JP2006505207A - マルチメディア信号をマーキングし復元するためのデバイス - Google Patents

Abstract

【課題】 オリジナル信号から変換信号を生成する信号変換モジュールと変換信号をマーキングメッセージでマーキングするためのミキシングモジュールとを備える信号処理デバイスを提供する。
【解決手段】 ミキシングモジュールは、メッセージを保護するキーにより定義される第１セットのキャリアの復調に対する変換信号の応答を計算し、応答とマーキングメッセージに関するコードワードとに基づいてマーキング情報を計算できるフォーマット化モジュールと、フォーマット化モジュールにより供給されるマーキングデータを第１セットのキャリアのキャリア中の所与の係数で変調し得られた係数をマーキングメッセージのエネルギー重み付け項と前記セットのキャリアに関連する対応する量によって振幅変調できるモジュレータとを備え、それによりマーキング係数を提供し変換されたオリジナル信号の対応する係数にマーキング係数を加算することができる加算器を備える。

Description

本発明は、マルチメディア信号をマーキングし復元するためのデバイスに関する。

マルチメディア信号のマーキングは、ウォータマーキングとしても知られているプロセスであり、受信サイドで判読可能にメッセージを復元できるように当該メッセージが送信される前に、マルチメディア信号にそのメッセージを目に見えないように埋め込むことが含まれる。埋め込まれたメッセージの秘密性を確保するために、一セットの秘密または公開キーが、権限のない人が隠されたメッセージを発見または除去する可能性を拒むために多く使用される。

マルチメディア信号のマーキング方法のためのアプリケーションドメインが多くある。

まず、保護の背景として、マルチメディア信号の内容（コンテンツ）に隠されたメッセージを挿入させることにより、引き続きこのコンテンツの識別が可能であり、コンテンツの所有者を識別することが可能であり、または、例えば頒布権や著作権等のように、当該コンテンツの使用を規定するルールを決定することが可能となり、有用である。

しかしながら、マルチメディアメッセージのコンテンツは、種々の方法で劣化され得る。例えば、ロッシー符号化（例えば、固定画像に対するＪＰＥＧ、映像に対するＭＰＥＧ、または音声に対するＭＰ３）等の劣化を生じさせる代表的なフォーマットの使用に伴い、または画像の場合におけるアナログレコード、印刷またはスキャニング等の種々な取得方法により、コンテンツが劣化し得る。

マルチメディア信号のコンテンツはまた、再フォーマット化、例えば音声ファイルの一部を選択する、または画像の切り取りにより劣化し得る。

また、マルチメディア信号のコンテンツは、当該メッセージの抽出プロセスに打ち勝つために意図的にアタックを受けることがある。これは、信号にノイズを追加したり、フィルタ処理技術を用いたり、または非同期技術（例えば、画像の場合における幾何学的変換、または音声ファイルの場合における周波数の変更）により成し得る。この種のアプリケーションでは、コンテンツが意図的に変更されてしまったか否かにかかわらず、確実に、埋め込まれたメッセージが正確に抽出され得ることが重要である。

他のアプリケーションドメインは、ウォータマーキングプロセスにより、認識できない方法でマルチメディア信号の実際のコンテンツにリンクされた、情報伝送用のチャネルの提供に関する。特にこれは、送信チャネルの存在および／または長期間の継続性が保障されない場合に、コンテンツの変換符号化や継続的な配信のために有用である。次に、このサイドチャネルは、その容量に応じてあらゆる有用な情報を送信するために使用することができる。例えば、これは、後で付加価値のあるサービスや付随的な情報（文字多重放送サービスや字幕等）の提供に使用し得るウォータマーキングがなされたコンテンツ（コンテンツ識別子やコンテンツエレメントの記述）を記述するメタデータの挿入を含むことができる。ここで再び重要なことは、コンテンツが種々の方法で、主に変換符号化で操作された後に抽出することができ、従って堅調なウォータマーキングシステムを有することである。

