JP2005510921A - 任意の歪みに対する耐性を有するウォータマークの検出方法及び検出装置 - Google Patents

Abstract

ウォータマークの検出方法及び／又は装置は、複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレーム（１１０）からウォータマーク（１１２）を検出するウォータマークの検出方法及び／又は装置において、複製された複数のデータフレーム（１１０）のうち少なくとも幾つかのデータフレームをデータ点毎に互いに加算して、データ点の集計フレーム（１１６）を生成し、データ点の集計フレームのピークデータ点（１１４）を選択し、集計フレーム内のピークデータ点の位置（１１４）と、ピークデータ点について期待される位置（１３０）との間の差から補正情報を算出し、補正情報を用いて、複製されたデータフレーム（１１０）がそれぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、複製されたデータフレーム（１１０）のうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正し、複製され、修正されたデータフレームからウォータマーク（１０２）を検出する。

Description

本発明は、動画のフレーム内に埋め込まれた１以上のウォータマークの検出に関し、詳しくは、ウォータマークの任意の（arbitrary）歪み（arbitrary deformation）に対する耐性を有するウォータマークの検出方法及び検出装置に関する。

例えば、映画、ビデオ、音楽、ソフトウェア及びこれらの組合せ等のコンテンツデータの配給元にとって、コンテンツデータに対する海賊行為（pirating）を防止又は阻止することが望ましい。海賊行為を防ぐための手法として、ウォータマークの使用が一般的になっている。ウォータマークは、コンテンツデータに埋め込まれ、例えばフィルム、デジタルビデオディスク（digital video disc：ＤＶＤ）、コンパクトディスク（compact disc：ＣＤ）、読出専用メモリ（read only memory：ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）、磁気記録媒体等のストレージ媒体にコンテンツデータと共に書き込まれた隠れメッセージ（hidden message）を含む１組のデータである。「埋め込まれたウォータマーク（embedded watermark：以下、埋込ウォータマークという。）」の隠れメッセージは、代表的には、例えば「コピー禁止」又は「２回以上のコピー禁止」等のコピー制御メッセージである。

映画業界においては、ウォータマークの隠れメッセージは、映画が上演された特定の場所（例えば、映画館）を識別する情報であってもよい。映画館の管理者が故意又は不注意により、映画を録画する海賊行為を許してしまった場合、映画の海賊版コピー内の埋込ウォータマークの隠れメッセージを検出することにより、その映画館がどこであるかを特定することができる。これにより、適切な措置を取ることができる。

ウォータマークの検出に関して、コンテンツデータと埋込ウォータマークとを構成する所定量のデータが基準ウォータマーク（reference watermark）に対して相関性を有している場合、埋込ウォータマークが、基準ウォータマークと実質的に類似しているか又は同一であるかについて判定することができる。ここで、高い相関性が確認された場合、埋込ウォータマークのメッセージは、基準ウォータマークのメッセージに対応していると見なされる。例えば、ビデオデータのデータ量は、ビデオデータのフレームの画素データにウォータマーク（埋込ウォータマーク）が埋め込まれているデータフレームのデータ量とすることができる。データフレームが何らかの形で変形されていない場合、埋込ウォータマークと実質的に等しい基準ウォータマークとビデオデータのフレームとの相関を調べると、比較的高い出力値が得られる。これは、埋込ウォータマークのデータと、基準ウォータマークのデータとの一対一の対応（又は整合（registration））により算出される相関値が高くなるためである。逆に、ビデオデータのフレームに含まれる埋込ウォータマークが変更され、埋込ウォータマークと基準ウォータマークとの間の一対一の対応関係が低下している場合、算出される相関値は低くなる。

相関値の演算は、多くの場合、データフレームに含まれるデータと、基準ウォータマークのデータとの積和（sum of products）を求める計算を含む。データフレーム及び基準ウォータマークが正の値及び負の値の両方を有する場合、埋込ウォータマークのデータが基準ウォータマークのデータと一対一に揃っていれば、この積和は比較的大きくなる。逆に、埋込ウォータマークのデータが基準ウォータマークのデータに揃っていなければ、この積和は比較的小さくなる。

例えば標準的な相関検出器又は整合フィルタ（matched filter）等のデータ検出器を用いることにより、ビデオデータやオーディオデータ等のコンテンツデータのフレーム内に埋込ウォータマーク存在することを検出することができる。埋込ウォータマークの元の位置、すなわち基準位置は、事実上、検出器に関連するハードウェア及び／又はソフトウェアの設計によって決まる。これらの種類の相関検出器は、埋込ウォータマーク及び基準ウォータマークの特定の整合（registration）（すなわち、整列（alignment））に依存する。

埋込ウォータマークを含むコンテンツデータを悪意にコピーしようとする著作権侵害者（例えば、「コピー禁止」の隠れメッセージに違反してコピーを行う者）は、埋込ウォータマークと基準ウォータマーク間の整合（すなわち整列）を崩すことによって、埋込ウォータマークを無視することができてしまう。このような処理は、例えば、埋込ウォータマークを含むコンテンツデータのフレームを若干回転させ、大きさを変更し、及び／又は期待される位置から埋込ウォータマークと基準ウォータマークとの間の一対一の対応関係（完全な整合関係）を崩す位置にデータを移動（translation）させることによって実現されてしまう。このような変更を行うために、編集及びコピー装置が利用されることもある。

映画の海賊版コピーに含まれる埋込ウォータマークを歪ませることもできる。著作権侵害者は、上述の手法により意図的に埋込ウォータマークを歪ませることもでき、或いは映画館における撮影の間にこのような歪みが意図せず生じる場合もある。例えば、海賊版コピーがビデオカメラでの撮影によって作成された場合、次のような幾つかの要因によって歪みが生じる。すなわち、これらの要因とは、（１）ビデオカメラの揺れ（特に、手持ちで撮影の場合）、（２）映写された映画に対するビデオカメラの撮像位置のずれ（例えば、ビデオカメラを三脚に設置して撮影した場合）、（３）ビデオカメラのレンズの歪み（意図的／非意図的）、（４）映写スクリーンの異常（曲面の形成）等である。

また、埋込ウォータマークの意図されない歪みは、コンピュータ装置又はユーザ機器におけるコンテンツデータ（埋込ウォータマークを含む）に対する通常の処理時にも生じることがある。例えば、ＤＶＤのコンテンツデータ（及び埋込ウォータマーク）は、コンテンツデータを欧州ＰＡＬ方式から米国ＮＴＳＣ方式に変換し、又はこの逆の変換を行う等のフォーマット処理の実行中に、非意図的に歪むこともある。また、例えば、ワイドスクリーン映画フォーマットからテレビジョンフォーマットへの変換等、この他の種類のフォーマット処理において、コンテンツデータ及び埋込ウォータマークが歪んでしまうこともある。実際、このような処理では、データ及びこれに伴ってコンテンツデータが非意図的に大きさが変更され、回転され、及び移動されることがあり、これにより埋込ウォータマークの検出が困難となってしまうことがある。

