(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能による動画遺伝子を用い動画を暗号化する方法、装置を提供する。【解決手段】対象動画を読み取って、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するステップと、各暗号化可能対象のすべての埋込み可能遺伝子を生成し、それぞれ１つの暗号化可能対象と１つの埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するステップと、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップと、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むステップと、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するステップと、を含む。【選択図】図１
2019213184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象動画を読み取って、前記対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するステップと、
各前記暗号化可能対象のすべての埋込み可能遺伝子を生成し、それぞれ１つの前記暗号化可能対象と１つの前記埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するステップと、
各前記暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップと、
少なくとも１つの有効な前記暗号化用モデルをランダムに選択し、前記暗号化用モデルにおける前記埋込み可能遺伝子を該当する前記暗号化可能対象に埋め込むステップと、
用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するステップと、
を含むことを特徴とする人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項２】
対象動画を読み取り、前記対象動画における複数の暗号化可能対象を取得する前記ステップは、
前記対象動画を、連続する少なくとも２フレームの動画セグメントが含まれる複数のシーンに分割するステップと、
予め設定された規則で前記シーンに対してオブジェクト認識を行って、前記シーンにおけるオブジェクトを取得するステップと、
前記オブジェクトは少なくとも２つの前記フレームにおいて連続に出現されたものであるか否かを判断し、連続に出現されたものである場合、前記オブジェクトを暗号化可能対象と確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項３】
各前記暗号化可能対象の全ての埋込み可能遺伝子を生成し、複数の暗号化用モデルを作成する前記ステップは、
前記暗号化可能対象に対する暗号化可能遺伝子を確定するステップと、
予め設定された範囲に前記暗号化可能遺伝子を調整して、前記埋込み可能遺伝子を生成するステップと、
各前記埋込み可能遺伝子と該当する各前記暗号化可能対象を組み合わせて、暗号化用モデルを作成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項４】
各前記暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証する前記ステップは、
前記埋込み可能遺伝子が埋め込まれたシーンに対して動画圧縮及び／又はトランスコーディングを行い、処理されたシーンを生成するステップと、
前記処理されたシーンに埋め込まれた前記埋込み可能遺伝子が人工知能に認識されるか否かを検証し、認識できる場合、前記暗号化用モデルが有効なものであると確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項５】
各前記暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証する前記ステップの後に、
前記暗号化用モデルのＩＤを生成するステップと、
有効な前記暗号化用モデルを暗号化用モデルファイルに記録し、前記暗号化用モデルのＩＤに基づいて前記暗号化用モデルファイルを命名するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項６】
少なくとも１つの有効な前記暗号化用モデルをランダムに選択し、前記暗号化用モデルにおける前記埋込み可能遺伝子を該当する前記暗号化可能対象に埋め込む前記ステップは、
使用される前記暗号化用モデルを確定するステップと、
前記暗号化用モデルにおける前記埋込み可能遺伝子で前記暗号化可能対象における該当する遺伝子を入れ替え、暗号化動画を作成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項７】
遺伝子情報のＩＤを生成するステップと、
前記暗号化動画と前記遺伝子情報のＩＤに基づいて命名された前記遺伝子情報ファイルとをバインドするステップと、
前記暗号化動画と最終利用者とをバインドするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項８】
疑わしい動画と対応する前記暗号化用モデルファイルとを比較し、同一となる暗号化用属性を取得するステップと、
前記同一となる暗号化用属性の数が予め設定された閾値以上になる場合、前記疑わしい動画の遺伝子情報ファイルを作成するステップと、
前記疑わしい動画の遺伝子情報ファイルと対象動画の各前記遺伝子情報ファイルと逐一比較し、比較結果を取得するステップと、
前記比較結果に基づいて権利侵害判定レポートを作成するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法。
【請求項９】
対象動画を読み取り、前記対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するための暗号化可能対象取得モジュールと、