公知のマーキング方法は、デジタル通信において共通に使用されているＣＯＦＤＭタイプの変調技術に依存しており、そこではビットｂｊがメッセージを定義し、かつ公開または秘密キーにより定義されるいくつかのキャリアによって変調される。このように変調された信号は、オリジナル信号に追加される。抽出において、挿入されたビットｂｊを復元するために復調が用いられる。しかしながら、このマーキング技術では、ホスト信号が使用するキャリアと干渉したり、挿入された信号が可視であったり、または再同期が不完全である等の多くの不完全さに悩むことになる。

本発明の目的は、こうした状況を改善することにある。

この結果、本発明は、オリジナル信号から変換信号を生成できる信号変換モジュールと、マーキングメッセージによって変換された信号をマーキングするためのミキシングモジュールとを含む信号処理デバイスを提案する。本発明の特徴に従って、ミキシングモジュールは、
前記メッセージを保護するキーによって定義される第１のセットのキャリアの復調に対する前記変換されたオリジナル信号の応答を計算できると共にこの応答と前記マーキングメッセージに関連するコードワードに基づいてマーキング情報を計算できるフォーマット化モジュールと、
前記フォーマット化モジュールによって供給されるマーキングデータを前記第１のセットのキャリアの所与の係数で変調できると共に、マーキングメッセージのエネルギー重み付け項と前記セットのキャリアに関連する対応する量によって結果としての係数を振幅変調でき、それによりマーキング係数を供給するモジュレータと、
マーキング係数を変換オリジナル信号の対応する係数に加算する加算器と、を含む。

このようにモジュレータによって実行される振幅変調は、追加された信号が殆ど可視化されない。更に、本発明によって提案されるデバイスは、サイド情報を有するチャネルコーディング技術を実施する。この技術において、マーキングデータのコンポーネントは、それらの挿入がホスト信号の応答を補償する方法で定義される浮動値である。

本発明の他の特徴に従って、フォーマット化モジュールは、復調を行うためのデモジュレータを含み、このデモジュレータは、変換オリジナル信号の各係数に、第１のセットのキャリア中の所与のキャリアの対応する係数を、歪みの知覚重みを、及び変換された信号係数に関連する減衰ファクタを乗算して、このように決定された係数を加算して、それによって、変換オリジナル信号の応答のコンポーネントを供給する。

また、フォーマット化モジュールは、所定のパラメータ、マーキングメッセージの特定のコードワードに関連する第１のベクトル及び前記第１のベクトルと共に超平面を定義する正規化直交ベースを形成する第２のベクトルからマーキング情報を計算できる。

特に、特定のコードワードは、マーキングメッセージに関連するコードワードと復調に対する変換信号の応答の正規化値との間の二乗誤差判断基準を最小にすることによって得られる。

第２のベクトルの各成分は、復調応答の対応するコンポーネントと復調応答を表すベクトルの第１のベクトルと共直線の単位ベクトルへの投影との差に比例する。

所定のパラメータは、マーキング情報を表すベクトルと第１のベクトルとの間の角度に対応し、このパラメータは、
Ｋ.(ｕｏ + ｃｏｓq)^２‐（ｖｏ - ｓｉｎq）²
の関係を最小にすることによって決定され、ここで、
ｕｏは、復調に対する応答のコンポーネントの数ｍによって除算された、復調応答を表すベクトルと第１のベクトルとの間のスカラー積を表し、
ｖｏは、前記数ｍによって除算された、復調応答を表すベクトルと第２のベクトルとの間のスカラー積を表し、
Ｋ＝１／（２^{２（Ｃ+Ｒ）ｍ}−１）であり、ここでＣとＲは、それぞれ有効ビット数とオリジナル信号への適合ビットを表し、ｍは、復調応答のコンポーネントの数を表す。

本発明の他の特徴に従って、ミキサは、加算器回路によって供給された各信号係数をマーキングメッセージのエネルギー重み付け項と変換信号の対応する係数の分散に関連する量によって振幅変調されることができるスケーリングモジュールを含む。

この量は、s_ｘｉ ^２／（s_ｘｉ ^２ + s_ｗｉ ^２）によって定義され、ここでs_ｘｉ ^２は、マーキングメッセージのエネルギーを定義する項であり、s_ｘｉ ^２は、変換された信号の対応する係数の分散である。