大きさの変更及び移動に対してロバスト性を有する様々な種類のウォータマーク方式が知られている。この種のウォータマーク方式では、多くの場合、大きさの変更及び移動に対して数学的に不変のウォータマークをコンテンツデータに埋め込む。この種の方式において用いられる検出器は、埋込ウォータマークの位置及び／又は大きさの変化を調整する必要がない。このような方式は、フーリエ−メリン変換及び対数極座標変換に基づいている。このような方式では、複雑な数学的計算が必要であり、特別に構成された埋込ウォータマークパターン及び検出器を用いなくてはならないという短所がある。したがって、この方式は、既存のウォータマークシステムでは用いることができない。

また、周知の他のウォータマーク方式では、全ての埋込ウォータマークブロックが等しい繰返しウォータマークブロック（repetitive watermark block）を利用する。この種の方式におけるウォータマークブロックは、通常大きく、全体的なコピー制御メッセージを伝えるために設計されている。同じブロックを繰り返す手法では、ウォータマークが付された画像の異なる位置の相関を調べ、任意の位置間の距離を検出することにより、埋込ウォータマークに対するあらゆる大きさの変更を推定することができる。次に、推定された大きさの変更の逆の大きさの変更を行い、基準ブロックと、調整された画像との相関を調べ、埋込ウォータマークとその位置を同時に検出する。この種の方式の一例として、フィリップス社（Philips）のVIVA/JAWS+ウォータマーク方式がある。この方式では、埋込ウォータマークが空間的に周期性を有する必要があり、任意のウォータマーク方式には必ずしも当て嵌まらないという短所がある。

更に、コンテンツデータに埋込ウォータマークと共にテンプレート又は補助パターン（helper pattern）を埋め込むウォータマーク方式もある。この方式では、検出器は、テンプレートの位置、大きさ及び形状を認識するように設計される。検出器は、まず、テンプレートを検出し、次に、テンプレートの位置を検出し、これに基づいて埋込ウォータマークの実際の位置及び大きさを推定する。更に、この方式では、コンテンツに加えられた幾何学的変形の逆の変形を行い、これにより、相関検出器が埋込ウォータマークを検出し、解析できるようにする。しかしながら、この方式では、テンプレートが脆弱であり、攻撃が容易であるという難点がある。

本発明の目的は、例えば回転、大きさの変更、移動及び／又は変形等の任意の歪みに対するロバスト性を有する、１以上のフレーム内に埋め込まれた埋込ウォータマークを検出するための新たな方法及び装置を提供することである。

本発明の１以上の側面として提供されるウォータマークの検出方法及び／又は装置は、複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法及び／又は装置において、複製された複数のデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームをデータ点毎に互いに加算して、データ点の集計フレームを生成し、データ点の集計フレームのピークデータ点を選択し、集計フレーム内のピークデータ点の位置と、ピークデータ点について期待される位置との間の差から補正情報を算出し、補正情報を用いて、複製されたデータフレームがそれぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正し、複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出する。

Ｎ個の元のフレームのそれぞれに含まれるマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられており、Ｍ個の複製されたデータフレームのそれぞれに含まれる複製されたマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられている。好ましくは、マーカデータ点の組は、グリッド状に構成されている。データ点の集計フレームの各ピークデータ点は、Ｍ個の複製されたデータフレームのうちの少なくとも幾つかのフレームのそれぞれにおける実質的に同じ相対的位置に設けられた複製されたマーカデータ点の総和に対応する。データ点の集計フレームの期待される位置は、Ｎ個の元のデータフレーム内のマーカデータ点の位置に対応する。

好ましくは、このウォータマークの検出方法及び／又は装置では、更に、ピークデータ点と、ピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点と、マーカデータ点とをそれぞれ３個以上の組に分類し、各組のピークデータ点の各位置と、関連するマーカデータ点の位置とを比較し、ピークデータ点の組とマーカデータ点の組との比較に基づく補正情報の組であって、補正情報の組のピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点によって囲まれた、複製された各フレーム内の各領域に対応する補正情報の組を算出し、補正情報の組に基づいて、複製されたフレームの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正する。

本発明の更なる１以上の側面として提供されるウォータマークの検出方法及び／又は装置は、それぞれＮ個の元のデータフレーム内に分布された雑音データブロックに対応する複数の複製された雑音データブロックを含むＮ個の複製されたデータフレームを含む複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法及び／又は装置において、Ｎ個の複製されたデータフレームの複製された雑音データブロックから、データ点の集計フレーム内に位置するピークデータ点を導出し、集計フレーム内のピークデータ点と、ピークデータ点について期待される位置との差から補正情報を算出し、補正情報を用いて、複製されたデータフレームがそれぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正し、複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出する。
ピークデータ点を導出するステップは、好ましくは、ｉを１，２，・・・，Ｎとし、Ｎ個の元のデータフレームのｉ番目のフレームの雑音データブロックの１つの雑音データを選択するステップと、複製されたＮ個のフレームのｉ番目のフレームのデータに、選択された雑音データを乗算し、ｉ番目の修正された再生されたデータフレームを生成するステップと、修正された変更されたデータフレームをデータ点毎に加算し、ピークデータ点が他のデータ点より実質的に大きい値を有するデータ点の集計フレームを生成するステップとを有する。

このウォータマークの検出方法は好ましくは、（１）ピークデータ点と、（２）Ｎ個の複製されたデータフレームにおいて、ピークデータ点に対応する相対的位置における複製されたデータ点と、（３）関連する選択された雑音データ点とをそれぞれ３個以上の組に分類するステップと、各組のピークデータ点の位置と、関連する選択された雑音データ点の位置とを比較するステップと、ピークデータ点と雑音データ点との比較に基づく補正情報の組であって、それぞれがピークデータ点に対応する相対的位置において、Ｎ個の複製されたデータフレームの複製されたデータ点によって取り囲まれた各複製されたデータフレーム内の各領域に対応する補正情報を算出するステップと、関連する補正情報の組に応じて、複製されたデータフレームのうちの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正するステップとを更に有する。

本発明のこれらの利点、特徴及び側面は、添付の図面を参照して行う以下の説明により、当業者にとって明らかとなる。

添付の図面では、同様の要素には同様な符号を付している。図１は、本発明の１つ以上の実施例において用いられるマーカデータ点（marker data points）の用途を概念的に説明する図である。

