KR100422181B1 - Statistical method for embedding and detecting digital watermarking - Google Patents
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Abstract
본 발명은 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법에 관한 것으로,The present invention relates to a method for embedding and detecting statistical digital watermarks.
본 발명은 전술한 Arnold와 Kanka의 방법을 개선하여 통계적으로 판별이 뛰어난 삽입함수와 검정통계량이 제안되는 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법을 제공함에 그 목적이 있으며, 워터마크를 검출할 때 신뢰성을 높이기 위해 검출한 검정통계량이 항상 미리 정한보다 크게 하기 위한 삽입함수를 제안한 것이다.The present invention has been made in view of improving the method of Arnold and Kanka as described above to provide a statistical digital watermark embedding and detection method, which has a statistically excellent insertion function and test statistics. The test statistics detected to increase the We proposed an insertion function to make it larger.
Description
본 발명은 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디지털 데이터에 디지털 워터마크를 삽입하기 위해 통계적인 방법인 패치워크(Patchwork)를 주파수 영역에서 적용하되, 기존의 Arnold와 Kanka의 방법이 지니고 있는 약점을 극복하여 디지털 워터마크를 검출할 때 정확성을 높이도록 한 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for embedding and detecting statistical digital watermarks, and more particularly, to apply patchwork, which is a statistical method in the frequency domain, to insert digital watermarks into digital data. The present invention relates to a method of embedding and detecting statistical digital watermarks to overcome the weaknesses of Kanka's method and to improve accuracy when detecting digital watermarks.
기존의 Arnold와 Kanka에 의해 제안된 디지털 워터마크방법에서, 삽입함수와 검정통계량은 임의의 상수에 대해 다음과 같이 주어지는데,In the digital watermarking method proposed by Arnold and Kanka, the insertion function and the black statistic are arbitrary constants. Is given by
임의의 상수에 대해Any constant About
삽입함수 :,, Insertion Function: , ,
검정통계량 : Test statistic:
여기서,은의 표준편차의 추정량을 의미한다. 다른 변수들,,는 워터마크를 삽입하기 이전의 데이터 값을 의미하며,,는 워터마크를 삽입한 이후의 데이터 값을 의미한다.here, silver Means the estimator of the standard deviation of. Other variables, , Means the data value before inserting the watermark. , Indicates a data value after inserting the watermark.
먼저, 이 검정통계량의 통계적 성질을 알아보고자 한다. 주파수 영역의 모평균이, 모분산이이고 표본의 개수이 클 때, 중심극한정리에 의해,가 된다. 데이터 벡터와는 독립적으로 추출되었기 때문에을 만족하고와는 상관관계가 0이 된다. 만약 디지털 워터마크를 삽입하지 않았다면, 즉이라면First, we want to examine the statistical properties of this test statistic. The population mean in the frequency domain , Variance And the number of samples When it is big, by central limit theorem , Becomes Data vector Wow Since is extracted independently Satisfied Wow The correlation is zero. If no digital watermark is inserted, i.e. Ramen
이 되고 워터마크가 삽입된 경우, 즉이라면And the watermark is inserted, i.e. Ramen
가 되어 표본의 개수이 큰 경우 Arnold와 Kanka의 검정통계량은 점근적으로The number of samples In this large case, the test statistic of Arnold and Kanka is asymptotically
가 성립한다.Is established.
하지만, 상기 삽입함수와 관련하여 이 검정통계량의 문제점을 갖게 되는데, 만약 주파수 영역의 모평균가 0 근처에 있다면 워터마크를 삽입했을 때 검정통계량의 분포와 삽입하지 않았을 때 분포에는 차이가 없기 때문에 워터마크 검출의 근거가 없어진다. 이 문제의 원인을 알아보면 삽입함수 자체는 크기를 나타내는 변수 scale을 조절하는데 반해 검정통계량은 위치의 차이를 이용하는 모순 때문이다. 모평균이 0에서 멀리 떨어져 있어도 모분산이 크면 워터마크를 삽입했을 때 검정통계량의 평균이 상대적으로 작아지기 때문에 같은 문제가 발생한다.However, there is a problem with this test statistic in relation to the interpolation function, if the population mean in the frequency domain If is near 0, there is no difference between the distribution of the black statistic when the watermark is inserted and the distribution when it is not inserted. The cause of this problem is that the insertion function itself adjusts the variable scale, which represents the size, whereas the test statistic is a contradiction that uses the difference in position. Even if the population mean is far from zero, the variance If this value is large, the same problem occurs because the average of the statistics is relatively small when the watermark is inserted.
