(57)【要約】【課題】従来の電子透かし技術は、ネットワーク上のコンテンツを利用して本などの印刷物を得るオンデマンドプリンティングに適していなかった。【解決手段】判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定するに当たり、上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得し、画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを参照して上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出し、同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定装置であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得手段と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶手段と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出手段と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定手段とを備えることを特徴とする画像加工判定装置。
【請求項２】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定装置であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得手段と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶手段と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出手段と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出手段と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定手段とを備えることを特徴とする画像加工判定装置。
【請求項３】
上記類似判定量は、上記透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるような値であることを特徴とする上記請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像加工判定装置。
【請求項４】
上記類似判定量は、上記要素に対して大きさの変更と回転とを行った場合であっても変動しない値であることを特徴とする上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載の画像加工判定装置。
【請求項５】
上記要素描画データは各要素の形状を指定するベクトルグラフィックデータを含み、上記類似判定量算出データは当該ベクトルグラフィックデータを構成する複数のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出するための規則を示すデータを含むことを特徴とする上記請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像加工判定装置。
【請求項６】
上記類似判定量の算出に使用するパラメータは、予め決められたパスワードを一方向関数に代入することによって得られる値から決定されることを特徴とする上記請求項５に記載の画像加工判定装置。
【請求項７】
上記類似程度判定手段は、ある要素について算出される複数の類似判定量の度数分布の広がりを示す分布指標を上記判定対象画像とオリジナル画像とで比較することによって両画像の類似判定量の類似程度を比較することを特徴とする上記請求項１，請求項３〜請求項６のいずれかに記載の画像加工判定装置。
【請求項８】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定方法であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得工程と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを参照し、上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出工程と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定工程とを備えることを特徴とする画像加工判定方法。
【請求項９】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定方法であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得工程と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データをを参照し、上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出工程と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出工程と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定工程とを備えることを特徴とする画像加工判定方法。
