(57)【要約】【課題】周波数領域係数差分に少なくとも部分的に基づ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、一実施形態に従って、周波数領域係数差分に少なくとも部分的に基づいてマーク付き画像を識別する方法を開示する。【選択図】図５
2009527930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像分類処理をトレーニングする方法であって、
画像の周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの係数差分配列を形成し；
前記少なくとも1つの係数差分配列を閾値処理し；且つ
その閾値処理された少なくとも１つの係数差分配列を用いて分散分析処理をトレーニングする
方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの差分配列は、垂直、水平、又は対角線方向のうち少なくとも１つの方向における差分配列である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分散分析処理はＳＶＭ処理を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの係数差分配列は少なくとも３つの係数差分配列を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも３つの係数差分配列は、水平方向係数差分配列、垂直方向係数差分配列、及び対角線方向係数差分配列を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記閾値処理は非一様閾値処理を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
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１に記載の方法。
【請求項８】
画像の分類方法であって、
トレーニングした分散分析処理を前記画像に適用し、且つ
前記トレーニングした分散分析処理の適用により得た値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９】
前記トレーニングした分散分析処理はトレーニングしたＳＶＭ処理を含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングしたＳＶＭ処理は係数差分配列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】
前記トレーニングしたＳＶＭ処理は閾値処理された係数差分配列に少なくとも部分的に基づく、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
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、
画像の周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの係数差分配列を形成し；
前記少なくとも1つの係数差分配列を閾値処理し；且つ
その閾値処理された少なくとも１つの係数差分配列を用いて分散分析処理をトレーニングする、
前記画像の分類処理をトレーニングする方法が
実施される
物品。
【請求項１３】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記少なくとも１つの差分配列が垂直、水平又は対角線方向のうち少なくとも１つの方向における差分配列になる、
請求項１２に記載の物品。
【請求項１４】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記分散分析処理がＳＶＭ処理を含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記命令が実行された場合に、さらに結果として、
前記少なくとも１つの係数差分配列が少なくとも３つの係数差分配列を含む、
請求項１２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、
前記少なくとも３つの係数差分配列が水平方向係数差分配列、垂直方向係数差分配列、及び対角線方向係数差分配列を含む、
請求項１５に記載の方法。
【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、
前記閾値処理が非一様閾値処理を含む、
請求項１１に記載の物品。
【請求項１８】
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、
トレーニングした分散分析処理を画像に適用し；且つ
前記トレーニングした分散分析処理の適用により得た値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が
実施される
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、
前記トレーニングした分散分析処理がトレーニングしたＳＶＭ処理を含む、
請求項１８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、