この振幅変調は、ウイーナフィルタに対応して且つホスト信号にこのように追加されるノイズを制限するように作用する。

本発明の他の態様に従って、デバイスは、ミキサの出力にある、変換モジュールによって実行された変換に対してマーク信号に逆変換を実行できる逆変換モジュールと、再同期されたマーク信号を変換できる信号変換モジュールと、を含み、変換されたマーク信号を供給できる。

また、このデバイスは、マーク信号からメッセージを抽出するために逆変換モジュールの出力に抽出デバイスを含み、この抽出デバイスは、その中にマーク信号を再同期できる再同期モジュールを組み込む。

特に、抽出デバイスは、メッセージ保護キーによって定義される第２のセットのキャリアの復調に対する変換マーク信号（ｙｉ’）の応答を計算することができ、それによって、埋め込まれたマーク信号の推定を行う。

他の実施の形態において、第１のセットのキャリアと第２のセットのキャリアは、同一である。

更に、抽出デバイスは、復調を実行するためのデモジュレータを含み、このデモジュレータは、再同期されたマーク信号の各係数に第２のセットのキャリアの所与のキャリアの対応する係数を及び再同期されたマーク信号の前記係数と関連する歪みの知覚重みを乗算することができ、かつこのように決定された係数を加算でき、それによって、マーキング情報推定値の一コンポーネントを提供する。

更に、抽出デバイスは、メッセージ保護キーから第２のセットのキャリアを発生できるキャリア発生モジュールを含む。

また、抽出デバイスは、一セットのコードワードとマーキング情報推定値との間の二乗誤差判断基準を最大にすることによってマーキング情報推定値に最も近似するコードワードを決定できるデコーダを含むことができ、それによって、マーキングメッセージを提供する。

本発明の他の特徴に従って、処理デバイスは、ミキシングモジュールに連結され、固有の信号特性とアプリケーションドメイン制約条件と使用される変換の特性とからマーキングメッセージのエネルギー重み付け項と減衰ファクタを決定できる挿入パラメータ定義モジュールを含むことができる。

特に、挿入パラメータ定義モジュールは、変換空間におけるオリジナル信号とマーク信号との間の挿入歪みＤ_ｘｙ、変換空間においけるオリジナル信号と再同期されたマーク信号との間の最大許容アタック歪みＤ_ｘｙ’及びマーキング信号のエネルギーとアタックノイズとの間の信号対雑音比Ｅｂ／Ｎｏに関連して二つのグローバル挿入パラメータを計算できる。

これらの二つのグローバル挿入パラメータは、Ｅｂ／Ｎ_０ + lＤ_ｘｙ’−cＤ_ｘｙ’の関係を最大にするパラメータlとcを検索することによって計算される。

挿入パラメータ定義モジュールは、このように決定された二つのグローバル挿入パラメータに基づいてマーキングメッセージと減衰ファクタのエネルギー重み付け項を計算できる。

本発明の他の特徴と利点は、以下の記述を読むことにより及び添付図面の図を参照することによって明らかとなるであろう。

付録Ｉは、本明細書で使用される種々の表記法のリストである。

付録ＩＩは、本明細書で使用される数式のリストである。

図面及び明細書への添付書類は、文字で特定される要素を必然的に含む。従って、それらは、明細書の理解を助けるのみならず、適用により本発明の定義にも寄与する。

図１に図式的に描かれている、本発明の実施のためのマルチメディア信号をマーキングし、かつ復元するためのデバイスは、マーカーメッセージ挿入デバイス１とマーカーメッセージ抽出デバイス２を備えている。

メッセージ挿入デバイス１は、マーカーメッセージＭの内容に基づき、アプリケーションドメイン３を介して送信されるマルチメディア信号Ｓ用のマーキングを発生する。使用されるマーキング技術は、スペクトル拡散変調プロセスを実施する加算技術である。この技術は、デジタル通信において共通に使用されているＣＯＦＤＭ変調技術に類似する。マーカーメッセージＭを定義するコンポーネントｂｊは、公開及び秘密キーによって定義されるキャリアによって変調されて挿入デバイスの入力側に入力される。このように変調された信号は、オリジナル信号Ｓに追加される。抽出する場合は、復調プロセスがマーカーメッセージの埋め込まれたコンポーネントｂｊを復元するために適用される。