映画館において上映される「元の映画」は、多数のデータフレームを含んでいる。個々の映画館に映画を配給する前に、コンテンツデータ１０２を含む多数のデータフレーム１００を、好ましくは、例えばグリッドに沿って整列された多数のマーカデータ点１０４を含むように変更する。詳しくは、例えば加算ユニット（summing unit）１０６を用いて、データフレーム１００のうちの少なくとも幾つかに、マーカデータ点１０４のパターンを埋め込む。加算ユニット１０６からは、それぞれがコンテンツデータ１０２とマーカデータ点１０４のパターンとを含む複数のデータフレーム１０８が出力される。データフレーム１０８は、実質的に全ての映画のデータフレームを表していてもよく、例えばＮ個のデータフレーム等、全てのデータフレームのサブセットであってもよい。データフレーム１０８は、映画館において、映写スクリーンに映画を映写するために用いられる物理媒体（すなわち、映画フィルム）を表しているため、ここでは、「元のデータフレーム」１０８と呼ぶこともできる。

所定のマーカデータ点１０４は、例えば単一の画素位置等、好ましくは、データフレーム１０８内の単一の点に位置する。なお、実際的な制約により、所定のマーカデータ点１０４が２つ以上のデータ位置（例えば、２つ以上の画素位置）に対応する場合もある。好ましくは、Ｎ個のデータフレーム１０８のそれぞれのフレーム内において、マーカデータ点１０４は、実質的に同じ相対的位置に位置する。換言すれば、元のデータフレーム１０８Ａには、マーカデータ点１０４Ａが特定の位置に埋め込まれている場合、他の元のデータフレーム１０８Ｂには、マーカデータ点１０４Ａと実質的に同じ相対的位置にもマーカデータ点１０４Ｂ（図示せず）が埋め込まれている。この構成は、実質的に全てのマーカデータ点１０４及びＮ個の元のデータフレーム１０８のうちの実質的に全てのデータフレームについて適用される。

好ましくは、元のデータフレーム１０８のうちの１つ以上のデータフレームには、隠れメッセージ（hidden message）を含むウォータマーク、例えば元のデータフレーム１０８（すなわち映画）を上映する映画館の識別子が埋め込まれている。

図２は、本発明の少なくとも１つの実施例における好ましいウォータマーク１２０の包括的なブロックに基づく構造（general block-based structure）を示している。ウォータマーク１２０のデータは、コンテンツデータ１０２に埋め込んでもよく、この場合、ウォータマーク１２０を「埋込ウォータマーク（embedded watermark）」１２０と呼ぶ。また、ウォータマーク１２０は、データフレーム内に埋め込まれているウォータマークの所望の構成を表していてもよく、この場合、ウォータマーク１２０を「基準ウォータマーク（reference watermark）」１２０と呼ぶ。

好ましくは、ウォータマーク１２０は、複数のデータブロック１２２を含み、各データブロック１２２は、データ値（例えば、画素値等）のアレーを含む。各データブロック１２２のアレーは、正方形のアレーであることが好ましいが、本発明においては、非正方形のアレーを採用してもよい。各データブロック１２２のデータ値は、複数のパターンの１つに基づいて構成されている。図２に示すように、ウォータマーク１２０のデータブロック１２２は、第１のパターン又は第２のパターンに基づいて構成されている。例えば、データブロック１２２Ａを第１のパターンで構成し、データブロック１２２Ｂを第２のパターンで構成してもよい。

図３は、データブロック１２２の第１のパターン、例えばデータブロック１２２Ａを更に詳細に示している。このパターンをデカルト座標系と見なした場合、第１のパターンは、データ値の４つの象限で定義することができ、第１象限と第３象限は同じデータ値を有し、第２象限と第４象限は同じデータ値を有する。例えば、第１及び第３象限のデータ値は、負の値（例えば、−１）を示し、図２では黒の領域で表され、第２及び第４象限のデータ値は、正の値（例えば、＋１）を示し、図２では白の領域で表されている。また、図４に示す第２のパターン（例えば、データブロック１２２Ｂに適用されるパターン）もデータ値の４つの象限によって定義され、ここでも第１の象限と第３の象限とが同じデータ値を有し、第２の象限と第４の象限とが同じデータ値を有する。なお、第２のパターンでは、第１のパターンと異なり、第１の及び第３の象限のデータ値が正の値（図２における白の領域）を示し、第２及び第４の象限のデータ値が負の値（図２における黒の領域）を示す。

データ値の２つのパターンのいずれか、例えば第１のパターン（例えば、デーブロック１２２Ａ）は、好ましくは一方の論理状態、例えば１を表し、例えば第２のパターン（例えば、データブロック１２２Ｂ）は、他方の論理状態、例えば０を表す。このように、ウォータマーク１２０のデータブロック１２２のアレーは、データフレーム内の隠れメッセージを定義する論理状態（例えば、１及び０）のパターンを表すものであってもよい。

なお、第１のパターンのデータ値と第２のパターンのデータ値は、極性が反対の２つの値（例えば、＋１と−１）を有し、これにより、第１のパターンを有するデータブロック１２２（例えば、データブロック１２２Ａ）のデータ値と、第２のパターンを有するデータブロック１２２（例えば、データブロック１２２Ｂ）との積の和が正又は負のピーク数（peak number）となる。なお、この実施例では、積和は、負のピーク数となる（データ値の積は全て−１であるため）。上述の実施例において、データブロック１２２Ａ、１２２Ｂのいずれかを他方のデータブロックに対して９０°回転させれば、第１のパターンを有するデータブロック１２２（データブロック１２２Ａ）と第２のパターンを有するデータブロック１２２（データブロック１２２Ｂ）の積和は、正のピーク数となる。これは、データブロック１２２Ａとデータブロック１２２Ｂのいずれか一方を９０°回転させると、データ値の積が全て＋１となるためである。上述の説明から当業者には明らかであるが、ウォータマーク１２０のこれらの性質により、埋込ウォータマークが、例えば回転、大きさの変更、移動等によって「幾何学的に」変更された場合でも、データフレーム内の埋込ウォータマークの検出の精度を向上させることができる。

なおここに示す、ウォータマーク１２０の基本的な構造は、例示的なものであり、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変形及び修正を行うことができる。ロバスト性を高めるために、ウォータマーク１２０は、所定の性質を示す例えばデータブロック１２２等のデータブロックによって構成することが好ましい。例えば、各データブロック１２２は、データブロック１２２の中心からその境界（又は周縁）へのいかなる径方向にそっても、実質的に同じ（例えば、一定の）値を有する。例えば、図３及び図４に示すデータブロック１２２Ａ及びデータブロック１２２Ｂは、このような径方向に沿って、＋１及び−１のいずれかの値を有する。この説明から明らかなように、このような構成により、大きさの変更（例えば、大きさの増加、大きさの減少、アスペクト比の変更等）にかかわらず、埋込ウォータマークの検出における高いロバスト性が実現される。

図２に示すウォータマーク１２０を例えば図１に示すデータフレーム１００等の１つ以上のコンテンツデータフレームに埋め込む処理としては、周知のいかなる処理を採用してもよい。包括的に言えば、基本的な埋込器（basic embedder）（例えば、図１に示す加算ユニット１０６）を用いて、ウォータマーク１２０のデータと、１つ以上のデータフレーム１００のデータとをデータ点毎に集計（例えば、加算）し、コンテンツデータと埋込ウォータマークとを含む１つ以上の元のデータフレーム１０８を生成してもよい。

