(57)【要約】【課題】ＪＰＥＧ配列に少なくとも部分的に基づいた統計モーメントを用いてマーク付き画像を識別する方法の提供。【解決手段】簡潔に言えば、マーク付き画像を識別する方法の実施形態を記載しており、上記方法においては、ＪＰＥＧ配列に少なくとも部分的に基づいた高次の統計モーメントが用いられる。【選択図】図２
2009524280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像と前記画像のブロック周波数領域表現とに少なくとも部分的に基づいて特徴を生成し、且つ
前記生成された特徴に少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類する、
前記画像の分類方法であって、
前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいた前記特徴の少なくとも幾つかが、前記表現の高次統計モーメントを含む
方法。
【請求項２】
前記ブロック周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＤＣＴブロック表現は前記画像の２次元ＪＰＥＧ配列を含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像はステゴ画像又は非ステゴ画像のいずれかとして分類される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記特徴の生成は、前記画像に少なくとも部分的に基づいて予測画像及び予測誤差画像を生成することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴の生成は、前記画像の前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて２次元予測誤差配列を生成することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ブロック周波数領域表現の前記高次統計モーメントは、２次統計モーメントを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ブロック周波数領域表現の前記２次統計モーメントは、前記画像の前記ブロック周波数領域表現の２次ヒストグラムに少なくとも部分的に基づいて生成される統計モーメントを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
画像を分類する方法であって、
トレーニングしたＳＶＭ処理を画像に適用し、且つ
前記画像及び前記画像の周波数領域表現からの多数の特徴生成に、トレーニングしたＳＶＭ処理を適用することに少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類する
方法。
【請求項１０】
前記トレーニングしたＳＶＭ処理は、画像セットの周波数領域表現の高次統計モーメントに少なくとも部分的に基づく、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像の周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＤＣＴブロック表現はＪＰＥＧ表現を含む、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
命令を記憶している記憶媒体を含む物品であって、
前記命令が実行された場合に、結果として、
前記画像と前記画像のブロック周波数領域表現とに少なくとも部分的に基づいて特徴を生成し；且つ
前記生成された特徴に少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類する
方法であって、
前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいた前記特徴の少なくとも幾つかが、前記表現の高次統計モーメントを含む、
前記画像の分類方法が
実行される
物品。
【請求項１４】
前記ブロック周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項１３に記載の物品。
【請求項１５】
前記ＤＣＴブロック表現は前記画像の２次元ＪＰＥＧ配列を含む、
請求項１４に記載の物品。
【請求項１６】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記画像はステゴ画像又は非ステゴ画像のいずれかとして分類される、
請求項１３に記載の物品。
【請求項１７】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記特徴の生成は、前記画像に少なくとも部分的に基づいて予測画像及び予測誤差画像を生成することを含む、
請求項１３に記載の物品。
【請求項１８】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記特徴の生成は、前記画像の前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて２次元予測誤差配列を生成することを含む、
