JP2004287923A - Image processing decision device, image processing decision method and image processing decision program - Google Patents

Image processing decision device, image processing decision method and image processing decision program Download PDF

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JP2004287923A JP2003080029A JP2003080029A JP2004287923A JP 2004287923 A JP2004287923 A JP 2004287923A JP 2003080029 A JP2003080029 A JP 2003080029A JP 2003080029 A JP2003080029 A JP 2003080029A JP 2004287923 A JP2004287923 A JP 2004287923A
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巍立 唐
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide electronic watermark technology fit for on-demand printing, using contents on a network to obtain printed matter such as a book. <P>SOLUTION: When deciding whether a decision target image is an image obtained by processing an original image or not, decision target image data including element drawing data for drawing each element constituting the decision target image are acquired, a similarity decision amount is calculated about the element constituting the image shown by the decision target image data acquired by referring to similarity decision amount calculation data showing a calculation technique for the similarity decision amount predetermined about the element constituting the image by the calculation technique shown by the similarity decision amount calculation data, and a similarity degree between the decision target image and the original image is decided by a similarity degree between the calculated similarity decision amount and the similarity decision amount about the corresponding element inside the original image. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年のネットワークの発達により、画像を含むデジタルデータを容易に取得できるようになった。しかし、デジタルデータにおいてはその内容を容易に変更することができるので、著作権保護等の目的で改ざんの有無を容易に判定可能にすることが望まれている。改ざんの有無を判定する技術としてはいわゆる電子透かしが知られており、ベクトルデータに対する電子透かし技術も知られている(例えば、特許文献1参照。)。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−24844号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来の電子透かし技術は、ネットワーク上のコンテンツを利用して本などの印刷物を得るオンデマンドプリンティングに適していなかった。すなわち、将来的にはコンテンツをXML(eXtensible Markup Language)ベースで記述してオンデマンドプリンティングサービスを提供することが想定されるが、このXMLで記述された画像について効果的かつ容易に画像の類似度を判定したり改ざんの有無を判定する技術が望まれていた。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、XMLで記述された画像について効果的かつ容易に画像の類似度を判定したり改ざんの有無を判定することが可能な画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムの提供を目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
上記目的を達成するため、本発明では画像を構成する要素を描画する要素描画データを有する画像データで画像を形成する構成において、この要素について予め類似判定量の算出手法を決めてデータ化しておき、このデータから判定対象画像内のある要素の類似判定量を算出する。そして、この類似判定量とオリジナル画像内で対応する要素の類似判定量との類似程度から両画像の類似程度を判定する。類似程度を判定することができれば、オリジナル画像に類似しているが同一ではないことを判定することで判定対象画像がオリジナル画像に対して加工されたものであると判定することができる。尚、類似の程度は類似判定量に対して予め決められた閾値によって規定することができる。また、加工とは画像を構成する要素の位置の変更等の修正を行うことを指し、画像全体についての相対的な大きさの変更、回転以外の総ての修正処理を指す。
【0006】
画像は上述の要素を組み合わせて形成されていれば良く、画像を分解して得られる総ての要素が類似判定の対象になり得る。要素としては例えば矩形,円,線,多角形等の図形や色,模様,文字等が挙げられ、画像を構成する総てのものが要素となる。本発明における画像データではこれらの要素を描画するための要素描画データを有し、この要素描画データに従って要素を形成することによって一つの画像となる。
【0007】
より具体的な例としては、XMLで画像を記述する際に利用されるSVG(Scalable Vector Graphics)が挙げられる。すなわち、SVGにおいては矩形や円等の要素をタグによって示し、その座標や大きさ等によって形を規定することによって各要素を描画できるようにしており、SVG形式の画像データは本発明の好適な適用対象である。
【0008】
本発明において、判定対象画像とオリジナル画像とで類似判定量から類似程度を判定するが、類似程度は両画像で共通の要素について判定される。すなわち、画像を構成する要素は様々であり要素毎に要素描画データが異なるので、共通の要素について比較を行っている。共通の要素を抽出するためには要素描画データを参照すればよい。例えば、上記SVGにおいてはタグを参照することによって共通の要素を抽出することができる。むろん、比較対象の要素を抽出する構成としては種々のものを採用可能であり、ユーザーが画像の部位を指示可能なUIを適用し、このUIの入力内容から要素を抽出しても良い。
【0009】
画像内での形状は各要素によって異なるので、本発明では要素によって異なる類似判定量の算出手法を採用しており、予め算出手法を決めるとともに当該算出手法を示す類似判定量算出データを所定の記憶媒体に記憶しておく。従って、当該類似判定量算出データを参照することで要素によって異なる類似判定量を算出可能になる。類似判定量はオリジナル画像内のある要素と判定対象画像内の要素との類似程度を判定する指標を提供することができれば良く、種々の構成を採用可能である。
【0010】
例えば、要素毎に類似判定量を算出することにすれば、画像を構成する要素毎に類似度を判定することができる。従って、画像内の複数の要素について類似程度を判定し、これら複数の要素について総て類似していればオリジナル画像と判定対象画像とが類似していると言えるし、複数個の類似判定量が同一で他の複数個の類似判定量が要素の類似を示しているときに画像の一部が加工されたとするなど種々の加工判定が可能になる。
【0011】
尚、類似判定量は要素毎に算出することが必須という訳ではない。すなわち、複数の要素についてまとめて類似判定量を算出するように構成しても良い。例えば、複数の要素間の距離や各要素の部位間の距離,中心点を結ぶ直線が交わる角度などを類似判定量とすることもできる。むろん、類似判定量は一つの要素について複数個算出してもよい。また、要素毎に算出される類似判定量と複数の要素についてまとめて算出した類似判定量を併用しても良い。
【0012】
また、XMLにて要素を指定する方法は任意性が高く、オリジナル画像の作者が独自にタグのルールを規定することも可能である。これにより、作者独自に要素の描画法を規定することができる。この場合であっても、本発明においてはこの描画法に対応した類似判定量算出データを予め規定し所定の記憶媒体に記憶しておく。従って、このような任意性の高いXMLで記述された画像であっても容易に加工の有無を判定することが可能になる。
【0013】
本発明においては類似程度の判定を行うことによって加工がなされたか否かを判定することができれば良く、判定対象画像のある要素について類似判定量を算出し、オリジナル画像の類似判定量と比較することができればよい。従って、オリジナルの類似判定量は画像加工判定の度に計算しても良いし、予め計算して所定の記憶媒体に記憶しておいても良く、種々の構成を採用可能である。以上の構成により類似程度から画像の加工判定を行うことができるので、オリジナル画像をインターネットで閲覧可能なコンテンツ等として公開した場合、加工がなされたと思われる画像データを取得すればこの画像データで記述された画像がオリジナルに対する加工で得られたものであるか否かを判定することができる。
【0014】
また、画像の加工を判定する際に、類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定することで判定対象画像が加工されているか否かを判定する他にも種々の構成によって画像の加工を判定することができる。その構成例として、オリジナル画像の類似判定量に所定の透かし定数を予め加えて加工有無判定量としておき、判定対象画像の類似判定量との差分を算出することによって加工の有無を判定するようにしても良い。
【0015】