各前記暗号化可能対象の全ての埋込み可能遺伝子を生成し、それぞれ１つの前記暗号化可能対象及び１つの前記埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するための暗号化用モデル作成モジュールと、
各前記暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するための検証モジュールと、
少なくとも１つの有効な前記暗号化用モデルをランダムに選択し、前記暗号化用モデルにおける前記埋込み可能遺伝子を該当する前記暗号化可能対象に埋め込むための暗号化モジュールと、
用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するための情報モジュールと、
を有することを特徴とする人工知能による動画の暗号化装置。
【請求項１０】
メモリとプロセッサとを有し、前記メモリには前記プロセッサにおいて実行できるコンピュータプログラムが記憶されている電子設備であって、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することにより、上記請求項１〜８のいずれか１つの前記方法におけるステップを実現することを特徴とする電子設備。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画暗号化の技術分野に属し、殊に、人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法、装置及び設備に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザＩＤ及びパスワードでログインするだけで、動画共有サイトが提供した動画を閲覧することができるようになっている。そのため、不法者がダビング機能を利用して動画を取得し、違法ルート（インターネットディスク、Ｐ２Ｐダウンロード等の技術）で転送する恐れがある。利用者に対してその人なりの特定の動画を提供できず、すべての提供された動画の透かしが同じであるので、動画の不法利用者を特定できないため、動画の著作権を保護することが困難である。利用者ごとに特定の動画を提供することにより各動画にトレーサビリティを持たせることには、よりよい解決案がなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上記問題を鑑みて、利用者ごとに特定の動画を提供することにより、各動画にトレーサビリティを持たせることができる人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法、装置及び設備を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１局面において、本発明の実施例に係る人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法は、対象動画を読み取って、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するステップと、各暗号化可能対象のすべての埋込み可能遺伝子を生成し、それぞれ１つの暗号化可能対象と１つの埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するステップと、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップと、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むステップと、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するステップと、を含む。
【０００５】
第１局面において、本発明の実施例に係る第１局面の第１の実施可能形態として、対象動画を読み取り、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するステップは、対象動画を、連続する少なくとも２フレームの動画セグメントが含まれる複数のシーンに分割するステップと、予め設定された規則でシーンに対してオブジェクト認識を行って、シーンにおけるオブジェクトを取得するステップと、オブジェクトは少なくとも２つのフレームにおいて連続に出現されたものであるか否かを判断し、連続に出現されたものである場合、オブジェクトを暗号化可能対象と確定するステップと、を含む。
【０００６】
第１局面において、本発明の実施例に係る第１局面の第２の実施可能形態として、各暗号化可能対象の全ての埋込み可能遺伝子を生成し、複数の暗号化用モデルを作成するステップは、暗号化可能対象に対する暗号化可能遺伝子を確定するステップと、予め設定された範囲に暗号化可能遺伝子を調整して、埋込み可能遺伝子を生成するステップと、各埋込み可能遺伝子と該当する各暗号化可能対象を組み合わせて、暗号化用モデルを作成するステップと、を含む。
【０００７】
第１局面において、本発明の実施例に係る第１局面の第３の実施可能形態として、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップは、埋込み可能遺伝子が埋め込まれたシーンに対して動画圧縮及び／又はトランスコーディングを行い、処理されたシーンを生成するステップと、処理されたシーンに埋め込まれた埋込み可能遺伝子が人工知能に認識されるか否かを検証し、認識できる場合、暗号化用モデルが有効なものであると確定するステップと、を含む。
【０００８】
第１局面において、本発明の実施例に係る第１局面の第４の実施可能形態として、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップの後に、暗号化用モデルのＩＤを生成するステップと、有効な暗号化用モデルを暗号化用モデルファイルに記録し、暗号化用モデルのＩＤに基づいて暗号化用モデルファイルを命名するステップと、をさらに含む。
【０００９】
第１局面において、本発明の実施例に係る第１局面の第５の実施可能形態として、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むステップは、使用される暗号化用モデルを確定するステップと、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子で暗号化可能対象における該当する遺伝子を入れ替え、暗号化動画を作成するステップと、を含む。