本発明の有利な特徴に従って、十分な頑健性を与えかつ埋め込まれた信号が可視ではないことを確実にするために、追加された信号は、変換ドメインにおいて各信号係数に追加されるマークのエネルギー関数として振幅変調される。この追加に続いて、更なる振幅変調が各マーク係数に適用される。この第２の変調は、このようにホスト信号に追加されたノイズを制限するためのウイーナフィルタに対応する。

従来では、コンポーネントｂｊは、可能な訂正コードの適用後に埋め込まれるべきメッセージを定義するビットに対応する。ここで提示されるスキームでは、サイド情報を有するチャネルコーディング技術が使用される。このマーキングモデルのコンポーネントｂｊは、この場合では浮動値データである。

以下で記述されるマーキングプロセスは、このようなマーキングモデルを考慮にいれ、ノイズの追加、フィルタ処理及び部分的同期タイプのアタック、モデリング、並びに信号が受ける種々のプロセスに耐えるようにこのモデルを最適化する。

図２に描かれる挿入デバイスは、上流の変換モジュール５に連結され、かつ下流の逆変換モジュール６に連結される挿入モジュール４を含む。この構成では、第１の空間に定義されるオリジナル信号Ｓは、変換モジュール５に入力されて第２の空間で定義される多数のｎの係数ｘｉに変換される。任意の変換プロセスが使用でき、これは、オリジナル信号への直接的作用を含む識別変換を排除するものではない。例えば、フーリエ変換、離散コサイン変換、或いはウエブレット変換のような、異なる変換が使用されてもよい。

オリジナル信号Ｓの変換後、埋め込まれるべきメッセージＭは、挿入モジュール４においてマーク係数ｙｉを形成するために変換された信号の異なる係数ｘｉに適用される。次に、マーク係数ｙｉは、逆変換モジュール６に入力されてマーキング前に入力された係数に対して逆変換を受け、それによって、オリジナル信号に近似するマーク信号を復元する。次に、このマーク信号は、図３に示されるように、抽出デバイスに送信される。

図３において、点線で囲まれて示される抽出デバイス２は、上流で再同期モジュール８に連結され、かつ下流で抽出モジュール９に連結される変換モジュール７を含む。受信されたマーク信号は、最初に、再同期モジュール８によって再同期され、次に挿入段階で適用された変換と同一の変換を使用して変換モジュール７によって一連の係数ｙｉ’に変換される。次に、係数ｙｉ’は、抽出デバイス９に入力されてマーキング信号Ｍを抽出する。任意の再同期プロセスが使用でき（パイロット信号の挿入あるいはそのマークの固有特性に関連する全数検索）、非同期に対して不変のドメイン（例えば、フーリエドメインやフーリエ−メリン変換における振幅）への挿入によって黙示的でもよい。

以下の記述において、付録Ｉにリストアップされる表記法が使用される。

挿入モジュール４の実施の形態は、図４において点線で囲まれて描かれている。このモジュールは、ミキシングモジュール１０、信号解析モジュール１１、固有特性解析モジュール１２、及びグローバル挿入パラメータ定義モジュール１３を含んでいる。

係数ｘｉを有する信号へのメッセージＭの挿入は、モジュール１１において信号に関連する特性、即ち、歪み率jｉにおける知覚重み付けを定義するように働く解析によって開始する。この知覚重み付けは、対応する係数の分散値s_ｘｉ ^２の関数として変換オリジナル信号の各係数ｘｉに対して定義される。信号の各係数ｘｉの知覚重み付けjｉは、処理される信号のタイプ、使用される変換、及び観察された信号の値の関数である。

信号の分散s_ｘｉ ^２を推定するために任意の方法が使用できる（付録Ｉ−１）。例えば、明細書の付録ＩＩにおける関係式（２）に従って、近傍における重み付け二乗平均（またはスライディング二乗平均）を使用することが可能である。この関係式において、ｖｉは、当該係数の近傍を指す。

