(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別装置であって、
前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得手段と、
前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得手段と、
取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする情報識別装置。
【請求項２】
前記識別手段は、前記類似度に基づいて、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報とが同種の情報であるか否かを判断し、同種の情報ではないと判断した場合には、前記画像データに付加された付加情報の全てと前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別することを特徴とする請求項１記載の情報識別装置。
【請求項３】
画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別方法であって、
前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得ステップと、
前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得ステップと、
取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別ステップと、
を有することを特徴とする情報識別方法。
【請求項４】
画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得ステップと、
前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得ステップと、
取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報識別プログラム。
【請求項５】
前記識別ステップは、前記類似度に基づいて、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報とが同種の情報であるか否かを判断し、同種の情報ではないと判断した場合には、前記画像データに付加された付加情報の全てと前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別することを特徴とする請求項４記載の情報識別プログラム。
【請求項６】
請求項４又は請求項５記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体に関し、詳細には、画像データに埋め込まれた関連情報を識別する情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像データの機密保護や付加価値を向上させる目的で、電子透かし技術やドットパターンによって画像データに関連する情報（関連情報）を該画像データに埋め込むことが行われている。この画像データに埋め込む関連情報としては、該関連情報の埋め込み対象である画像データの著作権に関する情報、該画像データに関連するセキュリティ情報、または、機密情報等がある。
【０００３】
この関連情報を画像データに埋め込む方法としては、種々の方法が従来から提案されており、例えば、関連情報を所定の方式に従ってドットパターンに変換して、該ドットパターンを画像データに付加するドットパターン埋め込み方法、関連情報を所定の方式に従ってパターンに変換して該パターンに応じて画像データ中に存在する文字や図形等の要素の輪郭形状を変化させる輪郭形状変化埋め込み方法、画像データの周波数成分を変化させる周波数成分変化埋め込み方法等が提案されている。
【０００４】
また、画像データに埋め込まれた関連情報を識別する方法は、上記各埋め込み方法に応じた種々の方法が提案されており、例えば、上記ドットパターン埋め込み方法や輪郭形状変化埋め込み方法によって関連情報が埋め込まれている場合、該関連情報が埋め込まれた画像データに対してパターン検出フィルタを用いたパターンマッチングを行うことで関連情報を識別する方法が提案されている。
【０００５】
そして、従来、埋め込まれた関連情報をより高精度に識別するために、関連情報に対応するパターンを繰り返し画像データに付加する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００６】
例えば、図１２（ａ）に示すように、関連情報として、「１００１１」が埋め込まれている場合、付加パターンとして同じドットパターン「１００１１」を繰り返し付加して、ノイズの発生等によって一部のパターンが抽出できなくなっても、関連情報の識別を行えるようにしようとしている。なお、図１２（ａ）における情報ビットとドットパターンとは、図１２（ｂ）に示す関係にあるものとする。  
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−２３８１１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記公報記載の従来技術にあっては、関連情報の識別を行うためには、画像データを走査してパターンを取得し、取得したパターンを所定の方法により関連情報に変換する必要があるが、同じパターンが複数繰り返して付加されているため、処理効率が悪いという問題があった。すなわち、この従来技術にあっては、例えば、図１２に示したように、画像データに「１００１１」が埋め込まれている場合に、繰り返しパターン「００１１」が付加されていても、走査した領域から取得可能なパターンを全て取得して、該取得したパターンを集約し、さらに、関連情報に変換しなければ、関連情報を識別するができず、処理効率が悪いという問題があった。
【０００９】
そこで、本発明は、画像データに埋め込まれている関連情報に対応するパターンから該関連情報を効率的にかつ高速に識別することのできる情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するために、本発明の情報識別装置は、画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別装置であって、前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得手段と、前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得手段と、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別手段と、を備えることを特徴としている。
【００１１】