請求項１３に記載の物品。
【請求項１９】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記ブロック周波数領域表現の前記高次統計モーメントは、２次統計モーメントを含む、
請求項１３に記載の物品。
【請求項２０】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記ブロック周波数領域表現の前記２次統計モーメントは、前記画像の前記ブロック周波数領域表現の２次ヒストグラムに少なくとも部分的に基づいて生成される統計モーメントを含む、
請求項１３に記載の物品。
【請求項２１】
命令を記憶している記憶媒体を含む物品であって、
前記命令が実行された場合に、結果として、
トレーニングしたＳＶＭ処理を画像に適用し；且つ
前記画像及び前記画像の周波数領域表現からの多数の特徴生成に、トレーニングしたＳＶＭ処理を適用することに少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類する、
前記画像を分類する方法が
実行される
物品。
【請求項２２】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記トレーニングしたＳＶＭ処理は、画像セットの周波数領域表現の高次統計モーメントに少なくとも部分的に基づく、
請求項２１に記載の物品。
【請求項２３】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
画像の前記周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項２２に記載の物品。
【請求項２４】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記ＤＣＴブロック表現がＪＰＥＧ表現を含む、
請求項２３に記載の物品。
【請求項２５】
前記画像と前記画像のブロック周波数領域表現とに少なくとも部分的に基づいて特徴を生成するための手段と、
前記生成された特徴に少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類するための手段と
を含む装置であって、
前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいた前記特徴の少なくとも幾つかは、前記表現の高次統計モーメントを含む
装置。
【請求項２６】
前記ブロック周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記ＤＣＴブロック表現は前記画像の２次元ＪＰＥＧ配列を含む、
請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記分類するための手段は、画像をステゴ画像又は非ステゴ画像のいずれかとして分類するための手段を含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項２９】
前記特徴を生成するための手段は、前記画像に少なくとも部分的に基づいて予測画像及び予測誤差画像を生成するための手段を含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項３０】
前記特徴を生成するための手段は、前記画像の前記ブロック周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて２次元予測誤差配列を生成するための手段を含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項３１】
前記ブロック周波数領域表現の前記高次統計モーメントの少なくとも幾つかは、２次統計モーメントを含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項３２】
前記ブロック周波数領域表現の前記２次統計モーメントの少なくとも幾つかは、前記画像の前記ブロック周波数領域表現の２次ヒストグラムに少なくとも部分的に基づいて生成される統計モーメントを含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項３３】
トレーニングしたＳＶＭ処理を画像に適用するための手段と、
前記画像及び前記画像の周波数領域表現からの多数の特徴生成に、トレーニングしたＳＶＭ処理を適用することに少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類するための手段と
を含む装置。
【請求項３４】
前記分類するための手段は、画像セットの周波数領域表現の高次統計モーメントに少なくとも部分的に基づいて分類するための手段を含む、
請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
前記画像の周波数領域表現はＤＣＴブロック表現を含む、
請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記ＤＣＴブロック表現はＪＰＥＧ表現を含む、