図５は、本発明の１つ以上の実施例に基づいて実行される処理及び／又は機能を説明するフローチャートである。まず、前提として、並びに図１及び図６を参照して説明するように、元のデータフレーム１０８が、例えばビデオカメラを用いて撮影する等の何らか手法で複製されたものとする。図６は、複製された複数のデーフレーム１１０（例えば、Ｍ個のデータフレーム）を示している。複製された各データフレーム１１０は、元のデータフレーム１０８の１つにそれぞれ対応し、複製されたコンテンツデータ１１２と、複製されたマーカデータ点１１４とを含んでいる。複製されたデータフレーム１１０の１つの複製された各データ点１１４は、元のデータフレーム１０８の１つのマーカデータ点１０４の１つに対応する。これにより、Ｎ個の元のデータフレーム１０８のそれぞれ内のマーカデータ点１０４が実質的に同じ相対的な位置に含まれる、Ｍ個の複製されたデータフレーム１１０のそれぞれには、複製されたマーカデータ点１１４が実質的に同じ相対的位置に含まれる。

複製されたデータコンテンツ１１２、複製されたマーカデータ点１１４、埋込ウォータマーク１２０には、著作権を侵害する（pirating）行為が行われたとき、又はその後に、様々な種類の変更が加えられることがある。例えば、元のデータフレーム１０８におけるコンテンツ１０２とマーカデータ点１０４は、複製された各データフレーム１１０において、元のデータフレーム１０８と比べて若干回転していることがある。このような回転は、著作権侵害行為によって元のデータフレーム１１０が複製された際の、映写スクリーンに対するビデオカメラの向きのずれ（misalignment）等に起因して生じる。

図５に示すように、ステップ２００において、複製されたデータフレームをデータ点毎に加算する。ここでは、マーカデータ点１０４を含むＮ個の元のデータフレーム１０８に対応する全ての複製されたデータフレーム１１０を加算し、データ点の集計フレーム（an aggregate frame of data points）１１６を生成することが望ましい。なお、必ずしも全ての複製されたデータフレーム１１０を加算する必要はなく、実際には、複製されたマーカデータ点１１４を含む複製されたデータフレーム１１０のサブセットをデータ点毎に加算し、データ点の集計フレーム１１６を生成してもよい。

著作権侵害行為によって、複製されたデータフレーム１１０に導入されたあらゆる種類の歪みは、実質的にフレーム毎に一致すると見なされる。したがって、複製されたマーカデータ点１１４を含む複製されたデータフレーム１１０の加算により、データ点の集計フレーム１１６には、ピークデータ点１３０が出現する傾向がある。これらのピークデータ点１３０は、実質的に、複製されたデータフレーム１１０内の複製されたマーカデータ点１１４に出現する。これは、データ点の集計フレーム１１６の各データ点１３０が複製されたデータフレーム１１０のそれぞれの中の実質的に同じ相対的位置に位置する複製されたマーカデータ点１１４の総和に一致するためである。複製されたコンテンツデータ１１２は、複製されたデータフレーム１１０を加算することによって平均化されてしまう（average out）ため、データ点の集計フレーム１１６内の他のデータ点の大きさは著しく低くなる傾向があるためである。

ステップ２０２において、好ましくは、データ点の集計フレーム１１６内のデータ点から、ピークデータ点１３０を選択（又は識別）する。なお、著作権侵害が行われた際に、意図的に又は意図せずに導入された歪みは、データ点の集計フレーム１１６内のピークデータ点１３０の位置に反映されている。

図７Ａは、図６に示すデータ点の集計フレーム１１６をグリッドに重ね合わせて示す図であり、グリッドの交点は、データ点の集計フレーム１１６内において期待される（すなわち、歪みが生じていないとの仮定の下で期待される）ピークデータ点１３０の位置に対応している。実際、これらの交点は、元のデータフレーム１０８（図１）に含まれるマーカデータ点１０４の相対的位置に一致している。図７Ａから明らかなように、複製されたデータフレーム１１０における歪みにより、マーカデータ点１１４は、期待される位置からずれ、したがって、ピークデータ点１３０は、同様に期待される位置からずれている。

ステップ２０４（図５）において、ピークデータ点１３０と、その期待される位置（すなわち、グリッド線の交点であり、Ｎ個の元のデータフレーム内のマーカデータ点１０４の位置に対応する位置）との間の差（deviation）に基づいて、補正情報を算出する。本発明では、補正情報を算出するためにいかなる手法を用いてもよい。例えば、周知の双線形補間（bilinear interpolation）法を用いてもよい。この手法の詳細については、米国特許第６，２８５，８０４号に開示されており、この文献の全体は、引用により本願に援用されるものとする。

最も好ましくは、ピークデータ点１３０を３個以上の組に分類する（ステップ２０４Ａ）。例えば、図７Ａに示す具体例では、４個のピークデータ点１３０を１つの組１１８に分類している。なお、この分類により、好ましくは、複製されたマーカデータ点１１４及び／又は元のデータフレーム１０８内のマーカデータ点１０４の対応する分類がなされる。ステップ２０４Ｂにおいて、各組（例えば、組１１８）内のピークデータ点１３０の位置と、これらの組の関連するマーカデータ点とを比較する。例えば、組１１８のピークデータ点１３０Ａの位置は、関連するデータ点１０４の相対的位置（すなわち、期待される位置１３２Ａ）と比較される。また、組１１８のピークデータ点１３０Ｂの位置は、関連するデータ点１０４の相対的位置（すなわち、期待される位置１３２Ｂ）と比較される。データ点１３０Ｃ、１３０Ｄについても同様の比較を行う。また、好ましくは、組１１８について、ピークデータ点１３０とこれらのデータ点の期待される位置との間の差を定義する補正情報の組を算出する（ステップ２４０Ｃ）。

ステップ２０６において、補正情報を用いて、複製されたデータフレーム１１０がそれぞれが対応する元のデータフレーム１０８に最も近似するように、複製されたデータフレーム１１０のうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正する。例えば、図７Ｂに示すように、組１１８の補正情報は、複製されたデータフレーム１１０の各データフレーム内の個々の領域１４０に対応する。個々の領域１４０とは、ピークデータ点１３０の補正情報に関連する複製されたマーカデータ点１１４によって取り囲まれた領域である。詳しくは、領域１４０は、複製されたマーカデータ点１１４Ａ、１１４Ｂ、１１４Ｃ、１１４Ｄによって取り囲まれた領域である。これらの複製されたマーカデータ点１１４Ａ、１１４Ｂ、１１４Ｃ、１１４Ｄは、図７Ａに示す組１１８内のピークデータ点１３０Ａ、１３０Ｂ、１３０Ｃ、１３０Ｄに関連する。好ましくは、領域１４０内のデータの位置は、領域１４０に対応する補正情報の組に基づいて変更する。他の補正情報の組及びこれに関連する複製されたデータフレーム１１０内の領域に関しても、同様の変更を行う。なお、補正情報は、マーカデータ点１１４を含むフレームのみではなく、全ての複製されたデータフレーム１１０に対して適用される。これは、複製されたデータフレーム１１０において、フレーム毎に同様の歪みが生じていると見なされるためである。

