(57)【要約】【課題】  複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択する。【解決手段】  電子透かし評価対象選択装置１００は、複数のコンテンツからユーザやシステムの要求する条件、例えば画質や、検出率などを満たすものを自動的に選択する。評価部１１０は、画素の分散値、透かし埋め込み時のＰＳＮＲ（Peak Signal-to-Noise Ratio）、透かし埋め込み時のＷＮＲ（Watermark-to-Noise Power Ratio）、または透かしビットと透かし検出値との相関係数などの指標を用いて、外部から入力される動画像を構成する各静止画像を評価する。選択部１２０は、評価部１１０による評価結果に基づき、ユーザまたはシステムが設定した基準を満たした静止画像を上記動画像から選択する。【選択図】  図１
2006079348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子透かし埋め込み対象を電子的に入力するステップと、
所定の基準を読み込むステップと、
読み込んだ基準を参照して、電子透かしを埋め込むべき候補を選択するステップと、
を含むことを特徴とする電子透かし埋め込み対象選択方法。
【請求項２】
複数の電子透かし埋め込み対象を所定の基準を参照して評価する評価部と、
前記評価部による評価結果を参照して、電子透かしを埋め込むべき候補を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする電子透かし埋め込み対象選択装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記所定の基準として、前記電子透かしの埋め込み後の品質劣化度、および前記電子透かしの検出率を参照して、評価することを特徴とする請求項２に記載の電子透かし埋め込み対象選択装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記品質劣化度および前記検出率のいずれか一方の値を所定の値で固定し、他方の値が所定の条件を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の電子透かし埋め込み対象選択装置。
【請求項５】
前記所定の値および前記所定の条件の少なくとも一方を外部から入力する入力部をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の電子透かし埋め込み対象選択装置。
【請求項６】
複数の電子透かし埋め込み対象を所定の基準を参照して評価する評価処理と、
前記評価処理による評価結果を参照して、電子透かしを埋め込むべき候補を選択する選択処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
電子透かしが、選択された埋め込むべき候補とリンクしていることを特徴とするデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、電子透かし技術に関し、特に複数の対象から電子透かしを埋め込む対象を選択する電子透かし埋め込み対象選択方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声、画像、動画像などのコンテンツに電子透かしを埋め込む技術が実用化されている。電子透かしは、人間の目や耳に、ほとんど認識できない形で各種のコンテンツに埋め込むことができ、主にＤＲＭ（Digital Rights Management）などに利用されている。
【０００３】
また、電子透かしは、著作権管理のみならず他の用途にも利用されるようになってきている。例えば、カメラ付き携帯電話機の普及と高機能化に伴い、電子透かし入り印刷物を撮影し、当該電子透かしと関連付けられたインターネット上のコンテンツを取得するサービスが実用化されつつある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特表２００２−５４４６３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一連のコンテンツに電子透かしを埋め込む場合、すべてのコンテンツに埋め込むのではなく、一部のコンテンツに埋め込む場合がある。例えば、上記サービスでは、映画などの動画コンテンツを販売するために、ダイレクトメールなどで印刷物のカタログをユーザに送る。そのカタログには、動画コンテンツから切り出した静止画が、各タイトルについて１枚または数枚、掲載される。それらの静止画には、タイトルの識別情報などを示す電子透かしが埋め込まれている。