【００１０】
第１局面及びその第５の実施可能形態において、本発明の実施例に係る第１局面の第６の実施可能形態として、遺伝子情報のＩＤを生成するステップと、暗号化動画と遺伝子情報のＩＤに基づいて命名された遺伝子情報ファイルとをバインドするステップと、暗号化動画と最終利用者とをバインドするステップと、をさらに含む。
【００１１】
第１局面及びその第６の実施可能形態において、本発明の実施例に係る第１局面の第７の実施可能形態として、疑わしい動画と対応する暗号化用モデルファイルとを比較し、同一となる暗号化用属性を取得するステップと、同一となる暗号化用属性の数が予め設定された閾値以上になる場合、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルを作成するステップと、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルと対象動画の各遺伝子情報ファイルと逐一比較し、比較結果を取得するステップと、比較結果に基づいて権利侵害判定レポートを作成するステップと、をさらに含む。
【００１２】
第２局面において、本発明の実施例に係る人工知能による動画の暗号化装置は、対象動画を読み取り、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するための暗号化可能対象取得モジュールと、各暗号化可能対象の全ての埋込み可能遺伝子を生成して、それぞれ１つの暗号化可能対象及び１つの埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するための暗号化用モデル作成モジュールと、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するための検証モジュールと、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むための暗号化モジュールと、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するための情報モジュールと、を有する。
【００１３】
第３局面において、本発明の実施例に係る電子設備は、メモリとプロセッサとを有し、メモリにはプロセッサにおいて実行できるコンピュータプログラムが記憶され、プロセッサは、コンピュータプログラムを実行することにより、上記第１局面及びそのいずれの実施可能形態を実現する。
【００１４】
本発明の実施例の有益効果は、以下のようである。本発明の実施例は、人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法、装置及び設備を提供する。当該方法は、埋込み可能遺伝子を該当する暗号化用モデルにおける暗号化可能対象に埋め込んで対象動画を暗号化し、暗号化用モデルに対して検証を行って暗号化に用いられた暗号化用モデルが有効なものであると保証し、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録して遺伝子情報ファイルを作成する。各利用者に提供した暗号化された対象動画は、用いられた暗号化用モデルがそれぞれ異なり、そして遺伝子情報ファイルに基づいて具体的な暗号化用情報を特定することができるため、各動画にトレーサビリティを持たせることができる。
【００１５】
本開示のその他の特徴及び利点について以下の記載にて説明し、又は、一部の特徴及び利点が、本明細書から推定或いは一義的に確定され、或いは本開示の上記の技術を実施することにより明白になる。
【００１６】
本開示の上記目的、特徴及び利点をより明瞭にするため、以下、好ましい実施例を挙げ、図面に合わせて詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態又は従来技術による技術案をより明瞭に説明するため、具体的な実施形態又は従来技術の説明に用いられる図面を簡単に説明する。明らかに、以下に説明される図面は本発明の一部の実施形態を示すものであり、当業者は、発明能力を用いることなくても、これらの図面に基づいてその他の図面を得ることができる。
【図１】本発明の実施例に係る人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法の流れのブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る権利侵害判定方法の流れのブロック図である。
【図３】本発明の実施例に係る人工知能による動画遺伝子の暗号化及び権利侵害判定の方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例に係る人工知能による動画遺伝子の暗号化装置の構造ブロック図である。
【図５】本発明の実施例に係るその他の人工知能による動画遺伝子の暗号化装置の構造ブロック図である。
【図６】本発明の実施例に係る電子設備の構造ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施形態の目的、技術案及び利点をより明瞭にするため、以下、図面を参照しながら本発明の技術案を明瞭且つ完全に説明し、説明される実施形態が本発明の実施形態の一部に過ぎず、すべての実施形態ではないことは無論である。本発明の実施形態に基づいて、当業者が発明能力を用いることなく得たすべてのその他の実施形態は、いずれも本発明の保護範囲に属する。
【００１９】
現在、動画の利用、閲覧が益々増えっている一方、提供元により提供された動画が他者によりダビングされて違法ルートで転送されることもよくあった。利用者ごとに特定の動画を提供することができないので、動画の不法利用者を特定できないため、動画の著作権を保護することが困難である。これを鑑みて、本発明の実施例に係る人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法、装置及び設備は、利用者ごとに特定の動画を提供することにより、各動画にトレーサビリティを持たせることができる。
【００２０】