ステップ２０８（図５）において、周知の手法を用いて、好ましくは、複製され、修正されたデータフレーム１１０内の埋込ウォータマーク１２０を検出する。本発明では、複製されたデータフレーム１１０に導入された歪みが複製され、修正されたデータフレームにおいて実質的に補正されているため、埋込ウォータマークの検出に成功する可能性が高くなる。

図８は、１つ以上のデータフレームに含まれる埋込ウォータマーク１２０Ａの検出を図式的に説明する図である。この実施例では、基準ウォータマーク１２０との相関値を算出することによって検出を行う。なお、ここでは、説明のために、関連するコンテンツデータ１１２を示すことなく、埋込ウォータマーク１２０Ａのみを示している。上述したステップ２０６（図５）における修正処理のため、埋込ウォータマーク１２０Ａは、歪みを全く又は殆ど有していない。したがって、埋込ウォータマーク１２０Ａと基準ウォータマーク１２０との間の整列（alignment）（又は整合（registration））は、理想的な一致を示す。これにより、埋込ウォータマーク１２０Ａのデータ値による、複製され、修正されたデータフレームのデータ値（すなわち、画素値）と、対応する基準ウォータマーク１２０のデータ値との積への貢献が最大化される（例えば、白い点のフレーム１５０として示す）。このような整列が存在する場合、白い点のフレーム１５０における積和が実質的に高くなる。これにより、検出が完了する。

図９は、元のデータフレーム内のマーカデータ点に代えて用いられる雑音データブロックの用途を説明する図である。図９に示すように、データフレーム３００内の少なくとも１つのフレーム（コンテンツデータ３０２を含む）と複数の雑音データブロック３０４との総和を求める。この集合関数（aggregation function）は、加算ユニット３０６によって行われる。加算ユニット３０６からは、Ｎ個の元のデータフレーム３０８が出力され、この元のデータフレーム３０８のそれぞれのフレームには、雑音データブロック３０４が分布（distributed）されている。

Ｎ個の元のデータフレーム３０８内の１つのフレーム内の全ての雑音データブロック３０４は、好ましくは、それぞれ実質的に相互に複製されたもの（replica）である。Ｎ個の元のデータフレーム３０８の全てのフレームが同じ雑音データブロック３０４を含んでもよいが、Ｎ個のデータブロック３０８内のフレーム毎に、実質的に互いに異なる雑音データブロック３０４を含めることが好ましい。例えば、Ｎ個の元のデータフレーム３０８のうちの１つのフレーム３０８Ａは、雑音データブロック３０４Ａを含み、他のフレーム３０８Ｂは、雑音データブロック３０４Ａとは実質的に異なる雑音データブロック３０４Ｂを含む。同様に、フレーム３０８Ｃ、３０８Ｄ、３０８Ｅは、それぞれ相互に実質的に異なる雑音データブロック３０４Ｃ、３０４Ｄ、３０４Ｅを含む。

雑音データブロック３０４のそれぞれは、Ｎ個の元のデータフレーム３０８のどのフレームに含まれるかにかかわらず、実質的に同じ大きさ及び構成を有していることが好ましい。説明のために、８×８ブロックの雑音データブロック３０４を例示するが、本発明の範囲を逸脱することなく、この他の大きさ及び／又は構成の雑音データブロックを用いることができる。Ｎ個の元のデータフレーム３０８の各フレームにおいて、雑音データブロック３０４は、好ましくは、それぞれ実質的に同じ相対的位置に配置される。換言すれば、雑音データブロック３０４は、その周縁とデータ点に関しては、フレーム毎に揃えることが望ましい。但し、異なるフレーム３０８において、異なる雑音データブロック３０４を用いる場合、フレーム毎の同じ相対的位置におけるデータ点の大きさ（magnitude）は、異なっていてもよい。雑音データブロック３０４の所定のデータ点の大きさは、コンテンツデータ３０２のデータ点の大きさに対応することが望ましい。例えば、コンテンツデータ３０２のデータ点が単一の画素である場合、雑音データブロック３０４のデータ点も、単一の画素に対応する大きさであることが望ましい。しかしながら、現実的な制約から、雑音データブロック３０４のデータ点を２つ以上の画素に対応する大きさとする場合もある。

図１０は、Ｍ個の複製されたデータフレーム３１０からデータ点の集計フレームを導出するための処理又は装置を示している。複製されたデータフレーム３１０の各フレームは、複製されたコンテンツデータ３１２と、複製された雑音データブロック３１４Ｂとを含んでいる。複製されたコンテンツデータ３１２及び複製された雑音データブロック３１４は、元のデータフレーム３０８に対する著作権侵害行為における処理によって歪んでいる場合がある。複製されたデータフレーム３１０のうちの１つのフレーム３１０Ａが元のデータフレーム３０８に対応している場合、雑音データブロック３０４Ａを用いて、複製されたデータフレーム３１０Ａを変更する。具体的には、雑音データブロック３０４Ａの１つのデータ点を選択し、その大きさ（magnitude）を、複製されたデータフレーム３１０Ａの実質的に全てのデータ点に乗算する。ここで、複製されたデータフレーム３１０のうちの他のフレーム３１０Ｂが元のデータフレーム３０８Ｂに対応している場合、雑音データブロック３０４を用いて、複製されたデータフレーム３１０Ｂを変更する。実際には、雑音データブロック３０４Ｂの１つのデータ点を選択し、その大きさ（magnitude）を、複製されたデータフレーム３１０Ｂの実質的に全てのデータ点に乗算する。複製されたデータフレーム３１０Ｃ、３１０Ｄ、３１０Ｅ及び雑音データブロック３０４Ｃ、３０４Ｄ、３０４Ｅについても同様の処理を繰り返す。

複製され、修正されたデータフレームをデータ点毎に加算することにより、データ点の集計フレーム３１６を生成する。この処理は、包括的に、次のようにして行われる。（１）ｉ＝１、２，・・・，Ｎとし、Ｎ個の元のデータフレーム３０８のうちｉ番目のフレームの雑音データブロック３０４のｉ番目の雑音データを選択する。（２）Ｍ個の再生されたデータフレーム３１０のｉ番目のフレームのデータに選択された雑音データの１つを乗算し、１番目の複製され、修正されたデータフレームを生成する。（３）複製され、修正されたフレームをデータ点毎に加算し、データ点の集計フレーム３１６を生成する。

