JP2003250036A - 電子透かし埋込み方法、電子透かし検出方法 - Google Patents
電子透かし埋込み方法、電子透かし検出方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像の切り取りだけでなく、縮小や拡大、回
転などの幾何学的処理が行われた場合にも、署名検出の
ための位置を合わせる。 【解決手段】 ステップ１１により、ステップ１０で入
力した画像からあらかじめ決められた物体を検出し、そ
の領域を切り出す。次にステップ１２によりその領域の
中からあらかじめ決められた特徴点を抽出し、ステップ
１３によりこの特徴点を基準に画像上に座標軸を設定す
る。ここで、ステップ１１において入力画像から物体領
域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間
の顔の部分などが適当で、人間の顔の場合、例えば特徴
点を目として座標軸を設定する。そして、次のステップ
１４により、ステップ１３で設定された座標軸に基づき
画像に署名を埋め込み、ステップ１５によりこれを透か
し入り画像として出力する。
転などの幾何学的処理が行われた場合にも、署名検出の
ための位置を合わせる。 【解決手段】 ステップ１１により、ステップ１０で入
力した画像からあらかじめ決められた物体を検出し、そ
の領域を切り出す。次にステップ１２によりその領域の
中からあらかじめ決められた特徴点を抽出し、ステップ
１３によりこの特徴点を基準に画像上に座標軸を設定す
る。ここで、ステップ１１において入力画像から物体領
域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間
の顔の部分などが適当で、人間の顔の場合、例えば特徴
点を目として座標軸を設定する。そして、次のステップ
１４により、ステップ１３で設定された座標軸に基づき
画像に署名を埋め込み、ステップ１５によりこれを透か
し入り画像として出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像の著作権管
理などを目的として、画像データに他の情報（署名）を
秘匿する電子透かし技術に関し、特に署名を電子透かし
として埋込む電子透かし埋込み方法および署名を電子透
かしとして検出する電子透かし検出方法に関する。
理などを目的として、画像データに他の情報（署名）を
秘匿する電子透かし技術に関し、特に署名を電子透かし
として埋込む電子透かし埋込み方法および署名を電子透
かしとして検出する電子透かし検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】図９は例えば、WO99/01980に開示された
電子透かし方法を示す流れ図である。図において、９０
は画像をウェーブレット変換するステップ、９１はLL成
分（ウェーブレット変換の低域周波数成分）をスペクト
ラム拡散するステップ、９２はスペクトラム拡散された
データをブロックに分割するステップ、９３は各ブロッ
クをフーリエ変換するステップ、９４はフーリエ変換の
DC成分に署名データの１ビットを秘匿するステップであ
る。
電子透かし方法を示す流れ図である。図において、９０
は画像をウェーブレット変換するステップ、９１はLL成
分（ウェーブレット変換の低域周波数成分）をスペクト
ラム拡散するステップ、９２はスペクトラム拡散された
データをブロックに分割するステップ、９３は各ブロッ
クをフーリエ変換するステップ、９４はフーリエ変換の
DC成分に署名データの１ビットを秘匿するステップであ
る。
【０００３】次に動作について説明する。画像信号はス
テップ９０においてその低域周波数成分（LL成分とい
う）だけが抽出される。署名データはこのLL成分に埋め
込まれる。ステップ９１はLL成分にあらかじめ決められ
た乱数系列を乗算する。この操作は、署名データが容易
に見破られないようにするために周波数的な拡散を行う
ものである。次に、この周波数拡散されたLL成分は、ス
テップ９２によって小ブロックに分割される。ここで分
割された各ブロックごとに署名データの１ビットが埋め
込まれる。具体的には、情報の秘匿は、ステップ９３で
ブロックをフーリエ変換し、ステップ９４でそのDC成分
を署名ビットに応じて異なる代表値に量子化することに
より行われる。図示されていないが、この後、逆のステ
ップをたどって画像を復元すると、透かしの埋め込まれ
た画像が作成される。この画像から署名データを検出す
るには、同じステップを繰り返し、フーリエ変換のDC成
分の値をチェックすればよい。
テップ９０においてその低域周波数成分（LL成分とい
う）だけが抽出される。署名データはこのLL成分に埋め
込まれる。ステップ９１はLL成分にあらかじめ決められ
た乱数系列を乗算する。この操作は、署名データが容易
に見破られないようにするために周波数的な拡散を行う
ものである。次に、この周波数拡散されたLL成分は、ス
テップ９２によって小ブロックに分割される。ここで分
割された各ブロックごとに署名データの１ビットが埋め
込まれる。具体的には、情報の秘匿は、ステップ９３で
ブロックをフーリエ変換し、ステップ９４でそのDC成分
を署名ビットに応じて異なる代表値に量子化することに
より行われる。図示されていないが、この後、逆のステ
ップをたどって画像を復元すると、透かしの埋め込まれ
た画像が作成される。この画像から署名データを検出す
るには、同じステップを繰り返し、フーリエ変換のDC成
分の値をチェックすればよい。
【０００４】以上のように、従来の電子透かし方式にお
いては、検出時にもとのブロックが正しく特定される必
要があるため、画像の一部が切り取られた場合などに
は、原画像を保存しておいてそれと比較するか、または
位置あわせのための特別の情報を埋め込み、それを用い
て位置をあわせるなどの方法によらなければならなかっ
た。
いては、検出時にもとのブロックが正しく特定される必
要があるため、画像の一部が切り取られた場合などに
は、原画像を保存しておいてそれと比較するか、または
位置あわせのための特別の情報を埋め込み、それを用い
て位置をあわせるなどの方法によらなければならなかっ
た。
【０００５】この問題を解決するため、画像からオブジ
ェクトを検出し、これを基準に座標系を定める電子透か
しの方式が特開平１１−４１４５３号公報に開示されて
いる。
ェクトを検出し、これを基準に座標系を定める電子透か
しの方式が特開平１１−４１４５３号公報に開示されて
いる。
【０００６】図１０は、これに示された電子透かし方式
を示す流れ図である。図において、１００は原画像、１
０１はこの画像からオブジェクトを抽出するステップ、
１０２はオブジェクトに外接する矩形領域をもとめるス
テップ、１０３は矩形領域の中心点から電子透かし情報
を埋め込むブロックの位置を決定するステップ、１０４
は決定したブロック位置に電子署名を埋め込むステッ
プ、１０５は透かしが埋め込まれた画像である。また、
検出側において、１０６は画像からオブジェクトを抽出
するステップ、１０７はオブジェクトに外接する矩形領
域を求めるステップ、１０８は矩形領域の中心点から電
子署名が埋め込まれたブロックの位置を決定するステッ
プ、１０９は決定したブロック位置から電子署名を読み
出すステップである。
を示す流れ図である。図において、１００は原画像、１
０１はこの画像からオブジェクトを抽出するステップ、
１０２はオブジェクトに外接する矩形領域をもとめるス
テップ、１０３は矩形領域の中心点から電子透かし情報
を埋め込むブロックの位置を決定するステップ、１０４
は決定したブロック位置に電子署名を埋め込むステッ
プ、１０５は透かしが埋め込まれた画像である。また、
検出側において、１０６は画像からオブジェクトを抽出