請求項３５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、例えばマーク付き画像（ｍａｒｋｅｄ  ｉｍａｇｅｓ）等のコンテンツを分類又は識別することに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルデータ隠蔽技術は、近年盛んに研究されている分野であり、様々なデータ隠蔽方法が提案されている。コンテンツ保護及び／又は認証を目的とする方法もあれば、秘密通信を目的とする方法もある。後者に分類されるデータ隠蔽を、本明細書ではステガノグラフィと称する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の主題は、本願の特許請求の範囲にて詳細に示され、明確に請求される。但し、特許請求の範囲に記載の主題は、操作の機構及び方法の両者に関して、その目的、特徴及び／又は利点と共に、以下の詳細な記述及び添付図面を参照することで、最も理解されよう。
【０００４】
詳細な説明
以下の詳細な説明において、特許請求の範囲に記載の主題が十分に理解されるように、具体的な詳細を多数示している。しかしながら、それらの具体的な詳細通りでなくとも特許請求の範囲に記載の主題を実行できることは、当業者に理解されよう。また、特許請求の範囲に記載の主題が不明確にならないように、公知の方法、手順、構成要素、及び／又は回路を詳細には説明していない場合もある。
【０００５】
以下の詳細な説明の中には、コンピューティングシステム（コンピュータ及び／又はコンピューティングシステムメモリ等）に記憶されたデータビット及び／又は２値デジタル信号の操作のアルゴリズム及び／又は記号表現によって記載している部分がある。これらのアルゴリズム的記述及び／又は表現は、データ処理分野の当業者が自分の仕事内容を他の当業者に伝達するために用いる技術である。アルゴリズムは、本明細書で、また一般的にも、所望の結果をもたらす操作及び／又は同様な処理の自己矛盾がないシーケンスと考えられる。上記操作及び／又は処理は、物理量の物理的操作を伴うことがある。これらの物理量は、必ずしもそうとは限らないが、通常、記憶、転送、結合、比較、及び／又は他の操作が可能な電気信号及び／又は磁気信号の形態を採ることとなる。主として一般的使用法の点から、これらの信号をビット、データ、値、要素、記号、文字、用語、数、及び／又は数詞等と呼ぶ方が便利な場合がある。しかしながら、これらの用語及び類似の用語は全て適当な物理量と関連付けられるものであり、単なる便宜的なラベルに過ぎないことを理解されたい。特に明記しない限り、以下の記載から明白であるように、本明細書中、「処理」、「演算」、「計算」、及び／又は「決定」等の用語を用いた記載は、コンピューティングプラットフォームのプロセッサ、メモリ、レジスタ、及び／又は他の情報記憶デバイス、情報送信デバイス、及び／又は情報表示デバイスにおいて物理電子量及び／又は磁気量、及び／又は他の物理量として表されるデータを処理及び／又は変換するコンピューティングプラットフォーム（コンピュータ又は類似の電子演算デバイス等）により実行される動作及び／又は処理を指すということが理解される。
【０００６】
ＪＰＥＧ画像の使用の普及により、近年、ＪＰＥＧ画像用のステガノグラフィックツールが増えているが、なかでも、モデルベースステガノグラフィ（ＭＢ）、Ｆ５及びＯｕｔＧｕｅｓｓが最新のものである。しかしながら、隠しデータを含む画像を識別する新たなツールの開発が依然として望まれている。特許請求の範囲に記載の主題によれば、本明細書に記載される一実施形態は、画像２次元配列（ｉｍａｇｅ  ２−Ｄ  ａｒｒａｙ）及びＪＰＥＧ２次元配列から少なくとも部分的に導かれる統計モーメントに少なくとも部分的に基づく方法を含む。この特定の実施形態において、１次ヒストグラム（ｆｉｒｓｔ  ｏｒｄｅｒ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）及び／又は２次ヒストグラム（ｓｅｃｏｎｄ  ｏｒｄｅｒ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）を用いてもよいが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。例えば、他の実施形態において、例えば、高次ヒストグラム（ｈｉｇｈｅｒ  ｏｒｄｅｒ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍs）を利用してもよい。しかしながら、さらにこの特定の実施形態において、これらのヒストグラムから、２次元特性関数のモーメントもまた用いられるが、やはり、他の実施形態はこの点において限定されない。例えば、高次モーメントを用いてもよい。
【０００７】