【０００５】
このように、複数のコンテンツから電子透かしを埋め込むべきコンテンツを選択する場合、上記印刷物などの作成者が任意に選択することが一般的であった。この場合、選択したコンテンツの周波数分布などの影響により、埋め込まれた電子透かしの検出率が低いものが選択されてしまう場合があった。また、コンテンツの画質や音質の劣化度が大きいものが選択されてしまう場合もあった。
【０００６】
本発明はこうした事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択することができる電子透かし埋め込み対象選択方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の電子透かし埋め込み対象選択方法は、複数の電子透かし埋め込み対象を電子的に入力するステップと、所定の基準を読み込むステップと、読み込んだ基準を参照して、電子透かしを埋め込むべき候補を選択するステップと、を含む。「所定の基準」は、例えば、電子透かしの検出率、電子透かし埋め込み後の品質劣化度、電子透かし埋め込み可能データ量のいずれか、またはそれらの二つ以上の組み合わせであってもよい。
【０００８】
この態様によると、所定の基準を参照することにより、複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択することができる。
【０００９】
本発明の別の態様は、電子透かし埋め込み対象選択装置である。この装置は、複数の電子透かし埋め込み対象を所定の基準を参照して評価する評価部と、評価部による評価結果を参照して、電子透かしを埋め込むべき候補を選択する選択部と、を備える。「所定の基準」は、電子透かしの検出率、電子透かし埋め込み後の品質劣化度、電子透かし埋め込み可能データ量のいずれかであってもよい。
【００１０】
この態様によると、所定の基準を参照することにより、複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択することができる。
【００１１】
評価部は、所定の基準として、電子透かしの埋め込み後の品質劣化度、および電子透かしの検出率を参照して、評価してもよい。この態様によれば、品質劣化度および検出率に関する基準を満たす電子透かし埋め込み対象を容易に選択することができる。
【００１２】
評価部は、品質劣化度および検出率のいずれか一方の値を所定の値で固定し、他方の値が所定の条件を満たすか否かを判定してもよい。この態様によれば、複数の基準間のバランスを図りながらも、所望の基準を重視して、電子透かし埋め込み対象を選択することができる。
【００１３】
所定の値および所定の条件の少なくとも一方を外部から入力する入力部をさらに備えてもよい。この態様によれば、ユーザやシステムの要求を反映した電子透かし埋め込み対象を容易に選択することができる。
【００１４】
本発明のさらに別の態様は、データ構造である。このデータ構造は、電子透かしが、選択された埋め込むべき候補とリンクしている。この態様によれば、電子透かしが、動画などの埋め込むべき候補とリンクしていることにより、例えば、紙媒体などの電子透かし入りコンテンツを容易に生成することができる。
【００１５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
実施形態１
図１は、実施形態１に係る電子透かし埋め込み対象選択装置１００（以下、選択装置１００と表記する。）の構成図である。選択装置１００の構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリのロードされた符号化機能のあるプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１８】
