JP3762655B2 - 情報埋め込み装置、検出装置、データ処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像や音声などのデジタルコンテンツに対して電子透かしや電子署名などの付加情報を埋め込む方法及びその検出方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像や音声などのデジタルコンテンツ(以下、単にコンテンツと称す)は、全く劣化することなしに容易に複製を作成することが可能である。そこで、コンテンツに対し、再生機器を制御する制御信号やコンテンツの所有者に関する情報、改ざん防止のための確認情報などの付加情報を埋め込み、コンテンツの複製や改ざんを制限することが行われている。
この付加情報は、コンテンツに対して不可分に埋め込まれている必要があり、また、通常の操作でコンテンツを再生した場合(画像を表示したり音声を出力したりした場合)に、コンテンツに影響を与えない形で埋め込まれている必要がある。
【0003】
近年、動画像においても、デジタルデータという形態での利用や配布が進み、特に映画のような付加価値の高いコンテンツの著作権を保護する必要性がクローズアップされている。そして、上記のような付加情報の埋め込みによる、コンテンツの複製制御や再生制御が検討されている。この種の技術の実用領域として期待されているものに、DVD(Digital Versatile Disk)に記録されたコンテンツの保護がある。
【0004】
DVDコンテンツの保護を目的として付加情報をコンテンツに埋め込む場合、付加情報の埋め込みは原画(BaseBand domain)のデータに対して行われる。そして、付加情報の埋め込まれた原画データがMPEG方式(MPEG2)で圧縮されてDVDに記録され、配布されることとなる。
この際、データ圧縮処理が行われることにより、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号は減衰してしまう。
【0005】
一般に、コンテンツの原ドメインに対して付加情報を埋め込んだ後、付加情報の埋め込まれたコンテンツがJPEGやMPEG等の方式を用いて圧縮されたり、DA/AD変換されたり、ホームビデオなどのシステムによって録画や再生されたりするような処理を経た場合、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号が減衰することが十分に考えられる。
例えば、圧縮処理に用いられる所定のDCT(離散コサイン変換)係数の量子化値(以下、Q値と略す)がq、埋め込み後のDCT係数がxである場合、
|x|<q/2
が満たされると、xの値は0に丸め込まれてしまい、埋め込み情報の検出に全く貢献しなくなってしまう。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、デジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込んだ場合、データ圧縮やAD/DA変換などの処理を経ると、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号が減衰してしまう。
付加情報を、データ圧縮の際に用いられるQ値に対応させて埋め込むことができれば、データ圧縮に対する耐性を向上させることができるが、通常、事前に圧縮処理において用いるQ値を知ることはできない。
【0007】
また、データ圧縮されたドメインに対して付加情報の埋め込みを行うことによって、データ圧縮による付加情報の劣化を防ぐことが考えられる。しかし、この場合、情報の埋め込みがデータ圧縮に用いられたQ値の倍数でしか行えないため、画質が痛んでしまう可能性が高く、現実的ではない。
【0008】
そこで、本発明は、デジタルコンテンツに埋め込まれる付加情報にデータ圧縮や変換に対する耐性を持たせることを目的とする。
また、本発明は、データ圧縮に用いられる量子化値(Q値)への対応を考慮することなく、データ圧縮に耐性のある付加情報の埋め込みを実現することを他の目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の目的を達成する手段として、デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後におけるDCT係数などの特徴量(以下、単に特徴量と記す)の分布が所定の関数に従うように付加情報の埋め込みを行う。そして、圧縮やポストプロセッシングによって信号が減衰したデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する際に、埋め込み時の分布関数のパラメータを逆算し、付加情報を復元して検出する。
【0010】
上記のように付加情報を埋め込むため、本発明は、デジタルコンテンツに付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、このデジタルコンテンツにおける特徴量(例えば輝度値)のうち、この付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後におけるこの特徴量の分布が所定の関数にしたがうように、この付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、この特徴量状態設定部による設定内容に基づいてこのデジタルコンテンツの特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備えることを特徴とする。
【0011】
ここで、この特徴量状態設定部は、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量が離散コサイン変換係数である場合に、その係数分布が、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後に、所定の関数にしたがうように設定する。そして、この付加情報埋め込み部は、このデジタルコンテンツの離散コサイン変換係数を、その係数分布がこの関数にしたがうように変化させる。
【0012】
