(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルコンテンツに付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、
前記特徴量状態設定部による設定内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる付加情報埋め込み部と
を備えることを特徴とする情報埋め込み装置。
【請求項２】
前記特徴量状態設定部は、前記特徴量である前記デジタルコンテンツの離散コサイン変換係数の係数分布が、当該デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後に、所定の確率密度関数にしたがうように設定し、
前記付加情報埋め込み部は、前記デジタルコンテンツの離散コサイン変換係数を、その係数分布が前記所定の確率密度関数にしたがうように変化させることを特徴とする請求項１に記載の情報埋め込み装置。
【請求項３】
デジタル画像に付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、
前記デジタル画像における特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、
前記付加情報の埋め込み後における前記デジタル画像の前記特徴量をその大きさに基づいて並べ替え、かつ画質モデルに基づいて、各々の特徴量の大きさの変化の許容範囲を示す特徴量並べ替え部と、
前記特徴量状態設定部による設定内容、及び前記特徴量並べ替え部にて対応付けられた前記特徴量とその大きさ変化の許容範囲に基づいて、前記デジタル画像の前記特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備え、
前記特徴量状態設定部は、前記デジタル画像に前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように設定することを特徴とする情報埋め込み装置。
【請求項４】
前記付加情報埋め込み部は、所定の規則に基づいて決定された許容範囲内に収まるように調整しながら前記特徴量を変化させることを特徴とする請求項３に記載の情報埋め込み装置。
【請求項５】
所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置において、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する特徴量状態再現部と、
前記特徴量状態再現部により算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部と
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項６】
前記特徴量状態再現部は、
前記確率密度関数を取得し、
取得した前記確率密度関数と前記データ変換を施されたデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布とに基づいて、当該確率密度関数のパラメータを算出し、
算出されたパラメータに基づいて、前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布を算出することを特徴とする請求項５に記載の検出装置。
【請求項７】
所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置において、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に量子化によるデータ圧縮を施され、さらにその後に解凍されたデジタルコンテンツを対象とし、圧縮後に解凍された当該デジタルコンテンツの当該特徴量の分布に基づいて、当該データ圧縮における量子化値を算出する量子化値計算部と、
前記量子化値計算部により算出された量子化値と前記確率密度関数とを用いて、前記圧縮後に解凍されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、データ圧縮を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する特徴量状態再現部と、
前記特徴量状態再現部により算出された前記データ圧縮を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部と
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項８】
所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから前記付加情報を検出する検出装置において、
処理対象であるデジタルコンテンツが、前記付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたかどうかを判断する判断手段と、
前記デジタルコンテンツから前記付加情報を検出する検出手段とを備え、
前記検出手段は、
前記デジタルコンテンツが、付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、かつ前記判断手段により前記付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたと判断された場合に、当該確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出し、算出した前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出することを特徴とする検出装置。
【請求項９】
デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込み、当該デジタルコンテンツから当該付加情報を検出するデータ処理方法において、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定するステップと、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させるステップと、
前記付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施されたかどうかを判断するステップと、
前記デジタルコンテンツがデータ変換を施されたと判断された場合に、当該デジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、当該データ変換を施される前の当該デジタルコンテンツにおける当該特徴量の分布を再現するステップと、