選択装置１００は、評価部１１０、選択部１２０、および入力部１３０を備え、複数のコンテンツからユーザやシステムの要求する条件、例えば画質や、検出率などを満たすものを自動的に選択する。図１では、複数の静止画像の集合である動画像から、当該動画像のダイジェストを含むパンフレットなどを生成するために、１枚または数枚の静止画像を選択する例を示す。
【００１９】
評価部１１０は、画素の分散値、透かし埋め込み時のＰＳＮＲ（Peak Signal-to-Noise Ratio）、透かし埋め込み時のＷＮＲ（Watermark-to-Noise Power Ratio）、または透かしビットと透かし検出値との相関係数などの指標を用いて、外部から入力される動画像を構成する各静止画像を評価する。これらの指標のパラメータは、同一の視覚劣化のもとで、埋め込み強度と関連付けられる。埋め込み強度が高ければ、印刷、印刷物からの画像取り込み後も電子透かしが残る可能性が高くなり、電子透かしの検出率が向上する。反対に、埋め込み強度が低ければ、検出率が低下する。上記各指標の詳細は後述する。
【００２０】
選択部１２０は、評価部１１０による評価結果に基づき、ユーザまたはシステムが設定した基準を満たした静止画像を上記動画像から選択する。例えば、上記指標のパラメータがある閾値を超えるものを候補静止画像として自動的に選択する。
【００２１】
入力部１３０は、評価部１１０および選択部１２０が各静止画像を評価し、選択する際の各種パラメータ、各種選択基準、それらで使用する閾値などを評価部１１０および／または選択部１２０に入力する。これらのパラメータなどを、ユーザが任意に設定または所定の候補から選択してもよいし、システムが用途などに応じて自動的に設定してもよい。例えば、検出ミスを極力、低減しなければならないシステムでは、閾値を厳しく設定することもできる。
【００２２】
図２は、実施形態１に係る選択装置１００の全体動作を示すフローチャートである。まず、ユーザまたはシステムは、選択装置１００に選択対象となる複数のコンテンツを入力する（Ｓ１０）。例えば、動画像、または動画像を一定間隔で取り込んだ静止画像の集合などを入力する。ここで、図中のＮはコンテンツ数を表す。また、入力部１３０から画質、即ち視覚劣化度などのパラメータを入力する（Ｓ１２）。視覚劣化度は、ヒューマンビジュアルモデルによる。ヒューマンビジュアルモデルでは、同じ強度で電子透かしを埋め込んでも、テクスチャパターンなどの複雑な画像、即ち高周波成分が多く含まれる画像のほうが人間の視覚にとって認識しずらいという特性がある。ここで、入力されるパラメータは、上記で入力された複数のコンテンツの共通パラメータとなる。この例では、視覚劣化度が一定に設定されることを前提に以下の処理を行う。
【００２３】
次に、ユーザまたはシステムは、入力部１３０から選択基準を入力する（Ｓ１４）。この例では、選択基準として、上述した画素の分散値、透かし埋め込み時のＰＳＮＲ、透かし埋め込み時のＷＮＲ、または透かしビットと透かし検出値との相関係数などを用いることができる。これらの選択基準からいずれかを選択する。または、複数選択し、併用してもよい。その場合、いずれの選択基準によっても選択されたコンテンツを最終的に選択することができる。
【００２４】
次に、ユーザまたはシステムは、入力部１３０から上記入力した選択基準で使用する閾値を入力する（Ｓ１６）。この閾値の設定や上記画質などのパラメータの設定により、選択候補の数をある程度、調整することができる。
【００２５】
評価部１１０は、上記入力されたパラメータおよび選択基準を使用して、上記入力された複数のコンテンツを評価し、選択部１２０は、各コンテンツの評価部１１０による評価値と、上記入力された閾値とを比較して、候補リストを作成する（Ｓ１８）。
【００２６】
次に、上述した選択基準を用いた評価および選択の具体例を説明する。まず第１例として、コンテンツの分散値を選択基準にする例を説明する。図３は、コンテンツの分散値を基準に選択する例を示すフローチャートである。まず、評価部１１０は、使用するパラメータｓを初期値設定する（Ｓ２０）。ここでは、パラメータｓを０にする。次に、評価部１１０は、パラメータｓが入力されたコンテンツ数Ｎ未満であるか否かを判定する（Ｓ２２）。パラメータｓがコンテンツ数Ｎ未満の場合（Ｓ２２のＹ）、評価部１１０は、ｓ番目のコンテンツの分散値σ２ｓを算出する（Ｓ２４）。
【００２７】
