JP2000276047A - 情報重畳処理方法と情報重畳処理装置およびその処理を行う記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 重畳される情報の強さと画質の劣化量との関
係を考慮しないまま埋め込みをしているため、予想以上
に画質劣化が生じることがある。 【解決手段】 系列データＦ０を演算手段１０１により
データ列ｖ０に射影し、情報重畳された系列データＦ１
を演算手段１０１によりデータ列ｖ１に射影し、それら
データ列ｖ０，ｖ１に対して、ｎ記憶手段１０５に記憶
された乱数系列ｎと間に、ｖ１＝ｖ０＋ｎとなる関係を
保ちながら、系列データＦ０とＦ１のベクトルの差のノ
ルム距離を演算手段１０６で計算し、その結果を射影Ｒ
をパラメータとして最小値検出手段１０８で最小化を行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子媒体や系列デ
ータに対する情報重畳処理方法、情報重畳処理装置およ
び重畳情報処理を記録した媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、音声、画像、その他のデータを統
合的に扱うマルチメディア時代を迎え、従来からの情報
メディア、すなわち新聞、雑誌、テレビ、ラジオ、電話
等の情報を人に伝達する手段がマルチメディアの対象と
して取り上げられるようになってきた。一般に、マルチ
メディアとは、文字だけでなく、図形、音声、特に画像
等を同時に関連づけて表すことをいうが、上記従来の情
報メディアをマルチメディアの対象とするには、その情
報をディジタル形式にして表すことが必須条件となる。

【０００３】ところが、上記各情報メディアをディジタ
ル化すると、まったく同じものを複製コピーすることが
容易に実現できるため、データの配信を行うと、著作権
の保護が難しいという問題があげられる。そこで、必要
となってくるのが電子透かし等に代表される電子媒体に
対する情報重畳処理技術であり、各種電子媒体の著作権
保護ならびに、不正な複製防止・改ざん防止が可能とな
る。

【０００４】ここで、電子透かしとは、画像・音声等の
電子媒体に対して、媒体を受けたものには知覚できない
ように情報を画像・音声等に埋め込み、その埋め込みデ
ータを画像・音声から取り出すことが可能なものであ
る。ＭＰＥＧ（Moving PictureExperts Group）でも、
電子透かしの標準化の提案があがっており、マルチメデ
ィア時代の必須技術となりつつある。

【０００５】従来の情報重畳処理装置では、画像を一定
のブロック単位にわけて、周波数変換を行い、その周波
数データに乱数系列を重畳することにより情報重畳処理
を行っていた。(文献 "Secure Spread Spectrum Waterm
arking for Multimedia", NEC Research Institute, Te
chnical Report 95-10, Ingemar J.Cox, Joe Kiliant,
Tom Leighton, and Talal Shamoon)

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】画像等の系列データに
対して、情報を重畳する際には、画像であれば画質劣化
が、音声であれば音質劣化が少なからず必ず生じること
になる。しかも、劣化の度合いと重畳された情報の強度
とは相反する関係にあり、強く埋め込むほど劣化が著し
くなる傾向にある。

【０００７】しかしながら、従来の情報重畳処理方法で
は、埋め込んだ情報の強さと画質の劣化量との関係を考
慮しないまま埋め込みをしているため、予想以上に画質
劣化が生じることがあるという課題を有していた。

【０００８】本発明は、従来のこのような課題を考慮
し、情報重畳のために用いられる演算手段に対し、系列
データの劣化度合いを最小値を求める方法により決定
し、最良の演算手段を得ることにより、系列データの劣
化を最小にする強固な情報重畳処理方法、情報重畳処理
装置、および情報重畳処理を行う記録媒体を提供するこ
とを目的とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１の本発明は、離
散化された系列データＦ０に射影Ｒを行いデータ列ｖ０
を得るステップと、情報が重畳され離散化された系列デ
ータＦ１に射影Ｒを行いデータ列ｖ１を得るステップ
と、得られたデータ列ｖ０を記憶するステップと、得ら
れたデータ列ｖ１を記憶するステップと、既知の乱数系
列ｎをデータ列ｖ０に重畳し、データ列ｖ１に埋め込む
ステップと、系列データＦ０、Ｆ１の距離を計算するス
テップと、その距離計算による結果Ｄの最小値を射影Ｒ
の演算に対して演算するステップとを備えた情報重畳処
理方法である。

【００１０】また、請求項２の本発明は、離散化された
系列データＦ０を記憶するＦ０記憶手段と、情報を重畳
され離散化された系列データＦ１を記憶するＦ１記憶手
段と、Ｆ０記憶手段の系列データＦ０及びＦ１記憶手段
の系列データＦ１に射影Ｒを行うＲ演算手段と、系列デ
ータＦ０を射影して得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ
０記憶手段と、系列データＦ１を射影して得られたデー
タ列ｖ１を記憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎ
をｖ０記憶手段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、ｖ
１記憶手段に埋め込む乱数系列埋め込み手段と、Ｆ０記
憶手段及びＦ１記憶手段にそれぞれ記憶された系列デー
タＦ０、Ｆ１の距離を計算する演算手段と、その演算手
段からの結果Ｄを記憶するＤ記憶手段と、そのＤ記憶手
段に記憶された結果Ｄの最小値をＲ演算手段に対して演
算する最小値検出手段とを備えた情報重畳処理装置であ
る。

【００１１】上記請求項１または２によれば、離散化さ
れた系列データＦ０を入力として射影Ｒによりデータ列
ｖ０に射影される。また、同様に、情報を重畳され離散
化された系列データＦ１を入力として射影Ｒによりデー
タ列ｖ１に射影される。それらｖ０，ｖ１に対して、既
知の乱数系列ｎと間に、例えば、ｖ１＝ｖ０＋ｎとなる
関係を保ちながら、Ｆ０とＦ１のベクトルの差のノルム
距離を計算し、その結果を射影Ｒをパラメータとして最
小化を行うことにより、Ｆ０とＦ１の差が最小となり、
情報重畳を行った系列データＦ１が得られる。

【００１２】また、請求項３の本発明は、離散化された
系列データＦ０に射影Ｒを行いデータ列ｖ０を得るステ
ップと、情報が重畳され離散化された系列データＦ１に
射影Ｒを行いデータ列ｖ１を得るステップと、得られた
データ列ｖ０を記憶するステップと、得られたデータ列
ｖ１を記憶するステップと、既知の乱数系列ｎをデータ
列ｖ０に重畳し、データ列ｖ１に埋め込むステップと、
系列データＦ０及びデータ列ｖ０及びデータ列ｖ１にお
ける特徴量に関するデータＣを記憶するステップと、系
列データＦ０、Ｆ１の距離を記憶したデータＣを用いて
計算するステップと、その距離計算による結果Ｄの最小
値を射影Ｒの演算に対して演算するステップとを備えた
情報重畳処理方法である。

【００１３】また、請求項４の本発明は、離散化された
系列データＦ０を記憶するＦ０記憶手段と、情報を重畳
され離散化された系列データＦ１を記憶するＦ１記憶手
段と、Ｆ０記憶手段の系列データＦ０及びＦ１記憶手段
の系列データＦ１に射影Ｒを行うＲ演算手段と、系列デ
ータＦ０を射影して得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ
０記憶手段と、系列データＦ１を射影して得られたデー
タ列ｖ１を記憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎ
をｖ０記憶手段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、ｖ
１記憶手段に埋め込む乱数系列埋め込み手段と、ｖ０記
憶手段及びｖ１記憶手段及びＦ０記憶手段の各データに
おける特徴量に関するデータＣを記憶するＣ記憶手段
と、Ｆ０記憶手段及びＦ１記憶手段にそれぞれ記憶され
た系列データＦ０、Ｆ１の距離をＣ記憶手段に記憶され
たデータＣを用いて計算する演算手段と、その演算手段
からの結果Ｄを記憶するＤ記憶手段と、そのＤ記憶手段
に記憶された結果Ｄの最小値をＲ演算手段に対して演算
する最小値検出手段とを備えた情報重畳処理装置であ
る。