実施例をよく理解させるため、まず、本発明の実施例に開示された人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法を詳細に説明する。
【００２１】
実施例１
本発明の実施例１に係る人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法は、図１の人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法の流れのブロック図に示すように、以下のステップを含む。
【００２２】
ステップＳ１０２において、対象動画を読み取って、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得する。
【００２３】
該対象動画は暗号化待ちの動画である。暗号化可能対象は、暗号化待ちの動画におけるオブジェクトであり、該オブジェクトは、主題内容に関わらない要素である。
【００２４】
人工知能システムは、対象動画を閲覧して主題内容を分析し、取得した主題に基づいて、各シーンにおける主題内容に関わらない要素を識別する。
【００２５】
ステップＳ１０４において、各暗号化可能対象のすべての埋込み可能遺伝子を生成し、複数の暗号化用モデルを作成する。各暗号化用モデルのそれぞれは１つの暗号化可能対象及び１つの埋込み可能遺伝子を含んでいる。
【００２６】
各暗号化可能対象に対して、複数の暗号化方法を用いることができる。例えば、暗号化可能対象は樹木である場合、使用可能な暗号化方法として、木の葉の色又は数量を変更すること等がある。１つの使用可能な暗号化方法に用いられる埋込み可能遺伝子とその暗号化可能対象とにより１つの暗号化用モデルが形成される。遺伝子は、動画画像の内容を表す対象のある属性であり、埋込み可能遺伝子は、動画画像における該当内容を入れ替えることができる遺伝子である。
【００２７】
ステップＳ１０６において、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証する。
暗号化用モデルを用いて対象動画を暗号化し、暗号化された暗号化可能対象が存在するシーンを複数の方式で圧縮して、例えばＭＰＥＧ４、ＡＶＩ、ＭＯＶ又はＷＭＡ等の異なる形式の動画セグメントが得られる。人工知能システムにより、これらの動画セグメントを閲覧し、該動画セグメントが人工知能システムに認識された場合、用いられた暗号化用モデルが有効なものであると検証される。
【００２８】
全ての暗号化対象の全ての暗号化用モデルに対して、有効か否かの検証を行い、有効な暗号化用モデルが対象動画の暗号化に用いられる。
【００２９】
ステップＳ１０８において、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込む。
【００３０】
有効な暗号化用モデルをランダムに選択して対象動画を暗号化する。各暗号化用モデルを用いて対象動画を暗号化するとき、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込む。埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むことは、埋込み可能遺伝子で該当する暗号化可能対象の中の遺伝子を入れ替えることである。
【００３１】
ステップＳ１１０において、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成する。
【００３２】
各対象動画を暗号化した後、各暗号化された対象動画に対して、用いられた全ての暗号化用モデルの情報、即ち全ての暗号化対象と各暗号化対象の変更される属性を記録し、遺伝子情報ファイルを作成する。したがって、異なる利用者にそれぞれ異なる暗号化された対象動画が提供され、異なる暗号化された対象動画にそれぞれ唯一の遺伝子情報ファイルが対応している。
【００３３】
本発明の実施例は、人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法、装置及び設備を提供した。当該方法は、対象動画に対して前処理を行って、それぞれ１つの暗号化可能対象と１つの埋込み可能遺伝子とが含まれる、対象動画に対応する複数の暗号化用モデルを作成し、埋込み可能遺伝子を該当する暗号化用モデルにおける暗号化可能対象に埋め込んで、対象動画を暗号化し、暗号化用モデルを検証して、暗号化に用いられた暗号化用モデルがいずれも有効なものであると保証し、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録し、遺伝子情報ファイルを作成するようになる。したがって、各利用者に提供した暗号化された対象動画、作成された遺伝子情報ファイルがそれぞれ異なり、遺伝子情報ファイルにより、該当する動画の具体的な暗号化対象及び属性等の暗号化用情報を特定することができるので、各動画にトレーサビリティを持たせることができる。
【００３４】
対象動画に対する利用者の閲覧に影響しないように、人工知能により認識でき且つ該対象動画の主題に関わらないオブジェクトを上記暗号化可能対象とする。上記暗号化可能対象を取得するステップは、以下のステップを含んでもよい。
【００３５】
（１）対象動画を、連続する少なくとも２フレームの動画セグメントが含まれる複数のシーンに分割する。対象動画全体を読み取り、動画・画像分析アルゴリズムを用いて対象動画を複数のシーンに分割する。例えば、一秒あたり３０フレームの動画である場合、ある一秒の動画を、それぞれ５フレーム、７フレーム、６フレーム及び２フレームを含む４つのシーンに分割することができる。各シーンは、隣接するフレームの画像内容の変化が小さい動画セグメントである。
【００３６】
（２）予め設定された規則でシーンに対してオブジェクト認識を行って、シーンにおけるオブジェクトを取得する。予め設定された規則は、対象動画主題に関わらないオブジェクトを認識することである。各シーンに対して、ディープラーニングモデルでオブジェクト（Ｏｂｊｅｃｔ）認識を行う。各オブジェクトは、該シーンにおいてディープラーニングモデルにより認識されるとともに、連続に出現した背景、モノ、顔等、動画主題に関わらないものである。例えば、男主人公が一本の赤いバラをプレゼントとして女主人公に送るという動画主題である場合、赤いバラが主題に関わるオブジェクトであるため、認識されなく、一方、動画に出現した通りかかった人が動画主題に関わらないものであるため、当該シーンのオブジェクトとして認識される。