また、本発明は、デジタル画像に付加情報を埋め込む情報埋め込み装置を提供することができる。すなわち、この情報埋め込み装置は、このデジタルコンテンツにおける特徴量のうち、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、この付加情報の埋め込み後における特徴量の分布の状態を設定する特徴量状態設定部と、この付加情報の埋め込み後におけるこのデジタル画像の特徴量をその大きさに基づいて、例えば大きい順に並べ替え、かつ画質モデルに基づいて、各々の特徴量の大きさの変化の許容範囲を示す特徴量並べ替え部と、この特徴量状態設定部による設定内容、及びこの特徴量並べ替え部にて対応付けられた特徴量とその大きさの変化の許容範囲許容範囲に基づいて、このデジタル画像の特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備え、この特徴量状態設定部は、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後における特徴量の分布が所定の関数にしたがうように設定することを特徴とする。
【0013】
ここで、この付加情報埋め込み部は、付加情報を埋め込んだ後の画像を痛めないため、所定の規則に基づいて決定された許容範囲内に収まるように調整しながらこの特徴量を変化させることができる。
【0014】
また、上記のようにして埋め込まれた付加情報を検出するため、本発明は、所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する検出装置において、この付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツに対し、このデジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、このデータ変換を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する特徴量状態再現部と、この特徴量状態再現部により再現された特徴量の分布、すなわちデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部とを備えることを特徴とする。
【0015】
ここで、この特徴量状態再現部は、検出対象であるデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を取得し、取得した関数とこのデータ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、この関数のパラメータを算出し、算出されたパラメータに基づいて、データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する。
【0016】
また、付加情報を埋め込んだデジタルコンテンツに対してデータ変換として量子化によるデータ圧縮が施された場合、この検出装置を次のように構成することができる。すなわち、付加情報が埋め込まれ、量子化によるデータ圧縮を施された後に解凍されたデジタルコンテンツに対し、このデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、データ圧縮における量子化値を算出する量子化値計算部と、この量子化値計算部により算出された量子化値に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部とを備える。
【0017】
ここで、この検出装置は、この量子化値計算部により算出された量子化値を用いて、データ圧縮を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する特徴量状態再現部をさらに備える構成とすることができる。この場合、付加情報検出部は、この特徴量状態再現部により再現されたデータ圧縮を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいてこのデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する。
【0018】
また、本発明の検出装置は、次のように構成することができる。すなわち、処理対象であるデジタルコンテンツが、この付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたかどうかを判断する判断手段と、このデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する検出手段とを備え、この検出手段は、判断手段により付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたと判断された場合に、このデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を取得し、取得した関数に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出することを特徴とする。
【0019】
さらに、本発明は、デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込むデータ処理方法において、この付加情報を埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施された後もこのデータ変換を施される前と同等の検出強度を再現可能な関数を特定し、前記関数に従って前記付加情報を前記デジタルコンテンツに埋め込むことを特徴とする。
【0020】
さらにまた、本発明は、デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込み、このデジタルコンテンツから付加情報を検出するデータ処理方法において、このデジタルコンテンツにおける特徴量のうち、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、このデジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における特徴量の分布が所定の関数にしたがうように、この付加情報の埋め込み後における状態を設定するステップと、設定された内容に基づいてこのデジタルコンテンツの特徴量を変化させるステップと、付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施されたかどうかを判断するステップと、処理対象であるデジタルコンテンツがデータ変換を施されたと判断された場合に、このデジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、このデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップと、再現されたデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出するステップとを含むことを特徴とする。