前記トレーニングしたＳＶＭ処理が係数分散配列に少なくとも部分的に基づく、
請求項２４に記載の物品。
【請求項２１】
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処理が閾値処理された係数分散配列に少なくとも部分的に基づく、
請求項２０に記載の物品。
【請求項２２】
画像の周波数領域表現に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの係数差分配列を形成する手段と、
前記少なくとも１つの係数差分配列を閾値処理する手段と、
その閾値処理された少なくとも１つの係数差分配列を用いて分散分析処理をトレーニングする手段と
を含む装置。
【請求項２３】
前記分散分析処理をトレーニングする手段は、ＳＶＭ処理をトレーニングする手段を含む、
請求項２６に記載の装置。
【請求項２４】
前記閾値処理する手段は、非一様閾値処理する手段を含む、
請求項２２に記載の装置。
【請求項２５】
トレーニングした分散分析処理を画像に適用する手段と、
前記トレーニングした分散分析処理の適用により得た値に少なくとも部分的に基づいて前記画像を分類する手段と
を含む装置。
【請求項２６】
前記トレーニングした分散分析処理を適用する手段は、トレーニングしたＳＶＭ処理を適用する手段を含む、
請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記トレーニングしたＳＶＭ処理を適用する手段は、閾値処理された係数差分配列に少なくとも部分的に基づく、
請求項２６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唱されている。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。
【００１０】
近年、スペクトル拡散法によって隠蔽されたデータを検出するスキームが開発された。そのスキームでは、画素間の依存性を用いており、マルコフ連鎖モデルを採用している。以下の文献を参照されたい:Ｋ．Ｓｕｌｌｉｖａｎ，Ｕ．Ｍａｄｈｏｗ，Ｓ．Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋａｒａｎ，ａｎｄ Ｂ．Ｓ．Ｍａｎｊｕｎａｔｈ，“Ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｓｐｒｅａｄ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｄａｔａ  Ｈｉｄｉｎｇ  Ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇ  Ｃｏｖｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ，”ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，ＣＡ，ＵＳＡ，２００５。当該手法においては、所与のテスト画像の経験的遷移行列が形成される。この行列は、ビット深度８のグレースケール画像の一画像に対して２５６×２５６の次元数を有する。即ち、この行列は６５，５３６個の要素を有する。要素数が多いので、全ての要素を特徴として用いるは難しい。著者は、特徴として、行列の主対角線に沿った最大の確率のうち幾つかをその隣接要素と一緒に選択し、さらに、主対角線に沿ったその他の確率をランダムに選択することとした。当然ながら、この特徴選択処理によって幾分の情報損失は免れない。さらに、上記方法は水平方向に沿ったマルコフ連鎖を用いており、従って、この手法は必ずしもデジタル画像の２次元性を反映するものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
データが隠蔽されているＪＰＥＧ画像と隠しデータを含まないＪＰＥＧ画像との識別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係る一実施形態ではＪＰＥＧ２次元配列を用いている。この特定の実施形態においては、ＪＰＥＧ量子化ブロックＤＣＴ係数に少なくとも部分的に基づいてＪＰＥＧ２次元配列が形成される。同様に、当該特定の実施形態においては水平、垂直及び対角線方向に沿って差分ＪＰＥＧ２次元配列（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ＪＰＥＧ  ２−Ｄ  ａｒｒａｙs）を形成してもよく、マルコフ過程を適用してこれらの差分ＪＰＥＧ２次元配列をモデル化することにより、２次統計量をステガナリシスに利用してもよい。差分ＪＰＥＧ２次元配列の利用に加え、閾値処理技術を適用して、遷移確率行列の次元数を下げ、該スキームの計算量をより処理し易くしてもよい。
【００１２】
この特定の実施形態においては、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。即ち、所与の画像は、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。