【請求項１０】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定させる画像加工判定プログラムであって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得機能と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶機能と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出機能と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする画像加工判定プログラム。
【請求項１１】
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定させる画像加工判定プログラムであって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得機能と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶機能と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出機能と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出機能と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする画像加工判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年のネットワークの発達により、画像を含むデジタルデータを容易に取得できるようになった。しかし、デジタルデータにおいてはその内容を容易に変更することができるので、著作権保護等の目的で改ざんの有無を容易に判定可能にすることが望まれている。改ざんの有無を判定する技術としてはいわゆる電子透かしが知られており、ベクトルデータに対する電子透かし技術も知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２４８４４号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の電子透かし技術は、ネットワーク上のコンテンツを利用して本などの印刷物を得るオンデマンドプリンティングに適していなかった。すなわち、将来的にはコンテンツをＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）ベースで記述してオンデマンドプリンティングサービスを提供することが想定されるが、このＸＭＬで記述された画像について効果的かつ容易に画像の類似度を判定したり改ざんの有無を判定する技術が望まれていた。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、ＸＭＬで記述された画像について効果的かつ容易に画像の類似度を判定したり改ざんの有無を判定することが可能な画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムの提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
上記目的を達成するため、本発明では画像を構成する要素を描画する要素描画データを有する画像データで画像を形成する構成において、この要素について予め類似判定量の算出手法を決めてデータ化しておき、このデータから判定対象画像内のある要素の類似判定量を算出する。そして、この類似判定量とオリジナル画像内で対応する要素の類似判定量との類似程度から両画像の類似程度を判定する。類似程度を判定することができれば、オリジナル画像に類似しているが同一ではないことを判定することで判定対象画像がオリジナル画像に対して加工されたものであると判定することができる。尚、類似の程度は類似判定量に対して予め決められた閾値によって規定することができる。また、加工とは画像を構成する要素の位置の変更等の修正を行うことを指し、画像全体についての相対的な大きさの変更、回転以外の総ての修正処理を指す。
【０００６】
画像は上述の要素を組み合わせて形成されていれば良く、画像を分解して得られる総ての要素が類似判定の対象になり得る。要素としては例えば矩形，円，線，多角形等の図形や色，模様，文字等が挙げられ、画像を構成する総てのものが要素となる。本発明における画像データではこれらの要素を描画するための要素描画データを有し、この要素描画データに従って要素を形成することによって一つの画像となる。
【０００７】
より具体的な例としては、ＸＭＬで画像を記述する際に利用されるＳＶＧ（Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）が挙げられる。すなわち、ＳＶＧにおいては矩形や円等の要素をタグによって示し、その座標や大きさ等によって形を規定することによって各要素を描画できるようにしており、ＳＶＧ形式の画像データは本発明の好適な適用対象である。
【０００８】
本発明において、判定対象画像とオリジナル画像とで類似判定量から類似程度を判定するが、類似程度は両画像で共通の要素について判定される。すなわち、画像を構成する要素は様々であり要素毎に要素描画データが異なるので、共通の要素について比較を行っている。共通の要素を抽出するためには要素描画データを参照すればよい。例えば、上記ＳＶＧにおいてはタグを参照することによって共通の要素を抽出することができる。むろん、比較対象の要素を抽出する構成としては種々のものを採用可能であり、ユーザーが画像の部位を指示可能なＵＩを適用し、このＵＩの入力内容から要素を抽出しても良い。