【0021】
ここで、この付加情報の埋め込み後における特徴量の状態を設定するステップは、このデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を決定するステップを含み、データ変換を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップは、この関数とデータ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、この関数のパラメータを算出するステップと、算出されたパラメータに基づいて、データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップとを含む。
【0022】
さらに、この関数を決定するステップは、付加情報を埋め込んでいないデジタルコンテンツに対して仮に付加情報の検出処理を行った場合に得られる検出情報に基づいて、この関数を決定する。
【0023】
また、本発明は、コンピュータを制御して上述した情報埋め込み装置の各構成要件の機能を実現させるプログラムとして提供することができる。このプログラムは、磁気ディスクその他の記憶媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。
【0024】
また、本発明は、コンピュータを制御して上述した検出装置の各構成要件の機能を実現させるプログラムとして提供することができる。このプログラムは、磁気ディスクその他の記憶媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。
【0025】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいて、この発明を詳細に説明する。
本実施の形態は、デジタルコンテンツに対して付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置と、当該埋め込み装置にて付加情報を埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置とで構成される。本実施の形態において、付加情報を埋め込む対象であるデジタルコンテンツは、画像ファイルであるものとする。なお、動画像であると静止画像であるとを問わない。
埋め込み装置にて付加情報を埋め込まれた画像ファイルは、MPEG(Moving Picture Experts Group)やJPEG(Joint Photographic Experts Group)に圧縮されるものとする。そして、検出装置は、圧縮された画像ファイルまたは圧縮後に解凍された画像ファイルから埋め込まれている付加情報を検出するものとする。
【0026】
図1は、本実施の形態における付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置の構成を示す図である。
図1を参照すると、本実施の形態の埋め込み装置10は、特徴量状態設定部11と、特徴量並べ替え部12と、付加情報埋め込み部13とを備える。
なお、埋め込み装置10は、パーソナルコンピュータやワークステーション、その他のコンピュータ装置にて実現され、図1における各構成要素は、プログラム制御されたCPUにて実現されるソフトウェアブロックである。CPUを制御する当該プログラムは、磁気ディスクや光ディスクなどの記録媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。このようにして提供されたプログラムが、コンピュータ装置のメモリに読み込まれ、CPUを制御することにより、当該コンピュータ装置が埋め込み装置10として動作する。
【0027】
図1に示す埋め込み装置10において、特徴量状態設定部11は、付加情報を埋め込む対象である原画データIを入力すると共に、付加情報の埋め込みに使用する情報として、埋め込み強度b、埋め込み後の確率密度関数f(x)、秘密鍵kを受け取る。これらの情報は、予め設定して磁気ディスク装置その他の適当な記録装置(図示せず)に記録しておき、付加情報の埋め込みを行う際に当該記録装置から特徴量状態設定部11が読み込むようにしても良いし、付加情報の埋め込みを行うたびにオペレータが個別に入力しても良いし、プログラム制御により自動的に生成するようにしても良い。
そして、特徴量状態設定部11は、これらの取得情報を用いて、原画データIの特徴量に応じた確率密度関数f(x)のパラメータ(a1、・・・、am)を決定する(後述する数20式の例の場合、二つのパラメータa、bを決定する)。原画データIの特徴量においてこのパラメータが反映されると、当該特徴量の分布は上記の埋め込み後の確率密度関数f(x)にしたがう。
【0028】
特徴量並べ替え部12は、後述する付加情報埋め込み部13による埋め込み処理のために、特徴量のソートを行う。これにより、各特徴量の分布をf(x)に近い形に従わせることが行ないやすくなる。例えば、特徴量としてDCT係数を用いる場合、付加情報の埋め込み後の画像データにおけるDCT係数の値を大きい順にソートする。
また、特徴量並べ替え部12は、付加情報を埋め込んだ後の画像データにおける特徴量の変化の許容範囲を、図示しない適当な記録装置に予め記録された画質モデルに基づいて決定する。ここで、画質モデルとは、付加情報の埋め込みを行った後で原画データIの画質における痛みが大きくならないように画質調整をするためのアルゴリズムである。例えば、付加情報の埋め込みにより画素値を10だけ変化させる場合、例えば"雲の無い空"の画像の様に、輝度値の属性の変化が少ない平坦な部分の画素値を10変化させると目立つが、例えば、"市街地"の画像の様に、輝度値の変化が大きい部分(色の属性の変化が激しい場所)の画素値を10変化させてもあまり目立たない。そこで、このような場所を選んで付加情報の埋め込みを行うように調整するための許容範囲を設定する。
【0029】