するステップ、１０７はオブジェクトに外接する矩形領
域を求めるステップ、１０８は矩形領域の中心点から電
子署名が埋め込まれたブロックの位置を決定するステッ
プ、１０９は決定したブロック位置から電子署名を読み
出すステップである。
【０００７】次に動作について説明する。この電子透か
し方式においては、画像の中から特定のオブジェクトを
抽出し、それに外接する矩形領域を切り出して、その中
心を原点とする座標軸をもとめ、この座標軸を基準に透
かしを埋め込むブロックの位置を特定している。そのた
め、画像の一部が切り取られた場合でも、原画像などを
必要とすることなく、透かしを検出するための位置あわ
せが可能である。
し方式においては、画像の中から特定のオブジェクトを
抽出し、それに外接する矩形領域を切り出して、その中
心を原点とする座標軸をもとめ、この座標軸を基準に透
かしを埋め込むブロックの位置を特定している。そのた
め、画像の一部が切り取られた場合でも、原画像などを
必要とすることなく、透かしを検出するための位置あわ
せが可能である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平１１−
４１４５３号公報に開示された従来の電子透かし方法
は、上記のように構成されていたので、例えば電子透か
しを無効にする攻撃として、画像の一部の切り取りが行
われた上に、画像の縮小や拡大、回転など、切り取り以
外の幾何学処理が行われた場合に、透かしデータの位置
合わせが困難となり、署名の埋め込み位置を特定するこ
とが困難であった。また、座標軸の特定にオブジェクト
を含む矩形領域を切り出していたので、その位置の精度
が十分でなく、埋め込み時と検出時で座標軸が一致しに
くいなどの問題があった。
４１４５３号公報に開示された従来の電子透かし方法
は、上記のように構成されていたので、例えば電子透か
しを無効にする攻撃として、画像の一部の切り取りが行
われた上に、画像の縮小や拡大、回転など、切り取り以
外の幾何学処理が行われた場合に、透かしデータの位置
合わせが困難となり、署名の埋め込み位置を特定するこ
とが困難であった。また、座標軸の特定にオブジェクト
を含む矩形領域を切り出していたので、その位置の精度
が十分でなく、埋め込み時と検出時で座標軸が一致しに
くいなどの問題があった。
【０００９】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、画像の切り取りだけでなく、
縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合に
も、署名検出のための位置を合わせることができると共
に、電子透かしの埋め込み時と検出時とでより正確に座
標軸を一致させることのできる電子透かし埋込み方法お
よび電子スカし検出方法を提供することを目的とする。
るためになされたもので、画像の切り取りだけでなく、
縮小や拡大、回転などの幾何学的処理が行われた場合に
も、署名検出のための位置を合わせることができると共
に、電子透かしの埋め込み時と検出時とでより正確に座
標軸を一致させることのできる電子透かし埋込み方法お
よび電子スカし検出方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明では、画像を入力する入力ステップと、その
入力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステッ
プと、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ス
テップと、入力された画像にその特徴点を基準とする座
標軸を定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づ
いて入力された画像に電子署名を埋め込む署名埋め込み
ステップと、その署名された画像を出力する出力ステッ
プとを備えた電子透かし埋込み方法であることを特徴と
する。
め、本発明では、画像を入力する入力ステップと、その
入力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステッ
プと、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ス
テップと、入力された画像にその特徴点を基準とする座
標軸を定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づ
いて入力された画像に電子署名を埋め込む署名埋め込み
ステップと、その署名された画像を出力する出力ステッ
プとを備えた電子透かし埋込み方法であることを特徴と
する。
【００１１】また、画像を入力する入力ステップと、入
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、その特徴点を基準として入力画像を正規化する
正規化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点
を基準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、そ
の座標軸に基づいて正規化された画像に電子署名を埋め
込む署名埋め込みステップと、その署名が埋め込まれた
画像に正規化と逆の変換を施す逆正規化ステップと、そ
の逆正規化された画像をもとの画像と合成する合成ステ
ップと、その合成された画像を出力する出力ステップと
を備えた電子透かし埋込み方法であることを特徴とす
る。
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、その特徴点を基準として入力画像を正規化する
正規化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点
を基準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、そ
の座標軸に基づいて正規化された画像に電子署名を埋め
込む署名埋め込みステップと、その署名が埋め込まれた
画像に正規化と逆の変換を施す逆正規化ステップと、そ
の逆正規化された画像をもとの画像と合成する合成ステ
ップと、その合成された画像を出力する出力ステップと
を備えた電子透かし埋込み方法であることを特徴とす
る。
【００１２】また、前記特徴点抽出ステップは、複数の
特徴点を抽出することを特徴とする。
特徴点を抽出することを特徴とする。
【００１３】また、前記正規化ステップは、物体の大き
さを正規化することを特徴とする。
さを正規化することを特徴とする。
【００１４】また、前記正規化ステップは、物体の角度
を正規化することを特徴とする。
を正規化することを特徴とする。
【００１５】また、前記領域抽出ステップは、人間の顔
の部分を抽出することを特徴とする。
の部分を抽出することを特徴とする。
【００１６】また、画像を入力する入力ステップと、入
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、入力された画像にその特徴点を基準とする座標
軸を定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づい
て入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステ
ップを備えた電子透かし検出方法であることを特徴とす
る。
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、入力された画像にその特徴点を基準とする座標
軸を定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づい