以下、コンテンツが画像の場合を想定し、各画像の分散値σ２ｓの算出方法の一例を示す。まず、サイズＷ×Ｈの画像を、サイズｋ１×ｋ２のブロックを用いてＫ＝Ｗ／ｋ１×Ｈ／ｋ２個に分割する。座標（ｐ，ｑ）における画素値をｖ（ｐ，ｑ）とするとき、各ブロックにおける画素値の集合Ｂｉ，ｊを以下のように定義する。
【００２８】
Ｂｉ，ｊ＝｛ｖ（ｉｋ１＋ｌ，ｊｋ２＋ｍ）｝ｌ＝０，ｍ＝０ｌ＝ｋ１−１，ｍ＝ｋ２−１
ｉ＝０，１，．．．，Ｗ／ｋ１−１，  ｊ＝０，１，．．．，Ｈ／ｋ２−１
【００２９】
各Ｂｉ，ｊの分散値σ２ｉ，ｊは、下記式で表される。
σ２ｉ，ｊ＝（１／ｋ１×ｋ２）Σｌ＝０ｋ１−１Σｍ＝０ｋ２−１（ｖ（ｉｋ１＋ｌ，ｊｋ２＋ｍ）−ｖ−ｉ，ｊ）２
ｖ−ｉ，ｊ＝（１／ｋ１×ｋ２）Σｌ＝０ｋ１−１Σｍ＝０ｋ２−１ｖ（ｉｋ１＋ｌ，ｊｋ２＋ｍ）
ここで、ｖ−ｉ，ｊは、各ブロックの画素値の平均を示す。
【００３０】
各Ｂｉ，ｊの分散値σ２ｉ，ｊのブロック平均値σ２ｖは、下記式で表される。
σ２ｖ＝１／ＫΣｉ＝０Ｗ／ｋ１−１Σｊ＝０Ｈ／ｋ２−１σ２ｉ，ｊ
このブロック平均値σ２ｖを画像全体の分散値とする。
【００３１】
図３に戻り、選択部１２０は、ｓ番目のコンテンツの分散値σ２ｓと入力された閾値Ｔとを比較する（Ｓ２６）。当該分散値σ２ｓが当該閾値Ｔを超える場合（Ｓ２６のＹ）、当該ｓ番目のコンテンツを候補リストに追加する（Ｓ２８）。ここで、一定の視覚劣化のもとで透かしを埋め込む場合、分散値σ２ｓが大きいほど透かしを強く埋め込むことができる。これは、人間の視覚が分散値σ２ｓの大きいテクスチャの変化に関して鈍感だからである。よって、分散値σ２ｓが入力された閾値Ｔよりも大きい画像を候補として選択する。そして、パラメータｓをインクリメントし（Ｓ３０）、ステップＳ２２に遷移する。
【００３２】
ステップＳ２６において、ｓ番目のコンテンツの分散値σ２ｓが上記閾値Ｔ以下の場合（Ｓ２６のＮ）、当該ｓ番目のコンテンツを候補リストに追加せずに、パラメータｓをインクリメントし（Ｓ３０）、ステップＳ２２に遷移する。ステップＳ２２において、パラメータｓがコンテンツ数Ｎに等しくなった場合（Ｓ２２のＮ）、分散値による評価選択処理を終了する。なお、この分散値による評価選択処理は、各コンテンツに電子透かしを埋め込んで評価するものではないため、図２に示したフローチャートのステップＳ１２において、画質を入力して一定の視覚劣化度を想定する必要がない。この評価選択処理は、電子透かし埋め込み対象に、実際に電子透かしを埋め込まなくても評価できることから、簡易な処理で埋め込み対象の候補を選択することができる。
【００３３】
次に第２例として、ＰＳＮＲを選択基準にする例を説明する。図４は、ＰＳＮＲを基準に選択する例を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、図３のフローチャートと基本構造が同一であり、同じ処理には同一符号を付している。以下、異なる処理について説明する。パラメータｓがコンテンツ数Ｎ未満の場合（Ｓ２２のＹ）、評価部１１０は、入力された一定の視覚劣化度に基づいて、ランダムに生成した電子透かしをｓ番目のコンテンツｓに埋め込み、埋め込み後のコンテンツｓ’を取得する（Ｓ３４）。そして、埋め込み前のコンテンツｓと埋め込み後のコンテンツｓ’との間のＰＳＮＲ（ｐ＿ｓ）を算出する（Ｓ３５）。
【００３４】
以下、ＰＳＮＲの算出方法を示す。オリジナル画像の画素値をｖ（ｐ，ｑ）、電子透かし入り画像の画素値をｗ（ｐ，ｑ）とすると、ＰＳＮＲは、以下のように算出することができる。
【００３５】
ＰＳＮＲ＝１０ｌｏｇ１０（ｔ２／σ２ｗ）
σ２ｗ＝（１／Ｗ×Ｈ）Σｐ＝０Ｗ−１Σｑ＝０Ｈ−１（ｖ（ｐ，ｑ）−ｗ（ｐ，ｑ））２
ここで、ｔは、画像の階調数−１の値である。例えば１画素を８ビットで表現する画像では、ｔ＝２５５となる。
【００３６】
図４に戻り、選択部１２０は、ｓ番目のコンテンツのＰＳＮＲと入力された閾値Ｔとを比較する（Ｓ３６）。当該ＰＳＮＲが当該閾値Ｔ未満の場合（Ｓ３６のＹ）、当該ｓ番目のコンテンツを候補リストに追加する（Ｓ２８）。以下の処理は、図３のフローチャートと同様である。ここで、ＰＳＮＲが小さいほど、オリジナル画像と透かし入り画像との差が大きく、つまり一定の視覚劣化のもと強く透かしが埋まっていることになる。よって、ＰＳＮＲが入力された閾値Ｔよりも小さいものを候補として選択する。上記処理により選択された画像に埋め込まれた電子透かしは、撮影により生ずる幾何学変化やＪＰＥＧ（Joint Photographic Coding Experts Group）やＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）などの画像圧縮に対して強い耐性を持つことができる。