また、本発明の情報識別装置においては、前記識別手段は、前記類似度に基づいて、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報とが同種の情報であるか否かを判断し、同種の情報ではないと判断した場合には、前記画像データに付加された付加情報の全てと前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別することを特徴としてもよい。
【００１２】
本発明の情報識別方法は、上記目的を達成するために、画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別方法であって、前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得ステップと、前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得ステップと、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別ステップと、を有することを特徴としている。
【００１３】
本発明の情報識別プログラムは、画像データに関連する情報である関連情報がパターンとして繰り返し付加された付加情報において前記関連情報を識別する情報識別方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記画像データから前記画像データに付加された付加情報の一部を取得する付加情報取得ステップと、前記関連情報を識別するための基準となる情報である基準情報を前記画像データから取得する基準情報取得ステップと、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別する識別ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００１４】
また、本発明の情報識別プログラムにおいては、前記識別ステップは、前記類似度に基づいて、取得された前記付加情報の一部と前記基準情報とが同種の情報であるか否かを判断し、同種の情報ではないと判断した場合には、前記画像データに付加された付加情報の全てと前記基準情報との類似度に基づいて前記関連情報を識別することを特徴としてもよい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、画像データから取得するパターンとして決定し、取得されたパターンに基づいて関連情報を識別するので、画像データに埋め込まれている関連情報を効率よく識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の好適な実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に述べる実施例は、本発明の好適な実施例であるので、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明によって不当に限定されるものではなく、また、本実施の形態で説明される構成の全てが本発明の必須の構成用件ではない。
【実施例１】
【００２４】
図１〜図６は、本発明の情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体の第１実施例を示す図であり、図１は、本発明の情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体の第１実施例を適用したコピー、ファクシミリ、スキャナ、プリント等の複合機能を有するＭＦＰ（Multi Functional Peripheral）１のブロック構成図である。
【００２５】
図１において、ＭＦＰ１は、コントローラ２、通信インターフェイス３、ユーザインターフェイス４、スキャナエンジン５、プリンタエンジン６、ＦＡＸボード７、可搬性記録媒体読取部８及びハードディスク（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）９等を備えており、上記各部は、バスライン１０によって電気的に接続されている。なお、バスライン１０としては、アドレスバス、データバス等を用いることができる。
【００２６】
コントローラ２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ（メインメモリ）１３等を備えており、ＲＯＭ１２に、プログラム等の固定的なデータが格納されていて、ＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２内のプログラムやハードディスク９等のプログラムに基づいてメモリ１３をワークメモリとして利用して、ＭＦＰ１の各部を制御することによって、ＭＦＰ１としての基本処理を実行するとともに、後述する情報識別方法を実行する。
【００２７】
なお、ＭＦＰ１は、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory ）、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory ）、ＣＤ−ＲＷ（Compact Disc Rewritable ）、ＤＶＤ（Digital Video Disk）、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＭＯ（magneto-optic disc）等の情報識別装置が読み取り可能な記録媒体に記録されている本発明の情報識別方法を実行するプログラムを読み込んでＲＯＭ１２やハードディスク９に導入することで、後述する画像データに埋め込まれている関連情報を効率的にかつ高速に識別する情報識別方法を実行する情報識別装置として構築されている。この情報識別方法を実行するプログラムは、アセンブラ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）等のレガシープログラミング言語やオブジェクト指向ブログラミング言語等で記述されたコンピュータ実行可能なプログラムであり、上記記録媒体に格納して頒布することができる。
【００２８】
通信インターフェイス３は、コントローラ２によって制御され、ＭＦＰ１の外部装置との通信を行う。なお、通信インターフェイス３は、イーサネット（登録商標）インターフェイス、ＩＥＥＥ１２８４インターフェイス、または、その他のインターフェイスでも構成可能である。
【００２９】
ユーザインターフェイス４は、ポインティングデバイス（マウス、タッチペン等）やキーボード、タッチパネル等の各種入力デバイス及びＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（陰極線管：Cathode Ray Tube）等のディスプレイや音声インターフェイス等の出力デバイス等を備え、ユーザによる各種操作キーからの入力操作を受け付けるとともに、ユーザに対してディスプレイに各種情報の表示を行う。すなわち、ユーザインターフェイス４は、ユーザに対する情報の出力（提供）やユーザからの指示（情報）入力を行う。