コンピュータ利用の普及により、インターネットの広範な使用が加速している。その結果、何百万もの映像が毎日インターネット上に流れている。近年、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）画像のやりとりはますます頻繁に行われている。ＪＰＥＧ画像を操作するステガノグラフィ技術が数多く公開され、公的に利用されている。この種の技術の大半は、ＪＰＥＧドメイン内の８×８ブロック離散コサイン変換（ＢＤＣＴ）係数を変更することで隠しデータを埋め込んでいると思われる。ステガノグラフィ技術のなかで、最近公開されたスキームであるＯｕｔＧｕｅｓｓ、Ｆ５及びモデルベースステガノグラフィ（ＭＢ）が最新のものと思われる。以下の文献を参照されたい:Ｎ．Ｐｒｏｖｏｓ，“Ｄｅｆｅｎｄｉｎｇ  ａｇａｉｎｓｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ，”１０ｔｈ  ＵＳＥＮＩＸ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ  ＤＣ，ＵＳＡ，２００１；Ａ．Ｗｅｓｔｆｅｌｄ，“Ｆ５  ａ  ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：Ｈｉｇｈ  ｃａｐａｃｉｔｙ  ｄｅｓｐｉｔｅ  ｂｅｔｔｅｒ  ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ，”４ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒ−ｍａｔｉｏｎ  Ｈｉｄｉｎｇ，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，ＰＡ，ＵＳＡ，２００１；Ｐ．Ｓａｌｌｅｅ，“Ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ  ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ，”Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋ−ｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ，Ｓｅｏｕｌ，Ｋｏｒｅａ，２００３。ＯｕｔＧｕｅｓｓは、カバー画像の冗長性を用いて隠蔽対象のデータを埋め込む。ここで、カバー画像とは、隠しデータが埋め込まれていないコンテンツを指す。ＪＰＥＧ画像に対し、ＯｕｔＧｕｅｓｓは、ＢＤＣＴヒストグラムに少なくとも部分的に基づいて統計量を保存しようとする。さらに、ＯｕｔＧｕｅｓｓは、冗長なＢＤＣＴ係数を識別し、これらの係数にデータを埋め込んで、データ埋め込みの影響を低減する。その上、データが埋め込まれていない係数を調整することで、オリジナルＢＤＣＴヒストグラムを保存しようとする。Ｊｓｔｅｇ、Ｆ３及びＦ４の発展形であるＦ５は以下の技術:ストラドリング（ｓｔｒａｄｄｌｉｎｇ）及び行列符号化（ｍａｔｒｉｘ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いる。ストラドリングは、メッセージをカバー画像に出来るだけ均一に分散させる。行列符号化は、埋め込み効率（本明細書中ではＢＤＣＴ係数の変化毎の埋め込みビット数と定義する）を向上させる傾向がある。ＭＢ埋め込みは、埋め込みデータをカバー媒体と相関させようとするものである。これは、カバー媒体を２つの部分に分け、第１の部分が与えられた場合に第２の部分の分布のパラメーターをモデル化し、そのモデルと被埋め込みメッセージを用いて第２の部分を符号化し、２つの部分を組み合わせてステゴ媒体を形成することによって実装される。具体的には、コーシー分布を用いてＪＰＥＧ  ＢＤＣＴモードヒストグラムがモデル化されており、埋め込みはＢＤＣＴモードの低精度ヒストグラムを変化させないままにしようとするものである。
【０００８】
ステゴ画像内の隠し情報を検出するため、多くのステガナリシス方法が提唱されている。高次の統計量を用いる汎用ステガナリシス方法がＦａｒｉｄによって提唱されている。以下の文献を参照されたい:Ｈ．Ｆａｒｉｄ，“Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ｈｉｄｄｅｎ  ｍｅｓｓａｇｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｈｉｇｈｅｒ−ｏｒｄｅｒ  ｓｔａｔｉｓ−ｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｓ，”Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｒｏｃｈｅｓｔｅｒ，ＮＹ，ＵＳＡ，２００２（以下、「Ｆａｒｉｄ」）。直交ミラーフィルターを用いてテスト画像をウェーブレットサブバンドに分解する。高次統計量を、高周波サブバンドのウェーブレット係数から計算して、一群の特徴を形成する。高周波サブバンドのウェーブレット係数の予測誤差から、別の一群の特徴も同様に示される。文献:Ｙ．Ｑ．Ｓｈｉ，Ｇ．Ｘｕａｎ，Ｄ．Ｚｏｕ，Ｊ．Ｇａｏ，Ｃ．Ｙａｎｇ，Ｚ．Ｚｈａｎｇ，Ｐ．Ｃｈａｉ，Ｗ．Ｃｈｅｎ，Ｃ．