上述したように、ＯｕｔＧｕｅｓｓやＭＢといった最新のステガノグラフィ方法では、データ隠蔽によるＢＤＣＴ係数の変化を比較的小さいままにして検出をより困難にするということに、多大な努力がなされてきた。これらの方法は、特に、ＪＰＥＧ係数のヒストグラムの変化を比較的小さいままにしようとするものである。従って、このような状況では、当該実施形態に用いられるように、高次統計量がステガナリシスにおける特徴として望ましい。なお、具体的に、当該実施形態においては２次統計量を用いているが、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。
【００１３】
当該実施形態においては、ＪＰＥＧ２次元配列が形成される。同様に、各種方向に沿った差分ＪＰＥＧ２次元配列が形成される。マルコフランダム過程を用いて差分ＪＰＥＧ２次元配列をモデル化するために、遷移確率行列を構成してマルコフ過程を特徴付けてもよく、この遷移確率行列から特徴が導出される。本明細書中では、いわゆるワンステップ遷移確率行列を、低減された計算量に対して用いるが、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。例えば、他の実施形態においては、より複雑な遷移確率行列が用いられてもよい。詳細は後述するが、計算量をさらに低減するため、閾値処理技術を適用することもできる。
【００１４】
当該実施形態においては、画像のＤＣＴブロック表現から特徴が生成されるが、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。例えば、別の実施形態においては、画像の別の周波数領域表現が用いられてもよい。しかしながら、やはり、この特定の実施形態においては、ＪＰＥＧ  ＢＤＣＴ係数の特性を検討するのが望ましい。
【００１５】
所与の画像については、ＪＰＥＧ量子化テーブルを用いて量子化されているもののジグザグスキャン、ランレングス符号化、及びハフマン符号化が行われていない８×８ブロックＤＣＴ係数を含む２次元配列を検討されたい。即ち、この２次元配列は所与の画像と同じサイズであり、所定の８×８ブロックを有しており、この所定の８×８ブロックは対応するＪＰＥＧ量子化８×８ブロックＤＣＴ係数で満たされている。次に、図１に示された２次元配列を得るために、絶対値をＤＣＴ係数に適用されたい。当該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。詳細は後述するが、この特定の実施形態における特徴はＪＰＥＧ２次元配列から形成される。
【００１６】
絶対値操作を適用しなければ、ＪＰＥＧ  ＢＤＣＴ量子化係数は正、又は負、又はゼロのいずれかである。通常、ＢＤＣＴ係数はガウス分布に従わないが、これらの係数は必ずしも互いに対し統計的に独立ではない。ゼロでないＢＤＣＴ係数の大きさは、例えば、ジグザグスキャン順序に沿って相関していてもよい。従って、水平、垂直、及び対角線方向に沿ってＢＤＣＴ係数の絶対値間に相関が存在してもよい。このことは、以下に示す図３を確認することで証明される。即ち、すぐ近くに（図３では水平方向に）隣接している２つのＢＤＣＴ係数の絶対値の差分はゼロ周辺に著しく集中し、ラプラス様分布を呈する。同様のことが垂直及び対角線方向においても認められる。即ち、後述するように、この特定の実施形態は上記係数のこの態様を利用している。しかしながら、言うまでもなく、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。
【００１７】
データ埋め込みによってもたらされる乱れは、オリジナル画像よりも予測誤差画像において、より明らかに現れる。故に、ＪＰＥＧ２次元配列において、ある要素とその隣接要素の１つとの差分に注意することが望ましい。従って、この特定の実施形態においては以下の４つの差分ＪＰＥＧ２次元配列を用いるが、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。
【００１８】
所与の画像から生成されるＪＰＥＧ２次元配列を
【００１９】
【数１】
2009527930.tif 000003
【００２０】
で表すが、ここで、ＳｕはＪＰＥＧ２次元配列の水平方向におけるサイズであり、Ｓｖは垂直方向におけるサイズである。次いで、図２に示すように、差分配列を以下のように生成することができる:
Ｆｈ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）−Ｆ（ｕ＋１，ｖ）,  （１）
Ｆｖ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）−Ｆ（ｕ，ｖ＋１）,  （２）
Ｆｄ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）−Ｆ（ｕ＋１，ｖ＋１）,  （３）
Ｆｍｄ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ＋１，ｖ）−Ｆ（ｕ，ｖ＋１）,  （４）
（式中、
【００２１】
【数２】
2009527930.tif 000004
【００２２】
であり、
Ｆｈ（ｕ，ｖ），Ｆｖ（ｕ，ｖ），Ｆｄ（ｕ，ｖ），Ｆｍｄ（ｕ，ｖ）は、それぞれ水平、垂直、主対角線、及び副対角線の方向における差分配列である）。
【００２３】