【００３０】
スキャナエンジン５は、コントローラ２によって制御され、原稿の画像を主走査及び副走査して原稿の画像を所定の解像度で読み取って、画像データを取得する。
【００３１】
プリンタエンジン６は、コントローラ２によって制御され、所定の印刷方式、例えば、電子写真方式、インク噴射方式等で印刷対象の画像データに基づいて画像を用紙に記録出力（印刷出力）する。プリンタエンジン６は、電子写真方式の場合、図示しないが、レーザを用いた電子写真方式で用紙に画像データを記録出力するのに必要な部品、例えば、感光体、光書込部、現像部、帯電部及びクリーニング部等を備えており、画像データ及び制御信号により光書込部を動作させて感光体上に静電潜像を形成し、現像部によりトナーを感光体上に供給して現像してトナー画像を形成する。プリンタエンジン６は、給紙部から用紙搬送路を経由させて用紙を感光体と転写部との間に給紙して、感光体上のトナー画像を用紙に転写させ、トナー画像の転写された用紙を定着部に搬送して、定着部で加熱・加圧して用紙上のトナー画像を定着させることで、画像を用紙に印刷出力する。
【００３２】
ＦＡＸボード７には、図示しないが、公衆回線（ＰＮ）等の通信回線が接続されており、ＦＡＸボード７は、コントローラ２によって制御されて、ファクシミリ送信及びファクシミリ受信機能を実現する。
【００３３】
可搬性記録媒体読取部８は、コントローラ２によって制御され、装着／取り外し可能に装着されるＩＣカードやフレキシブルディスク等の可搬性記録媒体の記録情報を読み込む読み込み処理を実行して、読み取った記録情報をコントローラ２に通知する。なお、可搬性記録媒体読取部８が読み取り対象とする可搬性記録媒体としては、上記の記録媒体に限定されるものではなく、ＳＤカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）メモリカード、スマートメディア（登録商標）、メモリスティック（登録商標）、ピクチャーカード等のメモリ系の記録媒体、その他如何なる着脱可能な記録媒体を、単独あるいは組み合わせたものであってもよい。
【００３４】
ハードディスク９は、画像データ、文書データ、プログラム及びフォントデータ等の各種データのストレージであり、コントローラ２によって該データの書き込み及び読み出しが行われる。
【００３５】
ＭＦＰ１は、通信インターフェイス３を介して外部装置から受信したデータをプリンタエンジン６で用紙に印刷出力するプリンタ機能、スキャナエンジン５で原稿の画像を読み取るスキャナ機能、ＦＡＸボード７を介して送信元から受信したファクシミリ画像をプリンタエンジン６で印刷出力し、また、スキャナエンジン５で読み取った原稿の画像をＦＡＸボード７を介して送信先に送信するファクシミリ機能等の各種アプリケーション機能を実行する。
【００３６】
そして、ＭＦＰ１は、上記組み込まれたプログラムを実行することで、図２に示すような関連情報の埋め込まれた画像データから該関連情報を識別する情報識別処理を実行する。この画像データに埋め込まれた関連情報には、画像データの著作権を管理する情報やセキュリティに関する情報等がある。
【００３７】
この画像データに埋め込まれる関連情報は、関連情報に対応するビット列（デジタルデータ）、図２では、「１００１１００１１１」に変換され、さらに、ビット列を構成する各ビット値に対応するパターンに置き換えられることにより、ビット列（デジタルデータ）に対応したパターンが生成される。そして、図２において、該生成されたパターンを、パターン付加前の画像とパターン付加後の画像として示すように、画像データにパターンが付加されることで、関連情報が画像データに埋め込まれる。なお、関連情報に対応するパターンは、図２では、ドットパターンにより付加されているが、ドットパターンに限るものではなく、例えば、バーコード、画像データの周波数変換、または、画像データ中に存在する図または文字等の画像要素の輪郭の変形により、画像データにパターンを付加するようにしてもよいし、これらのパターンに対応するビット情報（各ビット値、ビット列）であってもよい。また、関連情報に対応するパターンは、該パターンが複数回繰り返し付加されていてもよく、このようにパターンを複数回繰り返して付加されていると、ノイズ等により画像データに付加された複数のパターンのうちの一部が消失しても、繰り返して付加されている消失していない他のパターンによって、画像データに付加されているパターンを精度よく取得することができる。例えば、２回繰り返しによって関連情報が埋め込まれている場合、関連情報に対応するビット列（デジタルデータ）が「１０１１」であると、２回繰り返しによって、「１０１１１０１１」のビット列に対応する複数のパターンが画像データに付加されていることになる。
【００３８】
そして、ＭＦＰ１は、上記情報識別方法を実行するプログラムを記録媒体からＲＯＭ１２やハードディスク９に読み込んで実行することで、図３に示す各機能部が構築される。すなわち、ＭＦＰ１は、プログラムが実行されることで、データ取得機能部２１、記憶機能部２２、画像補正機能部２３、パターン決定機能部２４、パターン取得機能部２５、識別機能部２６及び制御機能部２７が構築され、パターン取得機能部２５は、さらに、付加情報取得機能部２８と情報変換機能部２９を備え、識別機能部２６は、図４に示すように、基準情報取得機能部３１、類似度算出機能部３２、閾値取得機能部３３及び照合機能部３４を備えたものとして構築される。
【００３９】
データ取得機能部２１は、関連情報が埋め込まれた画像データを取得し、取得した画像データを記憶機能部２２に入力する。なお、データ取得機能部２１は、通信インターフェイス３が外部装置から電子データとして画像データを受信することで実現されてもよいし、スキャナエンジン５が原稿等の媒体用紙を読み取って画像データを取得することで実現されてもよい。
【００４０】
記憶機能部２２は、データ取得機能部２１から入力された画像データを記憶し、コントローラ２内のメモリ１３やハードディスク９により実現される。
【００４１】
画像補正機能部２３は、記憶機能部２２に記憶されている画像データを読み出し、該読み出した画像データに対して所定の補正処理を行う。すなわち、スキャナエンジン５で読み取られた画像データには、ノイズがのっていたり、歪みや傾き等の不安定要素が生じている場合があり、この場合、画像データに生じている不安定要素の影響により、取得した画像データに埋め込まれた関連情報を精度よく抽出できない恐れがある。そこで、画像補正機能部２３は、取得した画像データに対してノイズ除去、歪み補正等の画像補正処理を施す。なお、画像補正機能部２３は、記憶機能部２２に記憶されている画像データではなく、データ取得機能部２１の取得した画像データに対して、直接、補正処理を行なってもよい。
【００４２】
パターン決定機能部（パターン決定手段）２４は、画像データに付加されている複数のパターンのうち、どのパターンを画像データから取得するかを決定するパターン決定処理を実行し、決定結果をパターン取得機能部２５に渡す。
