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私の研究

ディジタル画像の鑑識官〜安心・安全・便利なカメラの活用を目指して〜

富岡 洋一（とみおか よういち）
公立大学法人会津大学
コンピュータ工学部門組込みシステム学講座
准教授

１．はじめに
今日ではディジタルカメラが一般家庭に広く普ディジタル画像に写っている内容が真実であることをどのように保証すればよいのでしょうか。

及しており、携帯電話のカメラも含めると毎日カ第二の問題は、カメラが悪用されるケースが増メラを持ち歩いているという方も少なくないかとえているということです。例えば、カメラやス思います。カメラは、旅先の思い出やわが子の成キャナ、インターネットが広く普及したことで、長を記録しておくために欠かせないものですね。

漫画や雑誌といった著作物の不正コピーが問題とまた、メモの代わりに使用したり、テレビ会議でなっています。また、カメラが小型化したことで、お互いの顔を確認するのに使用したり、QR コー盗撮といった犯罪に悪用されることも無視できなドを読み込んだり、仕事でも遊びでも頼りになるくなっています。

存在です。また、監視カメラのように、皆さんの私たちは、カメラの悪用を許さない安心・安全暮らしを守るために日々活躍しているカメラもあな社会を目指し、特に撮影者を特定することに焦ります。このように私たちの生活にすっかり溶け点を当てて、研究に取り組んできました。皆さんの込んでいるカメラですが、残念なことに、世の中中にはディジタル画像中に Exchangeable imageにはディジタルカメラが普及したことで生じていfile format（Exif）と呼ばれる情報が付加されてる問題もあります。

いることをご存じの方もいらっしゃるかもしれま

第一に挙げられるのが写真の証拠能力の低下でせん。この Exif の中には、撮影日時、カメラのす。従来の銀塩写真では、例えば、その場に存在機種、撮影した場所といった情報が含まれていましなかったはずの人をあたかもその場に存在したす。このような情報はある程度、撮影者を特定すかのように加工することは容易なことではありまる手がかりとなると考えられますが、実はこれらせんでした。一方、ディジタルカメラで撮影したの情報もまた簡単に編集、改ざんすることが可能

ディジタル画像はコンピュータと無料のソフトなのです。

ウェアを用いて容易に加工することが可能です。

一方、ディジタル画像中に含まれるノイズを利多少のスキルは必要ですが、誰でもディジタル画用して、そのディジタル画像を撮影したカメラを像を改ざんすることができてしまうのです。その特定する技術が実現しつつあります。更に、この福島の進路 2017. 359

私の研究

⒜

⒝
図１

⒞

グレイスケール画像の表現技術を応用することで、画像中の改ざんされた部入射した光の明るさを測定し、各画素の輝度値を分を見つけることも出来るのです。本稿では、画求めています。例えば青空のような一様な風景を像中のノイズを利用したディジタル画像の鑑定技

撮影した場合、全ての撮像素子に同じ明るさの光術についてお話します。

が入射し、ディジタル画像中の全画素が同じ輝度値になることが期待されます。しかし、製造時に２．カメラの指紋となるノイズ

完全に同じ性能の撮像素子を並べて作ることは不ここでは、話を簡単にするためにグレイスケー可能であり、実際にはひとつひとつの撮像素子のル画像（モノクロ画像）を例に、カメラの指紋と感度が異なります。この結果、同じ明るさの光なるノイズについて考えてみましょう。

が全ての撮像素子に入射したとしても、画素毎ディジタル画像を拡大すると、画素（ピクセに輝度値が変わってしまうのです。このようにル）と呼ばれる正方形が格子状に並んでいるのがして生じるノイズのことを Photo Response Non-見えます。例えば、図１⒜のディジタル画像の一Uniformity（PRNU）ノイズと呼びます。この部を拡大した画像が図１⒝です。各画素には図PRNU ノイズはイメージセンサ毎に異なり、また、１⒞に示すように輝度値と呼ばれる0（黒）から同じイメージセンサで撮影したディジタル画像で255（白）の256段階の数値が割り当てられていて、あれば、同じ PRNU ノイズが含まれることになこの輝度値が画素の明るさを表しています。カメ