【００３７】
（３）オブジェクトは少なくとも２フレームにおいて連続に出現したものであるか否かを判断し、連続に出現したものである場合、当該オブジェクトが暗号化可能対象と確定される。これは、動画が暗号化されたものであるか否かを容易に認識するために行うことである。オブジェクトが連続に出現したものである場合、当該オブジェクトが暗号化可能対象と確定される。
【００３８】
暗号化するために、暗号化される動画に対して前処理を行って、該動画の全ての暗号化用モデルを作成し、暗号化に用いられる暗号化用モデルをランダムに選択する。上記暗号化用モデルを生成するステップは、以下のステップを含んでもよい。
【００３９】
（１）暗号化可能対象に対する暗号化可能遺伝子を確定する。例えば、暗号化可能対象は樹木となる場合、使用可能な暗号化方法は、木の葉の色を濃い緑色から薄い緑色に変更する方法を含み、該濃い緑色を表す動画における遺伝子は暗号化可能遺伝子である。
【００４０】
（２）予め設定された範囲に暗号化可能遺伝子を調整して、埋込み可能遺伝子を生成する。例えば、木の葉は元々濃い緑色のものであり、ある箇所の木の葉の濃い緑色を薄い緑色と変更した場合、薄い緑色が対応している遺伝子は、暗号化可能対象に対する１つの埋込み可能遺伝子である。濃い緑色を薄い緑色に変更し、即ち濃い緑色を表す暗号化可能遺伝子を薄い緑色を表す遺伝子に調整して、埋込み可能遺伝子を生成する。
【００４１】
（３）各埋込み可能遺伝子と該当する暗号化可能対象とを組み合わせて、暗号化用モデルを作成する。
【００４２】
暗号化可能対象に対して、全ての利用可能な暗号化用モデルをマーキングする。これらの数多くの暗号化用モデルは、人工知能システムにより自動に判断されたものである。ある箇所の植物の葉っぱの数を例にする場合、人工知能システムは、提供される動画を区別するために、葉っぱの数を変更することができる。大量の異なる暗号化用モデルを予め定義しておく。当該暗号化用モデルは、例えばあるシーンにおける６人の警備員が立っている位置、あるシーンにおける２匹のネコの局部にある毛の数、あるところの樹木の葉っぱの数等のような、異なる状況の異なる暗号化可能対象に適用できる。該シーンにある暗号化可能対象は、人工知能システムにより動画主題に関わらないオブジェクトと判断される場合、「葉脈」、「広告板に書かれた文言」等のような該当する暗号化用モデルを適用できる。
【００４３】
対象動画が暗号化された後、提供される場合には様々な動画形式に圧縮される可能性があるので、圧縮された対象動画を認識できるように、各暗号化用モデルに対して圧縮及び認識の検証を行う必要がある。上記の各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップは、以下のステップを含んでもよい。
【００４４】
（１）埋込み可能遺伝子が埋め込まれたシーンに対して動画圧縮及び／又はトランスコーディングを行い、処理されたシーンを生成する。情報を埋め込むたびに利用可能性テストを行う。即ち、複数の常用の動画のコード・デコード方式で該シーンのセグメントに対して動画圧縮及び／又はトランスコーディングを行い、処理されたシーンを生成する。
【００４５】
（２）処理されたシーンに埋め込まれた埋込み可能遺伝子が人工知能に認識されるか否かを検証する。人工知能システムは、動画圧縮及び／又はトランスコーディングが行われたシーンを閲覧し、埋め込まれた埋込み可能遺伝子が認識されるか否かを検証し、認識できる場合、該暗号化用モデルが有効なものであると確定する。有効な暗号化用モデルが対象動画の暗号化に用いられる。
【００４６】
暗号化用モデルで暗号化したシーンが認識されるか否かを検証することによって、対象動画を暗号化するための各暗号化用モデルがいずれも有効なものであることを保証する。したがって、暗号化された動画が動画圧縮及び／又はトランスコーディングされたことで認識できなくなることを避けることができる。
【００４７】
その後の権利侵害判定を容易に行うため、対象動画の暗号化用モデルを記録する必要がある。このため、上記の各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するステップの後に、以下のステップを追加してもよい。
【００４８】
（１）暗号化用モデルのＩＤを生成する。暗号化用モデルのＩＤは、暗号化用モデルに対応する対象動画情報に基づいて命名される。例えば、対象動画が映画Ａであり、該映画の監督がＢであるものに対して、生成した暗号化用モデルのＩＤをＡ．Ｂ．ｊｍ．にしてもよい。対象動画の相応の暗号化用モデルを検索するために、暗号化用モデルのＩＤには対象動画の基本情報が含まれている。
【００４９】
（２）有効な暗号化用モデルを、暗号化用モデルのＩＤに基づいて命名された暗号化用モデルファイルに記録する。例えば、暗号化用モデルファイルに対して、Ａ．Ｂ．ｊｍ．アドレス．生成時間のように命名することが可能である。暗号化用モデルファイルには、対象動画に対応する全ての有効な暗号化用モデルが記録されている。暗号化用モデルファイル以外、需要によって、暗号化用モデルに関わる情報を記録するその他のファイルを生成してもよく、同様に、その他のファイルに対しても暗号化用モデルのＩＤに基づいて命名する。
【００５０】
対象動画に対して暗号化を行う。即ち、提供される各動画に対して、ランダムに選ばれたフレームに変更を加え、提供される各動画における変更された部分について記録して、その記録を提供者が指定したクラウドストレージに保存する。少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込む上記のステップ、即ち暗号化用モデルを用いて対象動画を暗号化するステップは、以下のステップを含んでもよい。
【００５１】
（１）使用される暗号化用モデルを確定する。
１つの暗号化可能対象と１つの埋込み可能遺伝子とを組み合わせて１つの暗号化用モデルを作成することができる。このように、１つの暗号化可能対象と複数の埋込み可能遺伝子のそれぞれとを組み合わせて、複数の暗号化用モデルを作成することができる。複数の暗号化用モデルから使用される暗号化用モデルを確定する。