【００１４】上記請求項３または４によれば、離散化さ
れた系列データＦ０を入力として射影Ｒによりデータ列
ｖ０に射影される。また、同様に、情報を重畳され離散
化された系列データＦ１を入力として射影Ｒによりデー
タ列ｖ１に射影される。それらｖ０，ｖ１に対して、既
知の乱数系列ｎと間に、例えば、ｖ１＝ｖ０＋ｎとなる
関係を保ちながら、Ｆ０とＦ１のベクトルの差のノルム
距離に重みＣを乗じて計算し、その結果を射影Ｒをパラ
メータとして最小化を行うことにより、Ｆ０とＦ１の差
が最小となり、かつ重みＣにより重み付けを考慮した情
報重畳を行った系列データＦ１が得られる。

【００１５】また、請求項５の本発明は、離散化された
系列データＦ０を所定のルールで分割するステップと、
その分割された各データ列に周波数変換を行うステップ
と、その周波数変換された各データ列に射影ＲＲを行う
ステップと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ
０を記憶するステップと、情報を重畳され離散化された
系列データＦ１を所定のルールで分割するステップと、
その分割された各データ列に周波数変換を行うステップ
と、その周波数変換された各データ列に射影ＲＲを行う
ステップと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ
１を記憶するステップと、既知の乱数系列ｎをデータ列
ｖ０に重畳し、データ列ｖ１に埋め込むステップと、系
列データＦ０、Ｆ１の距離を計算するステップと、その
計算の結果Ｄの最小値を射影ＲＲ演算それぞれに対して
演算するステップとを備えた情報重畳処理方法である。

【００１６】また、請求項６の本発明は、離散化された
系列データＦ０を記憶するＦ０記憶手段と、その記憶さ
れた系列データＦ０を所定のルールで分割する分割手段
Ａと、その分割された各データ列に周波数変換を行う周
波数変換手段Ａと、その周波数変換された各データ列に
射影ＲＲを行うＲＲ演算手段Ａと、その射影演算を行っ
て得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ０記憶手段と、情
報を重畳され離散化された系列データＦ１を記憶するＦ
１記憶手段と、その記憶された系列データＦ１を所定の
ルールで分割する分割手段Ｂと、その分割された各デー
タ列に周波数変換を行う周波数変換手段Ｂと、その周波
数変換された各データ列に射影ＲＲを行うＲＲ演算手段
Ｂと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ１を記
憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎをｖ０記憶手
段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、ｖ１記憶手段に
埋め込む乱数系列埋め込み手段と、Ｆ０記憶手段及びＦ
１記憶手段にそれぞれ記憶された系列データＦ０、Ｆ１
の距離を計算する演算手段と、その演算手段からの結果
Ｄを記憶するＤ記憶手段と、そのＤ記憶手段に記憶され
た結果Ｄの最小値をＲＲ演算手段Ａ，Ｂそれぞれに対し
て演算する最小値検出手段とを備えた情報重畳処理装置
である。

【００１７】上記請求項５または６によれば、離散化さ
れた系列データＦ０を入力としてあるルールに基づきＦ
０１，Ｆ０２，Ｆ０３，・・・、Ｆ０Ｎに分割され、そ
れぞれ周波数変換Ｒによりそれぞれ変換されたＲＦ０
１，ＲＦ０２，ＲＦ０３，・・・、ＲＦ０Ｎに変換され
た後、射影ＲＲによりデータ列ｖ０に射影される。ま
た、同様に、情報を重畳され離散化された系列データＦ
１を入力としてあるルールに基づきＦ１１，Ｆ１２，Ｆ
１３，・・・、Ｆ１Ｎに分割され、それぞれ周波数変換
Ｒによりそれぞれ変換されたＲＦ１１，ＲＦ１２，ＲＦ
１３，・・・、ＲＦ１Ｎに変換された後、射影ＲＲによ
りデータ列ｖ１に射影される。それらｖ０，ｖ１に対し
て、既知の乱数系列ｎと間に、例えば、ｖ１＝ｖ０＋ｎ
となる関係を保ちながら、Ｆ０とＦ１のベクトルの差の
ノルム距離を計算し、その結果を射影ＲＲをパラメータ
として最小化を行うことにより、Ｆ０とＦ１の差が最小
となり、情報重畳を行った系列データＦ１が得られる。

【００１８】また、請求項７の本発明は、離散化された
系列データＦ０を所定のルールで分割するステップと、
その分割された各データ列に周波数変換を行うステップ
と、その周波数変換された各データ列に射影ＲＲを行う
ステップと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ
０を記憶するステップと、情報を重畳され離散化された
系列データＦ１を所定のルールで分割するステップと、
その分割された各データ列に周波数変換を行うステップ
と、その周波数変換された各データ列に射影ＲＲを行う
ステップと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ
１を記憶するステップと、既知の乱数系列ｎをデータ列
ｖ０に重畳し、データ列ｖ１に埋め込むステップと、系
列データＦ０及びデータ列ｖ０及びデータ列ｖ１におけ
る特徴量に関するデータＣを記憶するステップと、系列
データＦ０、Ｆ１の距離を記憶したデータＣを用いて計
算するステップと、その計算の結果Ｄの最小値を射影Ｒ
Ｒ演算それぞれに対して演算するステップとを備えた情
報重畳処理方法である。

【００１９】また、請求項８の本発明は、離散化された
系列データＦ０を記憶するＦ０記憶手段と、その記憶さ
れた系列データＦ０を所定のルールで分割する分割手段
Ａと、その分割された各データ列に周波数変換を行う周
波数変換手段Ａと、その周波数変換された各データ列に
射影ＲＲを行うＲＲ演算手段Ａと、その射影演算を行っ
て得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ０記憶手段と、情
報を重畳され離散化された系列データＦ１を記憶するＦ
１記憶手段と、その記憶された系列データＦ１を所定の
ルールで分割する分割手段Ｂと、その分割された各デー
タ列に周波数変換を行う周波数変換手段Ｂと、その周波
数変換された各データ列に射影ＲＲを行うＲＲ演算手段
Ｂと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ１を記
憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎをｖ０記憶手
段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、ｖ１記憶手段に
埋め込む乱数系列埋め込み手段と、ｖ０記憶手段及びｖ
１記憶手段及びＦ０記憶手段の各データにおける特徴量
に関するデータＣを記憶するＣ記憶手段と、Ｆ０記憶手
段及びＦ１記憶手段にそれぞれ記憶された系列データＦ
０、Ｆ１の距離をＣ記憶手段に記憶されたデータＣを用
いて計算する演算手段と、その演算手段からの結果Ｄを
記憶するＤ記憶手段と、そのＤ記憶手段に記憶された結
果Ｄの最小値をＲＲ演算手段Ａ，Ｂそれぞれに対して演
算する最小値検出手段とを備えた情報重畳処理装置であ
る。

【００２０】上記請求項７または８によれば、離散化さ
れた系列データＦ０を入力としてあるルールに基づきＦ
０１，Ｆ０２，Ｆ０３，・・・、Ｆ０Ｎに分割され、そ
れぞれ周波数変換Ｒによりそれぞれ変換されたＲＦ０
１，ＲＦ０２，ＲＦ０３，・・・、ＲＦ０Ｎに変換され
た後、射影ＲＲによりデータ列ｖ０に射影される。ま
た、同様に、情報を重畳され離散化された系列データＦ
１を入力としてあるルールに基づきＦ１１，Ｆ１２，Ｆ
１３，・・・、Ｆ１Ｎに分割され、それぞれ周波数変換
Ｒによりそれぞれ変換されたＲＦ１１，ＲＦ１２，ＲＦ
１３，・・・、ＲＦ１Ｎに変換された後、射影ＲＲによ
りデータ列ｖ１に射影される。それらｖ０，ｖ１に対し
て、既知の乱数系列ｎと間に、例えば、ｖ１＝ｖ０＋ｎ
となる関係を保ちながら、Ｆ０とＦ１のベクトルの差の
ノルム距離に重みＣを乗じて計算し、その結果を射影Ｒ
Ｒをパラメータとして最小化を行うことにより、Ｆ０と
Ｆ１の差が最小となり、かつ重みＣにより重み付けを考
慮した情報重畳を行った系列データＦ１が得られる。