再現された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出するステップと
を含むことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１０】
前記付加情報の埋め込み後における前記特徴量の状態を設定するステップは、
前記デジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた前記確率密度関数を決定するステップを含み、
前記データ変換を施される前の当該デジタルコンテンツにおける当該特徴量の分布を再現するステップは、
前記確率密度関数と前記データ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、前記確率密度関数のパラメータを算出するステップと、算出されたパラメータに基づいて、前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップと
を含むことを特徴とする請求項９に記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
前記確率密度関数を決定するステップは、付加情報を埋め込んでいない前記デジタルコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合に得られる検出情報に基づいて、前記確率密度関数を決定するステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを制御してデジタルコンテンツに所定の付加情報を付加するプログラムであって、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する機能と、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを制御して所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出するプログラムであって、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する機能と、
算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを制御してデジタルコンテンツに所定の付加情報を付加するプログラムを当該コンピュータの入力手段が読取可能に記憶した記憶媒体において、
前記プログラムは、
前記デジタルコンテンツにおける特徴量のうち、前記付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、前記デジタルコンテンツに前記付加情報を埋め込んだ後における前記特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうように、当該付加情報の埋め込み後における状態を設定する機能と、
設定された内容に基づいて前記デジタルコンテンツの前記特徴量を変化させる機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とする記憶媒体。
【請求項１５】
コンピュータを制御して所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出するプログラムをコンピュータの入力手段が読取可能に記憶した記憶媒体において、
前記プログラムは、
付加情報の埋め込みに用いられるデジタルコンテンツの特徴量に関して、当該デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における当該特徴量の分布が所定の確率密度関数にしたがうようにして付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツであって、当該付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツを対象とし、前記確率密度関数を用いて、当該データ変換を施されたデジタルコンテンツの当該特徴量の分布から、当該データ変換を施される前のデジタルコンテンツの当該特徴量の分布を算出する機能と、
算出された前記データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける前記特徴量の分布に基づいて、前記デジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する機能と
を前記コンピュータに実現させることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像や音声などのデジタルコンテンツに対して電子透かしや電子署名などの付加情報を埋め込む方法及びその検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像や音声などのデジタルコンテンツ（以下、単にコンテンツと称す）は、全く劣化することなしに容易に複製を作成することが可能である。そこで、コンテンツに対し、再生機器を制御する制御信号やコンテンツの所有者に関する情報、改ざん防止のための確認情報などの付加情報を埋め込み、コンテンツの複製や改ざんを制限することが行われている。
この付加情報は、コンテンツに対して不可分に埋め込まれている必要があり、また、通常の操作でコンテンツを再生した場合（画像を表示したり音声を出力したりした場合）に、コンテンツに影響を与えない形で埋め込まれている必要がある。
【０００３】
近年、動画像においても、デジタルデータという形態での利用や配布が進み、特に映画のような付加価値の高いコンテンツの著作権を保護する必要性がクローズアップされている。そして、上記のような付加情報の埋め込みによる、コンテンツの複製制御や再生制御が検討されている。この種の技術の実用領域として期待されているものに、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）に記録されたコンテンツの保護がある。
【０００４】
ＤＶＤコンテンツの保護を目的として付加情報をコンテンツに埋め込む場合、付加情報の埋め込みは原画（BaseBand domain）のデータに対して行われる。そして、付加情報の埋め込まれた原画データがＭＰＥＧ方式（ＭＰＥＧ２）で圧縮されてＤＶＤに記録され、配布されることとなる。
この際、データ圧縮処理が行われることにより、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号は減衰してしまう。
【０００５】