すなわち、オリジナル画像を公開し、この公開画像に対する加工の有無を判定する場合、加工有無判定量と判定対象画像の類似判定量との差分が上記透かし定数と異なるか否かを判定する。当該差分が透かし定数と異なれば判定対象画像がオリジナル画像と異なるので加工されたものであると推定することができる。むろん、判定対象画像がオリジナル画像と全く異なる画像である場合でも上記差分は上記透かし定数と異なるので、上記差分が所定の閾値で規定される値域内であってかつ透かし定数と異なるときに加工がなされたと判定するなど、種々の構成を採用可能である。
【0016】
また、上記透かし定数を加えた後の類似判定量を与えるような要素描画データを有する画像データを公開し、この画像データをオリジナル画像とすれば、上記差分が”0”であるか否かによって加工の有無を判定することができる。すなわち、透かしが埋め込まれた後の画像データを加工すれば未加工の場合に判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量とが同一となるので、差分が”0”であるか否かで加工の有無を判定することが可能になる。
【0017】
類似判定量の具体的な値としては種々の値を採用可能であるが、透かし定数を加えた後の類似判定量を与えるような要素描画データを有する画像データを公開した場合に好適な構成として、透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるように類似判定量の算出手法を決めておく構成を採用可能である。すなわち、透かし定数を加えた後の類似判定量を与える要素描画データを公開するので、この要素描画データで形成される画像と透かし定数を加える前の状態での要素描画データで形成される画像とが異なっていると、透かし定数の加算によって公開したい元の画像の内容が大きく変動してしまう。これにより、第3者が透かしの存在を認識しやすくなる。
【0018】
そこで、透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるように類似判定量を決定すれば、透かし定数を加えた後の類似判定量を与える要素描画データで形成される画像を公開したときに、公開対象の画像と公開したい元の画像とがほとんど同一と認識されるようにすることができる。また、透かしを埋め込んだことを第3者が認識できないようにすることができる。尚、透かしの埋め込み対象は類似判定量の他、要素描画データのパラメータであっても良い。
【0019】
また、類似判定量としては、上記要素に対して大きさの変更と回転とを行った場合であっても変動しない値にすることが好ましい。かかる構成により、画像の大きさを相対的に変更したり回転を行ったのみではオリジナル画像と同一と考えることができる。このような類似判定量のより具体的な例としては、要素描画データから要素間の相対関係を示す値を算出する構成が挙げられる。すなわち、要素を構成する頂点同士の相対距離や相対距離の比,頂点同士を結ぶ線の角度などの量は画像の大きさを相対的に変更したり回転を行ったのみでは変動しないので、このような値を類似判定量とすればよい。
【0020】
類似判定量を算出する手法としても種々の例を採用可能であり、各要素の形状を指定するベクトルグラフィックデータを含む要素描画データについての適用例として、当該ベクトルグラフィックデータを構成する複数のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出し、これらのパラメータから類似判定量を算出する構成例を採用可能である。このパラメータの抽出規則は類似判定量算出データとしておく。
【0021】
すなわち、ベクトルグラフィックデータでは要素を構成する頂点の座標や図形外周の接線方向を示すデータ等種々のパラメータを備えており、これらパラメータのいずれかを利用して類似判定量を算出する。このとき、パラメータを抽出する規則を第3者に知られないようにすることで第3者が加工の形跡を消去することができないようにしている。すなわち、類似判定量はベクトルグラフィックデータのいずれかのパラメータから算出されるが、いずれのパラメータから類似判定量を算出しているのかを第3者が知らなければ類似判定量を変動しないようにしつつ画像を加工することが不可能になり、当該類似判定量にて加工を判定することができる。
【0022】
尚、上記抽出するパラメータが第3者に知られないことを確実に担保する好適な構成例としてパスワードを使用する構成を採用しても良い。すなわち、オリジナル画像の所有者等、オリジナル画像を管理する者が指定する任意のパスワードから一方向関数によってデータ列を生成し、このデータ列から上記抽出するパラメータを決定する。より具体的には、例えば、一方向関数によって得られたビット列において”1”は類似判定量の算出に使用し、”0”は使用しないこととし、当該ビット列を順番に上記ベクトルグラフィックデータのパラメータに対応させるなどの構成を採用可能である。
【0023】
一方向関数に代入されるパスワードは種々の構成を採用可能であり、文字であっても数字であっても良い。パスワードが文字の場合、当該文字に対して特定の数値を当てはめて関数に代入すればよい。一方向関数としてはRSAやMD5など種々の関数を採用可能である。
【0024】
類似程度判定手段においては類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定することができれば良く、種々の構成を採用可能である。例えば、複数の類似判定量の度数分布を利用する構成を採用可能である。すなわち、ある要素について複数の類似判定量を算出しその類似判定量の度数分布を計算する。この度数分布を算出する際の標本値となる類似判定量はある要素について、あるいはある画像について特定の値になるので、度数分布も一義的になる。度数分布の広がりを示す分布指標、例えば標準偏差や分散はこの度数分布によって一義的に決定される値であり、かつ度数分布が近いもの同士では分布指標が近い値となる。
【0025】
そこで、この分布指標を比較することによって画像の類似程度を判定することができる。従って、この分布指標が一致するときには画像の加工がされておらず、一致しないときであって画像同士の分布指標の差分がある閾値以下であるときには両画像が類似していると見なすことができる。当該分布指標によれば画像を形成する要素についてその類似判定量が類似しているか否かを統計的に判断することができるので、要素の微視的な加工ではなく要素全体あるいは画像全体として類似しているか否かを判定して加工がなされたか否かを判定することができる。
【0026】
ところで、上述した画像加工判定装置は、類似判定量の算出および類似程度や加工有無の判定のため時系列に所定の工程を実施する方法としても機能する。従って、請求項8,請求項9に記載の発明のように画像加工判定方法としても発明を構成する、請求項2〜請求項7に対応した構成にすることも可能である。また、このような画像加工判定装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例として画像加工判定装置の制御ソフトウェアとなる場合には、かかる機能を実現するプログラムが当然に存在する。請求項10,請求項11にかかる発明は、上述した機能を実現する画像加工判定プログラムである。むろん、ここでも請求項2〜請求項7に対応した構成にすることが可能である。
【0027】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施形態について説明する。
(1)画像加工判定の概略:
(2)処理に必要なデータの算出:
(3)画像加工判定装置の構成および処理:
(4)他の実施形態:
【0028】
(1)画像加工判定の概略:
図1は、本発明にかかる画像加工判定の概略を説明する説明図であり、図2は判定対象の画像データ例を示す図である。図2の画像データはXMLファイル内に記述されており、画像を構成する要素はSVG形式のテキストによってその内容が特定される。すなわち、図2のSVG画像データでは<rect>タグ内に矩形要素のパラメータを記述しており、このパラメータによって矩形の位置,大きさ,塗りつぶしの有無あるいは色,線の色と幅を規定している。また、<polygon>タグ内に多角形要素のパラメータを記述しており、このパラメータによって多角形の塗りつぶしの有無あるいは色,線の色と幅,各頂点の座標を規定している。
【0029】
従って、各タグに記述されたパラメータを参照し、逐次要素を描画することによって一枚の画像を形成することができる。尚、図2に示す画像データでは2つの多角形要素を規定しており、それぞれ星形と六角形を形成する。また、SVG画像データで記述する要素としては矩形や多角形に限らず、他にも円,楕円,直線,折れ線,テキストを示すタグで画像を形成可能である。さらに他のタグを任意に作成し、作成したタグの意味を示すデータを作成しておき、SVG画像データによって画像を描画する際にこのデータを参照する構成にすることで、任意の要素を画像内に含ませることができる。
【0030】
むろん、図2に示すSVG画像データは一例であり、より多数の要素から形成される画像について本発明を適用するのが好ましい。図1では、簡単のため六角形を例にして本発明の画像加工判定を説明している。ここでは図1の左上に示すように六角形の頂点に1〜6の番号を付して説明する。各頂点は図2に示す多角形の座標値によってその座標が特定される。本実施形態では類似判定量として頂点間の相対距離を採用している。すなわち、座標によって頂点間の距離を算出することができるが、絶対距離であれば要素の拡大縮小によって値が変動してしまうため、拡大縮小によって類似判定量が変動しないように、頂点間距離の相対値を類似判定量とする。
【0031】
また、本実施形態では総ての頂点について類似判定量を算出するのではなく、特定の頂点について類似判定量を算出する。この類似判定量の算出に利用する頂点は予め決められたパスワードによって一義的に特定される。パスワードはオリジナル画像の管理者によって予め決められており、このパスワードに基づく数値を一方向関数に代入することによってデータ列を生成し、このデータ列の”1”がパラメータの抽出を意味することとする。
【0032】
すなわち、生成されたデータ列を上記頂点1〜6と順次比較し、”1”に対応する頂点(図2では頂点2,4)の座標を類似判定量の算出に使用するパラメータとする。かかる構成によれば、各要素のどの部分が類似判定量の算出に使用されているのか、第3者によって判別されにくくすることができる。このように、類似判定量の算出に使用するパラメータが決定されたら、その頂点と他の頂点との距離を算出する。
【0033】
図1に示す例では頂点2から頂点1,5,6,4,2への距離および頂点4から頂点3,2,1,6,5への距離を算出する。尚、図1においてrnmは各頂点間の相対距離を示しており、nは図1に示す矢印の始点に存在する頂点の番号を示しており、mは図1に示す矢印の終点に存在する頂点の番号を示している。本実施形態では相対距離を利用するので、特定の頂点間の距離が”1”となるように規格化するなどの処理を行っておく。
【0034】
相対距離を算出した後には、得られた複数の相対距離について度数分布を取得する。そして、当該度数分布の標準偏差σを算出し、当該標準偏差によってオリジナル画像と判定対象画像の類似程度を評価する。すなわち、標準偏差は度数分布の性質を反映した値であるので、複数の相対距離について一つの値で一度に評価することができる。そこで、本実施形態ではオリジナル画像について予め算出した標準偏差と判定対象画像について算出した標準偏差とが近いほど両画像が類似していると見なす。また、両画像が類似しているものの標準偏差が同一の値でなければ判定対象画像はオリジナル画像を加工した者であると見なす。