【００２１】このような本発明の情報重畳処理方法、情
報重畳処理装置および情報重畳処理を行う記録媒体で
は、以下の理由により、従来の情報重畳処理技術を用い
るよりも埋め込んだ情報の強さと画質の劣化量との関係
を考慮できる情報重畳処理方法、情報重畳処理装置およ
び情報重畳処理を行う記録媒体を提供可能となる。 （１）パラメータとして源系列データと情報重畳された
系列データを比較しているため、画像が対象であれば、
画質劣化（Ｓ／Ｎ）の指標がはっきりする。 （２）重み付けを行うことにより、画像が対象であれ
ば、視覚特性に合わせた埋め込みが可能となり、ＳＮ比
のみならず、主観的な視覚劣化を低くとることが可能で
ある。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、本発明にかかる実施の形態
について、図面を参照しながら説明する。

【００２３】図１は、本発明にかかる第１の実施の形態
の情報重畳処理装置に関するブロック図であり、１００
は、画像や音声等の離散化された系列データ（ベクト
ル）を記憶するＦ０記憶手段である。１０１は、系列デ
ータに対して、射影Ｒに基づき射影演算を行う演算手段
である。１０２は、Ｆ０記憶手段１００の系列データを
射影して作成されたベクトルを記憶するｖ０記憶手段で
ある。１０３は、情報を重畳させた画像や音声等の離散
化された系列データ（ベクトル）を記憶するＦ１記憶手
段である。１０４は、Ｆ１記憶手段１０３の情報重畳さ
れた系列データを射影して作成されたベクトルを記憶す
るｖ１記憶手段である。１０５は、乱数系列を記憶して
おくｎ記憶手段である。１０６は、Ｆ０記憶手段１００
の系列データとＦ１記憶手段１０３の情報重畳された系
列データとの差を計算する演算手段である。１０７は、
演算手段１０６の計算結果を記憶するＤ記憶手段であ
る。１０８は、Ｄ記憶手段１０７の値から演算手段１０
１をパラメータとして最小値を計算する最小値検出手段
である。１０９は、ｖ０記憶手段１０２の系列データよ
り、ｖ１記憶手段１０４に記憶されている系列データへ
ｎ記憶手段１０５に記憶されている乱数を埋め込む乱数
系列埋め込み手段である。

【００２４】以上のように構成された本実施の形態の情
報重畳処理装置の動作を、図面を用いて以下で説明しな
がら、それに対応する本発明の情報重畳処理方法の一実
施の形態についても同時に述べる。

【００２５】図５に示されるように、長さ９の系列デー
タＦ０：９００に対して、そのベクトル成分３個ずつを
加算する射影手段Ｒ９０１を用いて、長さが３の系列デ
ータｖ０：９０２に射影を行う。Ｆ０の成分表現をＦ０
（ｉ）、ｖ０の成分表現をｖ０（ｊ）とすると、ｖ０
（０）＝Ｆ０（０）＋Ｆ０（１）＋Ｆ０（２）、ｖ０
（１）＝Ｆ０（３）＋Ｆ０（４）＋Ｆ０（５）、ｖ０
（２）＝Ｆ０（６）＋Ｆ０（７）＋Ｆ０（８）、という
ように射影を行う。

【００２６】同様に長さ９の情報が重畳されている系列
データＦ１：９０３に対して、そのベクトル成分３個ず
つを加算する射影手段Ｒ９０１を用いて、長さが３の系
列データｖ１：９０４に射影を行う。Ｆ１の成分表現を
Ｆ１（ｉ）、ｖ１の成分表現をｖ１（ｊ）とすると、ｖ
１（０）＝Ｆ１（０）＋Ｆ１（１）＋Ｆ１（２）、ｖ１
（１）＝Ｆ１（３）＋Ｆ１（４）＋Ｆ１（５）、ｖ１
（２）＝Ｆ１（６）＋Ｆ１（７）＋Ｆ１（８）というよ
うに射影を行う。

【００２７】ここで、平均０、分散が１の乱数系列をｎ
（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ（ｉ）とい
う関係を保つようにする。さらに、系列データＦ０とＦ
１の差のノルムを計算し、それをＤとすると、例えば、
Ｄ＝｜Ｆ１（０）−Ｆ０（０）｜＋｜Ｆ１（１）−Ｆ０
（１）｜＋・・・＋｜Ｆ１（８）−Ｆ０（８）｜と表せ
る。このＤが最小化するように、射影手段Ｒ９０１をパ
ラメータとして最小化問題を解くことになる。

【００２８】最小化問題を解くには、例えば、図９に示
されるような射影手段Ｒ１７０１を用意する。長さ９の
系列データＦ０：１７００に対して、そのベクトル成分
３個ずつを加算する射影手段Ｒ１７０１を用いて、長さ
が３の系列データｖ０：１７０２に射影を行う。Ｆ０の
成分表現をＦ０（ｉ）、ｖ０の成分表現をｖ０（ｊ）と
すると、ｖ０（０）＝Ｆ０（０）＋Ｆ０（３）＋Ｆ０
（６）、ｖ０（１）＝Ｆ０（１）＋Ｆ０（４）＋Ｆ０
（７）、ｖ０（２）＝Ｆ０（２）＋Ｆ０（５）＋Ｆ０
（８）、というように射影を行う。

【００２９】この射影手段Ｒ１７０１を用いて、同様に
長さ９の情報が重畳されている系列データＦ１：１７０
３に対して、そのベクトル成分３個ずつを加算する射影
手段Ｒ１７０１を用いて、長さが３の系列データｖ１：
１７０４に射影を行う。Ｆ１の成分表現をＦ１（ｉ）、
ｖ１の成分表現をｖ１（ｊ）とすると、ｖ１（０）＝Ｆ
１（０）＋Ｆ１（３）＋Ｆ１（６）、ｖ１（１）＝Ｆ１
（１）＋Ｆ１（４）＋Ｆ１（７）、ｖ１（２）＝Ｆ１
（２）＋Ｆ１（５）＋Ｆ１（８）というように射影を行
う。

【００３０】ここで、平均０、分散が１の乱数系列をｎ
（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ（ｉ）とい
う関係を保つようにする。さらに、系列データＦ０とＦ
１の差のノルムを計算し、それをＤとすると、例えば、
Ｄ＝｜Ｆ１（０）−Ｆ０（０）｜＋｜Ｆ１（１）−Ｆ０
（１）｜＋・・・＋｜Ｆ１（８）−Ｆ０（８）｜と表せ
る。このＤについて上記図５で定義された射影手段Ｒ９
０１の時と射影手段Ｒ１７０１の時とどちらが小さくな
るかを比較することにより最小となる射影手段Ｒを求め
ることができる。

【００３１】具体的な実現例として一例を示すと、図１
３に示されるように、原画像データＦ０：２５０１に対
して、各画素の列毎の加算値を原画像の系列データｖ
０：２５０２に格納し、その系列データに対し、各要素
毎に埋め込みたい乱数系列ｎ２５０３の情報を加算し埋
め込む。乱数系列ｎ２５０３を埋め込んだ電子透かし入
り画像の系列データｖ１：２５０４を電子透かし入り画
像データＦ１：２５０５に変換するに当たっては、一例
として、画質の劣化を最小化するために、各画素列の中
でもっとも影響の少ないものを選び埋め込む実現を行
う。第０列においては、原画像データＦ０：２５０１の
第０列の中で画素値が最大のものを選び、その場所に埋
め込みたい透かし情報を埋め込む。例えば、０行０列の
画素の値が１０、１行０列の画素の値が２０、２行０列
の画素の値が３０である場合、最大の２行０列の部分に
乱数系列の値５を埋め込む。同様に、第１列、第２列に
対しても、その列内で最大値を取る画素に乱数系列を埋
め込むことができる。このことにより、画像全体の劣化
を抑えながら電子透かし情報を画像に埋め込むことが可
能となる。