一般に、コンテンツの原ドメインに対して付加情報を埋め込んだ後、付加情報の埋め込まれたコンテンツがＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の方式を用いて圧縮されたり、ＤＡ／ＡＤ変換されたり、ホームビデオなどのシステムによって録画や再生されたりするような処理を経た場合、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号が減衰することが十分に考えられる。
例えば、圧縮処理に用いられる所定のＤＣＴ（離散コサイン変換）係数の量子化値（以下、Ｑ値と略す）がｑ、埋め込み後のＤＣＴ係数がｘである場合、
｜ｘ｜＜ｑ／２
が満たされると、ｘの値は０に丸め込まれてしまい、埋め込み情報の検出に全く貢献しなくなってしまう。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、デジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込んだ場合、データ圧縮やＡＤ／ＤＡ変換などの処理を経ると、コンテンツに埋め込まれた付加情報の信号が減衰してしまう。
付加情報を、データ圧縮の際に用いられるＱ値に対応させて埋め込むことができれば、データ圧縮に対する耐性を向上させることができるが、通常、事前に圧縮処理において用いるＱ値を知ることはできない。
【０００７】
また、データ圧縮されたドメインに対して付加情報の埋め込みを行うことによって、データ圧縮による付加情報の劣化を防ぐことが考えられる。しかし、この場合、情報の埋め込みがデータ圧縮に用いられたＱ値の倍数でしか行えないため、画質が痛んでしまう可能性が高く、現実的ではない。
【０００８】
そこで、本発明は、デジタルコンテンツに埋め込まれる付加情報にデータ圧縮や変換に対する耐性を持たせることを目的とする。
また、本発明は、データ圧縮に用いられる量子化値（Ｑ値）への対応を考慮することなく、データ圧縮に耐性のある付加情報の埋め込みを実現することを他の目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の目的を達成する手段として、デジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後におけるＤＣＴ係数などの特徴量（以下、単に特徴量と記す）の分布が所定の関数に従うように付加情報の埋め込みを行う。そして、圧縮やポストプロセッシングによって信号が減衰したデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する際に、埋め込み時の分布関数のパラメータを逆算し、付加情報を復元して検出する。
【００１０】
上記のように付加情報を埋め込むため、本発明は、デジタルコンテンツに付加情報を埋め込む情報埋め込み装置において、このデジタルコンテンツにおける特徴量（例えば輝度値）のうち、この付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後におけるこの特徴量の分布が所定の関数にしたがうように、この付加情報の埋め込み後における状態を設定する特徴量状態設定部と、この特徴量状態設定部による設定内容に基づいてこのデジタルコンテンツの特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
ここで、この特徴量状態設定部は、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量が離散コサイン変換係数である場合に、その係数分布が、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後に、所定の関数にしたがうように設定する。そして、この付加情報埋め込み部は、このデジタルコンテンツの離散コサイン変換係数を、その係数分布がこの関数にしたがうように変化させる。
【００１２】
また、本発明は、デジタル画像に付加情報を埋め込む情報埋め込み装置を提供することができる。すなわち、この情報埋め込み装置は、このデジタルコンテンツにおける特徴量のうち、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、この付加情報の埋め込み後における特徴量の分布の状態を設定する特徴量状態設定部と、この付加情報の埋め込み後におけるこのデジタル画像の特徴量をその大きさに基づいて、例えば大きい順に並べ替え、かつ画質モデルに基づいて、各々の特徴量の大きさの変化の許容範囲を示す特徴量並べ替え部と、この特徴量状態設定部による設定内容、及びこの特徴量並べ替え部にて対応付けられた特徴量とその大きさの変化の許容範囲許容範囲に基づいて、このデジタル画像の特徴量を変化させる付加情報埋め込み部とを備え、この特徴量状態設定部は、このデジタルコンテンツにこの付加情報を埋め込んだ後における特徴量の分布が所定の関数にしたがうように設定することを特徴とする。
【００１３】
ここで、この付加情報埋め込み部は、付加情報を埋め込んだ後の画像を痛めないため、所定の規則に基づいて決定された許容範囲内に収まるように調整しながらこの特徴量を変化させることができる。
【００１４】
また、上記のようにして埋め込まれた付加情報を検出するため、本発明は、所定の付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する検出装置において、この付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたデジタルコンテンツに対し、このデジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、このデータ変換を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する特徴量状態再現部と、この特徴量状態再現部により再現された特徴量の分布、すなわちデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
ここで、この特徴量状態再現部は、検出対象であるデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を取得し、取得した関数とこのデータ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、この関数のパラメータを算出し、算出されたパラメータに基づいて、データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する。
【００１６】