【００３７】
次に第３例として、ＷＮＲを選択基準にする例を説明する。図５は、ＷＮＲを基準に選択する例を示すフローチャートである。図５のフローチャートは、図３のフローチャートと基本構造が同一であり、同じ処理には同一符号を付している。以下、異なる処理について説明する。パラメータｓがコンテンツ数Ｎ未満の場合（Ｓ２２のＹ）、評価部１１０は、入力された一定の視覚劣化度に基づいて、ランダムに生成した電子透かしをｓ番目のコンテンツｓに埋め込み、埋め込み後のコンテンツｓ’を取得する（Ｓ４４）。そして、ｓ番目のコンテンツのＷＮＲ（Ｗ＿ｓ）を算出する（Ｓ４５）。
【００３８】
以下、ＷＮＲの算出方法を示す。ＷＮＲは、想定されたノイズに対する電子透かしの強度を示す指標である。その算出方法は、電子透かしの埋め込み方法や想定ノイズに依存する。以下、検出時にオリジナル画像が得られないブラインドウォータマークモデルを対象とする。
【００３９】
図６は、ブラインドウォータマークモデルを示すブロック図である。ブラインドウォータマークモデルは、オリジナル画像ｖやノイズｄの影響により、透かしビットｘが劣化する通信経路と等価で表すことができる。このモデルは、例えば、印刷によるアナログデータ化→デジタルカメラなどでの撮像によるデジタルデータ化を経由する際のノイズもモデル化することができる。
【００４０】
メッセージｍは、エンコーダ２００により透かしビットｘに変換された後、オリジナル画像ｖに埋め込まれる。透かし入り画像ｗは、ノイズｄの影響を受けて劣化画像ｗ’となる。デコーダ３００は、埋め込まれたメッセージｍ’を劣化画像ｗ’より取り出す。ブラインドウォータマークモデルでは、オリジナル画像ｖをデコード時に利用できないため、ｖもｄと同様に透かしビットｘに対するノイズとみなされる。
【００４１】
透かしビットｘ、オリジナル画像ｖ、およびノイズｄがそれぞれ標準化されたｘ〜Ｎ（０，σ２ｘ）、ｖ〜Ｎ（０，σ２ｖ）、ｄ〜Ｎ（０，σ２ｄ）を想定する。ここで、Ｎ（ｕ，σ２）は、平均値ｕ、分散値σ２のガウス分布である。これらσ２ｘ、σ２ｖ、σ２ｄを用いて、ＷＮＲは、以下のように定義することができる。
【００４２】
ＷＮＲ＝１０ｌｏｇ１０（σ２ｘ／（σ２ｖ＋σ２ｄ））  …（Ａ）
また、ノイズｄの影響が無視できるとき（σ２ｄ＜＜σ２ｖ）
ＷＮＲo１０ｌｏｇ１０（σ２ｘ／σ２ｖ）  …（Ｂ）
となる。
【００４３】
具体例としてｎビットの透かしｘｉI｛１，−１｝、ｉ＝０，１，．．．ｎ−１をパッチワークメソッドを用い、埋め込む場合を考える。パッチワークメソッドの詳細は、文献「W.Bender,D.Gruhl,N.Morimoto,and A.Lu. Techniques for data hiding.IBM Syst.J.,35(3-4),1996.」に記載されている。
【００４４】
この場合、ランダムに選択された２ｎ個の点Ｖ＋＝（ｖ＋０，ｖ＋１，・・・，ｖ＋ｎ−１）とＶ−＝（ｖ−０，ｖ−１，・・・，ｖ−ｎ−１）が埋め込み対象となる。埋め込み後のサンプルｗ＋ｉ，ｗ−ｉは、以下のように表すことができる。
【００４５】
ｗ＋ｉ＝ｖ＋ｉ＋α＋ｉ・ｘｉ
ｗ−ｉ＝ｖ−ｉ−α−ｉ・ｘｉ
ここで、α＋ｉ，α−ｉ3０であり、一定の視覚劣化のもとに設定される。
【００４６】
ノイズｄの影響が小さいと仮定するとき、上記式（Ｂ）に対応するＷＮＲは、以下のように定義することができる。
ＷＮＲ＝Ｐ／σ２
Ｐ＝１／ｎΣｉ＝０ｎ−１｜（ｗ＋ｉ−ｗ−ｉ）｜２
σ２＝１／ｎΣｉ＝０ｎ−１｜（ｗ＋ｉ−ｗ−ｉ）−√Ｐ・ｘｉ｜２
【００４７】
ノイズｄの影響を受けた場合は、ｗ’ｉ＝Attack（ｗｉ）と劣化する。このとき、上記式（Ａ）に対応するＷＮＲは、以下のように定義することができる。
ＷＮＲ＝Ｐ／σ２
Ｐ＝１／ｎΣｉ＝０ｎ−１｜（ｗ’＋ｉ−ｗ’−ｉ）｜２
σ２＝１／ｎΣｉ＝０ｎ−１｜（ｗ’＋ｉ−ｗ’−ｉ）−√Ｐ・ｘｉ｜２