Ｃｈｅｎ，“Ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｍｏｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ｕｓｉｎｇ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ−ｅｒｒｏｒ  ｉｍａｇｅ，ａｎｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ，”Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  ａｎｄ  Ｅｘｐｏ，Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ，２００５（以下、「Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．」）に記載されている方法では、テスト画像の特性関数の統計モーメント、その予測誤差画像、及びそれらの離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）サブバンドを特徴として用いる。
【０００９】
しかしながら、特にＪＰＥＧステガノグラフィックスキームに対処できるように設計されたステガナリシス方法がＦｒｉｄｒｉｃｈによって提唱されている。以下の文献を参照されたい:Ｊ．Ｆｉｄｒｉｃｈ，“Ｆｅａｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ  ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ＪＰＥＧ  ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｆｕｔｕｒｅ  ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｉｃ  ｓｃｈｅｍｅｓ，”６ｔｈ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｈｉｄｉｎｇ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，Ｔｏｒｏｎｔｏ，ＯＮ，Ｃａｎａｄａ，２００４。当該方法は、Ｏｕｔｇｕｅｓｓ、Ｆ５及びＭＢによって生成された隠しデータを有する画像を検出する場合、比較的小さなサイズの厳選された特徴を１セット用いるという点で、上述のような他のステガナリシス方法よりも性能が優れている。以下の文献を参照されたい:Ｍ．Ｋｈａｒｒａｚｉ，Ｈ．Ｔ．Ｓｅｎｃａｒ，Ｎ．Ｄ．Ｍｅｍｏｎ，“Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇ  ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｉｃ  ａｎｄ  ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，”Ｓｅｃｕｒｉｔｙ，Ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ，ａｎｄ  Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｃｏｎｔｅｎｔｓ  ２００５，Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，ＣＡ，ＵＳＡ，２００５。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
上記で示唆したように、これらとは対照的に、本明細書に記載される一実施形態は、画像２次元配列及びＪＰＥＧ２次元配列から少なくとも部分的に導かれる統計モーメントに少なくとも部分的に基づく方法を提供する。この特定の実施形態において、１次ヒストグラム及び／又は２次ヒストグラムを用いてもよいが、他の実施形態において、例えば用途及び多くの他の考えられる要因に応じて、高次ヒストグラムをさらに、又は代わりに用いてもよい。しかしながらこの実施形態については、２次元特性関数のモーメントもステガナリシスに利用されることとなる。
【００１１】
ここでは、ステガナリシスは、２クラスパターン認識のタスクと考えられる。従って、例えばテスト画像は、ステゴ画像（隠しデータを保有するもの）又は非ステゴ画像（隠しデータを保有しないもの）のいずれかとして分類される。
上記の参考文献、Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．に記載されているように、７８次元の特徴ベクトルがステガナリシスにおいて用いられるが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。しかしながらやはり、Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．に記載されている通り、所与のテスト画像と、その３レベルのハールウェーブレット分解（３−ｌｅｖｅｌ  Ｈａａｒ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）とに少なくとも部分的に基づいて、特徴のまず半分が生成される。特徴の残り半分は、予測誤差画像と、その３レベルのハールウェーブレット分解とに少なくとも部分的に基づいている。テスト画像及び予測誤差画像をＬＬ０サブバンドとして表す場合、２６のサブバンドが得られる。画像のヒストグラムの離散フーリエ変換を、ここでは、特性関数（ＣＦ）と称する。従って、Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．においては、これらのサブバンドのＣＦが計算される。これらのＣＦの最初の３つの絶対モーメント（ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｍｏｍｅｎｔｓ）を用いて、７８次元の特徴ベクトルを形成する。絶対モーメントは、以下のように定義される：