また、付加情報を埋め込んだデジタルコンテンツに対してデータ変換として量子化によるデータ圧縮が施された場合、この検出装置を次のように構成することができる。すなわち、付加情報が埋め込まれ、量子化によるデータ圧縮を施された後に解凍されたデジタルコンテンツに対し、このデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、データ圧縮における量子化値を算出する量子化値計算部と、この量子化値計算部により算出された量子化値に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する付加情報検出部とを備える。
【００１７】
ここで、この検出装置は、この量子化値計算部により算出された量子化値を用いて、データ圧縮を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現する特徴量状態再現部をさらに備える構成とすることができる。この場合、付加情報検出部は、この特徴量状態再現部により再現されたデータ圧縮を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいてこのデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出する。
【００１８】
また、本発明の検出装置は、次のように構成することができる。すなわち、処理対象であるデジタルコンテンツが、この付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたかどうかを判断する判断手段と、このデジタルコンテンツからこの付加情報を検出する検出手段とを備え、この検出手段は、判断手段により付加情報が埋め込まれた後に所定のデータ変換を施されたと判断された場合に、このデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を取得し、取得した関数に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出することを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明は、デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込むデータ処理方法において、この付加情報を埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施された後もこのデータ変換を施される前と同等の検出強度を再現可能な関数を特定し、前記関数に従って前記付加情報を前記デジタルコンテンツに埋め込むことを特徴とする。
【００２０】
さらにまた、本発明は、デジタルコンテンツに対して所定の付加情報を埋め込み、このデジタルコンテンツから付加情報を検出するデータ処理方法において、このデジタルコンテンツにおける特徴量のうち、付加情報の埋め込みに用いられる特徴量に関して、このデジタルコンテンツに付加情報を埋め込んだ後における特徴量の分布が所定の関数にしたがうように、この付加情報の埋め込み後における状態を設定するステップと、設定された内容に基づいてこのデジタルコンテンツの特徴量を変化させるステップと、付加情報が埋め込まれたデジタルコンテンツに対してデータ変換を施されたかどうかを判断するステップと、処理対象であるデジタルコンテンツがデータ変換を施されたと判断された場合に、このデジタルコンテンツの所定の特徴量の分布に基づいて、このデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップと、再現されたデータ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布に基づいて、このデジタルコンテンツに埋め込まれた付加情報を検出するステップとを含むことを特徴とする。
【００２１】
ここで、この付加情報の埋め込み後における特徴量の状態を設定するステップは、このデジタルコンテンツに対して付加情報を埋め込むために用いられた関数を決定するステップを含み、データ変換を施される前のこのデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップは、この関数とデータ変換を施されたデジタルコンテンツにおける特徴量の分布とに基づいて、この関数のパラメータを算出するステップと、算出されたパラメータに基づいて、データ変換を施される前のデジタルコンテンツにおける特徴量の分布を再現するステップとを含む。
【００２２】
さらに、この関数を決定するステップは、付加情報を埋め込んでいないデジタルコンテンツに対して仮に付加情報の検出処理を行った場合に得られる検出情報に基づいて、この関数を決定する。
【００２３】
また、本発明は、コンピュータを制御して上述した情報埋め込み装置の各構成要件の機能を実現させるプログラムとして提供することができる。このプログラムは、磁気ディスクその他の記憶媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。
【００２４】
また、本発明は、コンピュータを制御して上述した検出装置の各構成要件の機能を実現させるプログラムとして提供することができる。このプログラムは、磁気ディスクその他の記憶媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいて、この発明を詳細に説明する。
本実施の形態は、デジタルコンテンツに対して付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置と、当該埋め込み装置にて付加情報を埋め込まれたデジタルコンテンツから当該付加情報を検出する検出装置とで構成される。本実施の形態において、付加情報を埋め込む対象であるデジタルコンテンツは、画像ファイルであるものとする。なお、動画像であると静止画像であるとを問わない。
埋め込み装置にて付加情報を埋め込まれた画像ファイルは、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）やＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）に圧縮されるものとする。そして、検出装置は、圧縮された画像ファイルまたは圧縮後に解凍された画像ファイルから埋め込まれている付加情報を検出するものとする。
【００２６】
図１は、本実施の形態における付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置の構成を示す図である。