付加情報埋め込み部13は、特徴量並べ替え部12におけるソート結果にしたがって、原画データIにおける特徴量を変化させることにより、付加情報の埋め込みを行う。例えば、特徴量としてDCT係数を用い、上述したように、特徴量並べ替え部12によってDCT係数の値を大きい順にソートした場合であって、DCT係数の係数分布が後述する数20式にしたがう場合、このソート順にしたがってDCT係数の大きいものと数20式の大きい値とから順に対応させながら、確率密度関数f(x)の値を調節することができる。
ただし、画像によっては特徴量並べ替え部12における特徴量のソートがうまくいかず、要求される確率密度関数f(x)に沿った形にならない場合があり得る。そのような場合は、特徴量の値を変化させることによって当該確率密度関数f(x)の値に近づけるのであるが、この際に、特徴量並べ替え部12において決定された許容範囲内で特徴量の調節を行う。万一、許容範囲内での調整が不可能な場合、特徴量の分布が極力当該確率密度関数に近くなる様に特徴量を変化させる。
付加情報埋め込み部13において変化させられた(すなわち付加情報が埋め込まれた)画像データの特徴量の分布は、上述した埋め込み後の確率密度関数f(x)に従うこととなる。
【0030】
以上のようにして、原画データIに対して付加情報が付加された情報付き画像データI’が生成される。
ここで、埋め込み装置10が原画データIに付加する付加情報としては、
・画像ファイルの再生機器を制御する制御信号
・所有権を主張したり、違法コピーの存在を検知したりするために埋め込まれる画像ファイルの送り手の情報
・不正なコピーの流出を防止するために埋め込まれる画像ファイルの受取手の個人情報
・情報の出所の確認や改ざんが無いことの確認のための情報
など、種々の情報を任意に用いることができる。
【0031】
図2は、本実施の形態における付加情報の検出を行う検出装置の構成を示す図である。
図2を参照すると、本実施の形態の検出装置20は、ファイル形式判断部21と、量子化値逆算部22と、特徴量状態再現部23と、第1付加情報検出部24と、第2付加情報検出部25とを備える。
なお、検出装置20は、パーソナルコンピュータやワークステーション、その他のコンピュータ装置にて実現され、図2における各構成要素は、プログラム制御されたCPUにて実現されるソフトウェアブロックである。CPUを制御する当該プログラムは、磁気ディスクや光ディスクなどの記録媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。このようにして提供されたプログラムが、コンピュータ装置のメモリに読み込まれ、CPUを制御することにより、当該コンピュータ装置が検出装置20として動作する。
【0032】
図2に示す検出装置20において、ファイル形式判断部21は、検出装置20が入力した(すなわち、付加情報の検出対象である)情報付き画像データI’のファイル形式を識別する。検出対象である情報付き画像データI’のファイル形式には、圧縮ファイルと非圧縮ファイルとがある。ファイル形式判断部21は、入力ファイルのファイル名に付された拡張子に基づいて、当該情報付き画像データI’が圧縮ファイルか非圧縮ファイルかを判断する。そして、圧縮ファイルであれば特徴量状態再現部23へ、非圧縮ファイルであれば量子化値逆算部22へそれぞれ送る。
【0033】
量子化値逆算部22は、ファイル形式判断部21から送られた入力ファイルである非圧縮ファイルが、一度圧縮された後に解凍されたファイルか、埋め込み装置10において生成された状態のままのファイルかを判断する。この判断は、当該情報付き画像データI’における特徴量のヒストグラムが所定のステップ(幅)毎に固まっている場合は圧縮された後に解凍されたファイルであると判断する。
また、量子化値逆算部22は、情報付き画像データI’が圧縮後に解凍されたファイルであると判断したならば、当該ファイルI’とそのQ値q(>1)とを特徴量状態再現部23に送る。一方、情報付き画像データI’が圧縮を経ずに入力されたファイルであると判断したならば、当該ファイルI’とそのQ値q(=1)とを第2付加情報検出部25に送る。
例えば、所定の情報付き画像データI’における特徴量の分布が図3に示すような形を取る場合、当該情報付き画像データI’は圧縮された後に解凍されたファイルであり、Q値は10と判断される。したがって、当該情報付き画像データI’とQ値q=10とが特徴量状態再現部23に送られる。
【0034】
特徴量状態再現部23は、ファイル形式判断部21から受け取った圧縮された情報付き画像データI’または量子化値逆算部22から受け取ったQ値がq>1である情報付き画像データI’に関して、当該情報付き画像データI’に対する付加情報の埋め込みに用いられた確率密度関数f(x)のパラメータを逆算し求める。
特徴量状態再現部23は、情報付き画像データI’を受け取ると、さらに埋め込み装置10の特徴量状態設定部11が用いたものと同様の確率密度関数f(x)(ただし、パラメータの値を除く)と秘密鍵Kとを取得する。そして、これらの情報を用いてパラメータの逆算を行う。これらの情報は、予め設定して磁気ディスク装置その他の適当な記録装置(図示せず)に記録しておき、付加情報の埋め込みを行う際に当該記録装置から特徴量状態再現部23が読み込むようにしても良いし、付加情報の埋め込みを行うたびにオペレータが個別に入力しても良いし、プログラム制御により自動的に生成するようにしても良い。
なお、確率密度関数f(x)のパラメータを逆算して特徴量の分布を復元する手法の詳細については後述する。
【0035】
第1付加情報検出部24は、特徴量状態再現部23にて求めたパラメータを用いて、情報付き画像データI’に埋め込まれている付加情報の検出強度を求める。付加情報の検出強度を求める手法の詳細については後述する。
第2付加情報検出部25は、量子化値逆算部22から受け取った情報付き画像データI’に埋め込まれている付加情報の検出強度を求める。この場合、情報付き画像データI’は圧縮を経ていないため、付加情報の減衰はないので、従来の手法を用いて付加情報の検出強度を求めることができる。
【0036】
次に、上記のように構成された埋め込み装置10及び検出装置20における付加情報の埋め込み及び検出の手法について具体的に説明する。
まず、本実施の形態による付加情報の埋め込み及び検出の手法で用いられる統計的手法について説明する。