【００１２】
【数１】
2009524280.tif 000003
【００１３】
（式中、Ｈ（ｘｉ）は周波数ｘｉにおけるＣＦ成分であり、Ｎは対象サブバンド中の係数の異なる値レベルの総数である）。予測誤差画像は、本明細書では、オリジナル画像と予測画像との差である。予測は、以下の（２）と図１に示す２×２配列とによって説明される。
【００１４】
【数２】
2009524280.tif 000004
【００１５】
この特定の実施形態は、この従来の手法とはかなり異なるものである。例えば、上記に示唆したように、この実施形態は、画像に関連したＪＰＥＧ２次元配列から少なくとも部分的に導かれた統計モーメントを含んでいる。例えば、８×８ブロックＤＣＴを画像に適用し、ＪＰＥＧ量子化テーブルを用いて量子化することによって生成された２次元配列を検討されたい。これらの量子化されたＪＰＥＧ  ＢＤＣＴ係数は正、又は負、又はゼロのいずれかであるということに留意されたい。従って、この実施形態では、図２の２０５に示すように、絶対値を係数に適用されたい。本明細書のこの実施形態においては、この得られた２次元配列をＪＰＥＧ２次元配列と称す。
【００１６】
Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．から参照した上記の手順を、このＪＰＥＧ２次元配列に適用すると、別の７８個の特徴のセットが得られる。このことは、図２のブロック図２００によっていくぶんか説明され、図示される通り、画像の周波数領域表現（ここではＤＣＴブロック表現）に適用されるよう処理することである。この実施形態において、ＣＦのモーメントは式（１）におけるものとして定義され、式中、Ｎは対象サブバンド中のＪＰＥＧ量子化ＢＤＣＴ係数の異なる絶対値の総数であるが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。しかしながら、この特定の実施形態においては、ＪＰＥＧ２次元配列から予測誤差２次元配列を演算することは、画像に対して予測誤差２次元配列を演算することと正確には同じではない。ＪＰＥＧ２次元配列中のゼロ要素については、式（３）に示すように、ＪＰＥＧ２次元配列中のゼロ要素に対する予測値はゼロとして設定される。従って、この実施形態では、ゼロＤＣＴ係数は、予測誤差２次元配列においてゼロのままである。さらに、図２の２１５によって示されるように、絶対値操作を適用して、予測誤差２次元配列を生成する。
【００１７】
【数３】
2009524280.tif 000005
【００１８】
ＯｕｔＧｕｅｓｓ及びＭＢ等の、最進のステガノグラフィスキームは、識別又は検出されにくいように、ヒストグラムの変化をできるだけ小さいままにしようとするものである。例えば、ＭＢ埋め込みはＢＤＣＴモードの低精度ヒストグラムを比較的変化させないままにしようとするものである。従って、この状況で、高次ヒストグラム及びモーメントが有用な場合がある。
【００１９】
２次ヒストグラムは、特定の距離及び向きによって隔てられた画素の対の同時発生（ｊｏｉｎｔ  ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ）の尺度を与える場合がある。距離をρによって、そして水平軸に対する角度をθによって表す。２次ヒストグラムは、以下のように定義される：
【００２０】
【数４】
2009524280.tif 000006
【００２１】
（式中、Ｎ（ｊ１，ｊ１；ρ，θ）は第１の画素値がｊ１、第２の画素値がｊ２である画素対の数であり、ＮＴ（ρ，θ）は、分離（ρ，θ）を有する、画像中の画素対の総数である）。２次ヒストグラムをＪＰＥＧ２次元配列において用いてもよいが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。２次ヒストグラムは、依存行列（ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ  ｍａｔｒｉｘ）又は同時生起行列（ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）としばしば呼ばれる、２次元配列に対応する。
【００２２】
ＪＰＥＧ２次元配列から少なくとも部分的に導かれるウェーブレットサブバンドについて、以下の３つの分離を有する３つの２次ヒストグラムが生成される：
【００２３】
【数５】
2009524280.tif 000007
【００２４】