【００５２】
（２）暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子で暗号化可能対象における該当する遺伝子を入れ替え、暗号化動画を作成する。
【００５３】
１つのシーンに必要となる暗号化用モデルの数は、主に動画内容によって決められる。例えば、１つの５分間の動画には、暗号化可能対象が数十個あり、暗号化用モデルが数百個ある場合、数億の暗号化動画を生成することができる。使用される暗号化用モデルを確定し、暗号化用モデルを用いて対象動画を暗号化することによって、複数の暗号化動画を作成する。このため、各暗号化動画はそれぞれ異なり、対応する最終利用者も異なっている。
【００５４】
本発明の実施例に係る方法は、各特定の利用者に特定の動画を提供するので、提供された各動画にトレーサビリティを持たせることができる。暗号化用情報は画像そのものであるので、最終利用者がファイルの形式をいかなる方式で変更しても、又は動画をダビングしても、暗号化用情報を消去することができない。
【００５５】
実施例２
本発明の実施例２に係る動画の権利侵害判定の方法は、図２の権利侵害判定の方法の流れのブロック図に示すように、権利侵害判定の前に、さらに暗号化用モデルのＩＤを生成する等の準備ステップを含み、具体的に、以下のステップを含む。
【００５６】
ステップＳ２０２において、暗号化用モデルのＩＤを生成する。
【００５７】
ステップＳ２０４において、有効な暗号化用モデルを、暗号化用モデルのＩＤに基づいて命名される暗号化用モデルファイルに記録する。
【００５８】
権利侵害判定において暗号化用情報を比較して疑わしい動画の利用者を探し出すため、権利侵害判定の前に、暗号化動画と遺伝子情報ファイルとをバインドし、暗号化動画と最終利用者とをバインドするステップをさらに含む。
【００５９】
ステップＳ２０６において、遺伝子情報のＩＤを生成する。遺伝子情報のＩＤが該当する暗号化用モデルのＩＤに基づいて命名される。例えば、対象動画が映画Ａであり、監督がＢであり、暗号化用モデルのＩＤがＡ．Ｂ．ｊｍ．となる場合、対象動画Ａの１つの遺伝子情報のＩＤを、Ａ．Ｂ．ｊｍ．１０００９に設定することができ、１０００９は、該遺伝子情報ＩＤが第１０００９個の遺伝子情報のＩＤであることを表す序列番号である。
【００６０】
対象動画を暗号化して暗号化動画を作成する。この場合、暗号化動画と遺伝子情報ファイルとが一対一でバインドされる。また、対象動画の提供量によって暗号化動画の数を確定する。さらに、各暗号化動画の遺伝子情報ファイルがそれぞれ異なっている。
【００６１】
ステップＳ２０８において、暗号化動画と遺伝子情報のＩＤに基づいて命名される遺伝子情報ファイルとをバインドする。
【００６２】
遺伝子情報ファイルには、該当する暗号化動画に用いられた全ての暗号化用モデルの情報が記録されている。また、暗号化動画が対応している、受信側の各種の情報を記録する受信側情報ファイルを生成してもよい。
【００６３】
各最終利用者の暗号化動画がそれぞれ異なり、暗号化動画と最終利用者とが一対一でバインドされている。具体的に以下のステップを実行する。
【００６４】
ステップＳ２１０において、暗号化動画と最終利用者とをバインドする。
【００６５】
最終利用者は、暗号化動画に対する使用権を有する利用者である。各最終利用者が利用する暗号化動画がそれぞれ異なっており、即ち、暗号化動画が対応している遺伝子情報ファイルがそれぞれ異なっている。
【００６６】
遺伝子情報ファイル及び暗号化用モデルファイルに基づいて権利侵害判定を行う方法は、以下のステップを含む。
【００６７】
ステップＳ２１２において、疑わしい動画と対応する暗号化用モデルファイルとを比較し、同一となる暗号化用属性を取得する。
【００６８】
人工知能は、疑わしい動画と暗号化用モデルファイルの中の情報とを比較し、両方において同一の暗号化対象に同一の埋込み可能遺伝子が埋め込まれていると確定される場合、同一の暗号化対象の同一の暗号化用属性が変更されたと判断し、同一となる暗号化用属性の数を記録する。
【００６９】
ステップＳ２１４において、同一となる暗号化用属性の数が予め設定された閾値以上になる場合、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルを作成する。
【００７０】
需要に応じて閾値を設定し、同一となる暗号化用属性の数が閾値以上になる場合、疑わしい動画が暗号化されたものであると判断し、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルを作成する。
【００７１】
ステップＳ２１６において、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルと対象動画の各遺伝子情報ファイルとを逐一比較し、比較結果を取得する。
【００７２】
比較結果には、疑わしい動画の遺伝子情報ファイルにおける暗号化用情報と対象動画の遺伝子情報ファイルにおける暗号化用情報との類似度が含まれ、類似度に基づいて権利侵害の結果を判断する。
【００７３】
ステップＳ２１８において、比較結果に基づいて権利侵害判定レポートを作成する。
【００７４】
比較結果に基づいて権利侵害となる可能性に対する評価を行い、類似度が高い遺伝子情報ファイルとバインドしている暗号化動画とバインドしている利用者を探し出して、これらに基づいて権利侵害判定レポートを作成する。
【００７５】
対象動画の暗号化可能対象の遺伝子を対象動画主題に影響を及ぼさないように変更して、暗号化動画を作成し、異なる利用者に対して異なる暗号化動画を提供し、暗号化動画と最終利用者及び遺伝子情報ファイルとを一対一でバインドすることにより、暗号化動画にトレーサビリティを持たせることができる。権利侵害に関わる疑わしい動画があったとき、遺伝子情報ファイル及び暗号化用モデルファイルと比較することにより、権利侵害となる利用者の情報を得ることができる。
【００７６】
実施例３
本発明の実施例３に係る人工知能による動画遺伝子を用いる暗号化方法及び権利侵害判定方法は、図３の人工知能による動画遺伝子の暗号化及び権利侵害判定の方法のフローチャートに示すように、前処理と、暗号化と、権利侵害判定とを含み、具体的に、以下のステップを含む。