ります。このことから、PRNU ノイズはカメララで撮影するときには、これらの画素の輝度値をの指紋として利用することができます。

適切に決めることで、撮影シーンを表現するディジタル画像を作成しているのです。

３．PRNU ノイズを利用した撮影カメラの特定

さて、カメラの中で輝度値の測定に使われるの次に PRNU ノイズを利用してどのように撮影が、図２に示すようなイメージセンサというものカメラを特定するのかを説明します。注意しなけです。イメージセンサでは、ひとつひとつの画素ればならないことは、ディジタル画像中のノイズに対応する撮像素子が並んでおり、各撮像素子はは PRNU ノイズだけではなく、ランダムノイズと呼ばれるノイズも混入しているということです。
我が家の体重計は何度測定しても、無情にも同じ値を表示し続けますが、撮像素子は違います。撮像素子は微細な素子であり、微小な光の量を測定しています。このため、電子や光の振る舞いに起因して、測定の度に結果が微妙に変わってきます。

図２60

イメージセンサノイズ

福島の進路 2017. 3

このような値のずれがランダムノイズとして現れ

私の研究

⒜
図4

⒝
画像から抽出したノイズの例⒜は入力画像。⒝は⒜から抽出したノイズ
図３

撮影カメラの特定す。このため、シーンコンテンツの影響でその大きさが変化すると、検査カメラで撮影した画像でるのです。PRNU ノイズはランダムノイズに比あっても類似度が下がってしまいました。

べて10分の１以下の微弱な信号ですので、ランダ

私たちは、ノイズの大きさをそのまま使用するムノイズの中からその微弱な PRNU ノイズを上代わりに、何個かの画素のノイズを平均して得た手に抽出することが、高精度な撮影カメラ特定を平均ノイズのペアを作りました。シーンコンテン実現するために必要となります。

ツの影響でノイズが多少変化しても、そのペアのニューヨーク州立大学ビンガムトン校の J.

大小関係が保たれることを利用することで、よりLukáš らは、撮影カメラを特定するためのフレー正確に類似度を計算できるようにしたのです［２］。

ムワークを提案しています［１］。この方法では、また、この新しい類似度計算手法を用いたときの図３のように検査カメラの PRNU ノイズを、青撮影カメラ特定の精度評価［３］を行うと共に、写真空等の一様なシーンを撮影した複数毎の画像からや漫画を取り込んだスキャナの特定への応用［4、5］抽出したノイズを用いて推定します。この推定しに取り組んできました。

た PRNU ノイズと問合せ画像から抽出したノイズとを比較して、その類似度が高ければ、問合せ画像がそのカメラで撮影されたと特定するのです。

５．改ざん検出への応用
カメラで撮影したディジタル画像には必ずそのカメラの PRNU ノイズが含まれます。例えば、４．シーンコンテンツの影響に頑健な撮影他の画像の一部を切り出して貼り付けるなどしたカメラ特定とその応用

場合、貼り付けた部分の PRNU ノイズが破壊さ私たちの取り組みについてお話する前に、まず、れ、ノイズパターンが変わってしまいます。このLukáš らの手法の問題点についてお話します。こため、撮影カメラが特定できていれば、そのカメの手法では、ディジタル画像中の人や物の輪郭やラの PRNU ノイズと改ざんが疑われる画像のノ模様が影響して、撮影カメラ特定の精度が落ちてイズを比較することで、改ざんされた領域を検出しまうという問題があります。図４⒜の画像からできる可能性があります。