【0035】
(2)処理に必要なデータの算出:
本実施形態では、上述の画像加工判定を実施するため、予め必要なデータを用意しておく。図3はこれらのデータを作成する作業を示すフローチャートである。この作業は多くの演算処理を必要とするため、コンピュータによって実施する。作成されたデータは後述する画像加工判定装置で利用されるため、当該画像加工判定装置にてデータを作成することが好ましい。ステップS100では、オリジナル画像(加工されているか否かを判定する元の画像)を示す画像データを取得する。この画像データにおいてもSVG画像データが含まれており、このSVG画像データによってオリジナル画像の各要素を記述してある。
【0036】
ステップS110では、このSVG画像データに記述された要素の中から類似判定量を算出する対象となる要素を決定する。むろん、SVG画像データに記述された複数の要素の総てを対象としても良いし、一部を対象としても良いし、要素毎あるいは複数の要素をまとめて複数の対象を決定し、この複数の対象について類似判定量を算出するようにしてもよい。ステップS120では、上記類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出するためにパスワードを決定する。決定したパスワードは図示しないキーボード等の入力装置等によってコンピュータに入力すればよい。
【0037】
ステップS130では当該入力されたパスワードに対応する数値を予め決められた一方向関数に代入し、上記データ列を生成するとともに各要素のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出する。一方向関数は関数に任意の入力値を代入して得られる出力値から入力値を容易に算出することができないような性質を有していれば良く、種々の関数を採用可能である。
【0038】
ステップS140では類似判定式を決定する。ここで、類似判定式は類似判定量を算出するための式であり、上記決定した要素について画像の拡大/縮小や回転を実施しても変動しないが、座標の移動や変形等によって変動する類似判定量を決定し、当該類似判定量を算出するための式を決定する。上記図1に示した例では上記相対距離を算出するための式を決定すると言うことである。この式を決定したら、ステップS150において図示しない記憶媒体に対して当該類似判定式を示す類似判定量算出データを保存する。尚、類似判定量算出データは上記対象となる要素毎に決定される。また、上記パラメータを抽出する際に使用した一方向関数を示す式も当該要素に対応づけつつ記憶される。
【0039】
類似判定量算出データを保存した後には、ステップS160において当該保存した類似判定量算出データを参照し、上記ステップS100で取得した画像データ内の対象要素についての類似判定量を算出する。そして、ステップS170においてはこの類似判定量の度数分布から標準偏差を算出し、σデータとして上記図示しない記憶媒体に保存する。このσデータはオリジナル画像の上記対象要素について算出した標準偏差であり、後の加工判定時に利用される。このσデータについても対象要素毎に保存しておく。
【0040】
(3)画像加工判定装置の構成および処理:
次に、画像加工判定装置の構成および処理を説明する。図4は本実施形態にかかる画像加工判定装置の構成を示すブロック図であり、図5は画像加工判定プログラムの処理フローである。画像加工判定装置はコンピュータによって構成可能であり、本実施形態においては汎用的なコンピュータにて構成することを想定している。従って、画像加工判定装置10はハードディスク12の他、図示しないキーボード等の入力装置やCPU,RAM等のプログラム実行環境を備えており、このプログラム実行環境で実行されるOSの下で画像加工判定プログラム20を実行可能に構成されている。
【0041】
画像加工判定プログラム20は画像データ取得部21と類似判定量算出部22と類似程度判定部23とを備えている。また、類似判定量算出部22はデータ列生成部22aと演算部22bとを備えており、類似程度判定部23は度数分布算出部23aと判定部23bとを備えている。ハードディスク12には上記図3に示す作業で作成された類似判定量算出データ12bとσデータ12cおよび図3に示す作業で決定されたパスワードを示すパスワードデータ12aが保存されている。
【0042】
画像データ取得部21は、ステップS200にて図示しないI/Fを介して判定対象画像のSVG画像データを含むXMLファイルを取得し、類似判定量算出部22に当該SVG画像データを受け渡す。類似判定量算出部22はステップS210にて上記類似判定量算出データ12aを参照してSVG画像データ内で判定対象とされる要素を把握する。ステップS220ではデータ列生成部22aが上記パスワードデータ12aおよび類似判定量算出データ12aを参照して判定対象とされる要素についてのデータ列を生成するとともに当該要素の類似判定量算出に使用されるパラメータを抽出する。
【0043】
ステップS230では、演算部22bが上記類似判定量算出データ12aを参照して上記判定対象とされる要素についての類似判定式を抽出し、上記パラメータを利用して類似判定量を算出する。得られた類似判定量は類似程度判定部23の度数分布算出部23aに受け渡される。度数分布算出部23aはステップS240にて当該類似判定量の度数分布を算出して判定対象画像の標準偏差σを算出する。判定部23bはステップS250で上記ハードディスク12に保存されたσデータ12cから上記判定対象とされる要素のσを取得し、ステップS260で|σ−σ|が所定の閾値Tより小さいか否かを判別する。
【0044】
この閾値Tは予め特定されており、判定対象画像とオリジナル画像の標準偏差に差があるとしても画像として類似と見なすことができる限りの最大値である。従って、ステップS260で|σ−σ|が所定の閾値Tより小さいと判別されないときには、ステップS275にて両画像が非類似であると判定する。ステップS260で|σ−σ|が所定の閾値Tより小さいと判別されたときには、ステップS270にて両画像が類似していると判定する。
【0045】
本実施形態において、ステップS270で類似していると判定した場合には、さらにステップS280にて上記オリジナル画像のσと判定対象画像のσとが等しいか否かを判別する。ステップS280にて両者が等しいと判別されたときにはステップS290において判定対象画像がオリジナル画像に対して未加工であると判定する。ステップS280にて両者が等しいと判別されないときにはステップS295において判定対象画像がオリジナル画像に対して加工されたものであると判定する。
【0046】
以上のように本実施形態では、ベクトルグラフィックデータによって画像の要素を記述した画像データについて各要素のパラメータから要素の類似程度を判定するための複数の類似判定量を算出する。そして、類似判定量の分布を表す分布指標を比較する。従って、各要素によって構成される画像の類似程度を判定することができ、類似程度の判定によって画像が加工されたか否かを判定することができる。SVG画像データはXMLで記述された画像データであるので、XMLで画像を扱う際にその画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを容易に判定することができる。このため、画像改ざんの有無を判定することも可能になる。例えば、オリジナル画像をインターネット上に公開し、オリジナル画像を改ざんして使用していると思われる画像の画像データを取得すれば、この画像を判定対象画像として本発明を適用することにより、改ざんの有無を判定することが可能になる。
【0047】
(4)他の実施形態:
上記実施形態は本発明にかかる画像加工判定装置、画像加工判定方法および画像加工判定プログラムを実現する一例であり、むろん、他の構成を採用することも可能である。例えば、類似判定の際に類似判定量に透かしαを付加し、当該透かしを利用して加工の有無を判定しても良い。さらに、本発明にかかる画像加工判定装置は種々の場面で利用することができる。図6は、本発明にかかる画像加工装置をオンデマンドプリンティング時の画像加工判定に利用した場合の構成例を示している。
【0048】
同図において認証局100とクライアント200とWebサーバ300,310とプリンタ400とはインターネット網に接続可能であり、互いに双方向通信を行うことができる。認証局100は加工有無判定部110が備えられたコンピュータであり、この加工有無判定部110が認証局100を画像加工判定装置として機能させる。クライアント200は、オンデマンドプリンティングサービスを受けるユーザが利用するコンピュータであり、ユーザは図示しないキーボード等の入力装置を介してXMLファイル210を作成する。
【0049】
XMLファイル210には図示しない種々のタグおよびインターネット網を介して取得可能なSVG画像データを示すリンク210a,210bが記述されている。図6において、このリンク先のSVG画像データ1,2はそれぞれWebサーバ300,310に保存されている。オンデマンドプリンティングを実施する際には、クライアント200で作成されたXMLファイル210が認証局100に送信される。
【0050】
認証局100においては、予めオリジナル画像の作者が上記パスワードや類似判定量算出データを登録しており、σデータが算出されている。加工有無判定部100では上記クライアント200から送信されたXMLファイル210を取得し、リンク210a,210bの記述に従ってリンク先のSVG画像データを取得する。そして、これらのSVG画像データに対し、上記類似判定量算出データ等を利用して加工判定を行う。
【0051】
この結果、オリジナル画像が加工されていないと判定されたときには、SVG画像データに基づいて画像を描画して印刷実行可能なデータを生成し、上記プリンタ400に対して転送する。プリンタ400ではこのデータに基づいて印刷を行う。従って、クライアント200を利用するユーザはこのプリンタ400が設置してある店舗等(例えばコンビニエンスストア等)に出向くことにより印刷実行要求を行った文書の印刷物を得ることができる。オリジナル画像が加工されている場合には、印刷を実行しないように構成したり、印刷は実行するがその印刷ログ(クライアント200,Webサーバ300,310を特定する情報、XMLファイル210、実行日時等、種々の情報)を記録するように構成すれば、著作権保護に寄与することができる。
【0052】
尚、この構成において本発明を実現するために必要なデータ(パスワードデータ12a,類似判定量算出データ12b,σデータのいずれかまたは組み合わせ)を認証局100の管理者等が作成するのであれば、これらのデータを認証局100に蓄積するのが好ましい。しかし、オリジナル画像の作者がこれらのデータを作成しても良く、この場合には認証局100以外のwebサーバ等にこれらのデータを蓄積することも可能であり、種々の構成を採用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明にかかる画像加工判定の概略を説明する説明図である。
【図2】判定対象の画像データ例を示す図である。
【図3】データ作成作業を示すフローチャートである。
【図4】画像加工判定装置の構成を示すブロック図である。
【図5】画像加工判定プログラムの処理フローチャートである。
【図6】他の実施例における構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