【００４３】
パターン決定機能部２４による取得パターンの決定方法は、なんら限定されるものではないが、パターンを取得する領域の候補を抽出することにより取得するパターンを決定する方法（領域抽出方法）と、取得するパターンの候補を抽出することにより直接取得するパターンを決定する方法（パターン抽出方法）に大別することができ、以下、この２つの方法について、順次説明する。
【００４４】
まず、パターンを取得する領域の候補（領域候補）を抽出する領域抽出方法について説明する。
【００４５】
領域抽出方法においては、領域候補は、画像データを複数の領域に分割することで抽出され、この領域分割方法としては、予め設定された所定の間隔をもって、画像データを複数の領域に分割する第１の分割方法、画像データを構成する文字領域、写真領域等の属性の異なる複数の領域に分割する第２の分割方法、画像データを走査して所定の閾値（第１の閾値）以上の画素濃度を有する画素であって、かつ、該画素の周辺画素が有する画像濃度より所定の閾値（第２の閾値）以上の差を有する画素を注目画素として、該注目画素を中心として予め設定した範囲を領域として分割する第３の方法等を用いることができる。
【００４６】
次に、取得するパターンの候補（パターン候補）を抽出するパターン抽出方法について説明する。
【００４７】
パターン抽出方法においては、取得するパターン候補の抽出は、予め用意したパターン形状に対応したマスターパターンを、画像データに順次照合することで行うことができ、また、照合を、画像データの走査順に行うことで、パターン候補をより確実に抽出することができる。なお、このマスターパターンは、通信インターフェイス３や可搬性記録媒体読取部８を介して入力してもよいし、コントローラ２内のＲＯＭ１２やハードディスク９から入力してもよい。
【００４８】
そして、パターン決定機能部２４は、上記領域抽出方法またはパターン抽出方法により抽出したパターンから、実際にパターン取得処理を施すパターンを決定する。この実際にパターン取得処理を行うパターンを決定する方法としては、例えば、ランダムサンプリングによる決定方法を用いることができ、ランダムサンプリングでは、抽出されたパターンの中から一部のパターンを無作為に抽出する処理を行うことで該パターンを決定する。具体的には、乱数発生器（図示略）により、各パターンに対して発生させた乱数を用いて、パターン抽出処理を施すパターンを決定する。この場合、発生した乱数が奇数であるパターンに対してパターン取得処理を行うパターンとし、偶数であるパターンに対してはパターンの取得処理を行なわないパターンとすることで、パターンを決定することができる。また、乱数を用いた処理ではなく、予め設定された位置に存在するパターンを、実際にパターン取得処理を行うパターンとして決定してもよい。
【００４９】
パターン取得機能部（パターン取得手段）２５は、上述のように、付加情報取得機能部２８と情報変換機能部２９を備えており、画像データに付加されているパターンを取得するパターン取得処理を実行する。
【００５０】
付加情報取得機能部２８は、パターン決定機能部２４によって、パターン取得処理を行うパターンとして決定されたパターンに対して、パターン取得処理を実行してパターンを取得し、このパターン取得処理は、画像データに対する関連情報の埋め込み方法（上記ドットパターン埋め込み方法、輪郭形状変化埋め込み方法、周波数成分変化埋め込み方法等）により異なる。各パターン取得処理の詳細は周知であるためその詳細な説明は省略するが、付加情報取得機能部２８は、このパターン取得処理を行うことで、複数種存在するパターンのうち、実際にどのパターン（凹型のパターンか、凸型のパターンか等）が付加されているかの情報を取得する。なお、パターン取得処理では、関連情報が、上記ドットパターン埋め込み方法、輪郭形状変化埋め込み方法で埋め込まれている場合には、埋め込みに用いられたパターンの検知フィルタを用いる。
【００５１】
情報変換機能部２９は、付加情報取得機能部２８により取得されたパターン情報を変換し、画像データに付加されているパターンが表現するビット列を取得して、識別機能部２６に渡す。
【００５２】
識別機能部（識別手段）２６は、図４に示したように、基準情報取得機能部３１、類似度算出機能部３２、閾値取得機能部３３及び照合機能部３４を備えており、パターン取得機能部２５の取得したパターンから関連情報が画像データに含まれているかをその一致率（類似度）から識別する。
【００５３】
すなわち、基準情報取得機能部（基準情報取得手段）３１は、画像データに付加されている関連情報を識別するための情報である基準情報を取得する。基準情報取得機能部３１は、この基準情報を、通信インターフェイス３を介して外部装置から取得したり、可搬性記録媒体読取部８を介して可搬性記録媒体から取得しても良いし、コントローラ２内のＲＯＭ１２やハードディスク９に保管されている基準情報を取得しても良い。
【００５４】
類似度算出機能部３２は、基準情報取得機能部３１の取得した基準情報と、パターン取得機能部２５の取得したパターンとの一致率（類似度）を求めて、該求めた類似度を照合機能部３４に渡す。なお、類似度の算出には、基準情報のビット数とパターンのビット数とが一致しているとより正確な類似度を求めることができるため、基準情報取得機能部３１が基準情報を取得した後に、該取得した基準情報のビット数に応じてパターン決定機能部２４が取得するパターン数を決定するようにしてもよい。
【００５５】
閾値取得機能部３３は、記憶機能部２２から予め設定されて格納されている閾値を取得して、照合機能部３４に渡す。なお、閾値取得機能部３３は、記憶機能部２２に保管されている閾値を取得する取得方法に限るものではなく、例えば、データ取得機能部２１を介して閾値を取得してもよい。
【００５６】
照合機能部３４は、類似度算出機能部３２の求めた類似度と、閾値取得機能部３３の取得した閾値とを照合して、該類似度が該閾値よりも大きい場合には、基準情報とパターンとが同一の情報、もしくは、類似の情報、または、同種の情報と判断し、該類似度が該閾値よりも小さい場合には、基準情報とパターンとは非類似の情報、または、異種の情報と判断する。
【００５７】
再び、図３に戻って、制御機能部２７は、上記データ取得機能部２１、記憶機能部２２、画像補正機能部２３、パターン決定機能部２４、パターン取得機能部２５及び識別機能部２６の動作を制御する。
【００５８】
次に、本実施例の作用を説明する。本実施例のＭＦＰ１は、画像データから識別するパターンを、該画像データに付加されている複数のパターンの一部を取得パターンとして決定して、該決定したパターンを画像データから取得することで、パターンの抽出処理を短縮しつつ、該取得したパターンから関連情報を復元することなく、画像データに埋め込まれた関連情報を識別する情報識別処理を、図５に示すように実行する。
【００５９】