또한, 삽입함수의 scale을 조절하는 상수는 선택된 표본에 따라 적절한 값으로 변환되어야 하는데, Arnold와 Kanka는 모든 블록에 대해= 0.1 또는 0.15를 사용하고 있는 것이었다.Also, a constant to adjust the scale of the insertion function Should be converted to the appropriate value according to the selected sample. Arnold and Kanka = 0.1 or 0.15 was used.
따라서, 본 발명은 전술한 Arnold와 Kanka의 방법을 개선하여 통계적으로 판별이 뛰어난 삽입함수와 검정통계량이 제안되는 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법을 제공함에 그 목적이 있다.Accordingly, an object of the present invention is to improve the method of Arnold and Kanka described above, and to provide a statistical digital watermark embedding and detection method in which statistically excellent insertion functions and test statistics are proposed.
상기한 목적은 총 PCM 샘플의 자료의 개수를이라고 가정할 때,The above purpose is to determine the number of data of total PCM samples. Assume that
샘플을개의 그룹으로 나누며, 한 그룹에는 한 블록의 크기가인개의 블록을 선택하고, 상기는 삽입할 워터마크의 개수로서을 만족케하는 1단계와;Samples Into groups, one group contains the size of one block sign Blocks, and select Is the number of watermarks to insert Step 1 to satisfy the;
첫 번째 그룹의개 블록 중에서 워터마크를 삽입할 블록을 주파수 영역으로 변환하고, 검출할 때 워터마크가 삽입된 블록은 1, 삽입되지 않은 블록은 0으로 표시하는 2단계와;Of the first group Converting a block into which the watermark is to be inserted into the frequency domain among the blocks, and displaying the block into which the watermark is inserted is 1 and the block into which the watermark is not inserted is 0;
워터마크를 삽입할 블록의 주파수 영역에서 균일난수 발생기를 이용하여 워터마크를 삽입할 위치와를 무작위로 결정한 후, 검출할 때 사용하기 위해 난수의 시드 값은 보관하는 3단계와;Location to insert watermark using uniform random number generator in frequency domain of block to insert watermark Wow Randomly determining and storing seed values of random numbers for use in detection;
선택된 위치의 주파수 값을과이라고 하면 이 값을 이용하여 표본평균,와 표본합동표준오차를 구하고, 삽입함수과을 생성한 후, 원래의 값와를와로 바꾸어 위치와에 각각 삽입하는 4단계와;The frequency value of the selected position and , The sample mean using this value. , And sample pooled standard error Finding and inserting function and After creating, the original value Wow To Wow Change position Wow 4 inserting in each;
다음 그룹의개 블록 중에서 상기 2단계와 같은 위치의 블록을 주파수 영역으로 변환시킨 후 같은 난수의 시드 값을 사용하여 단계 3과 단계 4를 수행하며, 이것을번째 그룹까지 반복하여 행하는 5단계로 이루어지는 통계적인 워터마크의 삽입방법에 의해 구현되며,Of the following groups Step 3 and Step 4 are performed by converting the block having the same position as the step 2 among the four blocks into the frequency domain and using the seed value of the same random number. It is implemented by a statistical watermark embedding method consisting of five steps of repeating the first group.