図１を参照すると、本実施の形態の埋め込み装置１０は、特徴量状態設定部１１と、特徴量並べ替え部１２と、付加情報埋め込み部１３とを備える。
なお、埋め込み装置１０は、パーソナルコンピュータやワークステーション、その他のコンピュータ装置にて実現され、図１における各構成要素は、プログラム制御されたＣＰＵにて実現されるソフトウェアブロックである。ＣＰＵを制御する当該プログラムは、磁気ディスクや光ディスクなどの記録媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。このようにして提供されたプログラムが、コンピュータ装置のメモリに読み込まれ、ＣＰＵを制御することにより、当該コンピュータ装置が埋め込み装置１０として動作する。
【００２７】
図１に示す埋め込み装置１０において、特徴量状態設定部１１は、付加情報を埋め込む対象である原画データＩを入力すると共に、付加情報の埋め込みに使用する情報として、埋め込み強度ｂ、埋め込み後の確率密度関数ｆ（ｘ）、秘密鍵ｋを受け取る。これらの情報は、予め設定して磁気ディスク装置その他の適当な記録装置（図示せず）に記録しておき、付加情報の埋め込みを行う際に当該記録装置から特徴量状態設定部１１が読み込むようにしても良いし、付加情報の埋め込みを行うたびにオペレータが個別に入力しても良いし、プログラム制御により自動的に生成するようにしても良い。
そして、特徴量状態設定部１１は、これらの取得情報を用いて、原画データIの特徴量に応じた確率密度関数ｆ（ｘ）のパラメータ（ａ1、・・・、ａm）を決定する（後述する数２０式の例の場合、二つのパラメータａ、ｂを決定する）。原画データＩの特徴量においてこのパラメータが反映されると、当該特徴量の分布は上記の埋め込み後の確率密度関数ｆ（ｘ）にしたがう。
【００２８】
特徴量並べ替え部１２は、後述する付加情報埋め込み部１３による埋め込み処理のために、特徴量のソートを行う。これにより、各特徴量の分布をf(x)に近い形に従わせることが行ないやすくなる。例えば、特徴量としてＤＣＴ係数を用いる場合、付加情報の埋め込み後の画像データにおけるＤＣＴ係数の値を大きい順にソートする。
また、特徴量並べ替え部１２は、付加情報を埋め込んだ後の画像データにおける特徴量の変化の許容範囲を、図示しない適当な記録装置に予め記録された画質モデルに基づいて決定する。ここで、画質モデルとは、付加情報の埋め込みを行った後で原画データＩの画質における痛みが大きくならないように画質調整をするためのアルゴリズムである。例えば、付加情報の埋め込みにより画素値を１０だけ変化させる場合、例えば"雲の無い空"の画像の様に、輝度値の属性の変化が少ない平坦な部分の画素値を１０変化させると目立つが、例えば、"市街地"の画像の様に、輝度値の変化が大きい部分（色の属性の変化が激しい場所）の画素値を１０変化させてもあまり目立たない。そこで、このような場所を選んで付加情報の埋め込みを行うように調整するための許容範囲を設定する。
【００２９】
付加情報埋め込み部１３は、特徴量並べ替え部１２におけるソート結果にしたがって、原画データＩにおける特徴量を変化させることにより、付加情報の埋め込みを行う。例えば、特徴量としてＤＣＴ係数を用い、上述したように、特徴量並べ替え部１２によってＤＣＴ係数の値を大きい順にソートした場合であって、ＤＣＴ係数の係数分布が後述する数２０式にしたがう場合、このソート順にしたがってＤＣＴ係数の大きいものと数２０式の大きい値とから順に対応させながら、確率密度関数ｆ（ｘ）の値を調節することができる。
ただし、画像によっては特徴量並べ替え部１２における特徴量のソートがうまくいかず、要求される確率密度関数ｆ（ｘ）に沿った形にならない場合があり得る。そのような場合は、特徴量の値を変化させることによって当該確率密度関数ｆ（ｘ）の値に近づけるのであるが、この際に、特徴量並べ替え部１２において決定された許容範囲内で特徴量の調節を行う。万一、許容範囲内での調整が不可能な場合、特徴量の分布が極力当該確率密度関数に近くなる様に特徴量を変化させる。
付加情報埋め込み部１３において変化させられた（すなわち付加情報が埋め込まれた）画像データの特徴量の分布は、上述した埋め込み後の確率密度関数ｆ（ｘ）に従うこととなる。
【００３０】
以上のようにして、原画データＩに対して付加情報が付加された情報付き画像データＩ’が生成される。
ここで、埋め込み装置１０が原画データＩに付加する付加情報としては、
・画像ファイルの再生機器を制御する制御信号
・所有権を主張したり、違法コピーの存在を検知したりするために埋め込まれる画像ファイルの送り手の情報
・不正なコピーの流出を防止するために埋め込まれる画像ファイルの受取手の個人情報
・情報の出所の確認や改ざんが無いことの確認のための情報
など、種々の情報を任意に用いることができる。
【００３１】
図２は、本実施の形態における付加情報の検出を行う検出装置の構成を示す図である。
図２を参照すると、本実施の形態の検出装置２０は、ファイル形式判断部２１と、量子化値逆算部２２と、特徴量状態再現部２３と、第１付加情報検出部２４と、第２付加情報検出部２５とを備える。
なお、検出装置２０は、パーソナルコンピュータやワークステーション、その他のコンピュータ装置にて実現され、図２における各構成要素は、プログラム制御されたＣＰＵにて実現されるソフトウェアブロックである。ＣＰＵを制御する当該プログラムは、磁気ディスクや光ディスクなどの記録媒体に格納して配布したり、プログラム伝送装置からネットワークを介して配信したりすることにより提供することができる。このようにして提供されたプログラムが、コンピュータ装置のメモリに読み込まれ、ＣＰＵを制御することにより、当該コンピュータ装置が検出装置２０として動作する。
【００３２】
図２に示す検出装置２０において、ファイル形式判断部２１は、検出装置２０が入力した（すなわち、付加情報の検出対象である）情報付き画像データＩ’のファイル形式を識別する。検出対象である情報付き画像データＩ’のファイル形式には、圧縮ファイルと非圧縮ファイルとがある。ファイル形式判断部２１は、入力ファイルのファイル名に付された拡張子に基づいて、当該情報付き画像データＩ’が圧縮ファイルか非圧縮ファイルかを判断する。そして、圧縮ファイルであれば特徴量状態再現部２３へ、非圧縮ファイルであれば量子化値逆算部２２へそれぞれ送る。
【００３３】
量子化値逆算部２２は、ファイル形式判断部２１から送られた入力ファイルである非圧縮ファイルが、一度圧縮された後に解凍されたファイルか、埋め込み装置１０において生成された状態のままのファイルかを判断する。この判断は、当該情報付き画像データＩ’における特徴量のヒストグラムが所定のステップ（幅）毎に固まっている場合は圧縮された後に解凍されたファイルであると判断する。