【００３２】以上のように、本実施の形態では、二つの
系列データ（オリジナルと情報埋め込みをおこなったも
の）の差を最小化する射影Ｒを求めることにより、画像
であれば画質劣化の少ない情報埋め込み方法を計算する
ことが可能となる。

【００３３】図２は、本発明にかかる第２の実施の形態
の情報重畳処理装置に関するブロック図であり、３００
は、画像や音声等の離散化された系列データ（ベクト
ル）を記憶するＦ０記憶手段である。３０１は、系列デ
ータに対して、射影Ｒに基づき射影演算を行う演算手段
である。３０２は、系列データを射影して作成されたベ
クトルを記憶するｖ０記憶手段である。３０３は、情報
を重畳させた画像や音声等の離散化された系列データ
（ベクトル）を記憶するＦ１記憶手段である。３０４
は、情報重畳された系列データを射影して作成されたベ
クトルを記憶するｖ１記憶手段である。３０５は、乱数
系列を記憶しておくｎ記憶手段である。３０６は、Ｆ０
記憶手段３００の系列データとＦ１記憶手段３０３の情
報を重畳させた系列データとの差を計算する演算手段で
ある。３０７は、演算手段３０６の計算結果を記憶する
Ｄ記憶手段である。３０８は、Ｄ記憶手段３０７の値か
ら演算手段３０１をパラメータとして最小値を計算する
最小値検出手段である。３０９は、演算手段３０６に用
いられる重み係数Ｃを記憶する重みＣ記憶手段であり、
重み係数Ｃは、例えば、画像の場合、離散化されてた系
列データＦ０記憶手段３００に対して、視覚的に目立ち
にくいエッジ部分を抽出し、そのエッジ部分に重きをお
く重み係数などを利用する。他には、音声の場合は、聴
覚の聞き取りに関係する周波数マスキング、時間マスキ
ングなどを考慮する重み係数を利用する。さらに、ｖ０
記憶手段３０２、ｖ１記憶手段３０３の係数値の中で値
が一定値を超える部分の重みを計算し、重み係数Ｃに考
慮することも可能である。３１０は、ｖ０記憶手段３０
２の系列データより、ｖ１記憶手段３０４に記憶されて
いる系列データへｎ記憶手段３０５に記憶されている乱
数を埋め込む乱数系列埋め込み手段である。

【００３４】以上のように構成された本実施の形態の情
報重畳処理装置の動作を、図面を用いて以下で説明しな
がら、それに対応する本発明の情報重畳処理方法の一実
施の形態についても同時に述べる。

【００３５】図６に示されるように、長さ９の系列デー
タＦ０：１１００に対して、そのベクトル成分３個ずつ
を加算する射影手段Ｒ１１０１を用いて、長さが３の系
列データｖ０：１１０２に射影を行う。Ｆ０の成分表現
をＦ０（ｉ）、ｖ０の成分表現をｖ０（ｊ）とすると、
ｖ０（０）＝Ｆ０（０）＋Ｆ０（１）＋Ｆ０（２）、ｖ
０（１）＝Ｆ０（３）＋Ｆ０（４）＋Ｆ０（５）、ｖ０
（２）＝Ｆ０（６）＋Ｆ０（７）＋Ｆ０（８）、という
ように射影を行う。

【００３６】同様に長さ９の情報が重畳されている系列
データＦ１：１１０３に対して、そのベクトル成分３個
ずつを加算する射影手段Ｒ１１０１を用いて、長さが３
の系列データｖ１：１１０４に射影を行う。Ｆ１の成分
表現をＦ１（ｉ）、ｖ１の成分表現をｖ１（ｊ）とする
と、ｖ１（０）＝Ｆ１（０）＋Ｆ１（１）＋Ｆ１
（２）、ｖ１（１）＝Ｆ１（３）＋Ｆ１（４）＋Ｆ１
（５）、ｖ１（２）＝Ｆ１（６）＋Ｆ１（７）＋Ｆ１
（８）というように射影を行う。

【００３７】ここで、平均０、分散が１の乱数系列をｎ
（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ（ｉ）とい
う関係を保つようにする。さらに、系列データＦ０とＦ
１の差に対して重みＣを乗じてからノルムを計算し、そ
れをＤとすると、例えば、Ｄ＝｜Ｃ（０）・（Ｆ１
（０）−Ｆ０（０））｜＋｜Ｃ（１）・（Ｆ１（１）−
Ｆ０（１））｜＋・・・＋｜Ｃ（８）・（Ｆ１（８）−
Ｆ０（８））｜と表せる。このＤが最小化するように、
射影手段Ｒ１１０１をパラメータとして最小化問題を解
くことになる。

【００３８】最小化問題を解くには、例えば、図１０に
示されるような射影手段Ｒ１９０１を用意する。長さ９
の系列データＦ０：１９００に対して、そのベクトル成
分３個ずつを加算する射影手段Ｒ１９０１を用いて、長
さが３の系列データｖ０：１９０２に射影を行う。Ｆ０
の成分表現をＦ０（ｉ）、ｖ０の成分表現をｖ０（ｊ）
とすると、ｖ０（０）＝Ｆ０（０）＋Ｆ０（３）＋Ｆ０
（６）、ｖ０（１）＝Ｆ０（１）＋Ｆ０（４）＋Ｆ０
（７）、ｖ０（２）＝Ｆ０（２）＋Ｆ０（５）＋Ｆ０
（８）、というように射影を行う。

【００３９】この時、重みＣを、対象が画像であれば、
視覚劣化の原因となるエッジ情報の逆数を取り入れるこ
とにより、画質劣化の度合いを反映することが可能とな
る。この射影手段Ｒ１９０１を用いて、同様に長さ９の
情報が重畳されている系列データＦ１：１９０３に対し
て、そのベクトル成分３個ずつを加算する射影手段Ｒ１
９０１を用いて、長さが３の系列データｖ１：１９０４
に射影を行う。Ｆ１の成分表現をＦ１（ｉ）、ｖ１の成
分表現をｖ１（ｊ）とすると、ｖ１（０）＝Ｆ１（０）
＋Ｆ１（３）＋Ｆ１（６）、ｖ１（１）＝Ｆ１（１）＋
Ｆ１（４）＋Ｆ１（７）、ｖ１（２）＝Ｆ１（２）＋Ｆ
１（５）＋Ｆ１（８）というように射影を行う。

【００４０】ここで、平均０、分散が１の乱数系列をｎ
（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ（ｉ）とい
う関係を保つようにする。さらに、系列データＦ０とＦ
１の差のノルムに対して重みＣを乗じてから計算し、そ
れをＤとすると、例えば、Ｄ＝｜Ｃ（０）・（Ｆ１
（０）−Ｆ０（０））｜＋｜Ｃ（１）・（Ｆ１（１）−
Ｆ０（１））｜＋・・・＋｜Ｃ（８）・（Ｆ１（８）−
Ｆ０（８））｜と表せる。この時のＤが、上記図６で定
義された射影手段Ｒ１１０１の時と射影手段Ｒ１９０１
の時とどちらが小さくなるかを比較することにより最小
となる射影手段Ｒを求めることができる。

【００４１】以上のように、本実施の形態では、二つの
系列データ（オリジナルと情報埋め込みをおこなったも
の）の差を最小化する射影Ｒを求めることにより、画像
であれば画質劣化の少ない情報埋め込み方法を計算する
ことが可能となる。