ｉ番目の雑音データを、対応するｉ番目の元のデータフレーム３０８内の実質的に同じ相対的位置（又は対応するｉ番目の元のデータフレーム３０８の雑音データブロック３０４内の実質的に同じ相対的位置）から選択した場合、複製され、修正されたデータフレームの総和を求めることにより、データ点の集計フレーム３１６内において、歪みの影響を受けた、選択されたｉ番目の雑音データに対応する位置にピークデータ点３３０が生成される。これにより、データ点の集計フレーム３１６内のピークデータ点３３０は、図７Ａに示すデータ点の集計フレーム１１６のピークデータ点１３０と実質的に同様の情報を提供する。したがって、図５に示す機能及び／又はステップ２０２〜２０８を用いて、複製されたデータフレーム３１０を変更し、埋込ウォータマークを検出することができる。

本発明の更なる実施例として、複数の複製されたデータフレームからウォータマーク１２０を検出する方法及び／又は装置が提供される。この方法及び／又は装置は、図１〜図１０を用いて説明した動作及び／又は機能を実現する適切なハードウェアを用いて実現することもできる。これに代えて、この方法及び／又は装置は、ソフトウェアプログラムの命令を実行可能な周知のプロセッサを用いて実現することもできる。この場合、ソフトウェアプログラムは、プロセッサ（及び／又は周辺装置）に、ここに説明した動作及び／又は機能を実行させる。更に、ソフトウェアプログラムは、輸送及び／又は配布のために、適切なストレージ媒体（例えば、フロッピディスク、メモリチップ等）に格納してもよい。

以上、本発明を特定の実施例を参照して説明したが、これらの実施例は、本発明の原理及び用途を例示的に示しているにすぎない。したがって、ここに説明した実施例は、様々に変更することができ、このような他の構成も、添付の請求の範囲において定義される本発明の思想及び範囲から逸脱するものではない。

本発明の１以上の実施例に基づく１以上のデータフレームへのマーカデータ点の埋込を説明する図である。 本発明に好適に用いられるブロックに基づくウォータマークを示す図である。 図２に示すウォータマークの一部を更に詳細に示す図である。 図２に示すウォータマークの一部を更に詳細に示す図である。 本発明の１以上の実施例における動作及び／又は機能を説明するフローチャートである。 本発明の１以上の実施例における１以上の複製されたデータフレームに含まれる複製されたマーカデータ点の検出を説明する図である。 図７Ｂとともに、図６Ａに示す複製されたマーカデータ点を用いて、複製されたデータフレームをどのように修正するかを説明する図である。 図７Ａとともに、図６Ａに示す複製されたマーカデータ点を用いて、複製されたデータフレームをどのように修正するかを説明する図である。 データフレーム内のウォータマークの検出を図式的に示す図である。 本発明の更なる実施例における、１以上のデータフレームに対する雑音データブロックの用途を説明する図である。 本発明の更なる実施例において、図９に示す雑音データブロックを用いて、複製されたデータフレーム内のマーカデータ点を導出する手法を説明する図である。

Claims (63)