単純な値jｉ＝１は、従来の平均二乗誤差に対応する。マスキング現象を考慮する画像により多く適合されるモデルの例は、本明細書に添付の付録ＩＩに提示される関係式（３）により定義されることができる。この関係式では、s_ｂｉ ^２は、ｉ番目の係数に対する可視度閾値に対応し、Ｖｉは、付録ＩＩの関係式（４）に従って、考察されている係数の近傍ｖｉのスライディング平均によって定義されるローカルマスキングフォースファクタに対応する。rは、０．５から１のオーダー（典型的には、０．５、０．６及び０．７が最も一般的に使用される）のパラメータである。

アプリケーションの制約条件及び使用される変換の特性に基づいて、アプリケーションパラメータａｉ、ｂｉ及びｃｉは、各係数ｘｉ毎に固有特性解析モジュール１２によって決定される。パラメータａｉは、オリジナル信号との干渉の度合を表し、パラメータｂｉは、埋め込まれた信号の自己干渉の度合を示し、かつパラメータｃｉは、サイト減衰パラメータである。

アプリケーションパラメータａｉ、ｂｉ及びｃｉは、各サイトにおける、即ち、変換空間の各キャリア周波数における非同期現象を考察するために使用される。例えば、非同期Dｉに対して、ｉ番目のサイトでは、係数の位置精度を表し、明細書添付の付録ＩＩの関係式（５）によって定義される値が、典型的には使用される。

モジュール１１と１２によって供給されるパラメータjｉ、s_ｘｉ ^２、ａｉ及びｃｉに基づいて、モジュール１３は、グローバル挿入パラメータlとcを推定する。次に、これらのグローバル挿入パラメータに基づいて、モジュール１３は、マーキング信号の固有特性を定義する挿入パラメータgｉとs_ｗｉを決定する。第１の挿入パラメータgｉは、考察されているサイトの減衰ファクタを表し、第２の挿入ファクタs_ｗｉは、マーキングエネルギー重み付け項を表す。

これらの種々のパラメータが設定されると、変換された信号{ｘｉ}へのメッセージＭの挿入が、モジュール１２によって計算されたアプリケーションパラメータａｉ、ｂｉ及びｃｉと、信号解析モジュール１１によって計算された知覚重み付け{jｉ}及び分散｛s_ｘｉ ^２｝と、モジュール１３によって推定された挿入パラメータsｗｉとgｉに基づいてミキシングモジュール１０とによって実行される。

ミキシングモジュールは、第１のセットのキャリア{Ｇｊ}の復調に対し変換されたオリジナル信号の応答ｒｘを推定するデモジュレータ１５を含む。このデモジュレータは、知覚重み付け値jｉと減衰ファクタ値gｉを考慮する。

また、ミキシングモジュール１０は、公開または秘密キーに基づいて第１のセットのｍ個のキャリア{Ｇｊ}を発生するキャリア発生器１６を含む。変換されたオリジナル信号の応答の各コンポーネントｒｘｊは、関係式S_{ｉI［１，ｎ］}jｉ（gｉ.ｘｉ）．Ｇ_ｉｊから決定され、ここでは、Ｇ_ｉｊは、キャリア発生器１６によって供給されるｊ番目のキャリアのｉ番目の係数を指す。

また、図５に示されているミキシングモジュール１０は、デモジュレータ１５によって供給される応答ｒｘｊ及びマーキングメッセージＭと同時にフォーマット化デバイス１４に入力される一セットのコードワードＵに基づいて、埋め込まれるべきメッセージを定義するｍ個のコンポーネントｂｊを提供できるメッセージフォーマット化モジュール１４を含む。

次に、マーキング後の信号のｎ個の係数{ｙｉ}の値は、明細書添付の付録ＩＩの関係式（６）に従って、モジュレータ１８、加算器２０及びスケーリングモジュール１７を介してこれらのコンポーネントｂｊから計算される。

より正確には、公開または秘密キーのビット毎に、キャリア発生デバイス１６は、キャリアＧｉｊをモジュレータ１８に供給してコンポーネントｂｊを変調する。モジュレータ１８は、キャリアＧ_ｉｊによってマーキング情報のコンポーネントｂｊの変調を実行してマーキング情報に関連するｎ個の係数を提供する。マーキング情報に関連するｉ番目の係数は、関係式S_{ｊI［１，ｍ］}ｂ_ｊＧ_ｉｊによって与えられる。