上記に示唆したように、上記差分配列の要素の分布はラプラス様であってもよい。大半の差分値はゼロに近い。評価のため、品質係数が７０〜９０のＪＰＥＧ画像７５６０個を含む画像セットを集積した。このＪＰＥＧ画像セットから生成された水平方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列のヒストグラムの算術平均と、この画像セットからランダムに選択された一画像から生成された水平方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列のヒストグラムとを、それぞれ図３（ａ）及び（ｂ）に示す。図から分かる通り、水平方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列の大半の要素が、Ｔを十分に大きくとれば、［−Ｔ，Ｔ］の区間内となる。Ｔ＝｛１，２，３，４，５，６，７｝の場合に［−Ｔ，Ｔ］の範囲内となる画像セットから生成された水平方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列の要素のパーセンテージの平均値と分散値を表１に示す。図３も表１も、水平方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列の要素の分布がラプラス様であるという見解を裏付ける傾向を有する。垂直及び対角線方向等の他の方向に沿った差分ＪＰＥＧ２次元配列についても同様なことが確認される。
【００２４】
【表１】
2009527930.tif 000005
【００２５】
上述したように、ＯｕｔＧｕｅｓｓ及びＭＢ等の最新のステガノグラフィ方法では、データ埋め込みによるＪＰＥＧ  ＢＤＣＴ係数のヒストグラムの変化を比較的小さいままにするように努力がなされてきた。従って、ＪＰＥＧステガノグラフィのステガナリシスにおいては高次統計量が有用な場合がある。当該実施形態においては、計算量を著しく高めないように２次統計量を用いているが、実施形態と用途によっては、２次を超える高次の統計量の使用が望ましい場合もある。
【００２６】
当該実施形態においては、マルコフランダム過程を用いて差分ＪＰＥＧ２次元配列を特徴付けている。具体的に、遷移確率行列を用いてマルコフ過程を特徴付けてもよい。いわゆるワンステップ遷移確率行列とｎステップ遷移確率行列とがあり、大まかに言えば、前者は、差分ＪＰＥＧ２次元配列においてすぐ近くに隣接する２つの要素間の遷移確率に関し、後者は、（ｎ−１）個の要素分離れた２つの要素間の遷移確率に関する。ステガナリシス性能と処理可能な計算量のバランスから、当該実施形態においては図４に示すようなワンステップ遷移確率行列を用いるが、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。
【００２７】
計算量をさらに低減するため、閾値処理技術を用いてもよいが、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。当該実施形態においては、閾値、即ち本明細書中におけるＴが用いられる。従って、値が｛−Ｔ，−Ｔ＋１，．．．，−１，０，１，．．．，Ｔ−１，Ｔ｝の範囲内となる、差分ＪＰＥＧ２次元配列の要素が検討される。要素の値がＴより大きいか−Ｔより小さい場合、それに対応して上記要素はＴ又は−Ｔで表される。この手順によって、次元数（２Ｔ＋１）×（２Ｔ＋１）の遷移確率行列が得られる。言うまでもなく、ここでも、特許請求の範囲に記載の主題は、閾値処理を用いることに、又は上記特定の閾値処理の詳細に範囲を限定されない。例えば、他の実施形態においては、閾値レベルは異なる。しかしながら、当該実施形態においては、水平、垂直、主対角線、及び副対角線方向の差分ＪＰＥＧ２次元配列に関連する４つの行列の要素が以下のように与えられる：
【００２８】
【数３】
2009527930.tif 000006
【００２９】
【数４】
2009527930.tif 000007
【００３０】
【数５】
2009527930.tif 000008
【００３１】
【数６】
2009527930.tif 000009
【００３２】
（式中、
【００３３】
【数７】
2009527930.tif 000010
【００３４】
及び
【００３５】
【数８】
2009527930.tif 000011
【００３６】
である）。
【００３７】
要するに、当該実施形態においては、１つの遷移確率行列に対して（２Ｔ＋１）×（２Ｔ＋１）個の要素が得られる。故に、４×（２Ｔ＋１）×（２Ｔ＋１）個の要素が生成される。同様に、これらをステガナリシスにおける特徴として用いてもよい。換言すれば、この特定の実施形態では、ステガナリシスにおいて４×（２Ｔ＋１）×（２Ｔ＋１）個の特徴ベクトルが生成される。
【００３８】
図３及び表１に示したデータから分かる通り、この実施例においてＴは４に設定されているが、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。故に、当該実施形態においては、要素の絶対値が４より大きい場合、その要素は、符号はそのままで絶対値４に置き換えられる。得られる遷移確率行列は差分ＪＰＥＧ２次元配列に対して９×９の行列である。即ち、遷移確率行列当たり９×９＝８１の要素となり、つまり、この特定の実施形態において８１×４＝３２４の要素となる。この特定の実施形態における特徴構成を図５に示すブロック図によって説明する。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