10…画像加工判定装置,20…プレゼンタPC,21…ネットワークI/F,22…通信制御部,23…送信制御プログラム,23a…配信可否設定部,24…ハードディスクドライブ,24a…プレゼンテーションデータ,25…プレゼンテーションプログラム,26…表示部,27…入力装置制御部,30…プロジェクタ,31…ネットワークI/F,32…通信制御部,33…プロジェクタ制御プログラム,34…投影制御部,35…投影部,40…クライアントPC,41…ネットワークI/F,42…通信制御部,43…受信制御プログラム,44…表示制御部,45…表示部
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing determination device, an image processing determination method, and an image processing determination program.
[0002]
[Prior art]
Recent development of networks has made it possible to easily acquire digital data including images. However, since the contents of digital data can be easily changed, it is desired that the presence or absence of tampering can be easily determined for the purpose of copyright protection or the like. As a technique for determining the presence or absence of tampering, a so-called digital watermark is known, and a digital watermark technique for vector data is also known (for example, see Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-2002-24844
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The conventional digital watermarking technique is not suitable for on-demand printing for obtaining a printed matter such as a book using contents on a network. In other words, in the future, it is assumed that on-demand printing service will be provided by describing the content based on XML (extensible Markup Language), and the similarity of the image described in the XML can be effectively and easily determined. There has been a demand for a technique for judging the presence or absence of tampering.
The present invention has been made in view of the above problems, and has an image processing determination apparatus capable of effectively and easily determining the similarity of an image and determining the presence or absence of falsification of an image described in XML. It is an object to provide a processing determination method and an image processing determination program.
[0005]
Means for Solving the Problems and Effects of the Invention
In order to achieve the above object, in the present invention, in a configuration in which an image is formed from image data having element drawing data for drawing an element constituting an image, a calculation method of a similarity determination amount is determined in advance for this element and converted into data. From this data, the similarity determination amount of a certain element in the determination target image is calculated. Then, the similarity between the two images is determined from the similarity between the similarity determination amount and the similarity determination amount of the corresponding element in the original image. If the degree of similarity can be determined, it can be determined that the determination target image has been processed with respect to the original image by determining that the image is similar but not the same as the original image. Note that the degree of similarity can be defined by a predetermined threshold value for the similarity determination amount. Further, the processing refers to making a correction such as a change in the position of an element constituting the image, and refers to all the correction processes other than the change in the relative size and the rotation of the entire image.
[0006]
The image only needs to be formed by combining the above-described elements, and all elements obtained by decomposing the image can be subjected to similarity determination. The elements include, for example, figures such as rectangles, circles, lines, and polygons, colors, patterns, characters, and the like, and all elements constituting an image are elements. The image data in the present invention has element drawing data for drawing these elements, and one element is formed by forming the elements according to the element drawing data.
[0007]
A more specific example is SVG (Scalable Vector Graphics) used when describing an image in XML. That is, in SVG, elements such as rectangles and circles are indicated by tags, and each element can be drawn by defining its shape by its coordinates and size. Image data in SVG format is suitable for the present invention. Applicable.
[0008]
In the present invention, the degree of similarity is determined from the similarity determination amount between the determination target image and the original image. The degree of similarity is determined for a common element in both images. That is, since the elements constituting the image are various and the element drawing data is different for each element, the comparison is performed for the common elements. In order to extract a common element, the element drawing data may be referred to. For example, in the SVG, a common element can be extracted by referring to a tag. Of course, various configurations can be adopted as a configuration for extracting an element to be compared, and a UI that allows a user to specify a part of an image may be applied, and the element may be extracted from the input content of the UI.