【００４２】図３は、本発明にかかる第３の実施の形態
の情報重畳処理装置に関するブロック図であり、５００
は、画像や音声等の離散化された系列データ（ベクト
ル）を記憶するＦ０記憶手段である。５０１は、系列デ
ータを所定のルールに従って複数のブロックに分割する
分割手段である。５０２は、各ブロックの系列データに
対して、周波数変換Ｒに基づき周波数変換を行う周波数
変換手段である。５０３は、複数のブロック系列データ
に対して、それらを統合し、射影ＲＲを演算する演算手
段である。５０４は、Ｆ０記憶手段５００に基づいて射
影演算された演算手段５０３からの結果ベクトルを記憶
するｖ０記憶手段である。５０５は、情報を重畳された
画像や音声等の離散化された系列データ（ベクトル）を
記憶するＦ１記憶手段である。５０６は、Ｆ１記憶手段
５０５に基づいて射影演算された演算手段５０３からの
結果ベクトルを記憶するｖ１記憶手段である。５０７
は、乱数系列を記憶しておくｎ記憶手段である。５０８
は、Ｆ０記憶手段５００の系列データとＦ１記憶手段５
０５の系列データとの差を計算する演算手段である。５
０９は、演算手段５０８の計算結果を記憶するＤ記憶手
段である。５１０は、Ｄ記憶手段５０９の値を演算手段
５０３をパラメータとして最小値を計算する最小値検出
手段である。

【００４３】５１１は、Ｆ０記憶手段５００から分割手
段５０１を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ
０１記憶手段である。以下、同様に５１２は、分割した
ブロックの一部を記憶するＦ０２記憶手段、５１３は、
分割したブロックの一部を記憶するＦ０３記憶手段であ
り、５１９は、Ｆ０記憶手段５００から分割手段５０１
を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ０Ｎ記憶
手段である。５２１は、Ｆ０１記憶手段５１１の値を元
に周波数変換手段Ｒ５０２により変換された値を記憶す
るＲＦ０１記憶手段である。以下、同様に５２２は、変
換された値を記憶するＲＦ０２記憶手段、５２３は、変
換された値を記憶するＲＦ０３記憶手段であり、５２９
は、Ｆ０Ｎ記憶手段５１９の値を元に周波数変換手段Ｒ
５０２により変換された値を記憶するＲＦ０Ｎ記憶手段
である。

【００４４】５３１は、Ｆ１記憶手段５０５から分割手
段５０１を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ
１１記憶手段である。以下、同様に５３２は、分割した
ブロックの一部を記憶するＦ１２記憶手段、５３３は、
分割したブロックの一部を記憶するＦ１３記憶手段であ
り、５３９は、Ｆ１記憶手段５０５から分割手段５０１
を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ１Ｎ記憶
手段である。５４１は、Ｆ１１記憶手段５３１の値を元
に周波数変換手段Ｒ５０２により変換された値を記憶す
るＲＦ１１記憶手段である。以下、同様に５４２は、変
換された値を記憶するＲＦ１２記憶手段、５４３は、変
換された値を記憶するＲＦ１３記憶手段である。５４９
は、Ｆ１Ｎ記憶手段５３９の値を元に周波数変換手段Ｒ
５０２により変換された値を記憶するＲＦ１Ｎ記憶手段
である。

【００４５】５５０は、ｖ０記憶手段５０４の系列デー
タより、ｖ１記憶手段５０６に記憶されている系列デー
タへｎ記憶手段５０７に記憶されている乱数を埋め込む
乱数系列埋め込み手段である。

【００４６】以上のように構成された本実施の形態の情
報重畳処理装置の動作を、図面を用いて以下で説明しな
がら、それに対応する本発明の情報重畳処理方法の一実
施の形態についても同時に述べる。

【００４７】図７に示されるように、長さ１２の系列デ
ータＦ０：１３００に対して、そのベクトル成分４個ず
つ一定の区間に分割する分割手段１３０１により、長さ
が４の分割後データ群１３０２が生成される。その分割
後データ群１３０２の各ブロック毎に周波数変換手段Ｒ
１３０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後デー
タ群１３０４を得る。その周波数変換後データ群に対し
て、１要素ずつピックアップして加算する手法の射影手
段ＲＲ１３０５を用いて、長さが４の系列データｖ０：
１３０６に射影を行う。

【００４８】同様に長さ１２の情報が重畳されている系
列データＦ１：１３１０に対して、そのベクトル成分４
個ずつ一定の区間に分割する分割手段１３０１により、
長さが４の分割後データ群１３１２が生成される。その
分割後データ群１３１２の各ブロック毎に周波数変換手
段Ｒ１３０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後
データ群１３１４を得る。その周波数変換後データ群に
対して、１要素ずつピックアップして加算する手法の射
影手段ＲＲ１３０５を用いて、長さが４の系列データｖ
１：１３１６に射影を行う。

【００４９】ここで、平均０、分散が１の乱数系列ｎ１
３２９をｎ（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ
（ｉ）という関係を保つようにする。さらに、系列デー
タＦ０とＦ１の差に対してノルムを計算し、それをＤと
すると、例えば、Ｄ＝｜Ｆ１（０）−Ｆ０（０）｜＋｜
Ｆ１（１）−Ｆ０（１）｜＋・・・＋｜Ｆ１（１１）−
Ｆ０（１１）｜と表せる。このＤが最小化するように、
射影手段ＲＲ１３０５をパラメータとして最小化問題を
解くことになる。

【００５０】最小化問題を解くには、例えば、図１１に
示されるような射影手段ＲＲ２１０５を用意する。

【００５１】長さ１２の系列データＦ０：２１００に対
して、そのベクトル成分４個ずつ一定の区間に分割する
分割手段２１０１により、長さが４の分割後データ群２
１０２が生成される。その分割後データ群２１０２の各
ブロック毎に周波数変換手段Ｒ２１０３を用いて周波数
変換を行い、周波数変換後データ群２１０４を得る。そ
の周波数変換後データ群２１０４に対して、１要素ずつ
ピックアップして加算する手法の射影手段ＲＲ２１０５
を用いて、長さが４の系列データｖ０：２１０６に射影
を行う。

【００５２】同様に長さ１２の情報が重畳されている系
列データＦ１：２１１０に対して、そのベクトル成分４
個ずつ一定の区間に分割する分割手段２１０１により、
長さが４の分割後データ群２１１２が生成される。その
分割後データ群２１１２の各ブロック毎に周波数変換手
段Ｒ２１０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後
データ群２１１４を得る。その周波数変換後データ群２
１１４に対して、１要素ずつピックアップして所定のル
ールで加算する手法の射影手段ＲＲ２１０５を用いて、
長さが４の系列データｖ１：２１１６に射影を行う。

【００５３】ここで、平均０、分散が１の乱数系列ｎ２
１２０をｎ（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ
（ｉ）という関係を保つようにする。さらに、系列デー
タＦ０とＦ１の差に対してノルムを計算し、それをＤと
すると、例えば、Ｄ＝｜Ｆ１（０）−Ｆ０（０）｜＋｜
Ｆ１（１）−Ｆ０（１）｜＋・・・＋｜Ｆ１（１１）−
Ｆ０（１１）｜と表せる。上記射影手段ＲＲ１３０５に
より得られたＤと射影手段ＲＲ２１０５により得られた
Ｄとを比較することにより、より小さい値をとる射影手
段を求めることが可能となる。考えられる全ての組合せ
に対する射影を比較検討することにより最小値Ｄをとる
射影手段を求めることができる。

【００５４】以上のように、本実施の形態では、二つの
系列データ（オリジナルと情報埋め込みをおこなったも
の）の差を最小化する射影ＲＲを求めることにより、画
像であれば画質劣化の少ない情報埋め込み方法を計算す
ることが可能となる。