샘플을개의 그룹으로 나누되, 한 그룹에는 한 블록의 크기가인개의 블록으로 이루어지도록 하는 1단계와;Samples Into groups, one group contains one block sign Step 1 to be made up of four blocks;
첫 번째 그룹의개 블록들을 모두 주파수 영역으로 변환시키는 2단계와;Of the first group Converting all four blocks into a frequency domain;
워터마크 삽입할 때 사용한 난수의 시드 값을 이용하여 삽입위치와를 찾아내는 3단계와;Insertion location using seed value of random number used to insert watermark Wow 3 steps to find out;
선택된 위치의 주파수 값와를 이용하여 표본평균,와 표본합동표준오차를 구하고, 워터마크의 삽입여부를 검정하기 위한 검정통계량를 계산하며, 임계값와 비교하여이면 워터마크가 삽입되어 있다고 판정하고, 반대일 때 워터마크가 삽입되지 않았다고 판정하는 4단계와;Frequency value at selected position Wow Sample Mean Using , And sample pooled standard error , Calculate the test statistics to test the insertion of the watermark, and the threshold In comparison with Determining that a watermark has been inserted, and determining that no watermark has been inserted when the watermark is reversed;
다음 그룹의개 블록들을 모두 주파수 영역으로 변환시킨 후 같은 난수의 시드를 사용하여 단계 3과 단계 4를 수행한다. 이것을번째 그룹까지 반복하는 5단계와;Of the following groups After converting all the blocks to the frequency domain, steps 3 and 4 are performed using the same random seed. this Repeating the fifth group;
각각의 그룹의번째,, 블록값(0 또는 1)의 합이이상이면 1로 표시하고, 미만이면 0으로 표시하여개의 0 또는 1의 값을 사용하여 워터마크의 검출을 행하는 6단계로 이루어지는 통계적인 워터마크의 검출방법을 구비하므로서 달성된다.Of each group th, , The sum of the block values (0 or 1) If it is above, it is displayed as 1, if it is below, it is displayed as 0. It is achieved by providing a statistical watermark detection method consisting of six steps of detecting a watermark using the values of 0 or 1.
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described.
<실시예><Example>
본 발명은 비디오나 텍스트에도 응용할 수 있으나, 편의상 1차원 데이터인 오디오 워터마크에 국한시켜 설명한다. 총 PCM 샘플의 자료의 개수를이라고 가정하면,Although the present invention can be applied to video or text, the present invention will be described with only an audio watermark as one-dimensional data for convenience. Total number of PCM samples If we assume
(1) 워터마크를 삽입하는 과정은 다음과 같다.(1) The process of embedding a watermark is as follows.
단계 1) 오디오 샘플을개의 그룹으로 나누는데, 한 그룹에는 한 블록의 크기가인개의 블록을 선택한다. 여기서,는 삽입할 워터마크의 개수이며을 만족해야 한다.Step 1) take an audio sample Into groups, one group contains one block sign Select blocks here, Is the number of watermarks to insert Must be satisfied.
단계 2) 첫 번째 그룹의개 블록 중에서 워터마크를 삽입할 블록을 주파수 영역으로 변환시킨다. 검출할 때 워터마크가 삽입된 블록은 1, 삽입되지 않은 블록은 0으로 표시한다.Step 2) of the first group A block into which a watermark is to be inserted is converted into a frequency domain among the blocks. When detecting, the block in which the watermark is inserted is represented by 1, and the block in which the watermark is not inserted is represented by 0.
단계 3) 워터마크를 삽입할 블록의 주파수 영역에서 균일난수 발생기를 이용하여 워터마크를 삽입할 위치와를 무작위로 결정한다. 검출할 때 사용하기 위해 난수의 시드 값은 보관한다.Step 3) The position where the watermark is to be inserted using the uniform random number generator in the frequency domain of the block into which the watermark is to be inserted. Wow Determine randomly. The seed value of the random number is stored for use in detection.
단계 4) 선택된 위치의 주파수 값을과이라고 하면 이 값을 이용하여 표본평균,와 표본합동표준오차를 다음과 같이 구한다.Step 4) Set the frequency value of the selected position and , The sample mean using this value. , And sample pooled standard error Find the following.
,,. , , .
다음의 방법으로 삽입함수과을 만든다.Insertion function in the following way and Make
, ,
. .