[0009]
Since the shape in the image differs depending on each element, the present invention employs a method of calculating a similarity determination amount that differs depending on the element, and determines a calculation method in advance and stores similarity determination amount calculation data indicating the calculation method in a predetermined storage. Store it on the medium. Therefore, by referring to the similarity determination amount calculation data, it is possible to calculate a similarity determination amount that differs depending on the element. The similarity determination amount only needs to be able to provide an index for determining the degree of similarity between a certain element in the original image and an element in the determination target image, and various configurations can be adopted.
[0010]
For example, if the similarity determination amount is calculated for each element, the similarity can be determined for each element constituting the image. Therefore, the degree of similarity is determined for a plurality of elements in the image. If all of these elements are similar, it can be said that the original image and the determination target image are similar, and the plurality of similarity determination amounts are Various processing determinations can be performed, such as determining that a part of an image has been processed when the same plurality of other similarity determination amounts indicate similarity of elements.
[0011]
Note that it is not essential that the similarity determination amount be calculated for each element. That is, the similarity determination amount may be calculated collectively for a plurality of elements. For example, a distance between a plurality of elements, a distance between parts of each element, an angle at which a straight line connecting the center points intersects, or the like can be used as the similarity determination amount. Of course, a plurality of similarity determination amounts may be calculated for one element. Further, a similarity determination amount calculated for each element and a similarity determination amount calculated collectively for a plurality of elements may be used together.
[0012]
In addition, the method of designating an element in XML is highly arbitrary, and the creator of the original image can independently define the rule of the tag. This allows the author to define the element drawing method independently. Even in this case, in the present invention, similarity determination amount calculation data corresponding to this drawing method is defined in advance and stored in a predetermined storage medium. Therefore, it is possible to easily determine the presence or absence of processing even for an image described in XML having such high arbitraryness.
[0013]
In the present invention, it suffices if it is possible to determine whether or not the processing has been performed by determining the degree of similarity, and calculate the similarity determination amount for a certain element of the determination target image and compare it with the similarity determination amount of the original image. I just want to be able. Accordingly, the original similarity determination amount may be calculated each time the image processing is determined, or may be calculated in advance and stored in a predetermined storage medium, and various configurations can be adopted. With the above configuration, it is possible to judge the processing of the image from the degree of similarity. Therefore, when the original image is published as content that can be viewed on the Internet, if the image data that seems to have been processed is acquired, the image data is described with this image data It can be determined whether or not the processed image is obtained by processing the original.
[0014]
In addition, when determining processing of an image, in addition to determining whether or not the determination target image has been processed by determining the degree of similarity between the determination target image and the original image based on the degree of similarity with the similarity determination amount, Processing of an image can be determined by various configurations. As an example of the configuration, a predetermined watermark constant is added in advance to the similarity determination amount of the original image to determine the processing presence / absence determination amount, and the difference between the similarity determination amount of the determination target image and the processing determination is determined. May be.
[0015]
That is, when the original image is made public and it is determined whether or not processing has been performed on the disclosed image, it is determined whether or not the difference between the processing presence determination amount and the similarity determination amount of the determination target image is different from the watermark constant. If the difference is different from the watermark constant, the image to be determined is different from the original image, so it can be estimated that the image has been processed. Of course, even when the image to be determined is an image completely different from the original image, the difference is different from the watermark constant, so that the processing is performed when the difference is within a range defined by a predetermined threshold and different from the watermark constant. Various configurations, such as determining that the operation has been performed, can be adopted.
[0016]
In addition, if image data having element drawing data that gives a similarity determination amount after adding the watermark constant is made public and this image data is set as an original image, it is determined whether the difference is “0”. The presence or absence of processing can be determined. That is, if the image data after the watermark is embedded is processed, the similarity determination amount calculated for the determination target image and the above-mentioned processing presence / absence determination amount are the same when the image data is unprocessed, so that the difference is “0”. It is possible to determine the presence or absence of processing based on whether or not processing is performed.
[0017]
Various values can be adopted as specific values of the similarity determination amount. However, as a suitable configuration when image data having element drawing data that gives a similarity determination amount after adding a watermark constant is disclosed. Alternatively, it is possible to adopt a configuration in which the calculation method of the similarity determination amount is determined so that the variation between the images formed by the element drawing data giving the similarity determination amount before and after the addition of the watermark constant is reduced. That is, since the element drawing data that gives the similarity determination amount after adding the watermark constant is made public, the image formed by the element drawing data and the image formed by the element drawing data before adding the watermark constant are compared. Is different, the contents of the original image to be disclosed greatly fluctuates due to the addition of the watermark constant. This makes it easier for a third party to recognize the presence of the watermark.
[0018]
Therefore, if the similarity determination amount is determined so that the variation between the images formed by the element drawing data before and after the addition of the watermark constant is reduced, the similarity determination amount after adding the watermark constant is obtained. When an image formed by drawing data is made public, the image to be made public and the original image to be made public can be recognized as almost the same. Further, it is possible to prevent a third party from recognizing that the watermark is embedded. Note that the watermark embedding target may be a parameter of element drawing data in addition to the similarity determination amount.
[0019]
The similarity determination amount is preferably set to a value that does not change even when the size is changed and the element is rotated. With such a configuration, it can be considered that the image is the same as the original image only by relatively changing the size or rotating the image. As a more specific example of such a similarity determination amount, there is a configuration in which a value indicating a relative relationship between elements is calculated from element drawing data. That is, the relative distance between the vertices constituting the element, the ratio of the relative distance, the angle of the line connecting the vertices, and the like do not change only by relatively changing the size of the image or rotating the image. Such a value may be used as the similarity determination amount.
[0020]
Various examples can be adopted as a method of calculating the similarity determination amount. As an application example of element drawing data including vector graphic data specifying the shape of each element, a plurality of parameters constituting the vector graphic data are used. It is possible to adopt a configuration example in which parameters used for calculating the similarity determination amount are extracted and the similarity determination amount is calculated from these parameters. The extraction rule for this parameter is set as similarity determination amount calculation data.
[0021]
That is, the vector graphic data includes various parameters such as data indicating the coordinates of the vertices constituting the element and the tangential direction of the outer periphery of the figure, and the similarity determination amount is calculated using any of these parameters. At this time, the rule for extracting the parameter is not known to the third party, so that the third party cannot erase the trace of the processing. That is, the similarity determination amount is calculated from any of the parameters of the vector graphic data, but the similarity determination amount is not changed unless a third party knows from which parameter the similarity determination amount is calculated. Processing of the image becomes impossible, and processing can be determined based on the similarity determination amount.
[0022]
Note that a configuration using a password may be employed as a preferred configuration example that ensures that the extracted parameters are not known to a third party. That is, a data string is generated by a one-way function from an arbitrary password specified by a person who manages the original image, such as the owner of the original image, and the parameters to be extracted are determined from the data string. More specifically, for example, in the bit string obtained by the one-way function, “1” is used for calculating the similarity determination amount, “0” is not used, and the bit string is sequentially used as a parameter of the vector graphic data. It is also possible to adopt a configuration such as one corresponding to the above.
[0023]
The password assigned to the one-way function can adopt various configurations, and may be a character or a number. When the password is a character, a specific numerical value may be applied to the character and substituted into the function. Various functions such as RSA and MD5 can be adopted as the one-way function.
[0024]
The similarity determination means only needs to be able to determine the similarity between the determination target image and the original image based on the similarity, and various configurations can be adopted. For example, a configuration using a frequency distribution of a plurality of similarity determination amounts can be adopted. That is, a plurality of similarity determination amounts are calculated for a certain element, and a frequency distribution of the similarity determination amounts is calculated. Since the similarity determination amount serving as a sample value when calculating the frequency distribution is a specific value for a certain element or a certain image, the frequency distribution is also unambiguous. The distribution index indicating the spread of the frequency distribution, for example, a standard deviation or a variance, is a value uniquely determined by the frequency distribution, and the distribution index is a close value between those having a close frequency distribution.