統計的手法は、付加情報の埋め込みがされていないコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合における信号の検出強度の分布が所定の既知の分布関数(例えば正規分布関数、なお検出強度の値の平均は0になる)に従うことを前提とし、誤検出率(付加情報が埋め込まれていないコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合の検出結果:false positive ratio)から決定される閾値Tを越えるように特徴量を変化させることによって、付加情報の埋め込み、検出を行う方法である。この手法は、DVDコピープロテクションの様に、フォルス・ポジティブ比が予め決められているような場合に有効な方法である(DHSG(DataHiding Sub Group) DVD copy protectionの場合、10−12回/10秒)。
【0037】
例として、簡単のため、YUVフォーマットで記録された非圧縮画像1フレームを使って付加情報1ビットを埋め込み、当該付加情報の埋め込まれた画像ファイルを圧縮した後、圧縮された画像ファイルから当該付加情報を検出する場合について説明する。付加情報の埋め込みに利用する特徴量として、原画の輝度成分をDCT変換した後における所定の1つのDCT成分の係数(DCT係数)を使用する。このDCT係数のQ値は、当該フレーム全体で一様にqであるとする。
なお、画像フレームに対してtビットの付加情報を埋め込む場合、対象画像をt個のブロックに分割し、各分割ブロックに本方式を適応して1ビットを埋め込めば良い。また、複数のDCT係数に跨って付加情報の埋め込みを行う場合、本方式を各DCT係数に施せば良い。さらにまた、画像フレームの圧縮において複数のQ値を用いている場合、使用されている各Q値に対して本方式を適用すれば良い。したがって、以下の説明で一般性は失われない。
【0038】
付加情報を埋め込む対象画像の原画データIの画像サイズを(8H*8V)ピクセル、付加情報の埋め込みに使用するDCT成分(AC)のインデックスをd(0<d<64)、埋め込み者、検出者に共通な秘密鍵Kを用いて生成される乱数をRであることとする。
今、(HV)ブロックから、ランダムにNブロック(N≦HV)を選び、これらのブロックに対して付加情報を埋め込み、検出を行う。ただし、bi(R,k)を乱数Rのkビット目の値(0または1)を返す関数としたとき、1≦k≦Nの範囲で、bi(R,k)=0となる乱数Rにおけるkの数と、bi(R,k)=1となる乱数Rにおけるkの数とが同じになるように、乱数Rは生成される。また、ブロックk(1≦k≦N)におけるDCT成分dの係数をCd(k)で表すこととする。
【0039】
以上の条件の下で、付加情報を対象画像に埋め込む操作を説明する。
関数sign(k)を次の数1式のように定義する。
【数1】
そして、ブロックk(1≦k≦N)に対して、上述したDCT成分dの係数Cd(k)を次の数2式のように変化させることにより、付加情報を埋め込む。
【数2】
数2式において、Ed(k)は、画質モデルとブロック1個あたりの平均埋め込み強度bから決定される、ブロックkにおけるDCT成分dに対する埋め込み量であり、次の数3式を満足する。
【数3】
【0040】
次に、上記のようにして対象画像に埋め込まれた付加情報を検出する操作を説明する。
まず、関数Dd(k)、σを次の数4式のように定義する。
【数4】
この場合、検出強度sは、次の数5式にて計算される。
【数5】
このとき、しきい値T(>0)に対し、
・s>Tであれば、ビット‘1’を検出、
・s<−Tであれば、ビット‘0’を検出、
・他の値(otherwise)であれば、検出ビット無し、
と判断する。上述した検出装置20の第2付加情報検出部25による付加情報の検出強度の検出は、数5式を用いて行われる。
【0041】
対象画像において、付加情報を埋め込んだブロックの数Nが十分大きく、特徴量(DCT係数)どうしの相関を無視できるとき、埋め込みのされていない画像に対して付加情報の検出処理を行った場合の検出強度sは、N(0,12)の正規分布に従うことが期待される。したがって、埋め込み直後の画像(すなわち、圧縮などの変換処理が施されていない画像)から付加情報を検出する場合、関数Dd(k)は、次の数6式のように近似できる。
【数6】
また、検出強度sは、次の数7式のように近似できる。
【数7】
【0042】
次に、DCT係数Cd(k)の分布を連続関数で置き換える。
まず、関数f(x)を、次の数8式を満足する、DCT係数Cd(k)の確率密度関数(pdf:probability density function)とする。
【数8】
ただし、単に∫f(x)dxと書いた場合、
【数9】
を表すものとする(以下も同様)。すなわち、a<Cd(k)<bを満たすDCT係数Cd(k)の数は、
【数10】
で計算される。これによれば、上記数5式は、次の数11式に書き換えることができる。
【数11】
数11式において、fp(x)はsign(k)=1を満たすブロックに対する確率密度関数であり、fm(x)はsign(k)=−1を満たすブロックに対する確率密度関数である。また、次の数12式を満足する。
【数12】
特に、付加情報の埋め込みが対象画像のフレームに対して一様に行われ、かつfp(x)=f(x−b)/2、fm(p)=f(x+b)/2の場合、
【数13】
とおくと、数11式は、数7式と一致する。上述した検出装置20の第1付加情報検出部24による付加情報の検出強度の検出は、数11式を用いて行われる。
【0043】
次に、付加情報の埋め込みが対象画像のフレームに対して一様に行われている場合を例に取り、Q値qで量子化された場合の検出強度をsqとすると、検出強度sqは、次の数14式で計算される。
【数14】
これにより、付加情報の信号が減衰することが分かる。
【0044】
次に、上述した統計的手法において、付加情報の信号の減衰を補填する手法について説明する。上述した検出装置20の特徴量状態再現部23は、以下に説明する手法により、圧縮により付加情報が減衰した対象画像の画像ファイルから、付加情報が対象画像に埋め込まれた直後(圧縮がなされていない状態)における特徴量の分布を復元する。
【0045】
画像ファイルなどのデジタルデータに対する量子化は、量子化された値をnとし、Q値qに対して、(n−0.5)q≦x<(n+0.5)qを満たすxの値をnqに丸め込むという操作である。すなわち、埋め込み後の確率密度関数f(x)が解っていれば、Q値がqで、量子化された値がnであるブロックの数をNum(n)としたとき、次の数15式が成立する(ただし、Nは付加情報を埋め込むブロックの数)。