（これらを、本明細書では、それぞれ水平方向２次元ヒストグラム、垂直方向２次元ヒストグラム及び対角線方向２次元ヒストグラムと称す）。例えば、図１を参照すると、対（ｘ，ａ）、（ｘ，ｂ）、（ｘ，ｃ）は、それぞれ（１，０）、（１，−π／２）、（１，−π／４）で隔てられている。２次ヒストグラムに２次元ＤＦＴを適用して、２次元ＣＦを得た後、２次元ＣＦの２つの限界モーメント（ｍａｒｇｉｎａｌ  ｍｏｍｅｎｔｓ）が以下のように計算されてもよい：
【００２５】
【数６】
2009524280.tif 000008
【００２６】
【数７】
2009524280.tif 000009
【００２７】
（式中、Ｈ（ｕｉ，ｖｊ）は周波数（ｕｉ，ｖｊ）における２次元ＣＦ成分であり、Ｎは対象サブバンド中の係数の異なる絶対値の総数である）。ある方向に対し、式（６）及び（７）に従って、２つの限界モーメントを生成することができ、故に、この実施形態においては、７８×３＝２３４の特徴成分がさらに得られる。故に、この実施形態については、図２に示すように、３９０次元の特徴ベクトルが得られるが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。
【００２８】
様々な状況でデータ（本明細書においては特徴と称す）を解析するために、種々の技術を用いることが出来る。ここでは、「分散分析処理」という用語を、以下のような処理又は技術を指す際に用いる: 上記処理又は技術を適用した結果、統計的変動に起因する差分が非統計的変動に起因する差分と十分に区別されて、このような処理又は技術の適用に少なくとも部分的に基づいてデータの相関付け、セグメント化、分類、解析、又は別な特徴付けがなされる処理又は技術。例として、人工知能技術及び処理（パターン認識等）、ニュートラルネットワーク、遺伝的処理、経験則、及びサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等が挙げられるが、これらは特許請求の範囲に記載の主題の範囲を限定するものではない。
【００２９】
特許請求の範囲に記載の主題は範囲をＳＶＭ又はＳＶＭ処理に限定されないものの、２クラス分類に対し便利な手法であってもよい。例えば、以下の文献を参照されたい:Ｃ．Ｃｏｒｔｅｓ  ａｎｄ  Ｖ．Ｖａｐｎｉｋ，“Ｓｕｐｐｏｒｔ−ｖｅｃｔｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ，”ｉｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２０，２７３−２９７，Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９９５。例えば、ＳＶＭを用いて、線形及び非線形の場合又は状況を処理することができる。線形分離可能な場合においては、例えば、ＳＶＭ分類子を適用して、ポジティブパターンをネガティブパターンから分離する超平面が求められる。非線形分離可能な場合において、「学習機械（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）」は、入力特徴ベクトルを、線形超平面が潜在的に配置される高次元空間に写像する。当該実施形態において、非線形特徴空間から線形高次元空間への変換を、カーネル関数を用いて実施してもよい。カーネルの例として、線形、多項式、動径基底関数、及びシグモイドが挙げられる。当該実施形態においては、例えば、線形ＳＶＭ処理については線形カーネルを用いてもよい。同様に、非線形ＳＶＭ処理については他のカーネルを用いてもよい。
【００３０】
従って、Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．は、ニューラルネットワークを用いたが、当該実施形態ではサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を分類子として用いる。この特定の実施形態では、後述するように、多項式カーネルを用いるが、やはり、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。
【００３１】
例えば画像等のマーク付きコンテンツを識別又は分類するための具体的なシステムを明示したので、性能の構築及び評価が望まれるところだが、やはり、これは説明のための具体的な一実施形態に過ぎず、特許請求の範囲に記載の主題はその範囲をこの特定の実施形態又は手法に限定されないことを注記する。
【００３２】
品質係数が７０〜９０のＪＰＥＧ画像７，５６０個を含む画像データベースを用いた。そのうち３分の１の画像は、異なるデジタルカメラで異なる時間及び場所で撮影した実質的にランダムな写真のセットであった。残りの３分の２は、インターネットからダウンロードした。各画像を７６８×５１２又は５１２×７６８のいずれかのサイズにトリミングした（中央部分を残した）。
【００３３】