[0025]
Thus, the degree of similarity of the images can be determined by comparing the distribution indices. Therefore, when the distribution indices match, the images are not processed, and when they do not match and the difference between the distribution indices of the images is equal to or less than a certain threshold, both images can be regarded as similar. . According to the distribution index, it is possible to statistically determine whether or not the similarity determination amounts of the elements forming the image are similar. It can be determined whether or not processing has been performed by determining whether or not processing has been performed.
[0026]
Meanwhile, the above-described image processing determination device also functions as a method of performing a predetermined process in a time series for calculating a similarity determination amount and determining a similarity degree and the presence or absence of processing. Therefore, it is also possible to adopt a configuration corresponding to claims 2 to 7, which constitutes the invention as an image processing determination method as in the inventions described in claims 8 and 9. In addition, such an image processing determination device may exist alone, or may be used in a state of being incorporated in a certain device. The idea of the invention is not limited to this, but includes various aspects. It is a thing. Therefore, it can be changed as appropriate, such as software or hardware. When the control software of the image processing determination device is used as an example of realizing the idea of the present invention, a program for realizing such a function naturally exists. The invention according to claims 10 and 11 is an image processing determination program that realizes the above-described functions. Needless to say, a configuration corresponding to claims 2 to 7 can be adopted here.
[0027]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Here, embodiments of the present invention will be described in the following order.
(1) Outline of image processing determination:
(2) Calculation of data required for processing:
(3) Configuration and processing of the image processing determination device:
(4) Other embodiments:
[0028]
(1) Outline of image processing determination:
FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining an outline of image processing determination according to the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing an example of image data to be determined. The image data in FIG. 2 is described in an XML file, and the contents of the elements constituting the image are specified by SVG format text. That is, in the SVG image data of FIG. 2, parameters of the rectangular element are described in the <rect> tag, and the position, size, presence or absence or color of the rectangle, and the color and width of the line are defined by the parameter. I have. Also, parameters of the polygon element are described in the <polygon> tag, and this parameter defines the presence or absence or color of the polygon, the color and width of the line, and the coordinates of each vertex.
[0029]
Therefore, one image can be formed by sequentially drawing the elements with reference to the parameters described in each tag. In the image data shown in FIG. 2, two polygonal elements are defined, and form a star and a hexagon, respectively. Elements described in the SVG image data are not limited to rectangles and polygons, and images can be formed using tags indicating circles, ellipses, straight lines, polygonal lines, and text. Further, any other tag is arbitrarily created, data indicating the meaning of the created tag is created, and this data is referred to when the image is drawn by the SVG image data. Can be included within.
[0030]
Needless to say, the SVG image data shown in FIG. 2 is an example, and it is preferable to apply the present invention to an image formed from a larger number of elements. FIG. 1 illustrates the image processing determination of the present invention by taking a hexagon as an example for simplicity. Here, as shown in the upper left of FIG. 1, hexagonal vertices are numbered 1 to 6 and described. The coordinates of each vertex are specified by the coordinate values of the polygon shown in FIG. In the present embodiment, the relative distance between vertices is used as the similarity determination amount. In other words, the distance between the vertices can be calculated based on the coordinates. However, if the distance is an absolute distance, the value fluctuates due to the scaling of the element. The relative value is used as the similarity determination amount.
[0031]
In the present embodiment, the similarity determination amount is calculated for a specific vertex instead of calculating the similarity determination amount for all vertices. The vertex used for calculating the similarity determination amount is uniquely specified by a predetermined password. The password is predetermined by the administrator of the original image, and a data string is generated by substituting a numerical value based on the password into a one-way function, and "1" in the data string means extraction of a parameter. I do.
[0032]
That is, the generated data sequence is sequentially compared with the vertices 1 to 6, and the coordinates of the vertices (vertices 2 and 4 in FIG. 2) corresponding to “1” are set as parameters used for calculating the similarity determination amount. According to this configuration, it is possible to make it difficult for a third party to determine which part of each element is used for calculating the similarity determination amount. As described above, when the parameters used for calculating the similarity determination amount are determined, the distance between the vertex and another vertex is calculated.
[0033]
In the example shown in FIG. 1, the distance from vertex 2 to vertices 1, 5, 6, 4, and 2 and the distance from vertex 4 to vertices 3, 2, 1, 6, and 5 are calculated. In FIG. 1, r nm Indicates the relative distance between the vertices, n indicates the number of the vertex existing at the start point of the arrow shown in FIG. 1, and m indicates the number of the vertex existing at the end point of the arrow shown in FIG. I have. In the present embodiment, since the relative distance is used, processing such as normalization is performed so that the distance between specific vertices is “1”.
[0034]
After calculating the relative distances, a frequency distribution is obtained for the obtained plurality of relative distances. Then, the standard deviation σ of the frequency distribution is calculated, and the degree of similarity between the original image and the image to be determined is evaluated based on the standard deviation. That is, since the standard deviation is a value reflecting the nature of the frequency distribution, one value can be evaluated at a time for a plurality of relative distances. Therefore, in the present embodiment, the closer the standard deviation calculated for the original image and the standard deviation calculated for the determination target image, the more similar the two images are regarded to be. If the two images are similar but the standard deviations are not the same value, the image to be determined is considered to be the person who processed the original image.
[0035]
(2) Calculation of data required for processing:
In the present embodiment, necessary data is prepared in advance to execute the above-described image processing determination. FIG. 3 is a flowchart showing an operation for creating these data. Since this operation requires a lot of arithmetic processing, it is performed by a computer. Since the created data is used by an image processing determination device described later, it is preferable that the data be generated by the image processing determination device. In step S100, image data indicating an original image (an original image for determining whether or not the image has been processed) is obtained. This image data also includes SVG image data, and each element of the original image is described by the SVG image data.
[0036]
In step S110, an element for which a similarity determination amount is to be calculated is determined from the elements described in the SVG image data. Of course, all of the plurality of elements described in the SVG image data may be targeted, some may be targeted, or a plurality of targets may be determined for each element or a plurality of elements collectively. The similarity determination amount may be calculated for the target. In step S120, a password is determined to extract parameters used for calculating the similarity determination amount. The determined password may be input to the computer using an input device (not shown) such as a keyboard.
[0037]
In step S130, a numerical value corresponding to the input password is substituted into a predetermined one-way function to generate the data string and extract parameters used for calculating the similarity determination amount from the parameters of each element. The one-way function only needs to have such a property that an input value cannot be easily calculated from an output value obtained by substituting an arbitrary input value into the function, and various functions can be adopted.
[0038]
In step S140, a similarity determination formula is determined. Here, the similarity determination formula is a formula for calculating the similarity determination amount. The similarity determination formula does not change even if the image is enlarged / reduced or rotated for the determined element, but the similarity determination value changes due to movement or deformation of the coordinates. The determination amount is determined, and an equation for calculating the similarity determination amount is determined. In the example shown in FIG. 1, an equation for calculating the relative distance is determined. After determining this formula, in step S150, the similarity determination amount calculation data indicating the similarity determination formula is stored in a storage medium (not shown). Note that the similarity determination amount calculation data is determined for each target element. Further, an expression indicating the one-way function used when extracting the parameter is also stored in association with the element.
[0039]
After storing the similarity determination amount calculation data, in step S160, the stored similarity determination amount calculation data is referred to, and the similarity determination amount for the target element in the image data acquired in step S100 is calculated. Then, in step S170, a standard deviation is calculated from the frequency distribution of the similarity determination amount, and σ 0 The data is stored in the storage medium (not shown) as data. This σ 0 The data is a standard deviation calculated for the target element of the original image, and is used at the time of subsequent processing determination. This σ 0 Data is also stored for each target element.