【００４８】
図５に戻り、選択部１２０は、ｓ番目のコンテンツのＷＮＲと入力された閾値Ｔとを比較する（Ｓ４６）。当該ＷＮＲが当該閾値Ｔを超える場合（Ｓ４６のＹ）、当該ｓ番目のコンテンツを候補リストに追加する（Ｓ２８）。以下の処理は、図３のフローチャートと同様である。ここで、ＷＮＲが大きいほど、画像の強度に対して電子透かしの強度が大きいことを示すので、電子透かしが検出されやすくなる。また、ブラインドウォータマークモデルは復号側でオリジナル画像を必要としないため、アプリケーションに制限されず、汎用性が高い。
【００４９】
次に第４例として、相関係数を選択基準にする例を説明する。図７は、相関係数を基準に選択する例を示すフローチャートである。図７のフローチャートは、図３のフローチャートと基本構造が同一であり、同じ処理には同一符号を付している。以下、異なる処理について説明する。パラメータｓがコンテンツ数Ｎ未満の場合（Ｓ２２のＹ）、評価部１１０は、入力された一定の視覚劣化度に基づいて、ランダムに生成した電子透かしをｓ番目のコンテンツｓに埋め込み、埋め込み後のコンテンツｓ’を取得する（Ｓ５４）。そして、ｓ番目のコンテンツｓにおける透かしビット列と、そのビット列の検出値との相関係数ρ＿ｓを算出する（Ｓ５５）。
【００５０】
以下、相関係数ρ＿ｓの算出方法の一例を示す。ｎビットの透かしをｘ＝（ｘ０，．．．，ｘｎ−１）、透かし検出値をｚ＝（ｚ０，．．．，ｚｎ−１）とする。  
【００５１】
このとき、透かしビットｘと検出値ｚとの相関係数ρは、以下のように計算される。
ρ＝（ｘ，ｚ）
ここで、（ｘ，ｚ）は、ｘとｚの内積である。
【００５２】
また、標準化した相関係数ρｓは、以下のように計算される。
ρｓ＝（ｘ，ｚ）／（‖ｘ‖‖ｚ‖）
【００５３】
図７に戻り、選択部１２０は、ｓ番目のコンテンツの相関係数ρ＿ｓと入力された閾値Ｔとを比較する（Ｓ５６）。当該相関係数ρ＿ｓが当該閾値Ｔを超える場合（Ｓ５６のＹ）、当該ｓ番目のコンテンツを候補リストに追加する（Ｓ２８）。以下の処理は、図３のフローチャートと同様である。ここで、相関係数ρや標準化された相関係数ρｓが大きいほうが、劣化後の画像ｗ’からも透かしｘと相関の高い検出値が得られる可能性が高くなる。よって、相関係数ρや標準化された相関係数ρｓが入力された閾値Ｔよりも大きいものを候補コンテンツとして選択する。この相関係数による評価選択処理によれば、検出率の高いコンテンツを選択することができる。
【００５４】
以上説明したように、実施形態１によれば、複数の電子透かし埋め込み対象から、電子透かしの埋め込みに適した対象を容易に選択することができる。これにより、例えば、動画の各シーン画像の集合から電子透かし入りパンフレットを生成する作業の手間を軽減することもできる。
【００５５】
実施形態２
実施形態２は、電子透かし技術を利用したコンテンツ取得システムに関する。図８は、実施形態２に係る電子透かし入り印刷物を用いたコンテンツ取得システムの一例を示す。パンフレット５００は、各種コンテンツのダイジェスト画像が１つ以上、印刷された紙媒体である。図８では、４つのダイジェスト５０２、５０４、５０６、５０８が印刷されている。上記コンテンツには、映画、ゲームソフト、各種商品などのコマーシャル映像、音楽、着信メロディなどが含まれる。音楽や着信メロディには、歌手のプロモーション映像、ライブ映像、または携帯電話の待受画面の壁紙などの特典画像などが付加されていてもよい。
【００５６】
上記ダイジェスト５０２〜５０８には、電子透かしが埋め込まれている。パンフレット５００の作成者は、実施形態１で説明した選択装置１００を使用して、各種の動画コンテンツからダイジェストにすべき画像を選択することができる。また、パッケージの縮小画をダイジェスト５０２〜５０８にしてもよい。
【００５７】
携帯端末４００は、通信部４１０、撮像部４２０を備える。携帯端末４００として、カメラ付き携帯電話機、カメラ付きＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カメラ付きリモコンなどを使用することができる。ＰＤＡやリモコンなどは、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）を利用して、外部機器と通信することができる。携帯端末４００は、ユーザの操作に従い、パンフレット５００内のいずれかのダイジェストを撮像部４２０から撮像する。そして、撮像した画像データを通信部４１０からネットワークを介して電子透かし検出装置６００に送信する。