また、モジュレータ１８は、マーキングメッセージs_ｗｉのエネルギー重み付け項とキャリアＧｉｊに関連する項ｋ_２ｉ＝s_ｗｉ／a_{ｊI［１，ｍ］}Ｇ_ｉｊ ^２によってマーキング情報に関連するこれらの係数の振幅変調を実行できる。

次に、モジュレータ１８は、ｘ’ｉ＝s_ｗｉ／a_{ｊI［１，ｍ］}Ｇ_ｉｊ ^２*S_{ｊI［１，ｍ］}ｂ_ｊＧ_ｉｊ形式のマーキング情報に関連するｎ個の係数を加算器回路２０に提供する。

加算器回路２０は、これらの係数ｘ’ｉを変換されたオリジナル信号の係数ｘｉに加算する。次に、この結果が、種々の係数ｘｉに対する変換空間における信号の分散s_ｘｉ ^２の値と加算されたマークのエネルギー重み付け項sｗｉの値に関連して表現される、項ｋ_１ｉ＝s_ｘｉ ^２／（s_ｘｉ ^２+s_ｗｉ ^２）に基づいてスケーリングモジュール１７によってスケーリングされる。この項は、ウイーナフィルタに対応する。

従って、スケーリングモジュール１７は、付録ＩＩの関係式（６）によって示されるように、変換空間において係数ｙｉでマークされた信号を提供する。

さて、ミキサ１０のフォーマット化モジュール１４について詳細に記述する。フォーマット化モジュール１４は、一セットのコードワードＵに基づいて定義される、埋め込まれるべきメッセージＭを受信する。このセットは、２^Ｃ+Ｒサイズのものであり、２^Ｃ個のサブセットＵＭに分割される。これらのサブセットの各々は、２^Ｒ個のコードワードを含み、２^Ｃ個の可能なメッセージの各々に関連する。種々のコードワードが、ｍに関する空間に定義され、ｊI［１，ｍ］に対して１／ｍ．a_ｊ（Ｕ^２ _ｋｊ）＝１である。

これらのコードワードを発生し、これらのコードワードをサブセットにグループ化するための任意の方法が使用される。これらは、特に、訂正コードのシステム（例えば、最初のＣ個のビットは、メッセージを識別する有効ビットであり、他方、最後のＲ個のビットは、メッセージＭに対して使用されるコードワードを識別するホスト信号適合ビットである）によって発生されるコードワードを含む。

また、フォーマット化モジュール１４は、デモジュレータ１５によって供給される変換されたオリジナル信号の応答ｒｘを受信する。この応答のコンポーネントｒｘｊを決定するために、最初に、デモジュレータ１５は、上記のように、関係式S_{ｉI［１，ｎ］}jｉ（gｉ．ｘｉ）．Ｇ_ｉｊに従ってこれらの推定値を提供する。次に、このデモジュレータは、関係式（６）によって先に提案された技術を使用して、ｒｘｊの挿入が、アタックパラメータによって定義された当該アタックのポイントで、当該アタックが追加されたノイズとフィルタ処理の形態または部分的非同期化の形態のいずれにせよ、ホスト信号の応答を補償するような適切な方法でこの推定値をｒｘｊに再正規化する。

次に、フォーマット化モジュール１４は、変換されたオリジナル信号に対する応答ｒｘに基づいて、明細書に添付の付録ＩＩの関係式（７）によって定義される二乗誤差基準を最小化することによって挿入されるべきメッセージＭと関連するコードワード中からコードワードＵ_ｋを探す。このコードワードは、コンポーネントＵ_ｋｊを有するベクトルＵｋを表す。

このコードワードＵ_ｋ及びデモジュレータ１５によって供給される応答ｒｘに基づいて、フォーマット化モジュール１４は、付録ＩＩの関係式（８）によって定義されるコンポーネントを有する次元ｍのベクトルＶ’を定義し、この式において、表記法＜ＡiＢ＞＝aＡｊＢｊは、二つのベクトルＡとＢの間のスカラー積を表す。