[0040]
(3) Configuration and processing of the image processing determination device:
Next, the configuration and processing of the image processing determination device will be described. FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of the image processing determination device according to the present embodiment, and FIG. 5 is a processing flow of an image processing determination program. The image processing determination device can be configured by a computer, and in the present embodiment, it is assumed that the image processing determination device is configured by a general-purpose computer. Therefore, the image processing determination device 10 includes, in addition to the hard disk 12, an input device such as a keyboard (not shown) and a program execution environment such as a CPU and a RAM. 20 is configured to be executable.
[0041]
The image processing determination program 20 includes an image data acquisition unit 21, a similarity determination amount calculation unit 22, and a similarity determination unit 23. The similarity determination amount calculation unit 22 includes a data string generation unit 22a and a calculation unit 22b, and the similarity determination unit 23 includes a frequency distribution calculation unit 23a and a determination unit 23b. The similarity determination amount calculation data 12b created by the operation shown in FIG. 0 Data 12c and password data 12a indicating the password determined in the operation shown in FIG. 3 are stored.
[0042]
The image data acquisition unit 21 acquires an XML file including the SVG image data of the determination target image via an I / F (not shown) in step S200, and passes the SVG image data to the similarity determination amount calculation unit 22. In step S210, the similarity determination amount calculation unit 22 refers to the similarity determination amount calculation data 12a to determine an element to be determined in the SVG image data. In step S220, the data sequence generation unit 22a generates a data sequence for the element to be determined by referring to the password data 12a and the similarity determination amount calculation data 12a, and sets a parameter used for calculating the similarity determination amount of the element. Is extracted.
[0043]
In step S230, the calculation unit 22b extracts the similarity determination formula for the element to be determined with reference to the similarity determination amount calculation data 12a, and calculates the similarity determination amount using the parameters. The obtained similarity determination amount is transferred to the frequency distribution calculation unit 23a of the similarity determination unit 23. In step S240, the frequency distribution calculation unit 23a calculates the frequency distribution of the similarity determination amount and calculates the standard deviation σ of the determination target image. The determination unit 23b stores the σ stored in the hard disk 12 in step S250. 0 From the data 12c, the σ of the element to be determined 0 Is obtained, and in step S260, | σ 0 It is determined whether −σ | is smaller than a predetermined threshold T.
[0044]
The threshold value T is specified in advance, and is a maximum value as long as the images can be regarded as similar even if there is a difference in the standard deviation between the image to be determined and the original image. Therefore, in step S260, | σ 0 If −σ | is not determined to be smaller than the predetermined threshold T, it is determined in step S275 that both images are dissimilar. In step S260, | σ 0 When it is determined that −σ | is smaller than the predetermined threshold T, it is determined in step S270 that both images are similar.
[0045]
In the present embodiment, if it is determined in step S270 that the images are similar, then in step S280, the σ 0 Is determined whether or not σ of the determination target image is equal to or not. If it is determined in step S280 that the two are equal, it is determined in step S290 that the determination target image has not been processed with respect to the original image. If it is not determined in step S280 that the two are equal, it is determined in step S295 that the determination target image has been processed from the original image.
[0046]
As described above, in the present embodiment, a plurality of similarity determination amounts for determining the degree of similarity of elements from the parameters of each element are calculated for the image data in which the elements of the image are described by the vector graphic data. Then, a distribution index indicating the distribution of the similarity determination amount is compared. Therefore, the degree of similarity of the image constituted by each element can be determined, and whether or not the image has been processed can be determined based on the determination of the degree of similarity. Since the SVG image data is image data described in XML, it is possible to easily determine whether or not the image is a processed original image when handling the image in XML. For this reason, it is also possible to determine the presence or absence of image tampering. For example, if an original image is published on the Internet and image data of an image that is considered to have been used by falsifying the original image is obtained, by applying the present invention to the image as a determination target image, The presence or absence can be determined.
[0047]
(4) Other embodiments:
The above embodiment is an example of realizing the image processing determination device, the image processing determination method, and the image processing determination program according to the present invention, and it is needless to say that other configurations can be adopted. For example, a watermark α may be added to the similarity determination amount at the time of similarity determination, and the presence or absence of processing may be determined using the watermark. Further, the image processing determination device according to the present invention can be used in various situations. FIG. 6 shows a configuration example when the image processing apparatus according to the present invention is used for image processing determination during on-demand printing.
[0048]
In the figure, the certificate authority 100, the client 200, the Web servers 300 and 310, and the printer 400 can be connected to the Internet and can perform two-way communication with each other. The certification authority 100 is a computer provided with a processing presence / absence determination unit 110, and the processing presence / absence determination unit 110 causes the certification authority 100 to function as an image processing determination device. The client 200 is a computer used by a user who receives the on-demand printing service, and the user creates the XML file 210 via an input device such as a keyboard (not shown).
[0049]
In the XML file 210, various tags (not shown) and links 210a and 210b indicating SVG image data that can be obtained via the Internet are described. In FIG. 6, SVG image data 1 and 2 at the link destination are stored in Web servers 300 and 310, respectively. When performing on-demand printing, the XML file 210 created by the client 200 is transmitted to the certificate authority 100.
[0050]
In the certification authority 100, the creator of the original image has registered the password and the similarity determination amount calculation data in advance, and σ 0 Data has been calculated. The processing presence / absence determining unit 100 acquires the XML file 210 transmitted from the client 200, and acquires the SVG image data of the link destination according to the description of the links 210a and 210b. Then, processing determination is performed on these SVG image data using the similarity determination amount calculation data and the like.
[0051]
As a result, when it is determined that the original image has not been processed, the image is rendered based on the SVG image data to generate printable data, and transferred to the printer 400. The printer 400 performs printing based on this data. Accordingly, a user using the client 200 can obtain a printed matter of a document for which a print execution request has been issued by visiting a store or the like (for example, a convenience store) where the printer 400 is installed. If the original image has been processed, the printing is not executed, or the printing is executed but the printing log (information specifying the client 200, the Web server 300, 310, the XML file 210, the execution date and time, etc.) , Various types of information) can contribute to copyright protection.
[0052]
In this configuration, data (password data 12a, similarity determination amount calculation data 12b, σ 0 If any one or a combination of the data is created by the administrator of the certificate authority 100, it is preferable to store these data in the certificate authority 100. However, the creator of the original image may create these data. In this case, the data can be stored in a web server or the like other than the certificate authority 100, and various configurations can be adopted. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an outline of image processing determination according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of image data to be determined.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a data creation operation.
FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing determination device.
FIG. 5 is a processing flowchart of an image processing determination program.
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example according to another embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image processing determination apparatus, 20 ... Presenter PC, 21 ... Network I / F, 22 ... Communication control part, 23 ... Transmission control program, 23a ... Distribution availability setting part, 24 ... Hard disk drive, 24a ... Presentation data, 25 ... Presentation program, 26 display unit, 27 input device control unit, 30 projector, 31 network I / F, 32 communication control unit, 33 projector control program, 34 projection control unit, 35 projection unit, 40 ... Client PC, 41 ... Network I / F, 42 ... Communication control unit, 43 ... Reception control program, 44 ... Display control unit, 45 ... Display unit

Claims (11)

判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定装置であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得手段と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶手段と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出手段と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定手段とを備えることを特徴とする画像加工判定装置。
An image processing determination device that determines whether the determination target image is obtained by processing the original image,
Determination target image data acquisition means for obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
A similarity determination amount calculation data storage unit that stores similarity determination amount calculation data indicating a predetermined similarity determination amount calculation method for an element configuring an image;
A similarity determination amount calculation unit that calculates a similarity determination amount by a calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data for an element configuring an image indicated by the acquired determination target image data;
A similarity determination unit configured to determine a similarity between the determination target image and the original image based on a similarity between the calculated similarity determination amount and the similarity determination amount for a corresponding element in the original image. Image processing determination device.