【００７７】
前処理の過程は、対象動画に対して前処理を行って、暗号化可能対象及び暗号化用モデルファイルを取得する過程であり、以下のステップを含む。
【００７８】
ステップＳ３０２において、暗号化可能対象を取得する。
【００７９】
人工知能システムは、対象動画を閲覧して主題内容を分析し、取得した主題に基づいて、各シーンのうちの主題内容に関わらない暗号化可能対象となるオブジェクトを識別する。暗号化可能対象は、該シーンにおいてディープラーニングモデルにより認識されるとともに、連続に出現した背景、モノ、顔等のものであり、例えば、連続に出現した背景が樹木となった場合、この樹木を暗号化可能対象にする。
【００８０】
ステップＳ３０４、暗号化用モデルファイルを取得する。
【００８１】
認識されたオブジェクトに対して、全ての利用可能な暗号化用モデルをマーキングする。異なる状況での異なるオブジェクトに適用するように、例えば「木の葉脈」、「広告板に書かれた文言」等の大量の異なる暗号化用モデルを予め定義しておく。例えば、暗号化可能対象が樹木である場合、「木の葉の色」と「木の葉の数量」との少なくとも２つの暗号化用モデルを得ることができる。暗号化用モデルに基づいて暗号化用モデルファイルを作成する。暗号化用モデルファイルには、対象動画に対する全ての暗号化用モデルの情報が含まれている。権利侵害判定するときに暗号化用モデルファイルを容易に検索するように、暗号化用モデルファイル名は暗号化用モデルＩＤと同様にする。
【００８２】
暗号化は、一定数量の暗号化用モデルを選択して暗号化可能対象を暗号化して、暗号化動画及び遺伝子情報ファイルを得ることであり、以下のステップを含む。
【００８３】
ステップＳ３０６において、暗号化動画を作成する。
【００８４】
人工知能システムは、提供される各動画のそれぞれに対して、暗号化用モデルを用いてランダムに選ばれたフレームに変更を加える。主に、いくつのシーンの内容を変更すること、一部の色を変えること、又は一部の解像度を意図的に下げることのような、主題内容を影響しない方式で、動画画像を直接に暗号化する。
【００８５】
動画に埋め込まれる情報を変更し、即ち、色、模様、単語列、主役のまつげの数等の対象の属性を変更して、埋込み可能遺伝子を生成する。前処理段階でマーキングしておいたシーン、オブジェクト及び暗号化用モデルの情報に基づいて、埋込み可能遺伝子を選択し、暗号化用モデルを用いて埋込み可能遺伝子をシーンにおけるオブジェクトに埋込み、即ち、主題内容に関わらない前処理段階で処理された暗号化可能対象（猫の毛の数、木の葉の数、６人の警備員が立っている位置等）に変更を加える。これらの対象変数に対して変更を加え、記録する。少なくとも１つの暗号化用モデルをランダムに選択して対象動画における暗号化可能対象に対して埋込み操作を行って、暗号化動画を作成する。例えば、「木の葉脈」と「広告板に書かれた文言」との２つの暗号化用モデルを用いて対象動画を暗号化して、暗号化動画を作成する。
【００８６】
該技術を通して、各動画受信者に対する動画提供者の管理を実現でき、インターネットにおける動画の違法利用があった場合、人工知能システムにより、違法利用された動画に対して権利侵害判定を行って、動画を盗用する責任者を素ばやく特定することができる。
【００８７】
ステップＳ３０８、遺伝子情報ファイルを作成する。
【００８８】
提供される各暗号化動画の全ての暗号化用情報を記録して、遺伝子情報ファイルを作成する。該遺伝子情報ファイルをインターネットディスクに保存するとともに、遺伝子情報のＩＤに基づいて作成されたファイル名で該遺伝子情報ファイルを命名する。上記暗号化用情報は、該暗号化動画に用いられた全ての暗号化用モデルの暗号化用遺伝子情報である。
【００８９】
遺伝子情報ファイルと該当する暗号化動画とを一対一でバインドし、該暗号化動画と最終利用者とを一対一でバインドする。そして、提供者が提供する最終利用者のデータベースと接続することにより、利用者と遺伝子情報ファイルのＩＤとをバインドするとともに、そのバインド関係情報をインターネットディスクに記録・保存し、そして、提供者の要求に応じて、該遺伝子情報ファイルのＩＤが対応している暗号化動画を最終利用者が指定するアドレスに送信する。
【００９０】
例えば、１００００人の最終利用者を持つ映画Ａという対象動画について、該映画の暗号化可能対象の数に応じて、適宜の数量の暗号化用モデルを選択して該対象動画を暗号化して、１００００種の異なる暗号化動画を作成する。そして、１００００人の異なる最終利用者に対して、それぞれ１つの暗号化動画を送信する。各暗号化動画のそれぞれに、唯一の遺伝子情報ファイルが対応しており、該遺伝子情報ファイルには、相応の暗号化動画に用いられた全ての暗号化用モデルに関わる暗号化用遺伝子情報が記録されている。
【００９１】
権利侵害判定は、疑わしい動画を利用して権利侵害の責任者を特定することであり、以下のステップを含む。
【００９２】
ステップＳ３１０において、暗号化されたファイルであるか否かを判断する。
まず、人工知能システムは、疑わしい動画を閲覧し、暗号化されたものであるか否かを判断する。該疑わしい動画が対応しているインターネットディスクにおける記録情報を検索し、即ち、該動画とバインドしている前処理で作成された暗号化用モデルファイルを抽出して、該動画の暗号化可能対象と暗号化用モデルファイルに記録された暗号化可能対象と比較し、該疑わしい動画の暗号化対象が暗号化用モデルファイルから見つけられた場合、該疑わしい動画が暗号化されたファイルであると判断できる。
【００９３】
ステップＳ３１２において、権利侵害者であるか否かを判断する。
暗号化された疑わしい動画に基づいて遺伝子情報ファイルを作成し、該遺伝子情報ファイルと対応する対象動画の全ての遺伝子情報ファイルとを逐一比較して、該遺伝子情報ファイルの発行番号を取得して、発行番号と最終利用者との対応関係を検索する。
【００９４】
ステップＳ３１４において、権利侵害レポートを作成する。
動画を違法利用する利用者又は機構を特定して、レポートにて提供者に通報する。
例えば、比較により、権利侵害に関わる動画の遺伝子情報ファイルのＩＤがＡ．遺伝子情報ファイル．００５であり、即ち発行番号が００５であるものと特定された場合、００５号のファイルが対応している最終利用者を検索して、当該最終利用者が権利侵害者であると特定することができる。その権利侵害判定の結果及び証拠をレポートで出力する。