て入力された画像から電子署名を検出する署名検出ステ
ップを備えた電子透かし検出方法であることを特徴とす
る。
【００１７】また、画像を入力する入力ステップと、入
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、その特徴点を基準として入力画像を正規化する
正規化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点
を基準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、そ
の座標軸に基づいて正規化された画像から電子署名を検
出する署名検出ステップを備えた電子透かし検出方法で
あることを特徴とする。
力された画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップ
と、その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステ
ップと、その特徴点を基準として入力画像を正規化する
正規化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点
を基準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、そ
の座標軸に基づいて正規化された画像から電子署名を検
出する署名検出ステップを備えた電子透かし検出方法で
あることを特徴とする。
【００１８】また、前記特徴点抽出ステップは、複数の
特徴点を抽出することを特徴とする。
特徴点を抽出することを特徴とする。
【００１９】また、前記正規化ステップは、物体の大き
さを正規化することを特徴とする。
さを正規化することを特徴とする。
【００２０】また、前記正規化ステップは、物体の角度
を正規化することを特徴とする。
を正規化することを特徴とする。
【００２１】また、前記領域抽出ステップは、人間の顔
の部分を抽出することを特徴とする。
の部分を抽出することを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、この発明をその実施の形態
を示す図面に基づいて具体的に説明する。
を示す図面に基づいて具体的に説明する。
【００２３】実施の形態１．図１は、この発明の実施の
形態１である電子透かし埋込み方法を示す流れ図であ
る。図において、１０は画像を入力するステップ、１１
は物体領域を抽出するステップ、１２は特徴点を抽出す
るステップ、１３は座標軸を設定するステップ、１４は
署名の埋め込みをするステップ、１５は画像を出力する
ステップである。
形態１である電子透かし埋込み方法を示す流れ図であ
る。図において、１０は画像を入力するステップ、１１
は物体領域を抽出するステップ、１２は特徴点を抽出す
るステップ、１３は座標軸を設定するステップ、１４は
署名の埋め込みをするステップ、１５は画像を出力する
ステップである。
【００２４】次に、動作について説明する。ステップ１
１は、ステップ１０で入力した画像からあらかじめ決め
られた物体を検出し、その領域を切り出す。次に、ステ
ップ１２はその領域の中からあらかじめ決められた特徴
点を抽出する。ステップ１３はこの特徴点を基準に画像
上に座標軸を設定する。
１は、ステップ１０で入力した画像からあらかじめ決め
られた物体を検出し、その領域を切り出す。次に、ステ
ップ１２はその領域の中からあらかじめ決められた特徴
点を抽出する。ステップ１３はこの特徴点を基準に画像
上に座標軸を設定する。
【００２５】ここで、ステップ１１において入力画像か
ら物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例
えば人間の顔の部分などが適当である。ただし、本発明
は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られ
る物体であれば全てに適用可能なものである。
ら物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例
えば人間の顔の部分などが適当である。ただし、本発明
は顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られ
る物体であれば全てに適用可能なものである。
【００２６】図２は、物体を顔、特徴点を目とした場合
に設定される座標軸の例を示す。図では、右目と左目の
中点を原点とし、画像の水平方向にｘ軸、垂直方向にｙ
軸という２つの座標軸をとった座標系が設定されてい
る。ここで、この例のように、特徴点を複数用いること
は（この場合は２つ用いている）、座標軸の精度を確保
する上で有効であると同時に、次の実施の形態２で述べ
るように画像を正規化する場合には必須である。なお、
図２においては、目の位置はｘ軸上に存在するが、かな
らずしもそうでなくてもよい。その場合にも座標の原点
は両目の中点に設定される。
に設定される座標軸の例を示す。図では、右目と左目の
中点を原点とし、画像の水平方向にｘ軸、垂直方向にｙ
軸という２つの座標軸をとった座標系が設定されてい
る。ここで、この例のように、特徴点を複数用いること
は（この場合は２つ用いている）、座標軸の精度を確保
する上で有効であると同時に、次の実施の形態２で述べ
るように画像を正規化する場合には必須である。なお、
図２においては、目の位置はｘ軸上に存在するが、かな
らずしもそうでなくてもよい。その場合にも座標の原点
は両目の中点に設定される。
【００２７】次にステップ１４は、ステップ１３で設定
された座標軸に基づいて、画像に署名を埋め込む。この
埋め込みは、例えば従来技術のとことで説明したWO99/0
1980の方法などによればよい。ステップ１５はこれを透
かし入り画像として出力する。
された座標軸に基づいて、画像に署名を埋め込む。この
埋め込みは、例えば従来技術のとことで説明したWO99/0
1980の方法などによればよい。ステップ１５はこれを透
かし入り画像として出力する。
【００２８】したがって、本実施の形態１によれば、画
像から物体領域を抽出し、その抽出した物体領域からさ
らに特徴点を求め、これを基準に署名を埋め込むように
したので、署名を特定の位置に正確に埋め込むことがで
きる。
像から物体領域を抽出し、その抽出した物体領域からさ
らに特徴点を求め、これを基準に署名を埋め込むように
したので、署名を特定の位置に正確に埋め込むことがで
きる。
【００２９】また、ステップ１２において、複数の特徴
点を抽出するようにしたので、ステップ１３において座
標軸の設定を精度良く行うことができる。
点を抽出するようにしたので、ステップ１３において座
標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００３０】さらに、ステップ１１の物体領域の抽出の
際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するよ
うにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含ま
れ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口な
ど特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定め
やすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意
のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するよ
うにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含ま
れ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口な
ど特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定め
やすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意
のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００３１】なお、本実施の形態１では、図２に示すよ
うに、座標軸は水平方向のｘ軸、垂直方向のｙ軸という
ように直行させて説明したが、本発明では座標軸が直行
している必要は必ずしもなく直行してなくても良く、ま
た座標軸がｘ軸，ｙ軸の２軸以外、すなわち１軸でも、
３軸以上でも、電子透かしを埋め込む物体に応じ軸の数
はいくつでも良い。また、本実施の形態１では、図２に
示すように、特徴点を複数抽出するようにしているが、
１つの特徴点の抽出で済むのであれば、１つの特徴点の
みの抽出でも勿論良い。これらのことは、以下の他の実
施の形態２〜４のいずれでも同様である。
うに、座標軸は水平方向のｘ軸、垂直方向のｙ軸という
ように直行させて説明したが、本発明では座標軸が直行
している必要は必ずしもなく直行してなくても良く、ま
た座標軸がｘ軸，ｙ軸の２軸以外、すなわち１軸でも、
３軸以上でも、電子透かしを埋め込む物体に応じ軸の数
はいくつでも良い。また、本実施の形態１では、図２に
示すように、特徴点を複数抽出するようにしているが、
１つの特徴点の抽出で済むのであれば、１つの特徴点の
みの抽出でも勿論良い。これらのことは、以下の他の実
施の形態２〜４のいずれでも同様である。
【００３２】実施の形態２．図３は、この発明の実施の
形態２である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、２０は画像を入力するステップ、２１は物
体領域を抽出するステップ、２２は特徴点を抽出するス
テップ、２３は物体領域を正規化するステップ、２４は
座標軸を設定するステップ、２５は署名を埋め込むステ
ップ、２６は逆正規化を行うステップ、２７は領域を合
成するステップ、２８は画像を出力するステップであ
る。
形態２である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、２０は画像を入力するステップ、２１は物
体領域を抽出するステップ、２２は特徴点を抽出するス
テップ、２３は物体領域を正規化するステップ、２４は
座標軸を設定するステップ、２５は署名を埋め込むステ
ップ、２６は逆正規化を行うステップ、２７は領域を合
成するステップ、２８は画像を出力するステップであ
る。
【００３３】次に動作について説明する。ステップ２１
とステップ２２は実施の形態１におけるステップ１１と
ステップ１２と同様に動作する。したがって、ステップ
２２の出力では、特徴点を含む物体領域が得られる。こ
の領域は次のステップ２３において、規定の大きさに縮
小または拡大したり、規定の方向に合わせるなどの正規
化処理が施される。すなわち、このステップ２３では、
後述する例えば図４〜図６に示す正規化処理が行われ、
検出物体の画像が一定サイズかつ一定方向に正規化され
て出力される。
とステップ２２は実施の形態１におけるステップ１１と
ステップ１２と同様に動作する。したがって、ステップ
２２の出力では、特徴点を含む物体領域が得られる。こ
の領域は次のステップ２３において、規定の大きさに縮
小または拡大したり、規定の方向に合わせるなどの正規
化処理が施される。すなわち、このステップ２３では、
後述する例えば図４〜図６に示す正規化処理が行われ、
検出物体の画像が一定サイズかつ一定方向に正規化され
て出力される。
【００３４】ステップ２４とステップ２５はそれぞれ、
実施の形態１におけるステップ１３とステップ１４と同
様に動作する。したがって、ステップ２５の出力では、
署名が埋め込まれた正規化画像が得られる。次にステッ
プ２６は、ステップ２３と逆の変換を行って、正規化さ
れた画像をもとのサイズに戻す。ここで、正規化の前後
で署名データを除く画像データがもとの値に戻るように
するためには、ステップ２３とステップ２６において、
例えば、ウェーブレット解析やラプラシアンピラミッド
などの可逆変換の手法を用いることが適当である。ステ
ップ２７により、署名を埋め込んだ逆正規化処理をした
画像を、ステップ２１にて抽出した物体領域の画像の部
分と置き換え、ステップ２８により、この合成した画像
を透かし入り画像として出力する。
実施の形態１におけるステップ１３とステップ１４と同
様に動作する。したがって、ステップ２５の出力では、
署名が埋め込まれた正規化画像が得られる。次にステッ
プ２６は、ステップ２３と逆の変換を行って、正規化さ
れた画像をもとのサイズに戻す。ここで、正規化の前後
で署名データを除く画像データがもとの値に戻るように
するためには、ステップ２３とステップ２６において、
例えば、ウェーブレット解析やラプラシアンピラミッド
などの可逆変換の手法を用いることが適当である。ステ
ップ２７により、署名を埋め込んだ逆正規化処理をした
画像を、ステップ２１にて抽出した物体領域の画像の部
分と置き換え、ステップ２８により、この合成した画像
を透かし入り画像として出力する。
【００３５】ここで、ステップ２１において入力画像か
ら物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例
えば人間の顔の部分などが適当である。この場合、ステ
ップ２２では、後述するように、目の位置を特徴点とし
て検出し、ステップ２３では、顔の角度と大きさなどを
正規化し、ステップ２５の署名の埋め込み処理は、目の
位置から定める座標軸を基準として署名を行うようにす
ればよい。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるも
のでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可
能なものである。
ら物体領域を抽出する際は、特徴点の多い物体領域、例
えば人間の顔の部分などが適当である。この場合、ステ
ップ２２では、後述するように、目の位置を特徴点とし
て検出し、ステップ２３では、顔の角度と大きさなどを
正規化し、ステップ２５の署名の埋め込み処理は、目の
位置から定める座標軸を基準として署名を行うようにす
ればよい。ただし、本発明は顔画像だけに適用されるも
のでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適用可
能なものである。
【００３６】図４は、図３に示すステップ２３の物体領
域の正規化処理の一例を示す図である。この図４の例で
は、例えば、入力した画像から顔という物体を検出し
て、両目という特徴点を抽出した際、その顔の両目を結
んだ方向が水平なので、その顔の物体領域の方向を正規
化処理せずに、その顔の物体領域の大きさのみを正規化
する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、
図４（ａ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＡで
ある場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化す
るものとすると、図４（ｂ）に示すようにその顔の物体
領域をＭ／Ａ倍して、その顔の両目の間の距離がＭとな
るように正規化することを示している。
域の正規化処理の一例を示す図である。この図４の例で