【００５５】なお、周波数変換手段は、ＦＦＴ、ＤＣ
Ｔ、Ｗａｖｅｌｅｔ等どのような手段でも構わない。

【００５６】図４は、本発明にかかる第４の実施の形態
の情報重畳処理装置に関するブロック図であり、７００
は、画像や音声等の離散化された系列データ（ベクト
ル）を記憶するＦ０記憶手段である。７０１は、系列デ
ータを所定のルールに従って複数のブロックに分割する
分割手段である。７０２は、各ブロックの系列データに
対して、周波数変換Ｒに基づき周波数変換を行う周波数
変換手段である。７０３は、複数のブロック系列データ
に対して、それらを統合し、射影ＲＲを演算する演算手
段である。７０４は、Ｆ０記憶手段７００に基づいて射
影演算された演算手段７０３からの結果ベクトルを記憶
するｖ０記憶手段である。７０５は、情報を重畳された
画像や音声等の離散化された系列データ（ベクトル）を
記憶するＦ１記憶手段である。７０６は、Ｆ１記憶手段
７０５に基づいて射影演算された演算手段７０３からの
結果ベクトルを記憶するｖ１記憶手段である。７０７
は、乱数系列を記憶しておくｎ記憶手段である。７０８
は、Ｆ０記憶手段７００の系列データとＦ１記憶手段７
０５の系列データとの差に重みを考慮して計算する演算
手段である。７０９は、演算手段７０８の計算結果を記
憶するＤ記憶手段である。７１０は、Ｄ記憶手段７０９
の値を演算手段７０３をパラメータとして最小値を計算
する最小値検出手段である。

【００５７】７１１は、Ｆ０記憶手段７００から分割手
段７０１を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ
０１記憶手段である。以下、同様に７１２は、分割した
ブロックの一部を記憶するＦ０２記憶手段、７１３は、
分割したブロックの一部を記憶するＦ０２記憶手段であ
り、７１９は、Ｆ０記憶手段７００から分割手段７０１
を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ０Ｎ記憶
手段である。７２１は、Ｆ０１記憶手段７１１の値を元
に周波数変換手段Ｒ７０２により変換された値を記憶す
るＲＦ０１記憶手段である。以下、同様に７２２は、変
換された値を記憶するＲＦ０２記憶手段、７２３は、変
換された値を記憶するＲＦ０３記憶手段であり、７２９
は、Ｆ０Ｎ記憶手段７１９の値を元に周波数変換手段Ｒ
７０２により変換された値を記憶するＲＦ０Ｎ記憶手段
である。

【００５８】７３１は、Ｆ１記憶手段７０５から分割手
段７０１を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ
１１記憶手段である。以下、同様に７３２は、分割した
ブロックの一部を記憶するＦ１２記憶手段、７３３は、
分割したブロックの一部を記憶するＦ１３記憶手段であ
り、７３９は、Ｆ１記憶手段７０５から分割手段７０１
を用いて分割したブロックの一部を記憶するＦ１Ｎ記憶
手段である。７４１は、Ｆ１１記憶手段７３１の値を元
に周波数変換手段Ｒ７０２により変換された値を記憶す
るＲＦ１１記憶手段である。以下、同様に７４２は、変
換された値を記憶するＲＦ１２記憶手段、７４３は、変
換された値を記憶するＲＦ１３記憶手段であり、７４９
は、Ｆ１Ｎ記憶手段７３９の値を元に周波数変換手段Ｒ
７０２により変換された値を記憶するＲＦ１Ｎ記憶手段
である。

【００５９】７５０は、演算手段７０８に用いられる重
み係数Ｃを記憶する重みＣ記憶手段である。７５１は、
ｖ０記憶手段７０４の系列データより、ｖ１記憶手段７
０６に記憶されている系列データへｎ記憶手段７０７に
記憶されている乱数を埋め込む乱数系列埋め込み手段で
ある。

【００６０】以上のように構成された本実施の形態の情
報重畳処理装置の動作を、図面を用いて以下で説明しな
がら、それに対応する本発明の情報重畳処理方法の一実
施の形態についても同時に述べる。なお、図１４に本実
施の形態に対応する処理方法のフローチャートを示す。
図１４において、左側が系列データＦ０に対する処理を
示し、右側が情報が重畳されている系列データＦ１に対
する処理を示す。

【００６１】図８に示されるように、長さ１２の系列デ
ータＦ０：１５００に対して、そのベクトル成分４個ず
つ一定の区間に分割する分割手段１５０１により、長さ
が４の分割後データ群１５０２が生成される。その分割
後データ群１５０２の各ブロック毎に周波数変換手段Ｒ
１５０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後デー
タ群１５０４を得る。その周波数変換後データ群１５０
４に対して、１要素ずつピックアップして加算する手法
の射影手段ＲＲ１５０５を用いて、長さが４の系列デー
タｖ０：１５０６に射影を行う。

【００６２】同様に長さ１２の情報が重畳されている系
列データＦ１：１５１０に対して、そのベクトル成分４
個ずつ一定の区間に分割する分割手段１５０１により、
長さが４の分割後データ群１５１２が生成される。その
分割後データ群１５１２の各ブロック毎に周波数変換手
段Ｒ１５０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後
データ群１５１４を得る。その周波数変換後データ群１
５１４に対して、１要素ずつピックアップして加算する
手法の射影手段ＲＲ１５０５を用いて、長さが４の系列
データｖ１：１５１６に射影を行う。

【００６３】ここで、平均０、分散が１の乱数系列ｎ１
５２０をｎ（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ
（ｉ）という関係を保つようにする。さらに、系列デー
タＦ０とＦ１の差に対して重みＣを乗してからノルムを
計算し、それをＤとすると、例えば、Ｄ＝｜Ｃ（０）・
（Ｆ１（０）−Ｆ０（０））｜＋｜Ｃ（１）・（Ｆ１
（１）−Ｆ０（１））｜＋・・・＋｜Ｃ（１１）・（Ｆ
１（１１）−Ｆ０（１１））｜と表せる。このＤが最小
化するように、射影手段ＲＲ１５０５をパラメータとし
て最小化問題を解くことになる。

【００６４】この時、重みＣを、対象が画像であれば、
視覚劣化の原因となるエッジ情報の逆数を取り入れるこ
とにより、画質劣化の度合いを反映することが可能とな
る。

【００６５】最小化問題を解くには、例えば、図１２に
示されるような射影手段ＲＲ２３０５を用意する。

【００６６】長さ１２の系列データＦ０：２３００に対
して、そのベクトル成分４個ずつ一定の区間に分割する
分割手段２３０１により、長さが４の分割後データ群２
３０２が生成される。その分割後データ群２３０２の各
ブロック毎に周波数変換手段Ｒ２３０３を用いて周波数
変換を行い、周波数変換後データ群２３０４を得る。そ
の周波数変換後データ群２３０４に対して、１要素ずつ
ピックアップして加算する手法の射影手段ＲＲ２３０５
を用いて、長さが４の系列データｖ０：２３０６に射影
を行う。

【００６７】同様に長さ１２の情報が重畳されている系
列データＦ１：２３１０に対して、そのベクトル成分４
個ずつ一定の区間に分割する分割手段２３０１により、
長さが４の分割後データ群２３１２が生成される。その
分割後データ群２３１２の各ブロック毎に周波数変換手
段Ｒ２３０３を用いて周波数変換を行い、周波数変換後
データ群２３１４を得る。その周波数変換後データ群２
３１４に対して、１要素ずつピックアップして所定のル
ールで加算する手法の射影手段ＲＲ２３０５を用いて、
長さが４の系列データｖ１：２３１６に射影を行う。