【０００９】
画像内での形状は各要素によって異なるので、本発明では要素によって異なる類似判定量の算出手法を採用しており、予め算出手法を決めるとともに当該算出手法を示す類似判定量算出データを所定の記憶媒体に記憶しておく。従って、当該類似判定量算出データを参照することで要素によって異なる類似判定量を算出可能になる。類似判定量はオリジナル画像内のある要素と判定対象画像内の要素との類似程度を判定する指標を提供することができれば良く、種々の構成を採用可能である。
【００１０】
例えば、要素毎に類似判定量を算出することにすれば、画像を構成する要素毎に類似度を判定することができる。従って、画像内の複数の要素について類似程度を判定し、これら複数の要素について総て類似していればオリジナル画像と判定対象画像とが類似していると言えるし、複数個の類似判定量が同一で他の複数個の類似判定量が要素の類似を示しているときに画像の一部が加工されたとするなど種々の加工判定が可能になる。
【００１１】
尚、類似判定量は要素毎に算出することが必須という訳ではない。すなわち、複数の要素についてまとめて類似判定量を算出するように構成しても良い。例えば、複数の要素間の距離や各要素の部位間の距離，中心点を結ぶ直線が交わる角度などを類似判定量とすることもできる。むろん、類似判定量は一つの要素について複数個算出してもよい。また、要素毎に算出される類似判定量と複数の要素についてまとめて算出した類似判定量を併用しても良い。
【００１２】
また、ＸＭＬにて要素を指定する方法は任意性が高く、オリジナル画像の作者が独自にタグのルールを規定することも可能である。これにより、作者独自に要素の描画法を規定することができる。この場合であっても、本発明においてはこの描画法に対応した類似判定量算出データを予め規定し所定の記憶媒体に記憶しておく。従って、このような任意性の高いＸＭＬで記述された画像であっても容易に加工の有無を判定することが可能になる。
【００１３】
本発明においては類似程度の判定を行うことによって加工がなされたか否かを判定することができれば良く、判定対象画像のある要素について類似判定量を算出し、オリジナル画像の類似判定量と比較することができればよい。従って、オリジナルの類似判定量は画像加工判定の度に計算しても良いし、予め計算して所定の記憶媒体に記憶しておいても良く、種々の構成を採用可能である。以上の構成により類似程度から画像の加工判定を行うことができるので、オリジナル画像をインターネットで閲覧可能なコンテンツ等として公開した場合、加工がなされたと思われる画像データを取得すればこの画像データで記述された画像がオリジナルに対する加工で得られたものであるか否かを判定することができる。
【００１４】
また、画像の加工を判定する際に、類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定することで判定対象画像が加工されているか否かを判定する他にも種々の構成によって画像の加工を判定することができる。その構成例として、オリジナル画像の類似判定量に所定の透かし定数を予め加えて加工有無判定量としておき、判定対象画像の類似判定量との差分を算出することによって加工の有無を判定するようにしても良い。
【００１５】
すなわち、オリジナル画像を公開し、この公開画像に対する加工の有無を判定する場合、加工有無判定量と判定対象画像の類似判定量との差分が上記透かし定数と異なるか否かを判定する。当該差分が透かし定数と異なれば判定対象画像がオリジナル画像と異なるので加工されたものであると推定することができる。むろん、判定対象画像がオリジナル画像と全く異なる画像である場合でも上記差分は上記透かし定数と異なるので、上記差分が所定の閾値で規定される値域内であってかつ透かし定数と異なるときに加工がなされたと判定するなど、種々の構成を採用可能である。
【００１６】
また、上記透かし定数を加えた後の類似判定量を与えるような要素描画データを有する画像データを公開し、この画像データをオリジナル画像とすれば、上記差分が”０”であるか否かによって加工の有無を判定することができる。すなわち、透かしが埋め込まれた後の画像データを加工すれば未加工の場合に判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量とが同一となるので、差分が”０”であるか否かで加工の有無を判定することが可能になる。
【００１７】
類似判定量の具体的な値としては種々の値を採用可能であるが、透かし定数を加えた後の類似判定量を与えるような要素描画データを有する画像データを公開した場合に好適な構成として、透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるように類似判定量の算出手法を決めておく構成を採用可能である。すなわち、透かし定数を加えた後の類似判定量を与える要素描画データを公開するので、この要素描画データで形成される画像と透かし定数を加える前の状態での要素描画データで形成される画像とが異なっていると、透かし定数の加算によって公開したい元の画像の内容が大きく変動してしまう。これにより、第３者が透かしの存在を認識しやすくなる。
【００１８】