このベクトルＶ’に基づき、フォーマット化モジュール１４は、ベクトルＶがＶ’がヌルか否かによって適用するベクトルＶ’と＜ＶiＶ＞＝０または＜ＶiＶ＞＝ｍに比例するように、付録ＩＩの関係式（９）に従ってコンポーネントＶｊのベクトルＶを定義する。特に、このベクトルＶは、ベクトルＵ_ｋに直交する特性を持つ。

次に、フォーマット化モジュール１４は、変換されたオリジナル信号ｒｘへの応答、ベクトルＵｋ及びベクトルＶに関連して決定されるパラメータｕ０、ｖ０及びＫに基づいて、付録ＩＩに公式化されている関係式（１０）を最大にするパラメータqの値を求める。これらのｕ０、ｖ０及びＫは、付録ＩＩに含まれる関係式（１１）によって定義されている。

最後に、フォーマット化モジュール１４は、このように決定されるパラメータqからコンポーネントｂｊの値と、付録ＩＩの関係式（１２）に従って、ベクトルＵ_ｋとＶのコンポーネントＵ_ｋｊとＶ_ｊの値を計算する。

コンポーネントｂｊの値を計算する目的は、抽出段で使用されるデモジュレータの応答がコードワードＵ_ｋのそれと一致し、かつできる限り頑健であるように追加されるべき信号を定義することである。頑健性は、式（１０）によって定義される。この頑健性は、図６のコードワードＵ_ｋに関連するコーン形状から離れることなく追加され得るノイズのエネルギーレベルに対応する。

図６を参照して、ベクトルｕによって表されるベクトルＵ_ｋとベクトルｖによって表されるベクトルＶは、応答ベクトルｒｘとコードベクトルＵ_ｋを含む超平面を定義する正規化直交ベースを形成する。この超平面において、変位（ｃｏｓq，ｓｉｎq）は、追加できる信号を定義する。次に、式（１０）を最大にするために、頑健性を最大にするコンポーネントｂｊのベクトルを探すことが必要である。変調（即ち、値ｂｊ）の各コンポーネントに適用した時、これは、式（１２）によって表される。

図６は、この定義の幾何学的解釈を表す。クロスハッチエリアによって表されるコーン形状は、コードワードの正確なデコーデングに導く値のセットを表す。Ｓｐは、追加できる信号のパワー制約条件Ｐを満足するポイントのセットである（ここで、Ｐ＝１）。ベクトルｗは、コンポーネントｂｊのベクトルに対応し、ｘは、ベクトルｒｘに対応する。ハイパーボーラＨｎは、一定の頑健さの応答に対応する（即ち、所与のエネルギーのノイズの追加に続く）。

信号定義の同様な原理は、オリジナル信号へ直接的に適用されるウォータマーキングのコンテキスト及び検出のコンテキストにおいて、１９９９年の会報ＩＥＥＥ８７（７）の１１２７乃至１１４１ページのＣｏｘ氏他の”Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｓ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｓｉｄｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”と題する論文によって提案されている。検出は、公知のメッセージＵの存在が求められる点において、抽出とは異なっている。また、式（１０）におけるパラメータＫの解釈は、異なっている。Ｃｏｘ氏他の論文において、パラメータＫは、存在仮説テストにリンクされ、他方、抽出においては、正確なメッセージが復号される（図６において、コーン形状の開口は、使用される辞書に依存する。式（１１）を参照）ことを確実とする。

ホスト信号干渉を制限する目的のこの技術は、サイド情報を有するチャネルコーディングの技術に対応する。このチャネルコーディング技術の一般的原理は、１９８３年５月のＩＥＥＥ会報Ｉｎｆｏ．Ｔｈｙ，２９（３）：４３９乃至４４１頁のＣｏｓｔａ氏の”Ｗｒｉｔｉｎｇ ｏｎ ｄｉｒｔｙ ｐａｐｅｒ”と題する論文で最初に提案された。本発明のコンテキストにおいて、この技術は、キャリアＧ_ｉｊの復調から得られる情報に適用される。

マーキングデバイスの固有特性を定義するグローバル挿入パラメータ定義モジュール１３は、以下でより詳細に記述される。定義モジュール１３は、最初に、グローバルパラメータペア（l、c）を求め挿入パラメータを定義する。