【００６８】ここで、平均０、分散が１の乱数系列ｎ２
３２０をｎ（ｉ）として、ｖ１（ｉ）＝ｖ０（ｉ）＋ｎ
（ｉ）という関係を保つようにする。さらに、系列デー
タＦ０とＦ１の差に対して重みＣを乗じてからノルムを
計算し、それをＤとすると、例えば、Ｄ＝｜Ｃ（０）・
（Ｆ１（０）−Ｆ０（０））｜＋｜Ｃ（１）・（Ｆ１
（１）−Ｆ０（１））｜＋・・・＋｜Ｃ（１１）・（Ｆ
１（１１）−Ｆ０（１１））｜と表せる。上記図８の射
影手段ＲＲ１５０５により得られたＤと射影手段ＲＲ２
３０５により得られたＤとを比較することにより、より
小さい値をとる射影手段を求めることが可能となる。考
えられる全ての組合せに対する射影を比較検討すること
により最小値Ｄをとる射影手段を求めることができる。

【００６９】以上のように、本実施の形態では、二つの
系列データ（オリジナルと情報埋め込みをおこなったも
の）の差を最小化する射影ＲＲを求めることにより、画
像であれば画質劣化の少ない情報埋め込み方法を計算す
ることが可能となる。

【００７０】なお、周波数変換手段は、ＦＦＴ、ＤＣ
Ｔ、Ｗａｖｅｌｅｔ等どのような手段でも構わない。

【００７１】また、上記実施の形態では、いずれも専用
のハードウェアによる構成として説明したが、これに限
らず、同様の機能をコンピュータを用いてソフトウェア
的に構成しても良い。また、その場合に、上述した各手
段及び処理ステップの機能の全部あるいは一部をコンピ
ュータで実行できるプログラムとして記録媒体に記録
し、その記録媒体を提供することにより実行できるよう
にしてもよい。

【００７２】また、上記各実施の形態における射影演算
の方法は一例を示すものであって、上記説明に限定され
るものではない。

【００７３】

【発明の効果】以上述べたところから明らかなように本
発明は、従来のブロック処理による情報重畳処理技術を
用いるよりも、位置ずれに対して強固な情報重畳、重畳
情報復号が行えるという長所を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる第１の実施の形態における情報
重畳処理装置のブロック図である。

【図２】本発明にかかる第２の実施の形態における情報
重畳処理装置のブロック図である。

【図３】本発明にかかる第３の実施の形態における情報
重畳処理装置のブロック図である。

【図４】本発明にかかる第４の実施の形態における情報
重畳処理装置のブロック図である。

【図５】上記第１の実施の形態における射影手段を説明
するサンプル概念図である。

【図６】上記第２の実施の形態における射影手段を説明
するサンプル概念図である。

【図７】上記第３の実施の形態における分割手段・周波
数変換手段・射影手段を説明するサンプル概念図であ
る。

【図８】上記第６の実施の形態における分割手段・周波
数変換手段・射影手段を説明するサンプル概念図であ
る。

【図９】上記第１の実施の形態における最小値検出手段
を説明するサンプル概念図である。

【図１０】上記第２の実施の形態における最小値検出手
段を説明するサンプル概念図である。

【図１１】上記第３の実施の形態における最小値検出手
段を説明するサンプル概念図である。

【図１２】上記第４の実施の形態における最小値検出手
段を説明するサンプル概念図である。

【図１３】上記第１の実施の形態における乱数系列デー
タの埋め込み方法を説明するサンプル概念図である。

【図１４】図４の情報重畳処理装置に対応する処理方法
を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１００、３００、５００、７００ Ｆ０記憶手段 １０１、１０６、３０１ 演算手段 １０２、３０２、５０４、７０４ ｖ０記憶手段 １０３、３０３、５０５、７０５ Ｆ１記憶手段 １０４、３０４、５０６、７０６ ｖ１記憶手段 １０５、３０５、５０７、７０７ ｎ記憶手段 １０６、３０６、５０８、７０８ 演算手段 １０７、３０７、５０９、７０９ Ｄ記憶手段 １０８、３０８、５１０、７１０ 最小値検出手段 １０９、３１０、５５０、７５１ 乱数系列埋め込み手
段 ３０９、７５０ 重みＣ記憶手段 ５０１、７０１ 分割手段 ５０２、７０２ 周波数変換手段Ｒ ５０３、７０３ 演算手段（射影ＲＲ） ５１１、７１１ Ｆ０１記憶手段 ５１２、７１２ Ｆ０２記憶手段 ５１３、７１３ Ｆ０３記憶手段 ５１９、７１９ Ｆ０Ｎ記憶手段 ５２１、７２１ ＲＦ０１記憶手段 ５２２、７２２ ＲＦ０２記憶手段 ５２３、７２３ ＲＦ０３記憶手段 ５２９、７２９ ＲＦ０Ｎ記憶手段 ５３１、７３１ Ｆ１１記憶手段 ５３２、７３２ Ｆ１２記憶手段 ５３３、７３３ Ｆ１３記憶手段 ５３９、７３９ Ｆ１Ｎ記憶手段 ５４１、７４１ ＲＦ１１記憶手段 ５４２、７４２ ＲＦ１２記憶手段 ５４３、７４３ ＲＦ１３記憶手段 ５４９、７４９ ＲＦ１Ｎ記憶手段 ９０１、１１０１、１７０１、１９０１ 射影手段Ｒ １３０１、１５０１、２１０１、２３０１ 分割手段 １３０３、１５０３、、２１０３、２３０３ 周波数変
換手段Ｒ １３０５、１５０５、２１０５、２３０５ 射影手段Ｒ
Ｒ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 CA12 CA16 CB12 CB16 CE08 CH08 DA17 DB02 DC02 DC19 5C076 AA14 BA03 BA04 BA06 5J104 AA14 AA18