すなわち、ＭＦＰ１は、図５に示すように、まず、データ取得機能部２１により、関連情報が埋め込まれた画像データを取得して、ハードディスク９またはメモリ１３によって実現される記憶機能部２２に格納し（ステップＳ１０１）、画像補正機能部２３が、該記憶機能部２２に格納されている画像データを取得して、関連情報の抽出精度を向上させるために、該取得した画像データに対して、画像データのノイズ除去、歪み補正等の画像補正処理を行う（ステップＳ１０２）。なお、この画像補正機能部２３による画像補正処理は、上述のように、記憶機能部２２に格納されている画像データに対して実施する場合に限るものではなく、ステップＳ１０１でデータ取得機能部２１が取得して記憶機能部２２に格納される前の画像データに対して画像補正処理を実行してもよい。
【００６０】
次に、ＭＦＰ１は、基準情報取得機能部３１が、画像データに付加された関連情報を識別するための基準情報を取得し（ステップＳ１０３）、記憶機能部２２に格納されている画像データから処理対象の画像データを読み出して、付加情報取得機能部２８が、該読み出した画像データに付加されている複数のパターンのうち、パターン決定機能部２４の決定した一部のパターン（取得パターン）を、画像データから取得するパターン取得処理を行う（ステップＳ１０４）。
【００６１】
そして、識別機能部２６の類似度算出機能部３２が、該取得された基準情報と該取得したパターンとの類似度を算出し（ステップＳ１０５）、識別機能部２６の照合機能部３４が、該算出された類似度と、識別機能部２６の閾値取得機能部３３が取得した閾値とを比較する（ステップＳ１０６）。
【００６２】
なお、類似度算出機能部３２は、該取得された基準情報と該パターンとの類似度を以下のようにして算出する。ただ、以下の説明では、説明を分かりやすくするために、該基準情報のビット数と該取得されたパターンのビット数とが同じである場合を例として、図６に基づいて説明する。図６は、基準情報と取得されたパターンが、同じ８ビットで構成されている場合を示している。
【００６３】
図６においては、取得された各ビットの値全てが一致しているため、すなわち、取得されたパターン８ビットのうち８ビット全てが一致（８／８）しているため、一致率は１００％となり、類似度も１００％となる。なお、類似度算出機能部３２は、一致率ではなく、確率として尤度を算出し、算出した尤度を類似度としてもよい。
【００６４】
ここで、尤度は、１つの領域から正しく情報を抽出できる確率をＰとし、基準情報のビットと、取得したパターンのビットとが一致した数をｎ、一致しなかったビットの数をｍとした場合、次式により求めることができる。
【００６５】
【数１】
0004943354.tif 000002
【００６６】
また、類似度の算出においては、抽出情報の信頼度が多値で得られる場合には、その値を類似度に反映させることができる。例えば、取得されたパターンのビット毎に信頼度を算出し、基準情報と一致するビットの信頼度を加算したものを類似度とする方法を用いてもよい。
【００６７】
さらに、類似度の算出においては、信頼度を用いた確立モデルを用いてもよい。例えば、取得されたパターン中にあるビットの信頼度がαのとき、そのビットが正しい確率をＰ（α）として、正解したビットでは、Ｐ（α）を全てのビットに対して掛け合わせ、不正解のビットでは、１−Ｐ（α）を全てのビットに対して掛け合わせ、これらの掛け合わせた結果を類似度とする。
【００６８】
そして、ステップＳ１０６で、照合機能部３４が予め設定されている閾値よりも類似度の方が大きいと判断すると、識別機能部２６が、基準情報とパターンとが同一の情報、もしくは、類似の情報、または、同種の情報と判断し（ステップＳ１０７）、制御機能部２７は、該判断結果に基づいて、以降の処理を制御する。
【００６９】
ステップＳ１０６で、該閾値よりも該類似度が小さいと、基準情報とパターンとは非類似の情報、または、異種の情報と判断し、照合機能部３４が処理対象の画像データに埋め込まれている関連情報が基準情報と非類似または異種の情報であると判断して、処理対象の画像データに付加されている全てのパターンを抽出し、抽出されたパターンから処理対象の画像データに付加されている付加情報の識別処理を実行する（ステップＳ１０８）。なお、このステップＳ１０８での全てのパターンの抽出処理は、パターン決定機能部２４により、取得対象を画像データに付加されている全てのパターンと決定したときの処理と同じ処理を行う。
【００７０】
このように、本実施例のＭＦＰ１は、パターン決定機能部２４が、複数のパターンのうち一部のパターンのみを画像データから取得する取得パターンとして決定し、パターン取得機能部２５が、該決定されたパターンを識別対象の画像データから取得して、識別機能部２６が、該取得したパターンから該関連情報を識別している。
【００７１】
したがって、取得したパターンから関連情報を復元することなく、画像データに埋め込まれている関連情報を効率よくかつ高速に識別することができ、利用性を向上させることができる。
【００７２】
また、本実施例のＭＦＰ１は、基準情報取得機能部３１が、関連情報を識別するための基準情報を取得し、識別機能部２６が、識別対象の画像データから取得されたパターンと該基準情報に基づいて関連情報を識別している。
【００７３】
したがって、該取得したパターンから関連情報を復元することなく、埋め込まれた関連情報をより適切に識別することができ、識別効率をより一層向上させて、識別の正確性を向上させることができる。
【００７４】
さらに、本実施例のＭＦＰ１は、基準情報取得機能部３１が、識別対象の画像データに埋め込まれている情報を基準情報として取得している。
【００７５】
したがって、基準情報用の画像データを用意することなく、基準情報を識別することができる。
【００７６】
また、本実施例のＭＦＰ１は、識別機能部２６は、識別対象の画像データから取得されたパターンと基準情報との類似度に基づいて関連情報を識別している。
【００７７】
したがって、画像データから関連情報をより一層効率的にかつ適切に識別することができる。
【００７８】
さらに、本実施例のＭＦＰ１は、識別機能部２６が、関連情報と基準情報とが同種の情報であるか否かを類似度により判断し、同種の情報ではないと判断すると、パターン取得機能部２５によって画像データに付加されている全てのパターンを取得し、識別機能部２６が、該取得された全てのパターンに基づいて関連情報を識別している。
【００７９】
すなわち、識別機能部２６の識別結果に応じて、処理対象の画像データに埋め込まれた関連情報の識別処理を変更するため、処理速度を向上させることができるとともに、関連情報の識別処理の信頼性をより一層向上させることができる。
【００８０】
例えば、出力が同じ画像データには、同一、または、同種の関連情報が埋め込まれている場合が多く、また、画像データに埋め込まれている関連情報を識別した場合、関連情報をハードディスク９や可搬性記録媒体に保存しておく場合が多い。このような場合、本実施例のＭＦＰ１は、過去に識別したことのある関連情報が埋め込まれた画像データから、再度パターンを抽出し、該パターンから関連情報を復元する処理を行うことなく、同一または同種の関連情報が埋め込まれていると判断している。
