チャンネルに関して、前記第2の画像の前記マッピングされた領域の中の前記色チャンネルに関する最小の分散を決定するステップ、および
ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されているかどうかを示す前記予測を生成するステップであって、前記第2の画像のそれぞれのマッピングされた領域内の前記ピクセルの中の前記1つまたは複数の色チャンネルの各々に関する前記最小の分散をさらに処理するステップを含む、生成するステップ
をさらに含む請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。 - 前記予測モデルが、2クラス分類モデルを含む請求項1から14のいずれか一項に記載の方法。
- 前記予測モデルが、ニューラルネットワークを含む請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。
- 1つまたは複数のプロセッサと、
前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記1つまたは複数のプロセッサに、
第1の画像を取得する動作、
前記第1の画像内の符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値を決定するために前記第1の画像内のピクセルの属性を分析する動作、
前記第1の画像の符号化されたかもしれない領域を決定するために前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値のパターンを分析する動作、
前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する値を決定する動作、
ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されているかどうかを示す予測を生成するために前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の前記特徴に関する前記値を予測モデルを用いて処理する動作、および
前記予測を出力する動作
を含む動作を実行させる命令を記憶した1つまたは複数のコンピュータ可読記録媒体と
を含むシステム。 - 前記予測を出力する動作が、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第1の画像が導出された第2の画像に復号プロセスを適用すべきかどうかを少なくとも前記予測に基づいて判定するように構成されるコントローラに前記予測を提供することを含む請求項17に記載のシステム。
- 前記コントローラが、前記予測が前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていることを示すことを特定することに応じて、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第2の画像に前記復号プロセスを適用するように構成され、
前記コントローラが、前記予測が前記ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されていないことを示すことを特定することに応じて、前記ウォーターマークを付ける画像を復元するために前記第1の画像または前記第2の画像に前記復号プロセスを適用しないように構成される請求項18に記載のシステム。 - 1つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記1つまたは複数のプロセッサに、
第1の画像を取得する動作、
前記第1の画像内の符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値を決定するために前記第1の画像内のピクセルの属性を分析する動作、
前記第1の画像の符号化されたかもしれない領域を決定するために前記第1の画像内の前記符号化されたかもしれないピクセルの符号化された値のパターンを分析する動作、
前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の特徴に関する値を決定する動作、
ウォーターマークを付ける画像が前記第1の画像に符号化されているかどうかを示す予測を生成するために前記第1の画像の前記符号化されたかもしれない領域の前記特徴に関する前記値を予測モデルを用いて処理する動作、および
前記予測を出力する動作
を含む動作を実行させる命令を記憶した1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記録媒体。
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