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 離散化された系列データＦ０に射影Ｒを
   行いデータ列ｖ０を得るステップと、情報が重畳され離
   散化された系列データＦ１に射影Ｒを行いデータ列ｖ１
   を得るステップと、前記得られたデータ列ｖ０を記憶す
   るステップと、前記得られたデータ列ｖ１を記憶するス
   テップと、既知の乱数系列ｎを前記データ列ｖ０に重畳
   し、前記データ列ｖ１に埋め込むステップと、前記系列
   データＦ０、Ｆ１の距離を計算するステップと、その距
   離計算による結果Ｄの最小値を前記射影Ｒの演算に対し
   て演算するステップとを備えたことを特徴とする情報重
   畳処理方法。
2. 【請求項２】 離散化された系列データＦ０を記憶する
   Ｆ０記憶手段と、情報を重畳され離散化された系列デー
   タＦ１を記憶するＦ１記憶手段と、前記Ｆ０記憶手段の
   系列データＦ０及び前記Ｆ１記憶手段の系列データＦ１
   に射影Ｒを行うＲ演算手段と、前記系列データＦ０を射
   影して得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ０記憶手段
   と、前記系列データＦ１を射影して得られたデータ列ｖ
   １を記憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎを前記
   ｖ０記憶手段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、前記
   ｖ１記憶手段に埋め込む乱数系列埋め込み手段と、前記
   Ｆ０記憶手段及びＦ１記憶手段にそれぞれ記憶された系
   列データＦ０、Ｆ１の距離を計算する演算手段と、その
   演算手段からの結果Ｄを記憶するＤ記憶手段と、そのＤ
   記憶手段に記憶された結果Ｄの最小値を前記Ｒ演算手段
   に対して演算する最小値検出手段とを備えたことを特徴
   とする情報重畳処理装置。
3. 【請求項３】 離散化された系列データＦ０に射影Ｒを
   行いデータ列ｖ０を得るステップと、情報が重畳され離
   散化された系列データＦ１に射影Ｒを行いデータ列ｖ１
   を得るステップと、前記得られたデータ列ｖ０を記憶す
   るステップと、前記得られたデータ列ｖ１を記憶するス
   テップと、既知の乱数系列ｎを前記データ列ｖ０に重畳
   し、前記データ列ｖ１に埋め込むステップと、前記系列
   データＦ０及び前記データ列ｖ０及び前記データ列ｖ１
   における特徴量に関するデータＣを記憶するステップ
   と、前記系列データＦ０、Ｆ１の距離を前記記憶したデ
   ータＣを用いて計算するステップと、その距離計算によ
   る結果Ｄの最小値を前記射影Ｒの演算に対して演算する
   ステップとを備えたことを特徴とする情報重畳処理方
   法。
4. 【請求項４】 離散化された系列データＦ０を記憶する
   Ｆ０記憶手段と、情報を重畳され離散化された系列デー
   タＦ１を記憶するＦ１記憶手段と、前記Ｆ０記憶手段の
   系列データＦ０及び前記Ｆ１記憶手段の系列データＦ１
   に射影Ｒを行うＲ演算手段と、前記系列データＦ０を射
   影して得られたデータ列ｖ０を記憶するｖ０記憶手段
   と、前記系列データＦ１を射影して得られたデータ列ｖ
   １を記憶するｖ１記憶手段と、既知の乱数系列ｎを前記
   ｖ０記憶手段に記憶されたデータ列ｖ０に重畳し、前記
   ｖ１記憶手段に埋め込む乱数系列埋め込み手段と、前記
   ｖ０記憶手段及び前記ｖ１記憶手段及び前記Ｆ０記憶手
   段の各データにおける特徴量に関するデータＣを記憶す
   るＣ記憶手段と、前記Ｆ０記憶手段及び前記Ｆ１記憶手
   段にそれぞれ記憶された系列データＦ０、Ｆ１の距離を
   前記Ｃ記憶手段に記憶されたデータＣを用いて計算する
   演算手段と、その演算手段からの結果Ｄを記憶するＤ記
   憶手段と、そのＤ記憶手段に記憶された結果Ｄの最小値
   を前記Ｒ演算手段に対して演算する最小値検出手段とを
   備えたことを特徴とする情報重畳処理装置。
5. 【請求項５】 離散化された系列データＦ０を所定のル
   ールで分割するステップと、その分割された各データ列
   に周波数変換を行うステップと、その周波数変換された
   各データ列に射影ＲＲを行うステップと、その射影演算
   を行って得られたデータ列ｖ０を記憶するステップと、
   情報を重畳され離散化された系列データＦ１を所定のル
   ールで分割するステップと、その分割された各データ列
   に周波数変換を行うステップと、その周波数変換された
   各データ列に射影ＲＲを行うステップと、その射影演算
   を行って得られたデータ列ｖ１を記憶するステップと、
   既知の乱数系列ｎを前記データ列ｖ０に重畳し、前記デ
   ータ列ｖ１に埋め込むステップと、前記系列データＦ
   ０、Ｆ１の距離を計算するステップと、その計算の結果
   Ｄの最小値を前記射影ＲＲ演算それぞれに対して演算す
   るステップとを備えたことを特徴とする情報重畳処理方
   法。
6. 【請求項６】 離散化された系列データＦ０を記憶する
   Ｆ０記憶手段と、その記憶された系列データＦ０を所定
   のルールで分割する分割手段Ａと、その分割された各デ
   ータ列に周波数変換を行う周波数変換手段Ａと、その周
   波数変換された各データ列に射影ＲＲを行うＲＲ演算手
   段Ａと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ０を
   記憶するｖ０記憶手段と、情報を重畳され離散化された
   系列データＦ１を記憶するＦ１記憶手段と、その記憶さ
   れた系列データＦ１を所定のルールで分割する分割手段
   Ｂと、その分割された各データ列に周波数変換を行う周
   波数変換手段Ｂと、その周波数変換された各データ列に
   射影ＲＲを行うＲＲ演算手段Ｂと、その射影演算を行っ
   て得られたデータ列ｖ１を記憶するｖ１記憶手段と、既
   知の乱数系列ｎを前記ｖ０記憶手段に記憶されたデータ
   列ｖ０に重畳し、前記ｖ１記憶手段に埋め込む乱数系列
   埋め込み手段と、前記Ｆ０記憶手段及びＦ１記憶手段に
   それぞれ記憶された系列データＦ０、Ｆ１の距離を計算
   する演算手段と、その演算手段からの結果Ｄを記憶する
   Ｄ記憶手段と、そのＤ記憶手段に記憶された結果Ｄの最
   小値を前記ＲＲ演算手段Ａ，Ｂそれぞれに対して演算す
   る最小値検出手段とを備えたことを特徴とする情報重畳
   処理装置。
7. 【請求項７】 離散化された系列データＦ０を所定のル
   ールで分割するステップと、その分割された各データ列
   に周波数変換を行うステップと、その周波数変換された
   各データ列に射影ＲＲを行うステップと、その射影演算
   を行って得られたデータ列ｖ０を記憶するステップと、
   情報を重畳され離散化された系列データＦ１を所定のル
   ールで分割するステップと、その分割された各データ列
   に周波数変換を行うステップと、その周波数変換された
   各データ列に射影ＲＲを行うステップと、その射影演算
   を行って得られたデータ列ｖ１を記憶するステップと、
   既知の乱数系列ｎを前記データ列ｖ０に重畳し、前記デ
   ータ列ｖ１に埋め込むステップと、前記系列データＦ０
   及び前記データ列ｖ０及び前記データ列ｖ１における特
   徴量に関するデータＣを記憶するステップと、前記系列
   データＦ０、Ｆ１の距離を前記記憶したデータＣを用い
   て計算するステップと、その計算の結果Ｄの最小値を前
   記射影ＲＲ演算それぞれに対して演算するステップとを
   備えたことを特徴とする情報重畳処理方法。
8. 【請求項８】 離散化された系列データＦ０を記憶する
   Ｆ０記憶手段と、その記憶された系列データＦ０を所定
   のルールで分割する分割手段Ａと、その分割された各デ
   ータ列に周波数変換を行う周波数変換手段Ａと、その周
   波数変換された各データ列に射影ＲＲを行うＲＲ演算手
   段Ａと、その射影演算を行って得られたデータ列ｖ０を
   記憶するｖ０記憶手段と、情報を重畳され離散化された
   系列データＦ１を記憶するＦ１記憶手段と、その記憶さ
   れた系列データＦ１を所定のルールで分割する分割手段
   Ｂと、その分割された各データ列に周波数変換を行う周
   波数変換手段Ｂと、その周波数変換された各データ列に
   射影ＲＲを行うＲＲ演算手段Ｂと、その射影演算を行っ
   て得られたデータ列ｖ１を記憶するｖ１記憶手段と、既
   知の乱数系列ｎを前記ｖ０記憶手段に記憶されたデータ
   列ｖ０に重畳し、前記ｖ１記憶手段に埋め込む乱数系列
   埋め込み手段と、前記ｖ０記憶手段及び前記ｖ１記憶手
   段及び前記Ｆ０記憶手段の各データにおける特徴量に関
   するデータＣを記憶するＣ記憶手段と、前記Ｆ０記憶手
   段及び前記Ｆ１記憶手段にそれぞれ記憶された系列デー
   タＦ０、Ｆ１の距離を前記Ｃ記憶手段に記憶されたデー
   タＣを用いて計算する演算手段と、その演算手段からの
   結果Ｄを記憶するＤ記憶手段と、そのＤ記憶手段に記憶
   された結果Ｄの最小値を前記ＲＲ演算手段Ａ，Ｂそれぞ
   れに対して演算する最小値検出手段とを備えたことを特
   徴とする情報重畳処理装置。
9. 【請求項９】 請求項１、３、５，７のいずれかに記載
   の前記各ステップの全部または一部のステップの機能、
   あるいは請求項２，４，６，８のいずれかに記載の各手
   段の全部または一部の手段の機能をコンピュータに実行
   させるためのプログラムとして記録したことを特徴とす
   る媒体。