【００５８】
電子透かし検出装置６００は、通信部６１０、変換テーブル６２０を備える。主に、サーバなどで構成される。電子透かし検出装置６００は、携帯端末４００から送信されてきた画像データを通信部６１０から受信し、当該画像データから電子透かしを検出する。電子透かしは文字列、すなわちＡＳＣＩ変換可能なビット列で構成されていてもよい。
【００５９】
変換テーブル６２０は、上記電子透かしから取得する文字列と、上記画像に対応するコンテンツを管理するコンテンツ管理装置７００のネットワーク上の所在および当該コンテンツの識別情報を含む情報とを関連付けている。電子透かし検出装置６００は、変換テーブル６２０を参照して、上記ビット列を上記所在および上記識別情報を含む情報に変換する。そして、電子透かし検出装置６００は、変換後の情報を通信部６１０からネットワークを介して、携帯端末４００に返信する。ネットワークとしてインターネットを利用する場合、コンテンツ管理装置７００の所在を示す情報として、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を使用してもよい。
【００６０】
携帯端末４００は、電子透かし検出装置６００から返信されてきた上記所在のコンテンツ管理装置７００に、上記識別情報をネットワークを介して送信する。この際、携帯端末４００以外の例えば、パーソナルコンピュータ、ビデオプレイヤ、ゲーム機などの機器へ、上記コンテンツの配信を望む場合、これらの機器の所在を示す情報、例えばＩＰアドレスなども付加して送信する。また、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体での郵送を望む場合、自宅や会社の住所を付加して送信する。
【００６１】
以上の処理に対し、上記ＵＲＬ情報を３２ビットのＩＰアドレスで表現して、直接、パンフレット５００のダイジェスト５０２〜５０８に埋め込むことも可能である。その場合には、携帯端末４００が電子透かし検出機能を装備していれば、電子透かし検出装置６００は不要となり、直接、コンテンツ管理装置７００にアクセスすることが可能となる。
【００６２】
コンテンツ管理装置７００は、通信部７１０、コンテンツ格納部７２０を備える。主に、サーバなどで構成される。コンテンツ格納部７２０は、上述したような種類のコンテンツを格納しており、上記識別情報と対応している。コンテンツ管理装置７００は、携帯端末４００から送信されてきた上記識別情報を通信部７１０から受信し、コンテンツ格納部７２０を参照して、提供すべきコンテンツを特定する。そして、指定された方法により、当該コンテンツを上記ユーザに提供する。この際、当該コンテンツのファイルをダウンロードさせてもよいし、ストリーム再生させてもよい。また、その際、課金処理を行ってもよい。
【００６３】
以上において、ユーザが撮影した画像の電子透かしを検出し、コンテンツを提供する例を説明したが、商品の提供にも適用可能である。上記パンフレット５００に各種商品の外観などを示すダイジェスト５０２〜５０８を掲載しておき、上記と同様の手法で商品の識別情報をコンテンツ管理装置７００に相当する商品管理装置に送信すればよい。以下、ユーザの自宅や会社に注文した商品が配送される。
【００６４】
以上説明したように、実施形態２によれば、ユーザは、紙媒体に印刷された画像の撮影を行うだけで所望のコンテンツや商品を簡単に取得することができる。これに対し、一般に行われているカタログ通信販売では、カタログに掲載されている商品を購入する手段として、ハガキへ商品番号などを書き写す作業が発生していた。この点、実施形態２によれば、画像の撮影を行うだけでよく、このような手間を省くことができる。また、インターネットでサーチする必要もない。さらに、販売側は、顧客にマッチした電子透かし入り画像を印刷したダイレクトメールを作成することで、商品の購買意欲を喚起させることができる。
【００６５】
以上、本発明を実施形態をもとに説明した。実施形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。そのような変形例を以下に示す。