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定装置であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得手段と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶手段と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出手段と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出手段と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定手段とを備えることを特徴とする画像加工判定装置。
An image processing determination device that determines whether the determination target image is obtained by processing the original image,
Determination target image data acquisition means for obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
A similarity determination amount calculation data storage unit that stores similarity determination amount calculation data indicating a predetermined similarity determination amount calculation method for an element configuring an image;
A similarity determination amount calculation unit that calculates a similarity determination amount by a calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data for an element configuring an image indicated by the acquired determination target image data;
A processing presence / absence determination amount calculating means for calculating a similarity determination amount for the elements constituting the original image by the calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data and adding a predetermined watermark constant to the similarity determination amount to obtain a processing presence / absence determination amount When,
An image processing determination device, comprising: a processing presence / absence determination unit that determines whether or not processing has been performed based on a difference between the similarity determination amount calculated for the determination target image and the processing presence / absence determination amount.
上記類似判定量は、上記透かし定数の加算前後の類似判定量を与える要素描画データによって形成される画像同士の変動が小さくなるような値であることを特徴とする上記請求項1または請求項2のいずれかに記載の画像加工判定装置。3. The method according to claim 1, wherein the similarity determination amount is a value such that a change between images formed by element drawing data that provides a similarity determination amount before and after the addition of the watermark constant becomes small. 4. The image processing determination device according to any one of the above. 上記類似判定量は、上記要素に対して大きさの変更と回転とを行った場合であっても変動しない値であることを特徴とする上記請求項1〜請求項3のいずれかに記載の画像加工判定装置。The method according to any one of claims 1 to 3, wherein the similarity determination amount is a value that does not change even when the size of the element is changed and the element is rotated. Image processing determination device. 上記要素描画データは各要素の形状を指定するベクトルグラフィックデータを含み、上記類似判定量算出データは当該ベクトルグラフィックデータを構成する複数のパラメータから類似判定量の算出に使用するパラメータを抽出するための規則を示すデータを含むことを特徴とする上記請求項1〜請求項4のいずれかに記載の画像加工判定装置。The element drawing data includes vector graphic data specifying the shape of each element, and the similarity determination amount calculation data is used to extract a parameter used for calculating a similarity determination amount from a plurality of parameters constituting the vector graphic data. The image processing determination device according to claim 1, further comprising data indicating a rule. 上記類似判定量の算出に使用するパラメータは、予め決められたパスワードを一方向関数に代入することによって得られる値から決定されることを特徴とする上記請求項5に記載の画像加工判定装置。6. The image processing determination apparatus according to claim 5, wherein a parameter used for calculating the similarity determination amount is determined from a value obtained by substituting a predetermined password into a one-way function. 上記類似程度判定手段は、ある要素について算出される複数の類似判定量の度数分布の広がりを示す分布指標を上記判定対象画像とオリジナル画像とで比較することによって両画像の類似判定量の類似程度を比較することを特徴とする上記請求項1,請求項3〜請求項6のいずれかに記載の画像加工判定装置。The similarity determination means compares the distribution index indicating the spread of the frequency distribution of a plurality of similarity determination amounts calculated for a certain element between the determination target image and the original image to thereby determine the similarity between the similarity determination amounts of the two images. 7. The image processing determination device according to claim 1, wherein 判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定方法であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得工程と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを参照し、上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出工程と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定工程とを備えることを特徴とする画像加工判定方法。
An image processing determination method for determining whether the determination target image is obtained by processing the original image,
A determination target image data obtaining step of obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
Reference is made to similarity determination amount calculation data indicating a predetermined similarity determination amount calculation method for the elements constituting the image, and the similarity determination amount calculation data indicates the elements constituting the image indicated by the acquired determination target image data. A similarity determination amount calculating step of calculating a similarity determination amount by a calculation method,
A similarity determination step of determining the similarity between the determination target image and the original image based on the similarity between the calculated similarity determination amount and the similarity determination amount for the corresponding element in the original image. Image processing determination method to be performed.
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定する画像加工判定方法であって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得工程と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データをを参照し、上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出工程と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出工程と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定工程とを備えることを特徴とする画像加工判定方法。
An image processing determination method for determining whether the determination target image is obtained by processing the original image,
A determination target image data obtaining step of obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
Referring to similarity determination amount calculation data indicating a predetermined similarity determination amount calculation method for an element configuring an image, the similarity determination amount calculation data is determined for the element configuring the image indicated by the acquired determination target image data. A similarity determination amount calculating step of calculating a similarity determination amount by the calculation method shown,
A processing presence / absence determination amount calculating step of calculating a similarity determination amount for the elements constituting the original image by the calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data and adding a predetermined watermark constant to the similarity determination amount to obtain a processing presence / absence determination amount When,
An image processing determination method, comprising: a processing presence / absence determination step of determining the presence / absence of processing based on a difference between the similarity determination amount calculated for the determination target image and the processing presence / absence determination amount.
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定させる画像加工判定プログラムであって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得機能と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶機能と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出機能と、
同算出された類似判定量と上記オリジナル画像内で対応する要素についての類似判定量との類似程度によって判定対象画像とオリジナル画像との類似程度を判定する類似程度判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする画像加工判定プログラム。
An image processing determination program that determines whether the determination target image is obtained by processing the original image,
A determination target image data obtaining function for obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
A similarity determination amount calculation data storage function for storing similarity determination amount calculation data indicating a method of calculating a predetermined similarity determination amount for an element constituting an image;
A similarity determination amount calculation function of calculating a similarity determination amount by a calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data for an element configuring an image indicated by the acquired determination target image data;
A computer implements a similarity determination function of determining a similarity between a determination target image and an original image based on a similarity between the calculated similarity determination amount and a similarity determination amount of a corresponding element in the original image. An image processing determination program characterized by the following.
判定対象画像がオリジナル画像を加工したものであるか否かを判定させる画像加工判定プログラムであって、
上記判定対象画像を構成する各要素を描画するための要素描画データを含む判定対象画像データを取得する判定対象画像データ取得機能と、
画像を構成する要素について予め決められた類似判定量の算出手法を示す類似判定量算出データを記憶する類似判定量算出データ記憶機能と、
上記取得した判定対象画像データが示す画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出する類似判定量算出機能と、
上記オリジナル画像を構成する要素について上記類似判定量算出データが示す算出手法で類似判定量を算出するとともに当該類似判定量に所定の透かし定数を加えて加工有無判定量とする加工有無判定量算出機能と、
上記判定対象画像について算出された類似判定量と上記加工有無判定量との差分によって加工の有無を判定する加工有無判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする画像加工判定プログラム。
An image processing determination program that determines whether the determination target image is obtained by processing the original image,
A determination target image data obtaining function for obtaining determination target image data including element drawing data for drawing each element constituting the determination target image,
A similarity determination amount calculation data storage function for storing similarity determination amount calculation data indicating a method of calculating a predetermined similarity determination amount for an element constituting an image;
A similarity determination amount calculation function of calculating a similarity determination amount by a calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data for an element configuring an image indicated by the acquired determination target image data;
A processing presence / absence determination amount calculation function that calculates a similarity determination amount for the elements constituting the original image by the calculation method indicated by the similarity determination amount calculation data and adds a predetermined watermark constant to the similarity determination amount to determine a processing presence / absence determination amount. When,
An image processing determination program for causing a computer to realize a processing presence / absence determination function of determining whether or not processing has been performed based on a difference between the similarity determination amount calculated for the determination target image and the processing presence / absence determination amount.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2009512006A (en) * 2005-10-07 2009-03-19 ノキア コーポレイション System and method for measuring similarity of SVG documents

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