【数15】
数15式によれば、関数Fがm個のパラメータを持つ関数である場合、上記数15式でm個の値nに対して多項式を立てて解くことにより、全てのパラメータが求まり、量子化前の埋め込み直後のブロックにおける係数値の分布関数が求まることとなる。そして、得られた分布関数を上記の数11式に代入することにより、付加情報の検出において、埋め込み直後に検出する場合にほぼ等しい検出強度を再現することができる。
【0046】
ところで、この場合、DCT係数などの特徴量の分布が問題となるが、通常、この分布は、DCT係数のAC成分であれば、図4(A)に示すような値0を中心とした山型の分布をしており、次の数16式に示す関数の形で近似できる場合が多い。
【数16】
ただし、数16式において、a、b、c>0であり、f(x)は数8式を満たす。この数8式は、一般にGGD(= Generalized Gaussian Distribution)と呼ばれる。
【0047】
ここでは、例として、以下の2つの関数の場合について考える。数17式は、数16式でc=2の場合の分布であり、Normal Gaussian Distributionと呼ばれる。また、数18式は、関数f(x)を一次式で近似した場合の分布である。
【数17】
【数18】
【0048】
ここで、画像ファイルに付加情報を埋め込んだ後の確率密度関数f(x)が、これらの関数をx方向に平行移動した関数にしたがうように(図4(B)参照)付加情報の埋め込みを行うことにより、特徴量の変化量も少なく、画質も痛めずに埋め込みを行うことが可能である。上記の数17式の場合、数4、11式により埋め込み強度bで付加情報の埋め込みを行った直後の確率密度関数f(x)は、次の数19式のようになる。
【数19】
図5は、埋め込み前のf(x)が数17式のσ=1で与えられ、埋め込み後のfp(x)、fm(x)が数19式のb=1で与えられる場合のグラフである。図5を参照すると、検出結果であるfp(x)+fm(x)のグラフ(図中太い破線で表示)と、付加情報を埋め込んだ際の確率密度関数f(x)とが類似の形状を取っていることが分かる。
また、上記の数18式の場合、数4、11式により埋め込み強度bで付加情報の埋め込みを行った直後の確率密度関数f(x)は、次の数20式のようになる。
【数20】
【0049】
上述したいずれの場合も、パラメータの数は2つ(bとσまたはbとa)なので、2つ(パラメータと同数)の量子化された値nを使って連立方程式を立てることにより、これらのパラメータを逆算することが可能である。また、3つ以上(すなわち、パラメータの数以上)の値nを使って連立方程式を立ててパラメータを計算し、最小二乗法などの処理を用いることにより、小さい誤差でパラメータの値を求めることができる。
【0050】
例えば、数20式において、量子化値nに量子化されたブロックにおいて、sign(k)=1であるものの個数をNum_p(n)とし、sign(k)=−1であるものの個数をNum_m(n)とする。また、|b|<q/2が成立し、n’を(n’+1/2)q≦aを満たす最大の自然数とすると、次の数21、22式を得る。
【数21】
【数22】
これらの式を用いて、パラメータa、bを求めることができ、付加情報が対象画像に埋め込まれた直後(圧縮がなされていない状態)における特徴量の分布を再現することができる。このように、付加情報が埋め込まれた画像が圧縮を施された後であっても、検出の際に圧縮を施される前の特徴量の分布を再現して検出するため、付加情報を埋め込む際に、圧縮において用いられるQ値を予め知らなくても、圧縮後に、圧縮前の耐性を保ちながら付加情報を埋め込むことが可能である。
【0051】
以上説明した実施の形態では、付加情報を埋め込む対象であるデジタルコンテンツとして画像ファイルを想定した。上記の説明においては、付加情報の埋め込み対象として画像1フレームを用いたが、上述した画像ファイルは動画像、静止画像のいずれであっても良い。
また、MPEG−1 Audio Layer−III(MP3)などの量子化による圧縮を行う音声ファイルに対しても、同様の手法をそのまま用いて圧縮前の状態の特徴量の分布を再現し、圧縮前に検出する場合と同程度の検出強度で付加情報を検出することが可能である。
【0052】
なお、上述したように、本実施の形態による付加情報の埋め込み及び検出の手法は、画像フレームに対してtビットの付加情報を埋め込む場合、複数のDCT係数に跨って付加情報の埋め込みを行う場合、画像フレームの圧縮において複数のQ値を用いている場合、の各場合においても、何ら問題なく用いることができる。
【0053】
また、本実施の形態では、デジタルコンテンツに対してMPEGやJPEG等の量子化によるデータ圧縮が施される場合について説明したが、量子化以外のデータ変換(ポストプロセッシング)により付加情報の信号が減衰する場合に対しても応用することができる。
例えば、付加情報が埋め込まれた動画像を所定のホームビデオシステムの録画再生機にて録画、再生した後に埋め込まれている付加情報を検出する場合を考える。この場合、付加情報の埋め込みに使用された特徴量の周波数特性が周波数成分xに対してg(x)であるとわかっており、この録画再生機による録画、再生を経た後の当該特徴量の分布がh(x)であるならば、付加情報を埋め込んだ直後の確率密度関数をfe(x)として、一般に、次の数23式が成立する。
【数23】
したがって、数23式を用いて確率密度関数fe(x)を予測することができる。この場合、複数frameを用いることにより、さらに誤差の少ない予測が可能となる。
【0054】
また、ポストプロセッシングに用いられる周波数特性の関数g(x)は既知であるものの、付加情報の埋め込みに用いられたパラメータがわからない場合、データ圧縮について上述したように、当該パラメータと付加情報を埋め込んだ後の確率密度関数のパラメータの数との合計と同じまたはそれよりも多い数のフレームを用いることにより、全てのパラメータを算出することができる。
【0055】
次に、本実施の形態の適用例について説明する。
本実施の形態による手法を用いて、本発明を利用し、実際に所定の静止画に対して付加情報を埋め込み、検出する実験を行った。簡単のため、画質モデルを用いた調整は行わず、DCTインデックス=9に数19式の方式で強さb=3の埋め込みを行った。埋め込みブロックには全ての8×8ピクセルブロックを用い、疑似乱数を用いて、各ブロックに正の値(+)で埋めるか、負の値(−)で埋めるかを決めた(正の値のブロック数と負の値のブロック数は同じ)。