そこで、透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるように類似判定量を決定すれば、透かし定数を加えた後の類似判定量を与える要素描画データで形成される画像を公開したときに、公開対象の画像と公開したい元の画像とがほとんど同一と認識されるようにすることができる。また、透かしを埋め込んだことを第３者が認識できないようにすることができる。尚、透かしの埋め込み対象は類似判定量の他、要素描画データのパラメータであっても良い。
【００１９】
また、類似判定量としては、上記要素に対して大きさの変更と回転とを行った場合であっても変動しない値にすることが好ましい。かかる構成により、画像の大きさを相対的に変更したり回転を行ったのみではオリジナル画像と同一と考えることができる。このような類似判定量のより具体的な例としては、要素描画データから要素間の相対関係を示す値を算出する構成が挙げられる。すなわち、要素を構成する頂点同士の相対距離や相対距離の比，頂点同士を結ぶ線の角度などの量は画像の大きさを相対的に変更したり回転を行ったのみでは変動しないので、このような値を類似判定量とすればよい。
【００２０】
類似判定量を算出する手法としても種々の例を採用可能であり、各要素の形状を指定するベクトルグラフィックデータを含む要素描画データについての適用例として、当該ベクトルグラフィックデータを構成する複数のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出し、これらのパラメータから類似判定量を算出する構成例を採用可能である。このパラメータの抽出規則は類似判定量算出データとしておく。
【００２１】
すなわち、ベクトルグラフィックデータでは要素を構成する頂点の座標や図形外周の接線方向を示すデータ等種々のパラメータを備えており、これらパラメータのいずれかを利用して類似判定量を算出する。このとき、パラメータを抽出する規則を第３者に知られないようにすることで第３者が加工の形跡を消去することができないようにしている。すなわち、類似判定量はベクトルグラフィックデータのいずれかのパラメータから算出されるが、いずれのパラメータから類似判定量を算出しているのかを第３者が知らなければ類似判定量を変動しないようにしつつ画像を加工することが不可能になり、当該類似判定量にて加工を判定することができる。
【００２２】
尚、上記抽出するパラメータが第３者に知られないことを確実に担保する好適な構成例としてパスワードを使用する構成を採用しても良い。すなわち、オリジナル画像の所有者等、オリジナル画像を管理する者が指定する任意のパスワードから一方向関数によってデータ列を生成し、このデータ列から上記抽出するパラメータを決定する。より具体的には、例えば、一方向関数によって得られたビット列において”１”は類似判定量の算出に使用し、”０”は使用しないこととし、当該ビット列を順番に上記ベクトルグラフィックデータのパラメータに対応させるなどの構成を採用可能である。
【００２３】
一方向関数に代入されるパスワードは種々の構成を採用可能であり、文字であっても数字であっても良い。パスワードが文字の場合、当該文字に対して特定の数値を当てはめて関数に代入すればよい。一方向関数としてはＲＳＡやＭＤ５など種々の関数を採用可能である。
【００２４】
類似程度判定手段においては類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定することができれば良く、種々の構成を採用可能である。例えば、複数の類似判定量の度数分布を利用する構成を採用可能である。すなわち、ある要素について複数の類似判定量を算出しその類似判定量の度数分布を計算する。この度数分布を算出する際の標本値となる類似判定量はある要素について、あるいはある画像について特定の値になるので、度数分布も一義的になる。度数分布の広がりを示す分布指標、例えば標準偏差や分散はこの度数分布によって一義的に決定される値であり、かつ度数分布が近いもの同士では分布指標が近い値となる。
【００２５】
そこで、この分布指標を比較することによって画像の類似程度を判定することができる。従って、この分布指標が一致するときには画像の加工がされておらず、一致しないときであって画像同士の分布指標の差分がある閾値以下であるときには両画像が類似していると見なすことができる。当該分布指標によれば画像を形成する要素についてその類似判定量が類似しているか否かを統計的に判断することができるので、要素の微視的な加工ではなく要素全体あるいは画像全体として類似しているか否かを判定して加工がなされたか否かを判定することができる。
【００２６】
ところで、上述した画像加工判定装置は、類似判定量の算出および類似程度や加工有無の判定のため時系列に所定の工程を実施する方法としても機能する。従って、請求項８，請求項９に記載の発明のように画像加工判定方法としても発明を構成する、請求項２〜請求項７に対応した構成にすることも可能である。また、このような画像加工判定装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例として画像加工判定装置の制御ソフトウェアとなる場合には、かかる機能を実現するプログラムが当然に存在する。請求項１０，請求項１１にかかる発明は、上述した機能を実現する画像加工判定プログラムである。むろん、ここでも請求項２〜請求項７に対応した構成にすることが可能である。
【００２７】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施形態について説明する。
（１）画像加工判定の概略：
（２）処理に必要なデータの算出：