【００６６】
実施形態１では、複数のコンテンツから評価選択処理の例を４つ示した。以下、これらの処理の組み合わせ方法の一例を挙げる。まず、各コンテンツの分散値による評価選択処理をプレチェック用として使用し、評価選択対象をある程度絞ってから、その他のＰＳＮＲやＷＮＲによる評価選択を行う。例えば、分散値の大きい上位半分のコンテンツを選択し、それらのコンテンツから他の基準を用いて、最終的な候補を選択する。分散値による選択評価処理は、電子透かしを実際に埋め込む必要もなく、比較的計算量が少ないことから、すべてのコンテンツをＰＳＮＲなどにより評価する場合より、計算量を減少させることができる。
【００６７】
また、実施形態１において、各評価選択処理は、入力された閾値Ｔと比較して、候補リストを作成した。この点、分散値などの指標の高い、または低い順に複数のコンテンツをソートしていってもよい。一般のアルゴリズムにより複数のコンテンツを容易にソートすることができる。そして、その上位数個を選択してもよい。これによれば、よりきめ細やかに複数のコンテンツを評価することができる。
【００６８】
また、実施形態１では、コンテンツの評価選択処理を電子透かしの検出率や視覚劣化度といった観点から電子透かしを埋め込むべきコンテンツを選択した。この点、映画やコマーシャル映像などの場合、できるだけ特徴的なシーンを選択することが望まれる。そこで、ロゴや人物など指定されたオブジェクトを含む画像を、パターンマッチングなどにより、抽出する手法と組み合わせて用いてもよい。これによれば、様々な観点から判断して、電子透かしを埋め込むべきコンテンツを選択することができる。
【００６９】
また、実施形態１では、画質劣化度を一定にした場合に、電子透かし検出率の高いコンテンツを選択する例を説明した。この点、当該検出率を一定にして、画質劣化度の低いコンテンツを選択する例でもよい。この場合も、種々のアルゴリズムにより評価選択を行うことができる。
【００７０】
また、実施形態１では、主に画像を選択する例を説明した。この点、音声に電子透かしを埋め込む場合にも適用可能である。例えば、音声を所定の節ごとに区切り、各節の分散値を算出して、電子透かしを埋め込むべき節を選択してもよい。
【００７１】
さらに、実施形態２において、画像に埋め込まれる電子透かし情報であるＵＲＬおよびコンテンツ識別情報は、別々に埋め込んでもよい。このように、二重透かしとすることにより、ノイズ耐性を向上させることができる。また、既存のＤＲＭが行われているシステムへの入力端末として、実施形態２に係る技術を適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】実施形態１に係る電子透かし埋め込み対象選択装置の構成を示す図である。
【図２】実施形態１に係る選択装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図３】分散値を基準に選択する例を示すフローチャートである。
【図４】ＰＳＮＲを基準に選択する例を示すフローチャートである。
【図５】ＷＮＲを基準に選択する例を示すフローチャートである。
【図６】ブラインドウォータマークモデルを示すブロック図である。
【図７】相関係数を基準に選択する例を示すフローチャートである。
【図８】実施形態２に係る電子透かし入り印刷物を用いたコンテンツ取得システムの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７３】
１００  電子透かし埋め込み対象選択装置、  １１０  評価部、  １２０  選択部、  １３０  入力部、  ２００  エンコーダ、  ３００  デコーダ、  ４００  携帯端末、  ４１０  通信部、  ４２０  撮像部、  ５００  パンフレット、  ５０２、５０４、５０６、５０８  ダイジェスト、  ６００  電子透かし検出装置、  ６１０  通信部、  ６２０  変換テーブル、  ７００  コンテンツ管理装置、  ７１０  通信部、  ７２０  コンテンツ格納部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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