1. 複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法において、
   上記複製された複数のデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームをデータ点毎に互いに加算して、データ点の集計フレームを生成するステップと、
   上記データ点の集計フレームのピークデータ点を選択するステップと、
   上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差から補正情報を算出するステップと、
   上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正するステップと、
   上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出するステップとを有するウォータマークの検出方法。
2. Ｎを上記元のデータフレームの総数以下の整数とし、Ｍを上記複製されたフレームデータの総数以下の整数とし、上記元のデータフレームのＮ個のフレームのそれぞれがマーカデータ点を含み、上記複製されたデータフレームのＭ個のフレームのそれぞれが複製されたマーカデータ点を含み、上記複製されたフレームデータの所定の１つのフレームの各複製されたデータ点が対応する元のデータフレームのマーカデータ点にそれぞれ対応することを特徴とする請求項１記載のウォータマークの検出方法。
3. 上記Ｎ個の元のフレームのそれぞれに含まれるマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられており、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのそれぞれに含まれる複製されたマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられていることを特徴とする請求項２記載のウォータマークの検出方法。
4. 上記マーカデータ点の組は、グリッド状に構成されていることを特徴とする請求項３記載のウォータマークの検出方法。
5. 上記データ点の集計フレームの各ピークデータ点は、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのうちの少なくとも幾つかのフレームのそれぞれにおける実質的に同じ相対的位置に設けられた複製されたマーカデータ点の総和に対応することを特徴とする請求項３記載のウォータマークの検出方法。
6. 上記データ点の集計フレームの期待される位置は、上記Ｎ個の元のデータフレーム内のマーカデータ点の位置に対応することを特徴とする請求項５記載のウォータマークの検出方法。
7. ピークデータ点と、該ピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点と、マーカデータ点とをそれぞれ３個以上の組に分類するステップと、
   上記各組のピークデータ点の各位置と、関連するマーカデータ点の位置とを比較するステップと、
   上記ピークデータ点の組とマーカデータ点の組との比較に基づく補正情報の組であって、該補正情報の組のピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点によって囲まれた、複製された各フレーム内の各領域に対応する補正情報の組を算出するステップと、
   上記補正情報の組に基づいて、上記複製されたフレームの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正するステップとを更に有する請求項６記載のウォータマークの検出方法。
8. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、その値の大きさが閾値を超えた場合に選択されることを特徴とする請求項１記載のウォータマークの検出方法。
9. 上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差を算出するステップは、双線形補間法を用いることを特徴とする請求項１記載のウォータマークの検出方法。
10. 複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出装置において、
    上記複製された複数のデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームをデータ点毎に互いに加算して、データ点の集計フレームを生成する加算手段と、
    上記データ点の集計フレームのピークデータ点を選択する選択手段と、
    上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差から補正情報を算出する算出手段と、
    上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正する修正手段と、
    上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出する検出手段とを有するウォータマークの検出装置。
11. Ｎを上記元のデータフレームの総数以下の整数とし、Ｍを上記複製されたフレームデータの総数以下の整数とし、上記元のデータフレームのＮ個のフレームのそれぞれがマーカデータ点を含み、上記複製されたデータフレームのＭ個のフレームのそれぞれが複製されたマーカデータ点を含み、上記複製されたフレームデータの所定の１つのフレームの各複製されたデータ点が対応する元のデータフレームのマーカデータ点にそれぞれ対応することを特徴とする請求項１０記載のウォータマークの検出装置。
12. 上記Ｎ個の元のフレームのそれぞれに含まれるマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられており、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのそれぞれに含まれる複製されたマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられていることを特徴とする請求項１１記載のウォータマークの検出装置。
13. 上記マーカデータ点の組は、グリッド状に構成されていることを特徴とする請求項１２記載のウォータマークの検出装置。
14. 上記データ点の集計フレームの各ピークデータ点は、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのうちの少なくとも幾つかのフレームのそれぞれにおける実質的に同じ相対的位置に設けられた複製されたマーカデータ点の総和に対応することを特徴とする請求項１２記載のウォータマークの検出装置。
15. 上記データ点の集計フレームの期待される位置は、上記Ｎ個の元のデータフレーム内のマーカデータ点の位置に対応することを特徴とする請求項１４記載のウォータマークの検出装置。
16. ピークデータ点と、該ピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点と、マーカデータ点とをそれぞれ３個以上の組に分類する分類手段と、
    上記各組のピークデータ点の各位置と、関連するマーカデータ点の位置とを比較する比較手段と、
    上記ピークデータ点の組とマーカデータ点の組との比較に基づく補正情報の組であって、該補正情報の組のピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点によって囲まれた、複製された各フレーム内の各領域に対応する補正情報の組を算出する算出手段と、
    上記補正情報の組に基づいて、上記複製されたフレームの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正する修正手段とを更に備える請求項１５記載のウォータマークの検出装置。
17. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、その値の大きさが閾値を超えた場合に選択されることを特徴とする請求項１０記載のウォータマークの検出装置。
18. 上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差を算出する算出手段は、双線形補間法を用いることを特徴とする請求項１０記載のウォータマークの検出装置。
19. 複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法をプロセッサに実行させるプログラムを含むストレージ媒体において、該ウォータマークの検出方法は、
    上記複製された複数のデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームをデータ点毎に互いに加算して、データ点の集計フレームを生成するステップと、
    上記データ点の集計フレームのピークデータ点を選択するステップと、
    上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差から補正情報を算出するステップと、
    上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正するステップと、
    上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出するステップとを有するストレージ媒体。
20. Ｎを上記元のデータフレームの総数以下の整数とし、Ｍを上記複製されたフレームデータの総数以下の整数とし、上記元のデータフレームのＮ個のフレームのそれぞれがマーカデータ点を含み、上記複製されたデータフレームのＭ個のフレームのそれぞれが複製されたマーカデータ点を含み、上記複製されたフレームデータの所定の１つのフレームの各複製されたデータ点が対応する元のデータフレームのマーカデータ点にそれぞれ対応することを特徴とする請求項１９記載のストレージ媒体。
21. 上記Ｎ個の元のフレームのそれぞれに含まれるマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられており、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのそれぞれに含まれる複製されたマーカデータ点は、実質的に同じ相対的位置に設けられていることを特徴とする請求項２０記載のストレージ媒体。
22. 上記マーカデータ点の組は、グリッド状に構成されていることを特徴とする請求項２１記載のストレージ媒体。
23. 上記データ点の集計フレームの各ピークデータ点は、上記Ｍ個の複製されたデータフレームのうちの少なくとも幾つかのフレームのそれぞれにおける実質的に同じ相対的位置に設けられた複製されたマーカデータ点の総和に対応することを特徴とする請求項２１記載のストレージ媒体。
24. 上記データ点の集計フレームの期待される位置は、上記Ｎ個の元のデータフレーム内のマーカデータ点の位置に対応することを特徴とする請求項２３記載のストレージ媒体。
25. 上記ウォータマークの検出方法は、更に、
    ピークデータ点と、該ピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点と、マーカデータ点とをそれぞれ３個以上の組に分類するステップと、
    上記各組のピークデータ点の各位置と、関連するマーカデータ点の位置とを比較するステップと、
    上記ピークデータ点の組とマーカデータ点の組との比較に基づく補正情報の組であって、該補正情報の組のピークデータ点に関連する複製されたマーカデータ点によって囲まれた、複製された各フレーム内の各領域に対応する補正情報の組を算出するステップと、
    上記補正情報の組に基づいて、上記複製されたフレームの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正するステップとを更に有することを特徴とする請求項２４記載のストレージ媒体。
26. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、その値の大きさが閾値を超えた場合に選択されることを特徴とする請求項１９記載のストレージ媒体。
27. 上記集計フレーム内のピークデータ点の位置と、該ピークデータ点について期待される位置との間の差を算出するステップは、双線形補間法を用いることを特徴とする請求項１９記載のストレージ媒体。
28. それぞれＮ個の元のデータフレーム内に分布された雑音データブロックに対応する複数の複製された雑音データブロックを含むＮ個の複製されたデータフレームを含む複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法において、
    上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製された雑音データブロックから、データ点の集計フレーム内に位置するピークデータ点を導出するステップと、
    上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差から補正情報を算出するステップと、
    上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正するステップと、
    上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出するステップとを有するウォータマークの検出方法。
29. 上記ピークデータ点を導出するステップは、
    ｉを１，２，・・・，Ｎとし、上記Ｎ個の元のデータフレームのｉ番目のフレームの雑音データブロックの１つの雑音データを選択するステップと、