【００８１】
したがって、画像データから関連情報を正確にかつより一層効率的に識別することができる。
【実施例２】
【００８２】
図７〜図１１は、本発明の情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体の第２実施例を示す図であり、図７は、本発明の情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体の第２実施例を適用したパーソナルコンピュータ４０のハードウェアのブロック構成図である。
【００８３】
本実施例は、処理対象の画像データとは異なる基準画像データに埋め込まれている情報を基準情報として用いて処理対象の画像データの関連情報の識別処理を行う。
【００８４】
なお、本実施の形態の説明において、第１の実施の形態と実質的に同一の機能構成を有する構成要素については重複説明を省略する。
【００８５】
パーソナルコンピュータ４０は、ＣＰＵ４１、ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、通信インターフェイス４４、ユーザインターフェイス４５及び外部記憶装置４６等を備えており、上記各部は、バスライン４７により電気的に接続されている。なお、バスライン４７には、アドレスバス、データバス等がある。
【００８６】
ＲＯＭ４３、または、外部記憶装置４６は、オペレーティングシステム（ＯＳ：Operating System）、プログラム等のソフトウェアを記憶する。
【００８７】
ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３または外部記憶装置４６に記憶されているソフトウェアを実行し、バスライン４７に接続された各デバイスを総括的に制御する。ＲＡＭ４２は、ＣＰＵ４１の主メモリであるワークエリア等として機能する。
【００８８】
外部記憶装置４６は、例えば、ハードディスク等で構成され、ブートプログラム、オペレーティングシステム、上記情報識別方法を実行するプログラム等の各種のアプリケーション等を記憶する。
【００８９】
通信インターフェイス４４は、例えば、イーサネット（登録商標）インターフェイス、ＩＥＥＥ１２８４インターフェイス、またはその他のインターフェイスにより構成され、ＣＰＵ４１によって制御されて、パーソナルコンピュータ４０の外部装置と通信を行う。
【００９０】
ユーザインターフェイス４５は、ポインティングデバイス（マウス、タッチペン等）やキーボード、タッチパネル等の各種入力デバイス及びＬＣＤ、ＣＲＴ等のディスプレイや音声インターフェイス等の出力デバイス等を備え、ユーザによる各種操作キーからの入力操作を受け付けるとともに、ＣＰＵ４１から送られてきた各種情報をユーザに対してディスプレイに表示する。すなわち、ユーザインターフェイス４５は、ユーザに対する情報の出力（提供）やユーザからの指示（情報）入力を行う。
【００９１】
パーソナルコンピュータ４０は、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＳＤカード、ＭＯ等のパーソナルコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている本発明の情報識別方法を実行するプログラムを読み込んでＲＯＭ４３や外部記憶装置４６に導入することで、後述する画像データに埋め込まれている関連情報を効率的にかつ高速に識別する情報識別方法を実行する情報識別装置として構築されている。このプログラムは、アセンブラ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）等のレガシープログラミング言語やオブジェクト指向ブログラミング言語等で記述されたコンピュータ実行可能なプログラムであり、上記記録媒体に格納して頒布することができる。
【００９２】
そして、パーソナルコンピュータ４０は、プログラムが組み込まれて実行することで、図８に示すような関連情報の埋め込まれた画像データから該関連情報を識別する情報識別処理を実行する。この画像データに埋め込まれた関連情報には、画像データの著作権を管理する情報やセキュリティに関する情報等がある。
【００９３】
画像データに埋め込まれる関連情報は、関連情報に対応するビット列（デジタルデータ）、図８では、「１０１１０１」に変換され、さらに、ビット列を構成する各ビット値に対応するパターン情報に置き換えられることにより、ビット列（デジタルデータ）に対応したパターン情報が生成される。そして、図８に示すように、該生成されたパターン情報を画像データに付加することで、関連情報が画像データに埋め込まれる。
【００９４】
なお、関連情報に対応するパターンは、該パターンが複数回繰り返し付加されていてもよく、このようにパターンを複数回繰り返して付加されていると、ノイズ等により画像データに付加された複数のパターンのうちの一部が消失しても、繰り返して付加されている消失していない他のパターンによって、画像データに付加されているパターンを精度よく取得することができる。例えば、図８では、２回繰り返しによって関連情報が埋め込まれており、関連情報に対応するビット列（デジタルデータ）が「１０１１」であると、２回繰り返しによって、「１０１１１０１１」のビット列に対応するパターン集合が画像データに付加されていることになる。なお、ここで、パターン集合とは、複数のパターンからなる集まりを意味する。
【００９５】
なお、図８においては、関連情報がドットパターンにより画像データに付加されている場合を示しているが、ドットパターンにより付加するものに限るものではなく、例えば、バーコード、画像データの周波数変換、または、画像データ中に存在する図または文字等の画像要素の輪郭の変形により、画像データにパターンが付加されていてもよい。
【００９６】
そして、パーソナルコンピュータ４０は、上記情報識別方法を実行するプログラムを記録媒体からＲＯＭ４３や外部記憶装置４６に読み込んで実行することで、図９に示す各機能部が構築される。すなわち、パーソナルコンピュータ４０は、プログラムが実行されることで、データ取得機能部５１、記憶機能部５２、パターン決定機能部５３、パターン取得機能部５４、識別機能部５５及び制御機能部５６が構築され、パターン取得機能部５４は、さらに、付加情報取得機能部５７と情報変換機能部５８を備え、識別機能部５５は、図１０に示すように、基準情報取得機能部６１、特徴取得機能部６２、類似度算出機能部６３、閾値取得機能部６４及び照合機能部６５を備えたものとして構築される。
【００９７】