여기서, 상수는 통계적 유의한 차이를 만드는 숫자로 자세한 내용은 후술하게 될 통계적 분석에 기술한다.Where constant Is a number that makes a statistically significant difference. Details are described in a statistical analysis which will be described later.
그런 다음 원래의 값와를와로 바꾸어 위치와에 각각 삽입한다.Then the original value Wow To Wow Change position Wow Insert each in.
단계 5) 다음 그룹의개 블록 중에서 단계 2와 같은 위치의 블록을 주파수 영역으로 변환시킨 후 같은 난수의 시드 값을 사용하여 단계 3과 단계 4를 수행한다. 이것을번째 그룹까지 반복한다.Step 5) Steps 3 and 4 are performed by converting the block having the same position as step 2 into the frequency domain among the blocks, and using the seed value of the same random number. this Repeat until the first group.
(1) 워터마크를 검출하는 과정은 다음과 같다.(1) The process of detecting a watermark is as follows.
단계 1) 샘플을개의 그룹으로 나누는데 한 그룹에는 한 블록의 크기가인개의 블록으로 이루어진다.Step 1) take samples Into groups, one group has a block size sign It consists of four blocks.
단계 2) 첫 번째 그룹의개 블록들을 모두 주파수 영역으로 변환시킨다.Step 2) of the first group Convert all four blocks into the frequency domain.
단계 3) 워터마크 삽입할 때 사용한 난수의 시드 값을 이용하여 삽입위치와를 찾아낸다.Step 3) Inserting position using seed value of random number used to insert watermark Wow Find it.
단계 4) 선택된 위치의 주파수 값와를 이용하여 표본평균,와 표본합동표준오차를 다음과 같이 구한다.Step 4) Frequency value of the selected location Wow Sample Mean Using , And sample pooled standard error Find the following.
,,. , , .
워터마크의 삽입여부를 검정하기 위한 검정통계량Black statistics to test whether watermarks are inserted
를 계산하고 임계값와 비교하여이면 워터마크가 삽입되어 있다고 판정하고 (1로 표시), 반대의 경우 워터마크가 삽입되지 않았다고 판정한다 (0으로 표시). 여기서의 값은 표 1를 참조하여 선택하는데 일반적으로 워터마크를 삽입할 때 사용했던를 사용하면 무난하다.Calculate the threshold In comparison with On the other hand, it is determined that the watermark is inserted (indicated by 1), and in the other case, it is determined that the watermark is not inserted (indicated by 0). here The value of is selected by referring to Table 1. Use is ok.
단계 5) 다음 그룹의개 블록들을 모두 주파수 영역으로 변환시킨 후 같은 난수의 시드를 사용하여 단계 3과 단계 4를 수행한다. 이것을번째 그룹까지 반복한다.Step 5) After converting all the blocks to the frequency domain, steps 3 and 4 are performed using the same random seed. this Repeat until the first group.
단계 6) 각각의 그룹의번째,, 블록값(0 또는 1)의 합이이상이면 1로 표시하고, 미만이면 0으로 표시한다.개의 0 또는 1의 값을 사용하여 워터마크 소기의 목표를 달성한다.Step 6) for each group th, , The sum of the block values (0 or 1) If above, it is displayed as 1, and below, it is shown as 0. Watermark desired goal is achieved by using 0 or 1 values.
(3) 통계적 분석(3) statistical analysis
공격을 받은 오디오 PCM 자료를 주파수 영역으로 변환시킨 값들의 분포는 정규분포를 크게 벗어나지 않기 때문에 랜덤하게 추출된 표본와의 표본평균들은 어느 정도의이면 근사적으로 정규분포를 따른다. 즉, 주파수 영역으로 변환된 값의 모평균이이고 모분산이이면The distribution of the values of transformed attacked audio PCM data into the frequency domain does not deviate much from the normal distribution. Wow The sample mean of If it is, it approximately follows the normal distribution. That is, the population mean of the values transformed into the frequency domain And the variance Back side
,, , ,
을 따르고은 일반적으로 표본합동분산Following Is generally the sample covariance
으로 추정한다. 제안한 검정통계량의 통계적 성질을 알아보고 위해 먼저 아래의 통계량을 고려하였다. 표준통계량Estimate as To examine the statistical properties of the proposed test statistics, the following statistics are considered. Standard statistics
는 근사적으로 표준정규분포를 따르며Approximates the standard normal distribution
을 따른다.Follow.