また、量子化値逆算部２２は、情報付き画像データＩ’が圧縮後に解凍されたファイルであると判断したならば、当該ファイルＩ’とそのＱ値ｑ（＞１）とを特徴量状態再現部２３に送る。一方、情報付き画像データＩ’が圧縮を経ずに入力されたファイルであると判断したならば、当該ファイルＩ’とそのＱ値ｑ（＝１）とを第２付加情報検出部２５に送る。
例えば、所定の情報付き画像データＩ’における特徴量の分布が図３に示すような形を取る場合、当該情報付き画像データＩ’は圧縮された後に解凍されたファイルであり、Ｑ値は１０と判断される。したがって、当該情報付き画像データＩ’とＱ値ｑ＝１０とが特徴量状態再現部２３に送られる。
【００３４】
特徴量状態再現部２３は、ファイル形式判断部２１から受け取った圧縮された情報付き画像データＩ’または量子化値逆算部２２から受け取ったＱ値がｑ＞１である情報付き画像データＩ’に関して、当該情報付き画像データＩ’に対する付加情報の埋め込みに用いられた確率密度関数ｆ（ｘ）のパラメータを逆算し求める。
特徴量状態再現部２３は、情報付き画像データＩ’を受け取ると、さらに埋め込み装置１０の特徴量状態設定部１１が用いたものと同様の確率密度関数ｆ（ｘ）（ただし、パラメータの値を除く）と秘密鍵Ｋとを取得する。そして、これらの情報を用いてパラメータの逆算を行う。これらの情報は、予め設定して磁気ディスク装置その他の適当な記録装置（図示せず）に記録しておき、付加情報の埋め込みを行う際に当該記録装置から特徴量状態再現部２３が読み込むようにしても良いし、付加情報の埋め込みを行うたびにオペレータが個別に入力しても良いし、プログラム制御により自動的に生成するようにしても良い。
なお、確率密度関数ｆ（ｘ）のパラメータを逆算して特徴量の分布を復元する手法の詳細については後述する。
【００３５】
第１付加情報検出部２４は、特徴量状態再現部２３にて求めたパラメータを用いて、情報付き画像データＩ’に埋め込まれている付加情報の検出強度を求める。付加情報の検出強度を求める手法の詳細については後述する。
第２付加情報検出部２５は、量子化値逆算部２２から受け取った情報付き画像データＩ’に埋め込まれている付加情報の検出強度を求める。この場合、情報付き画像データＩ’は圧縮を経ていないため、付加情報の減衰はないので、従来の手法を用いて付加情報の検出強度を求めることができる。
【００３６】
次に、上記のように構成された埋め込み装置１０及び検出装置２０における付加情報の埋め込み及び検出の手法について具体的に説明する。
まず、本実施の形態による付加情報の埋め込み及び検出の手法で用いられる統計的手法について説明する。
統計的手法は、付加情報の埋め込みがされていないコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合における信号の検出強度の分布が所定の既知の分布関数（例えば正規分布関数、なお検出強度の値の平均は０になる）に従うことを前提とし、誤検出率（付加情報が埋め込まれていないコンテンツに対して付加情報を検出する処理を行った場合の検出結果：false positive ratio）から決定される閾値Ｔを越えるように特徴量を変化させることによって、付加情報の埋め込み、検出を行う方法である。この手法は、ＤＶＤコピープロテクションの様に、フォルス・ポジティブ比が予め決められているような場合に有効な方法である（ＤＨＳＧ（DataHiding Sub Group） ＤＶＤ copy protectionの場合、１０−１２回／１０秒）。
【００３７】
例として、簡単のため、ＹＵＶフォーマットで記録された非圧縮画像１フレームを使って付加情報１ビットを埋め込み、当該付加情報の埋め込まれた画像ファイルを圧縮した後、圧縮された画像ファイルから当該付加情報を検出する場合について説明する。付加情報の埋め込みに利用する特徴量として、原画の輝度成分をＤＣＴ変換した後における所定の１つのＤＣＴ成分の係数（ＤＣＴ係数）を使用する。このＤＣＴ係数のＱ値は、当該フレーム全体で一様にｑであるとする。
なお、画像フレームに対してｔビットの付加情報を埋め込む場合、対象画像をｔ個のブロックに分割し、各分割ブロックに本方式を適応して１ビットを埋め込めば良い。また、複数のＤＣＴ係数に跨って付加情報の埋め込みを行う場合、本方式を各ＤＣＴ係数に施せば良い。さらにまた、画像フレームの圧縮において複数のＱ値を用いている場合、使用されている各Ｑ値に対して本方式を適用すれば良い。したがって、以下の説明で一般性は失われない。
【００３８】
付加情報を埋め込む対象画像の原画データＩの画像サイズを（８Ｈ＊８Ｖ）ピクセル、付加情報の埋め込みに使用するＤＣＴ成分（ＡＣ）のインデックスをｄ（０＜ｄ＜６４）、埋め込み者、検出者に共通な秘密鍵Ｋを用いて生成される乱数をＲであることとする。
今、（ＨＶ）ブロックから、ランダムにＮブロック（Ｎ≦ＨＶ）を選び、これらのブロックに対して付加情報を埋め込み、検出を行う。ただし、ｂｉ（Ｒ，ｋ）を乱数Ｒのｋビット目の値（０または１）を返す関数としたとき、１≦ｋ≦Ｎの範囲で、ｂｉ（Ｒ，ｋ）＝０となる乱数Ｒにおけるｋの数と、ｂｉ（Ｒ，ｋ）＝１となる乱数Ｒにおけるｋの数とが同じになるように、乱数Ｒは生成される。また、ブロックｋ（１≦ｋ≦Ｎ）におけるＤＣＴ成分ｄの係数をＣd（ｋ）で表すこととする。
【００３９】
以上の条件の下で、付加情報を対象画像に埋め込む操作を説明する。
関数ｓｉｇｎ（ｋ）を次の数１式のように定義する。
【数１】
0003762655.tif 000002
そして、ブロックｋ（１≦ｋ≦Ｎ）に対して、上述したＤＣＴ成分ｄの係数Ｃd（ｋ）を次の数２式のように変化させることにより、付加情報を埋め込む。
【数２】
0003762655.tif 000003
数２式において、Ｅd（ｋ）は、画質モデルとブロック１個あたりの平均埋め込み強度ｂから決定される、ブロックｋにおけるＤＣＴ成分ｄに対する埋め込み量であり、次の数３式を満足する。
【数３】
0003762655.tif 000004
【００４０】
次に、上記のようにして対象画像に埋め込まれた付加情報を検出する操作を説明する。
まず、関数Ｄd（ｋ）、σを次の数４式のように定義する。
【数４】
0003762655.tif 000005
この場合、検出強度ｓは、次の数５式にて計算される。
【数５】
0003762655.tif 000006
このとき、しきい値Ｔ（＞０）に対し、
・ｓ＞Ｔであれば、ビット‘１’を検出、
・ｓ＜−Ｔであれば、ビット‘０’を検出、
・他の値（otherwise）であれば、検出ビット無し、
と判断する。上述した検出装置２０の第２付加情報検出部２５による付加情報の検出強度の検出は、数５式を用いて行われる。
【００４１】