は、例えば、入力した画像から顔という物体を検出し
て、両目という特徴点を抽出した際、その顔の両目を結
んだ方向が水平なので、その顔の物体領域の方向を正規
化処理せずに、その顔の物体領域の大きさのみを正規化
する場合を示している。つまり、具体的には、例えば、
図４（ａ）に示すようにその顔の両目の間の距離がＡで
ある場合に、両目の間の距離をＭにするように正規化す
るものとすると、図４（ｂ）に示すようにその顔の物体
領域をＭ／Ａ倍して、その顔の両目の間の距離がＭとな
るように正規化することを示している。
【００３７】図５は、図３に示すステップ２３の物体領
域の正規化処理の他の例を示す図である。この図５の例
では、図４に示す場合と同様に、例えば入力した画像か
ら顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出
し、その顔の両目の間の距離がＡであるので、上述した
図４に示す大きさの正規化処理は行わず、その顔の物体
領域の方向のみを正規化処理する場合を示している。つ
まり、具体的には、例えば、図５（ａ）に示すように、
その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだ
け傾いている場合には、図５（ｂ）に示すように、顔の
両目の間の中心として角度ａだけ回転し、その顔の両目
を結んだ方向が水平方向になるように正規化することを
示している。なお、角度を正規化するためには、例えば
アフィン変換などを用いればよい。
域の正規化処理の他の例を示す図である。この図５の例
では、図４に示す場合と同様に、例えば入力した画像か
ら顔という物体を検出して、両目という特徴点を抽出
し、その顔の両目の間の距離がＡであるので、上述した
図４に示す大きさの正規化処理は行わず、その顔の物体
領域の方向のみを正規化処理する場合を示している。つ
まり、具体的には、例えば、図５（ａ）に示すように、
その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対し、角度ａだ
け傾いている場合には、図５（ｂ）に示すように、顔の
両目の間の中心として角度ａだけ回転し、その顔の両目
を結んだ方向が水平方向になるように正規化することを
示している。なお、角度を正規化するためには、例えば
アフィン変換などを用いればよい。
【００３８】図６は、図に示すステップ２３の物体領域
の正規化処理のさらに他の例を示す図である。この図６
の例では、大きさと方向の両方の正規化処理、すなわ
ち、図４と図５とを組み合わせた正規化処理を示してい
る。つまり、この図６の例では、例えば入力した画像か
ら顔という物体を抽出し、両目を特徴点として検出した
際、図６（ａ）に示すように、顔の両目の間の距離がＡ
であって、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対
し、角度ａだけ傾いている場合には、まずは、図６
（ｂ）に示すように、顔の両目の間を中心として角度ａ
だけ回転して、その顔の両目を結んだ方向が水平方向と
なるように正規化する。次に、その顔の両目の間の距離
がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正
規化するため、その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、最終
的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離が
Ｍで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向となるよ
うに正規化する。
の正規化処理のさらに他の例を示す図である。この図６
の例では、大きさと方向の両方の正規化処理、すなわ
ち、図４と図５とを組み合わせた正規化処理を示してい
る。つまり、この図６の例では、例えば入力した画像か
ら顔という物体を抽出し、両目を特徴点として検出した
際、図６（ａ）に示すように、顔の両目の間の距離がＡ
であって、その顔の両目を結んだ方向が水平方向に対
し、角度ａだけ傾いている場合には、まずは、図６
（ｂ）に示すように、顔の両目の間を中心として角度ａ
だけ回転して、その顔の両目を結んだ方向が水平方向と
なるように正規化する。次に、その顔の両目の間の距離
がＡである場合に、両目の間の距離をＭにするように正
規化するため、その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して、最終
的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離が
Ｍで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向となるよ
うに正規化する。
【００３９】また、それとは逆に、図６（ａ）に示すよ
うな入力画像を最初その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して大
きさの正規化処理を行って、図６（ｃ）に示すようにそ
の顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化し、その
後、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、最
終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離
がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向になる
ように正規化してもよいし、大きさと方向を同時に正規
化して、入力画像から直接図６（ｄ）の正規化画像を得
るようにしてもよい。
うな入力画像を最初その顔の物体領域をＭ／Ａ倍して大
きさの正規化処理を行って、図６（ｃ）に示すようにそ
の顔の両目の間の距離がＭとなるように正規化し、その
後、顔の両目の間を中心として角度ａだけ回転して、最
終的に図６（ｄ）に示すようにその顔の両目の間の距離
がＭで、かつ、顔の両目を結んだ方向が水平方向になる
ように正規化してもよいし、大きさと方向を同時に正規
化して、入力画像から直接図６（ｄ）の正規化画像を得
るようにしてもよい。
【００４０】したがって、本実施の形態２によれば、画
像から物体領域を検出し、その領域から特徴点を抽出
し、その抽出した特徴点を用いて物体領域を正規化し、
正規化した画像に署名を埋め込むようにしたので、画像
の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的
処理が行われた場合にも、その物体領域を抽出し、正規
化すれば、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離
がＭ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあ
らかじめ認識しておくことにより、署名の埋め込み位置
が容易に認識できるので、原画像と照合することなく、
透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
像から物体領域を検出し、その領域から特徴点を抽出
し、その抽出した特徴点を用いて物体領域を正規化し、
正規化した画像に署名を埋め込むようにしたので、画像
の一部が失われたり、縮小や拡大、回転などの幾何学的
処理が行われた場合にも、その物体領域を抽出し、正規
化すれば、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離
がＭ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあ
らかじめ認識しておくことにより、署名の埋め込み位置
が容易に認識できるので、原画像と照合することなく、
透かし検出のための位置合わせができる効果がある。
【００４１】また、ステップ２２において、複数の特徴
点を抽出するようにしたので、ステップ２３において座
標軸の設定を精度良く行うことができる。
点を抽出するようにしたので、ステップ２３において座
標軸の設定を精度良く行うことができる。
【００４２】さらに、ステップ２１の物体領域の抽出の
際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するよ
うにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含ま
れ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口な
ど特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定め
やすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意
のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
際、検出する物体として、人間の顔の部分を検出するよ
うにしたので、（１）人間の顔画像は多くの画像に含ま
れ適用範囲が広い、（２）人間の顔画像は目や鼻や口な
ど特徴点が必ず存在し電子透かしのための座標軸が定め
やすい、（３）顔に対する人間の視覚特性は敏感で悪意
のある第三者が改ざんしにくいなどの効果が得られる。
【００４３】実施の形態３．図７は、この発明の実施の
形態３である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、３０は画像を入力するステップ、３１は物
体領域を抽出するステップ、３２は特徴点を抽出するス
テップ、３３は座標軸を設定するステップ、３４は署名
を検出するステップである。
形態３である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、３０は画像を入力するステップ、３１は物
体領域を抽出するステップ、３２は特徴点を抽出するス
テップ、３３は座標軸を設定するステップ、３４は署名
を検出するステップである。
【００４４】次に動作について説明する。ステップ３０
〜ステップ３３は実施の形態１のステップ１０〜ステッ
プ１３と同様の処理を行う。したがって、ステップ３３
の出力は検出物体の画像に特徴点に基づいて座標軸が設
定されたものである。
〜ステップ３３は実施の形態１のステップ１０〜ステッ
プ１３と同様の処理を行う。したがって、ステップ３３
の出力は検出物体の画像に特徴点に基づいて座標軸が設
定されたものである。
【００４５】次に、ステップ３４により、この画像から
埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法として
は、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べ
られている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０の
ウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム
拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらに
ステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変
換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法として
は、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べ
られている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０の
ウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム
拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらに
ステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変
換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００４６】なお、上記実施の形態１の場合と同様に、
ステップ３１において入力画像から物体領域を抽出する
際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部
分が適当で、ステップ３２において顔の特徴点（目な
ど）をもとに座標軸を定め、ステップ３４の署名の検出
処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うよう
にすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用され
るものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適
用可能なものである。
ステップ３１において入力画像から物体領域を抽出する
際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部
分が適当で、ステップ３２において顔の特徴点（目な
ど）をもとに座標軸を定め、ステップ３４の署名の検出
処理は、この座標軸を基準として署名の検出を行うよう
にすればよい。また、本発明は、顔画像だけに適用され
るものでなく、特徴点が得られる物体であれば全てに適
用可能なものである。
【００４７】したがって、本実施の形態３によれば、画
像から物体領域を抽出し、その特徴点に基づいて署名を
検出するようにしたので、画像の一部が失われた場合に
も、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照
合することなく、透かし検出のための位置合わせができ
る効果がある。
像から物体領域を抽出し、その特徴点に基づいて署名を
検出するようにしたので、画像の一部が失われた場合に
も、署名の埋め込み位置が容易に認識でき、原画像と照
合することなく、透かし検出のための位置合わせができ
る効果がある。
【００４８】実施の形態４．図８は、この発明の実施の
形態４である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、４０は画像を入力するステップ、４１は物
体領域を抽出するステップ、４２は特徴点を抽出するス
テップ、４３は物体領域を正規化するステップ、４４は
座標軸を設定するステップ、４５は署名を検出するステ
ップである。
形態４である電子透かし検出方法を示す流れ図である。
図において、４０は画像を入力するステップ、４１は物
体領域を抽出するステップ、４２は特徴点を抽出するス
テップ、４３は物体領域を正規化するステップ、４４は
座標軸を設定するステップ、４５は署名を検出するステ
ップである。
【００４９】次に動作について説明する。ステップ４０
〜ステップ４４は実施の形態２のステップ１０〜ステッ
プ１４と同様の処理を行う。したがって、ステップ４３
の出力は、検出物体の画像が一定サイズ、一定方向に正
規化され、その画像に特徴点に基づいて座標軸が設定さ
れたものである。
〜ステップ４４は実施の形態２のステップ１０〜ステッ
プ１４と同様の処理を行う。したがって、ステップ４３