여기서은 자유도가 1인 카이제곱분포를 의미한다. 워터마크가 삽입되지 않았을 때, 삽입되었다고 잘못 판정할 오류의 확률은가 되면 표 1은값에 따른 확률을 계산하여 보여준다.here Means the chi-square distribution with 1 degree of freedom. When no watermark is inserted, the probability of an error Table 1 shows Calculate and show the probability according to the value.
워터마크 검출의 6번째 단계에 대한 최종 확률은라고 할 때, 워터마크가 삽입되지 않았는데도 불구하고 삽입되었다고 판정할 확률은가 된다. 예를 들어,,라고 하면,로 작아진다.The final probability for the sixth step of watermark detection is , The probability that a watermark is inserted even though it is not Becomes E.g , , Speaking of Becomes smaller.
만약, 워터마크를 삽입했지만 수평이동 공격이 가해질 때는와은와를 단순히 위치이동만 시킨 것이기 때문에 분산에는 영향을 거의 주지 않는다.If a watermark is inserted but a horizontal attack is Wow silver Wow Since we just move the position, it has little effect on dispersion.
그러므로, 압축에 대해 삽입된 워터마크가 강인하여 대부분 살아 있다면가 될 것이고 제안된 검정통계량은Therefore, if the watermark inserted for compression is robust and mostly alive The proposed test statistic is
가 된다. 즉, 공격에 대해 워터마크가 강인하다면 검정통계량의 값은보다 크게 된다.Becomes In other words, if the watermark is strong against an attack, the value of the test statistic is Becomes larger.
(4) 참고문헌(4) References
[1]. M. Arnold, and S. Kanka, MP3 Robust Audio Watermarking, DFG VIIIDII Watermarking Workshop, Erlangen, Germany 1999.[One]. M. Arnold, and S. Kanka, MP3 Robust Audio Watermarking, DFG VIIIDII Watermarking Workshop, Erlangen, Germany 1999.
[2]. W. Bender, D. Gruhl, N. Morimito, and A. Lu, Techniques for Data Hiding,IBM Systems Journal, vol. 38, no. 34, pp. 313-336, 1996.[2]. W. Bender, D. Gruhl, N. Morimito, and A. Lu, Techniques for Data Hiding, IBM Systems Journal , vol. 38, no. 34, pp. 313-336, 1996.
이상과 같이 본 발명에 따른 통계적인 디지털 워터마크 삽입 및 검출방법은 Arnold와 Kanka의 방법을 개선하여 통계적으로 판별이 뛰어난 삽입함수와 검정통계량을 제안하되, 워터마크를 검출할 때 신뢰성을 높이기 위해 검출한 검정통계량이 항상 미리 정한보다 크게 하기 위한 삽입함수를 제안한 것으로서,As described above, the method for embedding and detecting the digital watermark according to the present invention improves Arnold and Kanka's methods and proposes an insertion function and a black statistical value with excellent discrimination, but to increase the reliability when detecting the watermark. One test statistic As an insert function to make it bigger,
디지털 워터마크를 삽입하고 검출해서 불법복제 방지를 방지하고, 디지털 컨텐츠 소유권 주장을 명확히할 수 있고, 특히, 유통경로 추적을 용이하게 행할 수 있는 효과를 갖는 것이며, 일례로서 설명한 오디오 이외에 텍스트, 디지털 비디오 등 디지털 워터마크를 삽입하고 검출하는 모든 응용분야 적용할 수 있는 것이다.By inserting and detecting digital watermarks, it is possible to prevent piracy prevention, to clarify digital content claims, and in particular, to facilitate distribution path tracking. This is applicable to all application fields for inserting and detecting digital watermarks.
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2000
- 2000-06-20 KR KR10-2000-0033903A patent/KR100422181B1/en active IP Right Grant
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