パーソナルコンピュータ４０は、情報識別処理として、関連情報を識別する画像データ（以下、必要に応じて、識別対象画像データという。）とは異なる基準画像データに埋め込まれている情報を基準情報として、また、関連情報の埋め込み方法に基づいて画像データから取得するパターンを決定し、該決定に応じて識別対象の画像データからパターンを取得して、該取得したパターンを該基準情報を照合することで、該識別対象の画像データの関連情報を識別する。そこで、パーソナルコンピュータ４０のデータ取得機能部５１、記憶機能部５２、パターン決定機能部５３、パターン取得機能部５４、識別機能部５５及び制御機能部５６のうち、パターン決定機能部５３、パターン取得機能部５４及び識別機能部５５が、上記第１実施例のパターン決定機能部２４、パターン取得機能部２５及び識別機能部２６とは、その機能が異なっていて、複数の画像データを処理対象としており、他の機能部、すなわち、データ取得機能部５１、記憶機能部５２及び制御機能部５６は、第１実施例のデータ取得機能部２１、記憶機能部２２及び制御機能部２７と基本的にその機能が同じである。そこで、本実施例においては、第１実施例とは異なるパターン決定機能部５３、パターン取得機能部５４及び識別機能部５５についてのみ、説明する。
【００９８】
まず、パターン決定機能部（パターン決定手段）２４について説明する。パターン決定機能部５３は、第１実施例のパターン決定機能部２４と同様に、画像データに付加されている複数のパターンのうち、どのパターンを画像データから取得するかを決定、すなわち、複数のパターンのうち一部のパターンを取得パターンとして決定するが、識別対象画像データと基準画像データとで決定方法が異なる。
【００９９】
すなわち、パターン決定機能部５３は、識別対象画像データに対しては、第１実施例と同様に、識別対象画像データに付加されている複数のパターンのうち、どのパターンを識別対象画像データから取得するかを決定する。
【０１００】
一方、パターン決定機能部５３は、基準画像データに対しては、（１）画像データに付加されているパターンであって、取得可能なパターンの全てを基準画像データから取得すべきパターンとして決定し、または、（２）識別対象画像データにおける、取得すべきパターンと決定したパターンが存在する位置に存在する、基準画像データ上のパターンを基準画像データから取得すべきパターンとして決定する。
【０１０１】
ここで、上記（１）のパターン決定方法を採用した場合、パターン決定機能部５３は、取得すべきでないパターンを決定するための処理が不要になるために、処理速度の向上を図ることができる。
【０１０２】
一方、上記（２）のパターン決定方法を採用した場合、識別対象画像データから取得したパターンと、基準画像データから取得したパターンが同じビットになる。したがって、識別機能部５５における類似度算出機能部（類似度算出手段）６３における類似度算出の信頼性が向上し、より一層正確に関連情報を識別することができる。
【０１０３】
なお、上記（１）のパターン決定方法を採用する場合、パターン決定機能部５３での決定を行なわず、次に説明するパターン取得機能部５４が基準画像データの全体について、パターンの取得処理を実行するようにしてもよい。
【０１０４】
次に、パターン取得機能部（パターン取得手段）５４について説明する。パターン取得機能部５４は、基本的には、第１実施例のパターン取得機能部２５と同様な処理を行うが、本実施の形態にかかるパターン取得機能部５４は、識別対象画像データと基準画像データとの２つの画像データを処理対象とする点が、第１実施例のパターン取得機能部２５と相違する。
【０１０５】
次に、識別機能部（識別手段）５５について説明する。識別機能部５５は、図１０示したように、基準情報取得機能部６１、特徴取得機能部６２、類似度算出機能部６３、閾値取得機能部６４及び照合機能部６５を備えており、これらの各機能部のうち、基準情報取得機能部６１、類似度算出機能部６３、閾値取得機能部６４及び照合機能部６５は、第１実施例の基準情報取得機能部３１、類似度算出機能部３２、閾値取得機能部３３及び照合機能部３４と同様であるので、説明を省略し、本実施例の識別機能部５５の特徴である基準情報取得機能部６１及び特徴取得機能部６２について説明する。
【０１０６】
基準情報取得機能部６１は、画像データに付加された関連情報を識別するための基準情報を、識別対象の画像データからではなく、予め用意されている基準画像データに埋め込まれている情報から取得する。基準情報取得機能部６１は、この基準情報を、通信インターフェイス３を介して外部装置から取得したり、可搬性記録媒体読取部８を介して可搬性記録媒体から取得しても良いし、基準情報を保管するコントローラ２内のＲＯＭ１２やハードディスク９から取得してもよい。
【０１０７】
特徴取得機能部６２は、基準情報取得機能部６１が取得した基準画像データのパターンから、基準情報の埋め込み規則（方式）を認識し、認識した方式を基準情報の埋め込み特徴として取得する。
【０１０８】
具体的には、特徴取得機能部６２は、基準画像データから取得されたパターンが有する、一度の繰り返しまでのパターン数（ビット数）を、基準情報の埋め込み特徴として取得する。
【０１０９】
そして、特徴取得機能部６２は、取得した基準情報の埋め込み方式をパターン決定機能部５３に出力し、パターン決定機能部５３は、入力された基準情報の埋め込み方式に基づいて、識別対象画像データから取得すべきパターンを決定する。
【０１１０】
次に、本実施例の作用を説明する。本実施例のパーソナルコンピュータ４０は、識別対象画像データから識別するパターンを、該識別対象画像データとは異なる基準画像データに埋め込まれているパターンから決定して、該決定したパターンを画像データから取得するとともに、基準情報の基準情報画像データへの埋め込み方式に基づいて取得パターンを決定することで、パターンの抽出処理を短縮しつつ、該取得したパターンから関連情報を復元することなく、画像データに埋め込まれた関連情報を認識する情報識別処理を、図１１に示すように実行する。
【０１１１】
すなわち、パーソナルコンピュータ４０は、図１１に示すように、まず、データ取得機能部５１により、情報が埋め込まれた画像データを複数取得して、ＲＡＭ４２または外部記憶装置４６によって実現される記憶機能部２２に格納する（ステップＳ２０１）。次に、識別機能部５５の基準情報取得機能部６１は、該記憶機能部２２に格納されている画像データを１つ、基準画像データとして読み出して、該読み出した基準画像データに付加されているパターン（基準パターン）をパターン決定機能部５３の決定に基づいて取得し、該基準パターンから、基準画像データに埋め込まれている情報を基準情報として取得する（ステップＳ２０２）。
【０１１２】
続いて、特徴取得機能部６２が、ステップ２０２において取得された基準パターンから、基準画像データに埋め込まれている情報の埋め込み方式を取得し（ステップＳ２０３）、パターン決定機能部５３が、該取得した埋め込み方式に基づいて、識別対象画像データに付加されているパターンの一部を取得する（ステップＳ２０４）。
【０１１３】
そして、類似度算出機能部６３が、ステップＳ２０２で取得された基準情報と、ステップＳ２０４で識別対象画像データから取得されたパターンとの類似度を求め（ステップＳ２０５）、照合機能部６５が、該求めた類似度と、閾値取得機能部６４が取得した予め設定されている閾値とを比較する（ステップＳ２０６）。
【０１１４】