    上記複製されたＮ個のフレームのｉ番目のフレームのデータに、上記選択された雑音データを乗算し、ｉ番目の修正された再生されたデータフレームを生成するステップと、
    上記修正された変更されたデータフレームをデータ点毎に加算し、ピークデータ点が他のデータ点より実質的に大きい値を有するデータ点の集計フレームを生成するステップとを有することを特徴とする請求項２８記載のウォータマークの検出方法。
30. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しいことを特徴とする請求項２９記載のウォータマークの検出方法。
31. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに異なることを特徴とする請求項３０記載のウォータマークの検出方法。
32. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに大きさが等しいことを特徴とする請求項３０記載のウォータマークの検出方法。
33. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しい相対的位置に配置されていることを特徴とする請求項３２記載のウォータマークの検出方法。
34. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレーム内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項２９記載のウォータマークの検出方法。
35. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレームの雑音データブロック内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項３４記載のウォータマークの検出方法。
36. 上記データ点の集計フレーム内のピークデータ点の期待される位置は、上記元のデータフレームの対応するｉ番目のフレーム内のｉ番目の雑音データの相対的位置であることを特徴とする請求項３４記載のウォータマークの検出方法。
37. （１）ピークデータ点と、（２）Ｎ個の複製されたデータフレームにおいて、該ピークデータ点に対応する相対的位置における複製されたデータ点と、（３）関連する選択された雑音データ点とをそれぞれ３個以上の組に分類するステップと、
    上記各組のピークデータ点の位置と、上記関連する選択された雑音データ点の位置とを比較するステップと、
    上記ピークデータ点と雑音データ点との比較に基づく補正情報の組であって、それぞれが上記ピークデータ点に対応する相対的位置において、上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製されたデータ点によって取り囲まれた各複製されたデータフレーム内の各領域に対応する補正情報を算出するステップと、
    上記関連する補正情報の組に応じて、上記複製されたデータフレームのうちの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正するステップとを有する請求項３６記載のウォータマークの検出方法。
38. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、該データ点の値の大きさが閾値を超えた場合、ピークデータ点となることを特徴とする請求項２８記載のウォータマークの検出方法。
39. 上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差は、双線形補間法を用いて算出されることを特徴とする請求項２８記載のウォータマークの検出方法。
40. それぞれＮ個の元のデータフレーム内に分布された雑音データブロックに対応する複数の複製された雑音データブロックを含むＮ個の複製されたデータフレームを含む複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出装置において、
    上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製された雑音データブロックから、データ点の集計フレーム内に位置するピークデータ点を導出する導出手段と、
    上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差から補正情報を算出する算出手段と、
    上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正する修正手段と、
    上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出する検出手段とを備えるウォータマークの検出装置。
41. 上記ピークデータ点を導出する導出手段は、
    ｉを１，２，・・・，Ｎとし、上記Ｎ個の元のデータフレームのｉ番目のフレームの雑音データブロックの１つの雑音データを選択する選択手段と、
    上記複製されたＮ個のフレームのｉ番目のフレームのデータに、上記選択された雑音データを乗算し、ｉ番目の修正された再生されたデータフレームを生成する乗算手段と、
    上記修正された変更されたデータフレームをデータ点毎に加算し、ピークデータ点が他のデータ点より実質的に大きい値を有するデータ点の集計フレームを生成する加算手段とを備えることを特徴とする請求項４０記載のウォータマークの検出装置。
42. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しいことを特徴とする請求項４１記載のウォータマークの検出装置。
43. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに異なることを特徴とする請求項４２記載のウォータマークの検出装置。
44. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに大きさが等しいことを特徴とする請求項４２記載のウォータマークの検出装置。
45. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しい相対的位置に配置されていることを特徴とする請求項４４記載のウォータマークの検出装置。
46. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレーム内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項４１記載のウォータマークの検出装置。
47. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレームの雑音データブロック内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項４６記載のウォータマークの検出装置。
48. 上記データ点の集計フレーム内のピークデータ点の期待される位置は、上記元のデータフレームの対応するｉ番目のフレーム内のｉ番目の雑音データの相対的位置であることを特徴とする請求項４６記載のウォータマークの検出装置。
49. （１）ピークデータ点と、（２）Ｎ個の複製されたデータフレームにおいて、該ピークデータ点に対応する相対的位置における複製されたデータ点と、（３）関連する選択された雑音データ点とをそれぞれ３個以上の組に分類する分類手段と、
    上記各組のピークデータ点の位置と、上記関連する選択された雑音データ点の位置とを比較する比較手段と、
    上記ピークデータ点と雑音データ点との比較に基づく補正情報の組であって、それぞれが上記ピークデータ点に対応する相対的位置において、上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製されたデータ点によって取り囲まれた各複製されたデータフレーム内の各領域に対応する補正情報を算出する算出手段と、
    上記関連する補正情報の組に応じて、上記複製されたデータフレームのうちの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正する修正手段とを備える請求項４８記載のウォータマークの検出装置。
50. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、該データ点の値の大きさが閾値を超えた場合、ピークデータ点となることを特徴とする請求項４０記載のウォータマークの検出装置。
51. 上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差は、双線形補間法を用いて算出されることを特徴とする請求項４０記載のウォータマークの検出装置。
52. それぞれＮ個の元のデータフレーム内に分布された雑音データブロックに対応する複数の複製された雑音データブロックを含むＮ個の複製されたデータフレームを含む複数の元のデータフレームにそれぞれ由来する複製された複数のデータフレームからウォータマークを検出するウォータマークの検出方法をプロセッサに実行させるプログラムを含むストレージ媒体において、該ウォータマークの検出方法は、
    上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製された雑音データブロックから、データ点の集計フレーム内に位置するピークデータ点を導出するステップと、
    上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差から補正情報を算出するステップと、
    上記補正情報を用いて、上記複製されたデータフレームが上記それぞれが対応する元のデータフレームに最も近似するように、上記複製されたデータフレームのうち少なくとも幾つかのデータフレームの少なくとも幾つかのデータの位置を修正するステップと、
    上記複製され、修正されたデータフレームからウォータマークを検出するステップとを有するストレージ媒体。
53. 上記ピークデータ点を導出するステップは、
    ｉを１，２，・・・，Ｎとし、上記Ｎ個の元のデータフレームのｉ番目のフレームの雑音データブロックの１つの雑音データを選択するステップと、
    上記複製されたＮ個のフレームのｉ番目のフレームのデータに、上記選択された雑音データを乗算し、ｉ番目の修正された再生されたデータフレームを生成するステップと、
    上記修正された変更されたデータフレームをデータ点毎に加算し、ピークデータ点が他のデータ点より実質的に大きい値を有するデータ点の集計フレームを生成するステップとを有することを特徴とする請求項５２記載のストレージ媒体。
54. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しいことを特徴とする請求項５３記載のストレージ媒体。
55. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに異なることを特徴とする請求項５４記載のストレージ媒体。
56. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに大きさが等しいことを特徴とする請求項５４記載のウォータマークの検出方法。
57. 上記Ｎ個の元のデータフレームのそれぞれに含まれる雑音データブロックは、実質的に互いに等しい相対的位置に配置されていることを特徴とする請求項５６記載のストレージ媒体。
58. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレーム内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項５３記載のストレージ媒体。
59. 上記雑音データブロックの各雑音データは、上記元のデータフレームの対応するフレームの雑音データブロック内の実質的に等しい相対的位置から選択されることを特徴とする請求項５８記載のストレージ媒体。
60. 上記データ点の集計フレーム内のピークデータ点の期待される位置は、上記元のデータフレームの対応するｉ番目のフレーム内のｉ番目の雑音データの相対的位置であることを特徴とする請求項５８記載のストレージ媒体。
61. 上記ウォータマークの検出方法は、更に、
    （１）ピークデータ点と、（２）Ｎ個の複製されたデータフレームにおいて、該ピークデータ点に対応する相対的位置における複製されたデータ点と、（３）関連する選択された雑音データ点とをそれぞれ３個以上の組に分類するステップと、
    上記各組のピークデータ点の位置と、上記関連する選択された雑音データ点の位置とを比較するステップと、
    上記ピークデータ点と雑音データ点との比較に基づく補正情報の組であって、それぞれが上記ピークデータ点に対応する相対的位置において、上記Ｎ個の複製されたデータフレームの複製されたデータ点によって取り囲まれた各複製されたデータフレーム内の各領域に対応する補正情報を算出するステップと、
    上記関連する補正情報の組に応じて、上記複製されたデータフレームのうちの少なくとも１つのフレームの各領域内のデータ位置を修正するステップとを有することを特徴とする請求項６０記載のストレージ媒体。
62. 上記データ点の集計フレーム内の所定のデータ点は、該データ点の値の大きさが閾値を超えた場合、ピークデータ点となることを特徴とする請求項５２記載のストレージ媒体。
63. 上記集計フレーム内のピークデータ点と、該ピークデータ点について期待される位置との差は、双線形補間法を用いて算出されることを特徴とする請求項５２記載のストレージ媒体。
    

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