【0056】
付加情報の埋め込みは、本実施の形態による方式を使い、ビットマップ画像(BMPドメイン)に対して行なった。そして、付加情報を埋め込んだ画像ファイルを種々の圧縮率でJPEG圧縮し、さらにビットマップ画像に戻した後、付加情報の検出を行った。また、付加情報を埋め込んでいない画像に対して付加情報を検出する操作を行った場合の検出値が高くならないことを確認するため、付加情報の埋め込みのない画像からも実際に検出を行った。
検出は、本実施の形態による数11式を用いた手法と、従来技術に相当する数5式を用いた手法を試した。すなわち、数11式を用いた手法では、付加情報の埋め込みによる特徴量(DCT係数)の係数分布を圧縮前に近い状態に復元した後に検出している。一方、数5式を用いた方法では、係数分布が圧縮により量子化された(信号が減衰した)状態で検出している。図6は、検出結果(検出強度)を示す図表である。
【0057】
図6を参照すると、圧縮率が小さい場合は、数11式(本実施の形態)を用いた場合の検出強度と数5式(従来技術)を用いた場合の検出強度とは大きな差がない。これは、係数分布を再現しなくても元々良好な検出結果が得られるためである。しかし、圧縮率が大きくなると、数11式を用いた場合の検出強度が強くなっていることが分かる。
【0058】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、デジタルコンテンツに埋め込まれる付加情報にデータ圧縮や変換に対する耐性を持たせることができる。
また、本発明によれば、データ圧縮において用いられる量子化値を予め知らなくても、圧縮後に、圧縮前の耐性を保ちながら、データ圧縮に耐性のある付加情報の埋め込みを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本実施の形態における付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置の構成を示す図である。
【図2】 本実施の形態における付加情報の検出を行う検出装置の構成を示す図である。
【図3】 量子化による圧縮を施された画像ファイルにおける特徴量の分布形状を例示する図である。
【図4】 DCT係数のAC成分における係数分布の分布形状の概略を示す図であり、(A)は付加情報が埋め込まれていない状態、(B)は付加情報が埋め込まれた状態を例示する図である。
【図5】 原画の特徴量の分布が正規分布に従う場合の、本実施の形態による埋めこみ前後における特徴量の分布を示す図である。
【図6】 本実施の形態の適用例を従来技術と比較する図表である。
【符号の説明】
10…埋め込み装置、11…特徴量状態設定部、12…特徴量並べ替え部、13…付加情報埋め込み部、20…検出装置、21…ファイル形式判断部、22…量子化値逆算部、23…特徴量状態再現部、24…第1付加情報検出部、25…第2付加情報検出部
Claims (15)
- デジタルコンテンツに付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、
前記特徴量状態設定部による設定内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる付加情報埋め込み部と
を備えることを特徴とする情報埋め込み装置。 - 前記特徴量状態設定部は、前記特徴量である前記デジタルコンテンツの離散コサイン変換係数の係数分布が、当該デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後に、所定の確率密度関数にしたがうように設定し、
前記付加情報埋め込み部は、前記デジタルコンテンツの離散コサイン変換係数を、その係数分布が前記所定の確率密度関数にしたがうように変化させることを特徴とする請求項1に記載の情報埋め込み装置。 - デジタル画像に付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、
前記デジタル画像における特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、
前記付加情報の埋め込み後における前記デジタル画像の前記特徴量をその大きさに基づいて並べ替え、かつ画質モデルに基づいて、各々の特徴量の大きさの変化の許容範囲を示す特徴量並べ替え部と、
前記特徴量状態設定部による設定内容、及び前記特徴量並べ替え部にて対応付けられた前記特徴量とその大きさ変化の許容範囲に基づいて、前記デジタル画像の前記特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備え、
前記特徴量状態設定部は、前記デジタル画像に前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように設定することを特徴とする情報埋め込み装置。 - 前記付加情報埋め込み部は、所定の規則に基づいて決定された許容範囲内に収まるように調整しながら前記特徴量を変化させることを特徴とする請求項3に記載の情報埋め込み装置。
- 所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置において、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する特徴量状態再現部と、
前記特徴量状態再現部により算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部と
を備えることを特徴とする検出装置。 - 前記特徴量状態再現部は、
前記確率密度関数を取得し、
取得した前記確率密度関数と前記データ変換を施されたデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布とに基づいて、当該確率密度関数のパラメータを算出し、
算出されたパラメータに基づいて、前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布を算出することを特徴とする請求項5に記載の検出装置。 - 所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置において、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に量子化によるデータ圧縮を施され、さらにその後に解凍されたデジタルコンテンツを対象とし、圧縮後に解凍された当該デジタルコンテンツの当該特徴量の分布に基づいて、当該データ圧縮における量子化値を算出する量子化値計算部と、