ステップＳ２０６で、照合機能部６５が予め設定されている閾値よりも類似度の方が大きいと判断すると、識別機能部５５が、基準情報とパターンとが同一の情報、もしくは、類似の情報、または、同種の情報と判断し（ステップＳ２０７）、制御機能部５６は、該判断結果に基づいて、以降の処理を制御する。
【０１１５】
ステップＳ２０６で、該閾値よりも該類似度が小さいと、基準情報とパターンとは非類似の情報、または、異種の情報と判断し、照合機能部６５が処理対象の画像データに埋め込まれている関連情報が基準情報と非類似または異種の情報であると判断して、処理対象の画像データに付加されている全てのパターンを抽出し、抽出されたパターンから処理対象の画像データに付加されている付加情報の認識処理を実行する（ステップＳ２０８）。なお、このステップＳ２０８での全てのパターンの抽出処理は、パターン決定機能部２４により、取得対象を画像データに付加されている全てのパターンと決定したときの処理と同じ処理を行う。
【０１１６】
なお、上述のように、関連情報の耐性向上のために、一つの画像データに対して同じパターンが繰り返し付加される場合（インターリービング）がある。そこで、特徴取得機能部６２の取得した付加形式がインターリービングにおける繰り返し周期であると、パターン取得機能部５４は、一度の繰り返し周期分のみのパターンを取得して、関連情報を生成することで、上記ステップＳ２０５以降の処理を行うことなく、関連情報の識別処理を終了してもよい。
【０１１７】
このように、本実施例のパーソナルコンピュータ４０は、識別対象の画像データとは異なる所定の基準画像データに埋め込まれている情報を基準情報として取得し、該基準情報と識別対象の画像データから取得したパターンを照合して関連情報を識別している。
【０１１８】
したがって、基準情報として適切な情報を簡単化強いに取得して、関連情報を識別することができる。
【０１１９】
また、本実施例のパーソナルコンピュータ４０は、特徴取得機能部６２の取得した基準情報の埋め込み方式に基づいて、パターン決定機能部５３が、複数のパターンから一部のパターンのみを識別対象画像データから取得すべきパターンとして決定している。
【０１２０】
したがって、処理速度をより一層向上させつつ、適切に関連情報を識別することができる。
【０１２１】
なお、情報識別装置として、第１実施例では、ＭＦＰ１に適用した場合について説明し、第２実施例では、パーソナルコンピュータ４０に適用した場合について説明したが、を情報識別装置として本発明の説明を行ったが、情報識別装置としては、相互に適応可能であることは言うまでもない。
【０１２２】
また、情報識別装置としては、上記ＭＦＰ１やパーソナルコンピュータ４０に限られるものではなく、特定の用途に応じて、複写装置、プリンタ、印刷機等の画像形成装置、携帯電話、ＰＤＡ、携帯型電子遊技装置等の携帯情報端末、スキャナ等の画像読取装置、デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置、テレビジョン、ＨＤＤレコーダ、オーディオセット等の音声映像入出力置、カーナビゲーション等の車載電子装置、デジタル家電機器及びサーバ等の着脱可能な記録媒体との情報のやり取りが可能な機器であれば、本発明の情報識別装置として適用することができる。
【０１２３】
以上、本発明者によってなされた発明を好適な実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施例で説明したものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。また、第１実施例及び第２実施例で説明したものに限定されず、これらと均等な手法も本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本発明は、画像データに埋め込まれた関連情報を識別する情報識別装置、情報識別方法、プログラム及び記録媒体に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の第１実施例を適用したＭＦＰのハードウェアのブロック構成図。
【図２】第１実施例における処理対象の画像データと関連情報の説明図。
【図３】図１のＭＦＰの機能ブロック構成図。
【図４】図３の識別機能部の詳細な機能ブロック構成図。
【図５】図１のＭＦＰによる情報識別処理を示すフローチャート。
【図６】図５の識別処理での類似度算出機能部による類似度算出処理の説明図。
【図７】本発明の第２実施例を適用したパーソナルコンピュータのハードウェアのブロック構成図。
【図８】第２実施例における処理対象の画像データと関連情報の説明図。
【図９】図７のパーソナルコンピュータの機能ブロック構成図。
【図１０】図９の識別機能部の詳細な機能ブロック構成図。
【図１１】図７のパーソナルコンピュータによる情報識別処理を示すフローチャート。
【図１２】従来技術の説明図。
【符号の説明】
【０１２６】
１  ＭＦＰ
２  コントローラ
３  通信インターフェイス
４  ユーザインターフェイス
５  スキャナエンジン
６  プリンタエンジン
７  ＦＡＸボード
８  可搬性記録媒体読取部
９  ハードディスク
１０  バスライン
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  メモリ
２１  データ取得機能部
２２  記憶機能部
２３  画像補正機能部
２４  パターン決定機能部
２５  パターン取得機能部
２６  識別機能部
２７  制御機能部
２８  付加情報取得機能部
２９  情報変換機能部
３１  基準情報取得機能部
３２  類似度算出機能部
３３  閾値取得機能部
３４  照合機能部
４０  パーソナルコンピュータ
４１  ＣＰＵ
４２  ＲＡＭ
４３  ＲＯＭ
４４  通信インターフェイス
４５  ユーザインターフェイス
４６  外部記憶装置
４７  バスライン
５１  データ取得機能部
５２  記憶機能部
５３  パターン決定機能部
５４  パターン取得機能部
５５  識別機能部
５６  制御機能部
５７  付加情報取得機能部
５８  情報変換機能部
６１  基準情報取得機能部
６２  特徴取得機能部
６３  類似度算出機能部
６４  閾値取得機能部
６５  照合機能部
【図１】
0004943354.tif 000003
【図２】
0004943354.tif 000004
【図３】
0004943354.tif 000005
【図４】
0004943354.tif 000006
【図５】
0004943354.tif 000007
【図６】
0004943354.tif 000008
【図７】
0004943354.tif 000009
【図８】
0004943354.tif 000010
【図９】
0004943354.tif 000011
【図１０】
0004943354.tif 000012
【図１１】
0004943354.tif 000013
【図１２】
0004943354.tif 000014