（３）画像加工判定装置の構成および処理：
（４）他の実施形態：
【００２８】
（１）画像加工判定の概略：
図１は、本発明にかかる画像加工判定の概略を説明する説明図であり、図２は判定対象の画像データ例を示す図である。図２の画像データはＸＭＬファイル内に記述されており、画像を構成する要素はＳＶＧ形式のテキストによってその内容が特定される。すなわち、図２のＳＶＧ画像データでは＜ｒｅｃｔ＞タグ内に矩形要素のパラメータを記述しており、このパラメータによって矩形の位置，大きさ，塗りつぶしの有無あるいは色，線の色と幅を規定している。また、＜ｐｏｌｙｇｏｎ＞タグ内に多角形要素のパラメータを記述しており、このパラメータによって多角形の塗りつぶしの有無あるいは色，線の色と幅，各頂点の座標を規定している。
【００２９】
従って、各タグに記述されたパラメータを参照し、逐次要素を描画することによって一枚の画像を形成することができる。尚、図２に示す画像データでは２つの多角形要素を規定しており、それぞれ星形と六角形を形成する。また、ＳＶＧ画像データで記述する要素としては矩形や多角形に限らず、他にも円，楕円，直線，折れ線，テキストを示すタグで画像を形成可能である。さらに他のタグを任意に作成し、作成したタグの意味を示すデータを作成しておき、ＳＶＧ画像データによって画像を描画する際にこのデータを参照する構成にすることで、任意の要素を画像内に含ませることができる。
【００３０】
むろん、図２に示すＳＶＧ画像データは一例であり、より多数の要素から形成される画像について本発明を適用するのが好ましい。図１では、簡単のため六角形を例にして本発明の画像加工判定を説明している。ここでは図１の左上に示すように六角形の頂点に１〜６の番号を付して説明する。各頂点は図２に示す多角形の座標値によってその座標が特定される。本実施形態では類似判定量として頂点間の相対距離を採用している。すなわち、座標によって頂点間の距離を算出することができるが、絶対距離であれば要素の拡大縮小によって値が変動してしまうため、拡大縮小によって類似判定量が変動しないように、頂点間距離の相対値を類似判定量とする。
【００３１】
また、本実施形態では総ての頂点について類似判定量を算出するのではなく、特定の頂点について類似判定量を算出する。この類似判定量の算出に利用する頂点は予め決められたパスワードによって一義的に特定される。パスワードはオリジナル画像の管理者によって予め決められており、このパスワードに基づく数値を一方向関数に代入することによってデータ列を生成し、このデータ列の”１”がパラメータの抽出を意味することとする。
【００３２】
すなわち、生成されたデータ列を上記頂点１〜６と順次比較し、”１”に対応する頂点（図２では頂点２，４）の座標を類似判定量の算出に使用するパラメータとする。かかる構成によれば、各要素のどの部分が類似判定量の算出に使用されているのか、第３者によって判別されにくくすることができる。このように、類似判定量の算出に使用するパラメータが決定されたら、その頂点と他の頂点との距離を算出する。
【００３３】
図１に示す例では頂点２から頂点１，５，６，４，２への距離および頂点４から頂点３，２，１，６，５への距離を算出する。尚、図１においてｒｎｍは各頂点間の相対距離を示しており、ｎは図１に示す矢印の始点に存在する頂点の番号を示しており、ｍは図１に示す矢印の終点に存在する頂点の番号を示している。本実施形態では相対距離を利用するので、特定の頂点間の距離が”１”となるように規格化するなどの処理を行っておく。
【００３４】
相対距離を算出した後には、得られた複数の相対距離について度数分布を取得する。そして、当該度数分布の標準偏差σを算出し、当該標準偏差によってオリジナル画像と判定対象画像の類似程度を評価する。すなわち、標準偏差は度数分布の性質を反映した値であるので、複数の相対距離について一つの値で一度に評価することができる。そこで、本実施形態ではオリジナル画像について予め算出した標準偏差と判定対象画像について算出した標準偏差とが近いほど両画像が類似していると見なす。また、両画像が類似しているものの標準偏差が同一の値でなければ判定対象画像はオリジナル画像を加工した者であると見なす。
【００３５】
（２）処理に必要なデータの算出：
本実施形態では、上述の画像加工判定を実施するため、予め必要なデータを用意しておく。図３はこれらのデータを作成する作業を示すフローチャートである。この作業は多くの演算処理を必要とするため、コンピュータによって実施する。作成されたデータは後述する画像加工判定装置で利用されるため、当該画像加工判定装置にてデータを作成することが好ましい。ステップＳ１００では、オリジナル画像（加工されているか否かを判定する元の画像）を示す画像データを取得する。この画像データにおいてもＳＶＧ画像データが含まれており、このＳＶＧ画像データによってオリジナル画像の各要素を記述してある。
【００３６】
ステップＳ１１０では、このＳＶＧ画像データに記述された要素の中から類似判定量を算出する対象となる要素を決定する。むろん、ＳＶＧ画像データに記述された複数の要素の総てを対象としても良いし、一部を対象としても良いし、要素毎あるいは複数の要素をまとめて複数の対象を決定し、この複数の対象について類似判定量を算出するようにしてもよい。ステップＳ１２０では、上記類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出するためにパスワードを決定する。決定したパスワードは図示しないキーボード等の入力装置等によってコンピュータに入力すればよい。