抽出したノイズを図４⒝に示します。このようにノイズを抽出するときに壁の輪郭線も併せて抽出

６．実用化に向けた課題してしまうのです。このような、画像中の輪郭情ここまで、ディジタル画像の撮影カメラの特定報や模様のことを私たちはシーンコンテンツと呼と改ざん検出についてお話しました。これらの技んでいます。従来の方法だと図３の類似度計算に術は着実に進歩していますが、実用化に向けてはおいて、ノイズの大きさをそのまま利用していままだまだ多くの課題があります。

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私の研究一番大きな問題は精度不足です。実用化のため後も会津大学の学生達と共に会津から世界へ最先には、冤罪の発生を十分に防止する必要がありま端の研究を発信していきたいと思います。本シす。あるカメラで撮影した画像ではないのにもかリーズは最終回ということですが、またいつか、かわらず、そのカメラで撮影したと判定してしま

新しい研究のお話を皆様にお届けできたなら幸いう確率を False Acceptance Rate（FAR）といいです。（本研究の一部は JSPS 科研費26330152のます。冤罪防止のためには十分に低い FAR を保助成を受けたものです。）

証しなければなりません。例えば今日実用化に至っている DNA 鑑定の FAR は理論的には４兆参考文献分の１未満と考えられています。一方、現在のと［１］ J. Lukáš, J. Fridrich, and M. Goljan,

ころ、撮影カメラの特定では10万分の１程度の“Determining digital image origin using

FAR しか保証できていません。国内の年間カメ

sensor imperfections,” Proc. SPIE, vol. 5685,

ラ出荷台数が約１億台です。それぞれが10年間使

pp.249 260, Apr. 2005.

用されると考えても、国内で10億台のカメラが使［２］ Y. Tomioka, Y. Ito, and H. Kitazawa,用されていることになります。このことから、最“Robust digital camera identification based

低でも10億分の１未満の FAR を達成することをon pairwise magnitude relations of clustered

目標に私たちは研究に取り組んでいます。

sensor pattern noise,” Information Forensics
and Security, IEEE Transactions on, vol. 8,

７．おわりに
本稿では、ノイズを用いた撮影カメラの特定とno.12, pp.1986 1995, December 2013.
［３］ 西東翔太，富岡洋一，北澤仁志， PRNU

改ざんの検出についてお話させていただきました。

ノイズのクラスタペアを用いた撮影カメラ識

皆様の大切な写真を汚してしまう無駄な情報と考別の精度評価手法 ，映像情報メディア学会

えられているノイズですが、カメラの指紋として大会，2015年８月．

活用することでディジタル画像の証拠能力の向上［４］ 安江敦紀，富岡洋一，北澤仁志， クラスタやカメラの悪用の抑止に貢献できる可能性も秘め

PRNU ノイズに基づく入力スキャナの判別ているのです。普段目にするのは数百万、数千万

手法 ，2014年映像情報メディア学会冬季大会，という大量の画素で表現された綺麗な画像かと思2‑10，2014年12月．

いますが、ぜひこの機会に画像を目一杯拡大して、［５］ 安江敦紀，富岡洋一，北澤仁志， クラスタ

ひとつひとつの画素のノイズを見てみてください。

PRNU ノイズによるスキャナ判別の特性に最後に、皆さまへ「私の研究」をお伝えする機ついて ，映像情報メディア学会大会，2015

会をいただき、誠にありがとうございました。今年８月．

＜プロフィール＞
1981年 埼玉県生まれ。2005年 東京工業大学工学部卒業、2009年 東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻において博士（工学）を取得。学生時代は、短い時間で品質の良い集積回路を設計するために、コンピュータを用いた集積回路の配線設計の自動化の研究に取り組む。
2009年11月より東京農工大学助教、2015年４月より会津大学准教授に着任。安心・安全な社会環境の実現を目指し、カメラやディジタル画像を応用したセキュリティシステムと、集積回路を用いたリアルタイム処理の実現に取り組む。

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