の出力は、検出物体の画像が一定サイズ、一定方向に正
規化され、その画像に特徴点に基づいて座標軸が設定さ
れたものである。
【００５０】次に、ステップ４５により、この画像から
埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法として
は、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べ
られている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０の
ウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム
拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらに
ステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変
換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
埋め込まれた署名を検出する。この検出の方法として
は、例えば従来例として説明したWO99/01980などに述べ
られている図９に示す方法、すなわち、ステップ９０の
ウェーブレット変換処理、ステップ９１のスペクトラム
拡散処理、ステップ９２のブロック分割を行い、さらに
ステップ９３のフーリエ変換処理を行って、フーリエ変
換のＤＣ成分の値をチェックすればよい。
【００５１】なお、上記実施の形態１の場合と同様に、
ステップ４１において入力画像から物体領域を抽出する
際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部
分が適当で、ステップ４２において顔の特徴点（目な
ど）を抽出し、ステップ４３で物体領域を正規化した
後、ステップ４４で特徴点をもとに座標軸を定め、ステ
ップ４５の署名の検出処理は、この座標軸を基準として
署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、
顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる
物体であれば全てに適用可能なものである。
ステップ４１において入力画像から物体領域を抽出する
際は、特徴点の多い物体領域、例えば人間の顔などの部
分が適当で、ステップ４２において顔の特徴点（目な
ど）を抽出し、ステップ４３で物体領域を正規化した
後、ステップ４４で特徴点をもとに座標軸を定め、ステ
ップ４５の署名の検出処理は、この座標軸を基準として
署名の検出を行うようにすればよい。また、本発明は、
顔画像だけに適用されるものでなく、特徴点が得られる
物体であれば全てに適用可能なものである。
【００５２】したがって、本実施の形態４によれば、画
像から物体領域を抽出し、それを正規化した画像から署
名を検出するようにしたので、画像の一部が失われた
り、縮小や拡大、回転などの幾何学的な処理が行われた
場合にも、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離
Ｍ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあら
かじめ認識していれば、署名の埋め込み位置が容易に認
識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のため
の位置合わせができる効果がある。
像から物体領域を抽出し、それを正規化した画像から署
名を検出するようにしたので、画像の一部が失われた
り、縮小や拡大、回転などの幾何学的な処理が行われた
場合にも、正規化の条件（上記例では、両目の間の距離
Ｍ、両目を結んだ方向が水平方向であること）さえあら
かじめ認識していれば、署名の埋め込み位置が容易に認
識でき、原画像と照合することなく、透かし検出のため
の位置合わせができる効果がある。
【００５３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像から物体領域を抽出し、その特徴点を用いて定めた
座標に基づいて画像に署名を埋め込むようにしたので、
画像の一部が失われた場合にも、原画像と照合すること
なく、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
画像から物体領域を抽出し、その特徴点を用いて定めた
座標に基づいて画像に署名を埋め込むようにしたので、
画像の一部が失われた場合にも、原画像と照合すること
なく、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
【００５４】また、抽出した物体領域を正規化した画像
から署名を検出するようにしたので、画像に幾何学的な
変換が加えられた場合にも、原画像と照合することな
く、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
から署名を検出するようにしたので、画像に幾何学的な
変換が加えられた場合にも、原画像と照合することな
く、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
【００５５】また、抽出した物体領域の大きさを正規化
した画像から署名を検出するようにしたので、画像が拡
大または縮小された場合にも、原画像と照合することな
く、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
した画像から署名を検出するようにしたので、画像が拡
大または縮小された場合にも、原画像と照合することな
く、透かし検出のための位置合わせができる効果があ
る。
【００５６】さらに、抽出した物体領域の方向を正規化
した画像から署名を検出するようにしたので、画像が回
転された場合にも、原画像と照合することなく、透かし
検出のための位置合わせができる効果がある。
した画像から署名を検出するようにしたので、画像が回
転された場合にも、原画像と照合することなく、透かし
検出のための位置合わせができる効果がある。
【００５７】また、複数の特徴点を用いて、埋め込みま
たは検出位置を演算するようにしたので、透かし検出の
ための位置合わせが精度良く行える効果がある。
たは検出位置を演算するようにしたので、透かし検出の
ための位置合わせが精度良く行える効果がある。
【００５８】また、本発明による電子透かし埋込み方法
または検出方法においては、検出する物体として、特に
人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間
の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）
人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子
透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する
人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしに
くいなどの効果がある。
または検出方法においては、検出する物体として、特に
人間の顔の部分を検出するようにしたので、（１）人間
の顔画像は多くの画像に含まれ適用範囲が広い、（２）
人間の顔画像は目や鼻や口など特徴点が必ず存在し電子
透かしのための座標軸が定めやすい、（３）顔に対する
人間の視覚特性は敏感で悪意のある第三者が改ざんしに
くいなどの効果がある。
【図１】 図１はこの発明の実施の形態１である電子透
かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図２】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図
である。
である。
【図３】 図３はこの発明の実施の形態２である電子透
かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
かし埋込み方法の動作を示す流れ図である。
【図４】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図
である。
である。
【図５】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図
である。
である。
【図６】 図２はこの発明の正規化の動作を示す説明図
である。
である。
【図７】 図７はこの発明の実施の形態１である電子透
かし検出方法の動作を示す流れ図である。
かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図８】 図８はこの発明の実施の形態２である電子透
かし検出方法の動作を示す流れ図である。
かし検出方法の動作を示す流れ図である。
【図９】 図９は従来の電子透かし埋込み方法の動作を
示す流れ図である。
示す流れ図である。
【図１０】 図１０は従来の電子透かし埋込み方法とそ
の検出方法の動作を示す流れ図である。
の検出方法の動作を示す流れ図である。
１０、２０、３０、４０ 画像入力のステップ、 １
１、２１、３１、４１ 領域抽出のステップ、４２ 特
徴点抽出のステップ、 ２３、４３ 正規化のステッ
プ、４４ 座標軸設定のステップ、 １４、２５、８
４、１０４ 署名埋込みのステップ、３４、４５、１０
９ 署名検出のステップ、 ２６ 逆正規化のステッ
プ、 ２７ 合成のステップ、１５、２８ 画像出力の
ステップ、８０ ウェーブレット変換のステップ、 ８
１ スペクトラム拡散のステップ、８２ ブロック分割
のステップ、 ８３ フーリエ変換のステップ、１００
原画像、１０１、１０６ オブジェクト抽出のステッ
プ、１０２、１０７ 領域特定のステップ、 １０３、
１０８ ブロック特定のステップ、１０５ 透かし画
像。
１、２１、３１、４１ 領域抽出のステップ、４２ 特
徴点抽出のステップ、 ２３、４３ 正規化のステッ
プ、４４ 座標軸設定のステップ、 １４、２５、８
４、１０４ 署名埋込みのステップ、３４、４５、１０
９ 署名検出のステップ、 ２６ 逆正規化のステッ
プ、 ２７ 合成のステップ、１５、２８ 画像出力の
ステップ、８０ ウェーブレット変換のステップ、 ８
１ スペクトラム拡散のステップ、８２ ブロック分割
のステップ、 ８３ フーリエ変換のステップ、１００
原画像、１０１、１０６ オブジェクト抽出のステッ
プ、１０２、１０７ 領域特定のステップ、 １０３、
１０８ ブロック特定のステップ、１０５ 透かし画
像。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 5B057 CA19 CB19 CE08 CE09 CG07
DA08 DC05 DC36
5C053 FA13 GB06 LA06 LA11
5C076 AA14 BA06
5J104 AA14 KA16
Claims (12)
- 【請求項１】 画像を入力する入力ステップと、入力さ
れた画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップと、
その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステップ
と、入力された画像にその特徴点を基準とする座標軸を
定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づいて入
力された画像に電子署名を埋め込む署名埋め込みステッ
プと、その署名された画像を出力する出力ステップとを
備えた電子透かし埋込み方法。 - 【請求項２】 画像を入力する入力ステップと、入力さ
れた画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップと、
その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステップ
と、その特徴点を基準として入力画像を正規化する正規
化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点を基
準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、その座
標軸に基づいて正規化された画像に電子署名を埋め込む
署名埋め込みステップと、その署名が埋め込まれた画像
に正規化と逆の変換を施す逆正規化ステップと、その逆
正規化された画像をもとの画像と合成する合成ステップ
と、その合成された画像を出力する出力ステップとを備
えた電子透かし埋込み方法。 - 【請求項３】 前記特徴点抽出ステップは、複数の特徴
点を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２
に記載の電子透かし埋込み方法。 - 【請求項４】 前記正規化ステップは、物体の大きさを
正規化することを特徴とする請求項２に記載の電子透か
し埋込み方法。 - 【請求項５】 前記正規化ステップは、物体の角度を正
規化することを特徴とする請求項２に記載の電子透かし
埋込み方法。 - 【請求項６】 前記領域抽出ステップは、人間の顔の部
分を抽出することを特徴とする請求項１〜請求項５いず
れかの請求項に記載の電子透かし埋込み方法。 - 【請求項７】 画像を入力する入力ステップと、入力さ
れた画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップと、
その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステップ
と、入力された画像にその特徴点を基準とする座標軸を
定める座標軸設定ステップと、その座標軸に基づいて入
力された画像から電子署名を検出する署名検出ステップ
を備えた電子透かし検出方法。 - 【請求項８】 画像を入力する入力ステップと、入力さ
れた画像から物体領域を抽出する領域抽出ステップと、
その物体領域から特徴点を抽出する特徴点抽出ステップ
と、その特徴点を基準として入力画像を正規化する正規
化ステップと、その正規化された画像に前記特徴点を基
準とする座標軸を定める座標軸設定ステップと、その座
標軸に基づいて正規化された画像から電子署名を検出す
る署名検出ステップを備えた電子透かし検出方法。 - 【請求項９】 前記特徴点抽出ステップは、複数の特徴
点を抽出することを特徴とする請求項７または請求項８
に記載の電子透かし検出方法。 - 【請求項１０】 前記正規化ステップは、物体の大きさ
を正規化することを特徴とする請求項８に記載の電子透
かし検出方法。 - 【請求項１１】 前記正規化ステップは、物体の角度を
正規化することを特徴とする請求項８に記載の電子透か
し検出方法。 - 【請求項１２】 前記領域抽出ステップは、人間の顔の
部分を抽出することを特徴とする請求項７〜請求項１１
に記載の電子透かし検出方法。
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2006163900A (ja) * | 2004-12-08 | 2006-06-22 | Nissan Motor Co Ltd | ドライバモニタシステムおよびその処理方法 |
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