対象画像において、付加情報を埋め込んだブロックの数Ｎが十分大きく、特徴量（ＤＣＴ係数）どうしの相関を無視できるとき、埋め込みのされていない画像に対して付加情報の検出処理を行った場合の検出強度ｓは、Ｎ（０，１2）の正規分布に従うことが期待される。したがって、埋め込み直後の画像（すなわち、圧縮などの変換処理が施されていない画像）から付加情報を検出する場合、関数Ｄd（ｋ）は、次の数６式のように近似できる。
【数６】
0003762655.tif 000007
また、検出強度ｓは、次の数７式のように近似できる。
【数７】
0003762655.tif 000008
【００４２】
次に、ＤＣＴ係数Ｃd（ｋ）の分布を連続関数で置き換える。
まず、関数ｆ（ｘ）を、次の数８式を満足する、ＤＣＴ係数Ｃd（ｋ）の確率密度関数（ｐｄｆ：probability density function）とする。
【数８】
0003762655.tif 000009
ただし、単に∫f(x)dxと書いた場合、
【数９】
0003762655.tif 000010
を表すものとする（以下も同様）。すなわち、ａ＜Ｃd（ｋ）＜ｂを満たすＤＣＴ係数Ｃd（ｋ）の数は、
【数１０】
0003762655.tif 000011
で計算される。これによれば、上記数５式は、次の数１１式に書き換えることができる。
【数１１】
0003762655.tif 000012
数１１式において、ｆp（ｘ）はｓｉｇｎ（ｋ）＝１を満たすブロックに対する確率密度関数であり、ｆm（ｘ）はｓｉｇｎ（ｋ）＝−１を満たすブロックに対する確率密度関数である。また、次の数１２式を満足する。
【数１２】
0003762655.tif 000013
特に、付加情報の埋め込みが対象画像のフレームに対して一様に行われ、かつｆp（ｘ）＝ｆ（ｘ−ｂ）／２、ｆm（ｐ）＝ｆ（ｘ＋ｂ）／２の場合、
【数１３】
0003762655.tif 000014
とおくと、数１１式は、数７式と一致する。上述した検出装置２０の第１付加情報検出部２４による付加情報の検出強度の検出は、数１１式を用いて行われる。
【００４３】
次に、付加情報の埋め込みが対象画像のフレームに対して一様に行われている場合を例に取り、Ｑ値ｑで量子化された場合の検出強度をｓqとすると、検出強度ｓqは、次の数１４式で計算される。
【数１４】
0003762655.tif 000015
これにより、付加情報の信号が減衰することが分かる。
【００４４】
次に、上述した統計的手法において、付加情報の信号の減衰を補填する手法について説明する。上述した検出装置２０の特徴量状態再現部２３は、以下に説明する手法により、圧縮により付加情報が減衰した対象画像の画像ファイルから、付加情報が対象画像に埋め込まれた直後（圧縮がなされていない状態）における特徴量の分布を復元する。
【００４５】
画像ファイルなどのデジタルデータに対する量子化は、量子化された値をｎとし、Ｑ値ｑに対して、（ｎ−０．５）ｑ≦ｘ＜（ｎ＋０．５）ｑを満たすｘの値をｎｑに丸め込むという操作である。すなわち、埋め込み後の確率密度関数ｆ（ｘ）が解っていれば、Ｑ値がｑで、量子化された値がｎであるブロックの数をＮｕｍ（ｎ）としたとき、次の数１５式が成立する（ただし、Ｎは付加情報を埋め込むブロックの数）。
【数１５】
0003762655.tif 000016
数１５式によれば、関数Ｆがｍ個のパラメータを持つ関数である場合、上記数１５式でｍ個の値ｎに対して多項式を立てて解くことにより、全てのパラメータが求まり、量子化前の埋め込み直後のブロックにおける係数値の分布関数が求まることとなる。そして、得られた分布関数を上記の数１１式に代入することにより、付加情報の検出において、埋め込み直後に検出する場合にほぼ等しい検出強度を再現することができる。
【００４６】
ところで、この場合、ＤＣＴ係数などの特徴量の分布が問題となるが、通常、この分布は、ＤＣＴ係数のＡＣ成分であれば、図４（Ａ）に示すような値０を中心とした山型の分布をしており、次の数１６式に示す関数の形で近似できる場合が多い。
【数１６】
0003762655.tif 000017
ただし、数１６式において、ａ、ｂ、ｃ＞０であり、ｆ（ｘ）は数８式を満たす。この数８式は、一般にＧＧＤ（＝ Generalized Gaussian Distribution）と呼ばれる。
【００４７】
ここでは、例として、以下の２つの関数の場合について考える。数１７式は、数１６式でｃ＝２の場合の分布であり、Normal Gaussian Distributionと呼ばれる。また、数１８式は、関数ｆ（ｘ）を一次式で近似した場合の分布である。
【数１７】
0003762655.tif 000018
【数１８】
0003762655.tif 000019
【００４８】
ここで、画像ファイルに付加情報を埋め込んだ後の確率密度関数ｆ（ｘ）が、これらの関数をｘ方向に平行移動した関数にしたがうように（図４（Ｂ）参照）付加情報の埋め込みを行うことにより、特徴量の変化量も少なく、画質も痛めずに埋め込みを行うことが可能である。上記の数１７式の場合、数４、１１式により埋め込み強度ｂで付加情報の埋め込みを行った直後の確率密度関数ｆ（ｘ）は、次の数１９式のようになる。
【数１９】
0003762655.tif 000020
図５は、埋め込み前のｆ（ｘ）が数１７式のσ＝１で与えられ、埋め込み後のｆp（ｘ）、ｆm（ｘ）が数１９式のｂ＝１で与えられる場合のグラフである。図５を参照すると、検出結果であるｆp（ｘ）＋ｆm（ｘ）のグラフ（図中太い破線で表示）と、付加情報を埋め込んだ際の確率密度関数ｆ（ｘ）とが類似の形状を取っていることが分かる。
また、上記の数１８式の場合、数４、１１式により埋め込み強度ｂで付加情報の埋め込みを行った直後の確率密度関数ｆ（ｘ）は、次の数２０式のようになる。
【数２０】
0003762655.tif 000021
【００４９】
上述したいずれの場合も、パラメータの数は２つ（ｂとσまたはｂとａ）なので、２つ（パラメータと同数）の量子化された値ｎを使って連立方程式を立てることにより、これらのパラメータを逆算することが可能である。また、３つ以上（すなわち、パラメータの数以上）の値ｎを使って連立方程式を立ててパラメータを計算し、最小二乗法などの処理を用いることにより、小さい誤差でパラメータの値を求めることができる。
【００５０】
例えば、数２０式において、量子化値ｎに量子化されたブロックにおいて、ｓｉｇｎ（ｋ）＝１であるものの個数をＮｕｍ＿ｐ（ｎ）とし、ｓｉｇｎ（ｋ）＝−１であるものの個数をＮｕｍ＿ｍ（ｎ）とする。また、｜ｂ｜＜ｑ／２が成立し、ｎ’を（ｎ’＋１／２）ｑ≦ａを満たす最大の自然数とすると、次の数２１、２２式を得る。
【数２１】
0003762655.tif 000022
【数２２】
0003762655.tif 000023