【００３７】
ステップＳ１３０では当該入力されたパスワードに対応する数値を予め決められた一方向関数に代入し、上記データ列を生成するとともに各要素のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出する。一方向関数は関数に任意の入力値を代入して得られる出力値から入力値を容易に算出することができないような性質を有していれば良く、種々の関数を採用可能である。
【００３８】
ステップＳ１４０では類似判定式を決定する。ここで、類似判定式は類似判定量を算出するための式であり、上記決定した要素について画像の拡大／縮小や回転を実施しても変動しないが、座標の移動や変形等によって変動する類似判定量を決定し、当該類似判定量を算出するための式を決定する。上記図１に示した例では上記相対距離を算出するための式を決定すると言うことである。この式を決定したら、ステップＳ１５０において図示しない記憶媒体に対して当該類似判定式を示す類似判定量算出データを保存する。尚、類似判定量算出データは上記対象となる要素毎に決定される。また、上記パラメータを抽出する際に使用した一方向関数を示す式も当該要素に対応づけつつ記憶される。
【００３９】
類似判定量算出データを保存した後には、ステップＳ１６０において当該保存した類似判定量算出データを参照し、上記ステップＳ１００で取得した画像データ内の対象要素についての類似判定量を算出する。そして、ステップＳ１７０においてはこの類似判定量の度数分布から標準偏差を算出し、σ０データとして上記図示しない記憶媒体に保存する。このσ０データはオリジナル画像の上記対象要素について算出した標準偏差であり、後の加工判定時に利用される。このσ０データについても対象要素毎に保存しておく。
【００４０】
（３）画像加工判定装置の構成および処理：
次に、画像加工判定装置の構成および処理を説明する。図４は本実施形態にかかる画像加工判定装置の構成を示すブロック図であり、図５は画像加工判定プログラムの処理フローである。画像加工判定装置はコンピュータによって構成可能であり、本実施形態においては汎用的なコンピュータにて構成することを想定している。従って、画像加工判定装置１０はハードディスク１２の他、図示しないキーボード等の入力装置やＣＰＵ，ＲＡＭ等のプログラム実行環境を備えており、このプログラム実行環境で実行されるＯＳの下で画像加工判定プログラム２０を実行可能に構成されている。
【００４１】
画像加工判定プログラム２０は画像データ取得部２１と類似判定量算出部２２と類似程度判定部２３とを備えている。また、類似判定量算出部２２はデータ列生成部２２ａと演算部２２ｂとを備えており、類似程度判定部２３は度数分布算出部２３ａと判定部２３ｂとを備えている。ハードディスク１２には上記図３に示す作業で作成された類似判定量算出データ１２ｂとσ０データ１２ｃおよび図３に示す作業で決定されたパスワードを示すパスワードデータ１２ａが保存されている。
【００４２】
画像データ取得部２１は、ステップＳ２００にて図示しないＩ／Ｆを介して判定対象画像のＳＶＧ画像データを含むＸＭＬファイルを取得し、類似判定量算出部２２に当該ＳＶＧ画像データを受け渡す。類似判定量算出部２２はステップＳ２１０にて上記類似判定量算出データ１２ａを参照してＳＶＧ画像データ内で判定対象とされる要素を把握する。ステップＳ２２０ではデータ列生成部２２ａが上記パスワードデータ１２ａおよび類似判定量算出データ１２ａを参照して判定対象とされる要素についてのデータ列を生成するとともに当該要素の類似判定量算出に使用されるパラメータを抽出する。
【００４３】
ステップＳ２３０では、演算部２２ｂが上記類似判定量算出データ１２ａを参照して上記判定対象とされる要素についての類似判定式を抽出し、上記パラメータを利用して類似判定量を算出する。得られた類似判定量は類似程度判定部２３の度数分布算出部２３ａに受け渡される。度数分布算出部２３ａはステップＳ２４０にて当該類似判定量の度数分布を算出して判定対象画像の標準偏差σを算出する。判定部２３ｂはステップＳ２５０で上記ハードディスク１２に保存されたσ０データ１２ｃから上記判定対象とされる要素のσ０を取得し、ステップＳ２６０で｜σ０−σ｜が所定の閾値Ｔより小さいか否かを判別する。
【００４４】
この閾値Ｔは予め特定されており、判定対象画像とオリジナル画像の標準偏差に差があるとしても画像として類似と見なすことができる限りの最大値である。従って、ステップＳ２６０で｜σ０−σ｜が所定の閾値Ｔより小さいと判別されないときには、ステップＳ２７５にて両画像が非類似であると判定する。ステップＳ２６０で｜σ０−σ｜が所定の閾値Ｔより小さいと判別されたときには、ステップＳ２７０にて両画像が類似していると判定する。
【００４５】
本実施形態において、ステップＳ２７０で類似していると判定した場合には、さらにステップＳ２８０にて上記オリジナル画像のσ０と判定対象画像のσとが等しいか否かを判別する。ステップＳ２８０にて両者が等しいと判別されたときにはステップＳ２９０において判定対象画像がオリジナル画像に対して未加工であると判定する。ステップＳ２８０にて両者が等しいと判別されないときにはステップＳ２９５において判定対象画像がオリジナル画像に対して加工されたものであると判定する。
【００４６】