故に、例えば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。ＳＶＭは超平面分類子という考え方に少なくとも部分的に基づいており、ラグランジュ乗数を用いて、ポジティブパターンをネガティブパターンから区別する分離超平面を求めるものである。特徴ベクトルが１次元（１−Ｄ）である場合、分離超平面は、数軸上の一点として与えられる。ＳＶＭは、線形分離可能な場合及び非線形分離可能な場合のどちらにも対処できる。ここで、トレーニングデータ対を｛ｙｉ，ωｉ｝，ｉ＝１，．．．，l（式中、
【００４２】
【数９】
2009527930.tif 000012
【００４３】
は特徴ベクトルであり、Ｎは特徴ベクトルの次元数であり、ポジティブ／ネガティブパターンクラスに対しωｉ＝±１である）で表す。ここにおいては、隠しデータを含む画像（ステゴ画像）をポジティブパターンとみなし、隠しデータを含まない画像をネガティブパターンとみなしているが、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。線形サポートベクトル手法では、１つの超平面Ｈ：ｗＴｙ＋ｂ＝０と、２つの超平面Ｈ１：ｗＴｙ＋ｂ＝−１及びＨ２：ｗＴｙ＋ｂ＝１とを求める。上記２つの超平面Ｈ１及びＨ２は、Ｈに平行で且つＨまでの距離が実質的に等しいが、Ｈ１とＨ２との間にデータ点がないためＨ１とＨ２との間の距離をうまく広げることができないものである。式中、ｗ及びｂはパラメーターである。ＳＶＭをトレーニングしてしまえば、データから選択されたｚがｗ及びｂを用いて分類される。
【００４４】
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。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。当該実施形態においては多項式カーネルを用いた。
【００４５】
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。
【００４６】
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）。同様に、評価のために、データ埋め込み前に、輝度係数は変えずに、画像のクロミナンス成分をゼロに設定する。
【００４７】
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。
【００４８】
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スキームの評価検出に適用した。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。また、上述したように、多項式カーネルを用いた。ここでの単位は％であり;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。
【００４９】
【表２】
2009527930.tif 000013
【００５０】
同様に、各種方向に沿った特徴の評価の寄与度を調べるため、次元数を下げた特徴を実装した。従って、一回に１方向の特徴を実装した。表４に示す結果は、多項式カーネルを用いた２０回のランダム試験の算術平均である。
【００５１】
【表３】
2009527930.tif 000014
【００５２】
表を比較すると、方向を組合せることで検出率が向上することが分かる。
【００５３】
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。
【００５４】
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】
【００５５】
【図１】周波数領域係数２次元配列の一部の一実施形態を示す概略図である。
【図２Ａ】周波数領域係数配列差分を生成する技術の一実施形態を示す概略図である。
【図２Ｂ】周波数領域係数配列差分を生成する技術の一実施形態を示す概略図である。
【図２Ｃ】周波数領域係数配列差分を生成する技術の一実施形態を示す概略図である。
【図２Ｄ】周波数領域係数配列差分を生成する技術の一実施形態を示す概略図である。
【図３Ａ】一組の画像セットにおける係数配列差分の分布を示すグラフである。
【図３Ｂ】一組の画像セットにおける係数配列差分の分布を示すグラフである。
【図４】マルコフ過程を特徴付けるためのワンステップ遷移確率行列を形成する一実施形態を示す概略図である。
【図５】特徴を生成する一実施形態を示すブロック図である。
【図１】
2009527930.tif 000015
【図２Ａ】
2009527930.tif 000016
【図２Ｂ】
2009527930.tif 000017
【図２Ｃ】
2009527930.tif 000018
【図２Ｄ】
2009527930.tif 000019
【図３Ａ】
2009527930.tif 000020
【図３Ｂ】
2009527930.tif 000021
【図４】
2009527930.tif 000022
【図５】
2009527930.tif 000023