【００９５】
提供者のデータベースと接続することにより、提供される各動画と提供者のデータベースとをバインドするとともにその情報をインターネットディスクに保存し、提供者の要求に応じて暗号化動画を最終利用者に渡す。したがって、疑わしい動画と提供者のデータベースに記憶されたデータとを比較することができるので、権利侵害者を簡単かつ迅速に特定することができる。
【００９６】
実施例４
本発明の実施例に係る人工知能による動画の暗号化装置は、図４の人工知能による動画遺伝子の暗号化装置の構造ブロック図に示すように、以下の構成を有する。
【００９７】
該装置は、対象動画を読み取り、対象動画における複数の暗号化可能対象を取得するための暗号化可能対象取得モジュール４１と、各暗号化可能対象の全ての埋込み可能遺伝子を生成して、それぞれ１つの暗号化可能対象及び１つの埋込み可能遺伝子を含む複数の暗号化用モデルを作成するための暗号化用モデル作成モジュール４２と、各暗号化用モデルが有効なものであるか否かを検証するための検証モジュール４３と、少なくとも１つの有効な暗号化用モデルをランダムに選択し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子を該当する暗号化可能対象に埋め込むための暗号化モジュール４４と、用いられた全ての暗号化用モデルの情報を記録して、遺伝子情報ファイルを作成するための情報モジュール４５とを有する。
【００９８】
暗号化可能対象取得モジュール４１は、さらに、対象動画を、連続する少なくとも２フレームの動画セグメントが含まれる複数のシーンに分割する。また、暗号化可能対象取得モジュール４１は、さらに、予め設定された規則でシーンに対してオブジェクト認識を行って、シーンにおけるオブジェクトを取得する。また、暗号化可能対象取得モジュール４１は、さらに、オブジェクトが少なくとも２フレームにおいて連続に出現したものであるか否かを判断し、連続に出現したものである場合、当該オブジェクトを暗号化可能対象と確定する。
【００９９】
暗号化用モデル作成モジュール４２は、さらに、暗号化可能対象に対する暗号化可能遺伝子を確定する。また、暗号化用モデル作成モジュール４２は、さらに、予め設定された範囲に暗号化可能遺伝子を調整して、埋込み可能遺伝子を生成する。また、暗号化用モデル作成モジュール４２は、さらに、各埋込み可能遺伝子と該当する各暗号化可能対象を組み合わせて暗号化用モデルを作成する。
【０１００】
検証モジュール４３は、さらに、埋込み可能遺伝子が埋め込まれたシーンを圧縮して、圧縮されたシーンを作成する。また、検証モジュール４３は、さらに、圧縮された動画のシーンに埋め込まれた埋込み可能遺伝子が認識されることができるか否かを検証し、認識できる場合、該暗号化用モデルが有効なものであると確定する。
【０１０１】
情報モジュール４５は、さらに、有効な暗号化用モデルを暗号化用モデルファイルに記録し、暗号化用モデルファイルのＩＤを生成する。
【０１０２】
暗号化モジュール４４は、さらに、使用される暗号化用モデルを確定し、暗号化用モデルにおける埋込み可能遺伝子で暗号化可能対象における該当する遺伝子を入れ替え、暗号化動画を作成する。また、暗号化モジュール４４は、さらに、暗号化動画と遺伝子情報ファイルとをバインドし、暗号化動画と最終利用者とをバインドする。
【０１０３】
該装置は、図５のその他の人工知能による動画遺伝子の暗号化装置の構造ブロック図に示すように、権利侵害判定モジュール４６をさらに有する。権利侵害判定モジュール４６は、疑わしいファイルと対応する暗号化用モデルファイルとを比較し、同一となる暗号化対象を取得し、同一となる暗号化対象の数が予め設定した閾値以上になる場合、疑わしいファイルと遺伝子情報ファイルとを逐一比較して比較結果を取得し、そして、比較結果に基づいて権利侵害判定レポートを作成するように構成されている。
【０１０４】
本発明の実施例に係る人工知能による動画の暗号化装置は、上記実施例に係る人工知能による動画の暗号化方法と同様な技術的特徴を有するため、同様な技術問題を解決して同様な技術的効果を達することができる。
【０１０５】
実施例５
本発明の実施例５に係る電子設備は、図６の電子設備の構造ブロック図に示すように、メモリ５１とプロセッサ５２とを有する。メモリ５１には、プロセッサ５２において実行できるコンピュータプログラムが記憶され、プロセッサ５２は、コンピュータプログラムを実行することにより、上記実施例におけるいずれの方法を実現する。
【０１０６】
上記に説明した電子設備及び装置の具体的な作動プロセスについて、当業者は、前記方法の実施例における該当プロセスを参照することにより理解することができるので、説明を簡単且つ簡潔にするため、ここで説明を省略する。
【０１０７】
最後に補足として、上記の実施例は、本発明の技術案を説明するための具体的な実施例にすぎず、本発明を限定するものではないので、本発明の保護範囲がこれに限定されない。前記実施例を用いて本発明を詳しく説明したが、当業者は、本発明に開示された技術の範囲において、前記実施例に記載された技術案に対して改良又は変更を行うことができ、或いはその中の技術的特徴の一部に対して均等の置換を行うこともできることが無論である。なお、これらの改良、変更または置換の該当する技術案の本質は、本発明の実施例に係る技術案の主旨や範囲から逸脱ぜず、いずれも本発明の保護範囲に属するものである。このため、本発明の保護範囲は特許請求の範囲に準ずるべきである。
【符号の説明】
【０１０８】
４１  暗号化可能対象取得モジュール、４２  暗号化用モデル作成モジュール、４３  検証モジュール、４４  暗号化モジュール、４５  情報モジュール、４６  権利侵害判定モジュール、５１  メモリ、５２  プロセッサ。
【図１】
2019213184.tif 000003
【図２】
2019213184.tif 000004
【図３】
2019213184.tif 000005
【図４】
2019213184.tif 000006
【図５】
2019213184.tif 000007
【図６】
2019213184.tif 000008