前記量子化値計算部により算出された量子化値と前記確率密度関数とを用いて、前記圧縮後に解凍されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、データ圧縮を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する特徴量状態再現部と、
前記特徴量状態再現部により算出された前記データ圧縮を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部と
を備えることを特徴とする検出装置。 - 所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから前記付加情報を検出する検出装置において、
処理対象であるデジタルコンテンツが、前記付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたかどうかを判断する判断手段と、
前記デジタルコンテンツから前記付加情報を検出する検出手段とを備え、
前記検出手段は、
前記デジタルコンテンツが、付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、かつ前記判断手段により前記付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたと判断された場合に、当該確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出し、算出した前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出することを特徴とする検出装置。 - デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込み、当該デジタルコンテンツから当該付加情報を検出するデータ処理方法において、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定するステップと、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させるステップと、
前記付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施されたかどうかを判断するステップと、
前記デジタルコンテンツがデータ変換を施されたと判断された場合に、当該デジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、当該データ変換を施される前の当該デジタルコンテンツにおける当該特徴量の分布を再現するステップと、
再現された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出するステップと
を含むことを特徴とするデータ処理方法。 - 前記付加情報の埋め込み後における前記特徴量の状態を設定するステップは、
前記デジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた前記確率密度関数を決定するステップを含み、
前記データ変換を施される前の当該デジタルコンテンツにおける当該特徴量の分布を再現するステップは、
前記確率密度関数と前記データ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、前記確率密度関数のパラメータを算出するステップと、算出されたパラメータに基づいて、前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップと
を含むことを特徴とする請求項9に記載のデータ処理方法。 - 前記確率密度関数を決定するステップは、付加情報を埋め込んでいない前記デジタルコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合に得られる検出情報に基づいて、前記確率密度関数を決定するステップを含むことを特徴とする請求項10に記載のデータ処理方法。
- コンピュータを制御してデジタルコンテンツに所定の付加情報を付加するプログラムであって、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する機能と、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。 - コンピュータを制御して所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出するプログラムであって、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する機能と、
算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。 - コンピュータを制御してデジタルコンテンツに所定の付加情報を付加するプログラムを当該コンピュータの入力手段が読取可能に記憶した記憶媒体において、
前記プログラムは、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する機能と、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とする記憶媒体。 - コンピュータを制御して所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出するプログラムをコンピュータの入力手段が読取可能に記憶した記憶媒体において、
前記プログラムは、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布 から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する機能と、
算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とする記憶媒体。
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