上記性能評価はＯｕｔＧｕｅｓｓ、Ｆ５及びＭＢ１のステガノグラフィの検出に主眼を置いたものである。これら３つの手法に対するコードは公的に入手可能である。以下の文献を参照されたい:ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｕｔｇｕｅｓｓ．ｏｒｇ／；ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗｒｎ．ｉｎｆ．ｔｕ−ｄｒｅｓｄｅｎ．ｄｅ／〜ｗｅｓｔｆｅｌｄ／ｆ５．ｈｔｍｌ；ｈｔｔｐ：／／ｒｅｄｗｏｏｄ．ｕｃｄａｖｉｓ．ｅｄｕ／ｐｈｉｌ／ｐａｐｅｒｓ／ｉｗｄｗ０３．ｈｔｍ。ＪＰＥＧ画像中にはかなり多くのゼロＢＤＣＴ係数があり、ゼロ係数の数量はさまざまであるので、データ埋め込み容量は画像ごとに異なる。一般的には、隠しデータの長さと非ゼロＢＤＣＴ  ＡＣ係数の数との比を、ＪＰＥＧ画像に対するデータ埋め込み容量の尺度として用いる。ＯｕｔＧｕｅｓｓに対しては、０．０５、０．１及び０．２ｂｐｃ（非ゼロＢＤＣＴ  ＡＣ係数当たりのビット数）が埋め込まれた。結果、それぞれ７４９８、７４５２及び７２１５個のステゴ画像が得られた。Ｆ５及びＭＢ１に対しては、０．０５、０．１、０．２、及び０．４ｂｐｃが埋め込まれ、７５６０個のステゴ画像が得られる。この評価ではＭＢ１埋め込みのステップサイズは２と等しいことに留意されたい。
【００３４】
半数の画像（及び関連するステゴ画像）をランダムに選択してＳＶＭ分類子をトレーニングし、残りの対を用いて上記トレーニングした分類子を評価した。Ｆａｒｉｄ、Ｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．、Ｆｒｉｄｒｉｃｈの手法といった上述の手法、さらに上述の実施形態を、ＯｕｔＧｅｓｓ、Ｆ５及びＭＢスキームの検出評価に適用した。表２に示す結果は２０回のランダム試験の算術平均である。
【００３５】
【表１】
2009524280.tif 000010
【００３６】
表１において、単位は％であり；ＯＧはＯｕｔＧｕｅｓｓを表し、ＴＮは真陰性率（ｔｒｕｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｒａｔｅ）を表し、ＴＰは真陽性率（ｔｒｕｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒａｔｅ）を表し、ＡＲは精度（ａｃｃｕｒａｃｙ）を表すことに留意されたい。
【００３７】
以上、特定の実施形態を記載したが、言うまでもなく、特許請求の範囲に記載の主題は特定の実施形態又は実装に範囲を限定されないことを理解されたい。例えば、一実施形態においてはハードウェアにおけるものであって、例えばデバイス又はデバイスを組み合わせたものにおいて作動するように実装されていてもよく、別の実施形態においてはソフトウェアにおけるものであってもよい。同様に、ある実施形態では、ファームウェアにおいて、又は、例えばハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを任意に組み合わせたものとして実装されていてもよい。同様に、一実施形態において、記憶媒体（複数可）等の１つ以上の物品が含まれてもよいが、特許請求の範囲に記載の主題はこの点において範囲を限定されない。例えば１つ以上のＣＤ−ＲＯＭ及び／又はディスクといったこれらの記憶媒体は、そこに命令を記憶していてもよく、例えばコンピュータシステム、コンピューティングプラットフォーム又はその他のシステム等のシステムによって上記命令が実行された場合に、結果として、特許請求の範囲に記載の主題に係る方法の一実施形態、例えば上述の実施形態の１つ等が実行されてもよい。考えられる一実施例として、コンピューティングプラットフォームは、１つ以上の処理装置又はプロセッサ、１つ以上の入力／出力デバイス（ディスプレイ、キーボード及び／又はマウス等）、及び／又は、１つ以上のメモリ（スタティックランダムアクセスメモリ、ダイナミックランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、及び／又はハードドライブ等）を含んでもよい。例えば、ディスプレイを用いて、１つ以上のクエリー（相関を持ったもの等）、及び／又は１つ以上の木表現を表示してもよいが、ここにおいても、特許請求の範囲に記載の主題は範囲を当実施例に限定されない。
【００３８】
以上の記載において、特許請求の範囲に記載の主題の種々の態様を説明した。特許請求の範囲に記載の主題が十分に理解されるように、説明上、特定の数値、システム及び／又は構成を示した。しかしながら、上記の具体的な詳細通りでなくとも特許請求の範囲に記載の主題を実行できることは、本開示の恩恵を受ける当業者に明らかであろう。また、特許請求の範囲に記載の主題が不明確にならないように、公知の特徴を省略及び／又は簡略化している場合もある。本明細書では、特定の特徴が図示及び／又は記載されているが、当業者には多くの変形例、置換例、変更例、及び／又は均等物が想到されるであろう。従って、添付の特許請求の範囲は、そのような変形及び／又は変更の全てを、特許請求の範囲に記載の主題の趣旨に入るものとして包含するものであると理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】画素の２×２配列の一実施形態を示す概略図である。
【図２】特徴生成の一実施形態を示すブロック図である。
【図１】
2009524280.tif 000011
【図２】
2009524280.tif 000012