これらの式を用いて、パラメータａ、ｂを求めることができ、付加情報が対象画像に埋め込まれた直後（圧縮がなされていない状態）における特徴量の分布を再現することができる。このように、付加情報が埋め込まれた画像が圧縮を施された後であっても、検出の際に圧縮を施される前の特徴量の分布を再現して検出するため、付加情報を埋め込む際に、圧縮において用いられるＱ値を予め知らなくても、圧縮後に、圧縮前の耐性を保ちながら付加情報を埋め込むことが可能である。
【００５１】
以上説明した実施の形態では、付加情報を埋め込む対象であるデジタルコンテンツとして画像ファイルを想定した。上記の説明においては、付加情報の埋め込み対象として画像１フレームを用いたが、上述した画像ファイルは動画像、静止画像のいずれであっても良い。
また、ＭＰＥＧ−１  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒ−III（ＭＰ３）などの量子化による圧縮を行う音声ファイルに対しても、同様の手法をそのまま用いて圧縮前の状態の特徴量の分布を再現し、圧縮前に検出する場合と同程度の検出強度で付加情報を検出することが可能である。
【００５２】
なお、上述したように、本実施の形態による付加情報の埋め込み及び検出の手法は、画像フレームに対してｔビットの付加情報を埋め込む場合、複数のＤＣＴ係数に跨って付加情報の埋め込みを行う場合、画像フレームの圧縮において複数のＱ値を用いている場合、の各場合においても、何ら問題なく用いることができる。
【００５３】
また、本実施の形態では、デジタルコンテンツに対してＭＰＥＧやＪＰＥＧ等の量子化によるデータ圧縮が施される場合について説明したが、量子化以外のデータ変換（ポストプロセッシング）により付加情報の信号が減衰する場合に対しても応用することができる。
例えば、付加情報が埋め込まれた動画像を所定のホームビデオシステムの録画再生機にて録画、再生した後に埋め込まれている付加情報を検出する場合を考える。この場合、付加情報の埋め込みに使用された特徴量の周波数特性が周波数成分ｘに対してｇ（ｘ）であるとわかっており、この録画再生機による録画、再生を経た後の当該特徴量の分布がｈ（ｘ）であるならば、付加情報を埋め込んだ直後の確率密度関数をｆｅ（ｘ）として、一般に、次の数２３式が成立する。
【数２３】
0003762655.tif 000024
したがって、数２３式を用いて確率密度関数ｆｅ（ｘ）を予測することができる。この場合、複数ｆｒａｍｅを用いることにより、さらに誤差の少ない予測が可能となる。
【００５４】
また、ポストプロセッシングに用いられる周波数特性の関数ｇ（ｘ）は既知であるものの、付加情報の埋め込みに用いられたパラメータがわからない場合、データ圧縮について上述したように、当該パラメータと付加情報を埋め込んだ後の確率密度関数のパラメータの数との合計と同じまたはそれよりも多い数のフレームを用いることにより、全てのパラメータを算出することができる。
【００５５】
次に、本実施の形態の適用例について説明する。
本実施の形態による手法を用いて、本発明を利用し、実際に所定の静止画に対して付加情報を埋め込み、検出する実験を行った。簡単のため、画質モデルを用いた調整は行わず、ＤＣＴインデックス＝９に数１９式の方式で強さｂ＝３の埋め込みを行った。埋め込みブロックには全ての８×８ピクセルブロックを用い、疑似乱数を用いて、各ブロックに正の値（＋）で埋めるか、負の値（−）で埋めるかを決めた（正の値のブロック数と負の値のブロック数は同じ）。
【００５６】
付加情報の埋め込みは、本実施の形態による方式を使い、ビットマップ画像（ＢＭＰドメイン）に対して行なった。そして、付加情報を埋め込んだ画像ファイルを種々の圧縮率でＪＰＥＧ圧縮し、さらにビットマップ画像に戻した後、付加情報の検出を行った。また、付加情報を埋め込んでいない画像に対して付加情報を検出する操作を行った場合の検出値が高くならないことを確認するため、付加情報の埋め込みのない画像からも実際に検出を行った。
検出は、本実施の形態による数１１式を用いた手法と、従来技術に相当する数５式を用いた手法を試した。すなわち、数１１式を用いた手法では、付加情報の埋め込みによる特徴量（ＤＣＴ係数）の係数分布を圧縮前に近い状態に復元した後に検出している。一方、数５式を用いた方法では、係数分布が圧縮により量子化された（信号が減衰した）状態で検出している。図６は、検出結果（検出強度）を示す図表である。
【００５７】
図６を参照すると、圧縮率が小さい場合は、数１１式（本実施の形態）を用いた場合の検出強度と数５式（従来技術）を用いた場合の検出強度とは大きな差がない。これは、係数分布を再現しなくても元々良好な検出結果が得られるためである。しかし、圧縮率が大きくなると、数１１式を用いた場合の検出強度が強くなっていることが分かる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、デジタルコンテンツに埋め込まれる付加情報にデータ圧縮や変換に対する耐性を持たせることができる。
また、本発明によれば、データ圧縮において用いられる量子化値を予め知らなくても、圧縮後に、圧縮前の耐性を保ちながら、データ圧縮に耐性のある付加情報の埋め込みを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施の形態における付加情報の埋め込みを行う埋め込み装置の構成を示す図である。
【図２】  本実施の形態における付加情報の検出を行う検出装置の構成を示す図である。
【図３】  量子化による圧縮を施された画像ファイルにおける特徴量の分布形状を例示する図である。
【図４】  ＤＣＴ係数のＡＣ成分における係数分布の分布形状の概略を示す図であり、（Ａ）は付加情報が埋め込まれていない状態、（Ｂ）は付加情報が埋め込まれた状態を例示する図である。
【図５】  原画の特徴量の分布が正規分布に従う場合の、本実施の形態による埋めこみ前後における特徴量の分布を示す図である。
【図６】  本実施の形態の適用例を従来技術と比較する図表である。
【符号の説明】
１０…埋め込み装置、１１…特徴量状態設定部、１２…特徴量並べ替え部、１３…付加情報埋め込み部、２０…検出装置、２１…ファイル形式判断部、２２…量子化値逆算部、２３…特徴量状態再現部、２４…第１付加情報検出部、２５…第２付加情報検出部
【図１】
0003762655.tif 000025
【図２】
0003762655.tif 000026
【図３】
0003762655.tif 000027
【図４】
0003762655.tif 000028
【図５】
0003762655.tif 000029
【図６】
0003762655.tif 000030