以上のように本実施形態では、ベクトルグラフィックデータによって画像の要素を記述した画像データについて各要素のパラメータから要素の類似程度を判定するための複数の類似判定量を算出する。そして、類似判定量の分布を表す分布指標を比較する。従って、各要素によって構成される画像の類似程度を判定することができ、類似程度の判定によって画像が加工されたか否かを判定することができる。ＳＶＧ画像データはＸＭＬで記述された画像データであるので、ＸＭＬで画像を扱う際にその画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを容易に判定することができる。このため、画像改ざんの有無を判定することも可能になる。例えば、オリジナル画像をインターネット上に公開し、オリジナル画像を改ざんして使用していると思われる画像の画像データを取得すれば、この画像を判定対象画像として本発明を適用することにより、改ざんの有無を判定することが可能になる。
【００４７】
（４）他の実施形態：
上記実施形態は本発明にかかる画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムを実現する一例であり、むろん、他の構成を採用することも可能である。例えば、類似判定の際に類似判定量に透かしαを付加し、当該透かしを利用して加工の有無を判定しても良い。さらに、本発明にかかる画像加工判定装置は種々の場面で利用することができる。図６は、本発明にかかる画像加工装置をオンデマンドプリンティング時の画像加工判定に利用した場合の構成例を示している。
【００４８】
同図において認証局１００とクライアント２００とＷｅｂサーバ３００，３１０とプリンタ４００とはインターネット網に接続可能であり、互いに双方向通信を行うことができる。認証局１００は加工有無判定部１１０が備えられたコンピュータであり、この加工有無判定部１１０が認証局１００を画像加工判定装置として機能させる。クライアント２００は、オンデマンドプリンティングサービスを受けるユーザが利用するコンピュータであり、ユーザは図示しないキーボード等の入力装置を介してＸＭＬファイル２１０を作成する。
【００４９】
ＸＭＬファイル２１０には図示しない種々のタグおよびインターネット網を介して取得可能なＳＶＧ画像データを示すリンク２１０ａ，２１０ｂが記述されている。図６において、このリンク先のＳＶＧ画像データ１，２はそれぞれＷｅｂサーバ３００，３１０に保存されている。オンデマンドプリンティングを実施する際には、クライアント２００で作成されたＸＭＬファイル２１０が認証局１００に送信される。
【００５０】
認証局１００においては、予めオリジナル画像の作者が上記パスワードや類似判定量算出データを登録しており、σ０データが算出されている。加工有無判定部１００では上記クライアント２００から送信されたＸＭＬファイル２１０を取得し、リンク２１０ａ，２１０ｂの記述に従ってリンク先のＳＶＧ画像データを取得する。そして、これらのＳＶＧ画像データに対し、上記類似判定量算出データ等を利用して加工判定を行う。
【００５１】
この結果、オリジナル画像が加工されていないと判定されたときには、ＳＶＧ画像データに基づいて画像を描画して印刷実行可能なデータを生成し、上記プリンタ４００に対して転送する。プリンタ４００ではこのデータに基づいて印刷を行う。従って、クライアント２００を利用するユーザはこのプリンタ４００が設置してある店舗等（例えばコンビニエンスストア等）に出向くことにより印刷実行要求を行った文書の印刷物を得ることができる。オリジナル画像が加工されている場合には、印刷を実行しないように構成したり、印刷は実行するがその印刷ログ（クライアント２００，Ｗｅｂサーバ３００，３１０を特定する情報、ＸＭＬファイル２１０、実行日時等、種々の情報）を記録するように構成すれば、著作権保護に寄与することができる。
【００５２】
尚、この構成において本発明を実現するために必要なデータ（パスワードデータ１２ａ，類似判定量算出データ１２ｂ，σ０データのいずれかまたは組み合わせ）を認証局１００の管理者等が作成するのであれば、これらのデータを認証局１００に蓄積するのが好ましい。しかし、オリジナル画像の作者がこれらのデータを作成しても良く、この場合には認証局１００以外のｗｅｂサーバ等にこれらのデータを蓄積することも可能であり、種々の構成を採用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる画像加工判定の概略を説明する説明図である。
【図２】判定対象の画像データ例を示す図である。
【図３】データ作成作業を示すフローチャートである。
【図４】画像加工判定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】画像加工判定プログラムの処理フローチャートである。
【図６】他の実施例における構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０…画像加工判定装置，２０…プレゼンタＰＣ，２１…ネットワークＩ／Ｆ，２２…通信制御部，２３…送信制御プログラム，２３ａ…配信可否設定部，２４…ハードディスクドライブ，２４ａ…プレゼンテーションデータ，２５…プレゼンテーションプログラム，２６…表示部，２７…入力装置制御部，３０…プロジェクタ，３１…ネットワークＩ／Ｆ，３２…通信制御部，３３…プロジェクタ制御プログラム，３４…投影制御部，３５…投影部，４０…クライアントＰＣ，４１…ネットワークＩ／Ｆ，４２…通信制御部，４３…受信制御プログラム，４４…表示制御部，４５…表示部
【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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