求めた最適ペア（l、c）は、以下の三つの特性の内の二つを指定することによって定義されることができる。すなわち、
付録ＩＩの関係式（１）によって与えられるものと同様な関係に従って計算された、変換空間におけるオリジナル信号ｘとマーク信号ｙの間の挿入歪みＤ_ｘｙと、
変換空間におけるオリジナル信号ｘと再同期マーク信号ｙ’との間の最大許容アタック歪みＤ_ｘｙ’と、
マーキングシステムの性能尺度Ｅｂ／Ｎ_０、である。

例えば、所与の歪みＤ_ｘｙとＤ_ｘｙ’に対して、システムは、比Ｅｂ／Ｎ_０の最高値をもたらすペア（l，c）を求める、または、所与のＥｂ／Ｎ_０とＤ_ｘｙに対して、システムは、Ｄ_ｘｙ’の最高値をもたらすペア（l，c）を求める、あるいは所与のＥｂ／Ｎ_０とＤ_ｘｙ’に対して、システムは、Ｄ_ｘｙの最小値をもたらすペア（l、c）を求める。

Ｄ_ｘｙ、Ｄ_ｘｙ’及びＥｂ／Ｎ_０の値は、明細書に添付の付録ＩＩに公式化されている関係式（１３）と（１４）に従って、（l、c）に関連して表される。

グローバル挿入パラメータ（l，c）を決定すると、次に、モジュール１３は、挿入パラメータgｉとj_ｗｉを決定し、ここで、gｉとj_ｗｉは、副作業変数であり、変換された信号のスペクトルにおける係数ｘｉの位置に対応するサイトｉに対する挿入特性を定義するlとcの関数である。サイトｉに対して、グローバルパラメータ（l，c）とローカルパラメータａｉ、ｂｉ、ｃｉ及びs_ｘｉが与えられると、ペア（ｙｉ，s_ｗｉ）が、図８に描かれるフロー図にステップを実行することによって決定される。

ステップ１００で、sｗｉは、付録ＩＩの関係式（１７）によって与えられるgｉで、付録ＩＩの関数（１６）を最大にする間隔［０，jｉOls_ｘｉ ^２／ｃｉ］で求められる。

ステップ１０２で、見つけられたポイントに対して、デバイスは、gｉ³０及びgｉ£［s_ｘｉ ^２／（s_ｘｉ ^２+s_ｗｉ ^２）］であるか否かをテストする：
gｉ³０及びgｉ£［s_ｘｉ ^２／（s_ｘｉ ^２+s_ｗｉ ^２）］である場合、ペア（gｉ，s_ｗｉ）がステップ１０４で保持され、
そうでない場合、ペア（gｉ＝１，s_ｗｉ＝０）が使用される。即ち、このサイトでは、マーキングは、実行されない。

特に、ａｉ＝ｂｉの場合：
l＞cならばまたはs_ｘｉ＜［ｃｉ／（jｉOａｉO（c−l））ならば、付録ＩＩの関係式（１８）によって与えられるペア（gｉ，s_ｗｉ）が使用される。

そうでない時、ペア（gｉ＝１，j_ｗｉ＝０）が保持される。

ａｉ＝ｂｉ＝１の時、s_ｗｉ＝jｉ．s_ｘｉ ^２．Ol／ｃｉであることに留意すべきである。

上記の展開に根拠を与える理論的ベースは、以下の通りである。挿入パラメータを定義するために使用される異なる表現は、種々の信号の統計的モデルと適正に汎用化されたアタックモデルに関連する表現に対応する。係数ｘｉは、０の平均とsｘｉ２の分散を有するガウス分布確率の法則に従うと仮定され且つそれらの係数は互いに独立していると仮定される。考察されているアタックは、”スケーリング”タイプ（ファクタgｉ）のものであり、分散s_dｉ ^２のガウス分布雑音の追加である。

この場合：ｙｉ’＝（gｉ／g_ｗｉ）ｙｉ+dｉであり、そこではg_ｗｉ＝s_ｘｉ ^２／（s_ｗｉ ^２+s_ｘｉ ^２）である。

また、スケールファクタによって、適用できるフィルタ処理技術を適切に考慮することが可能になる。ここで提案されたアプローチの新規性は、係数の全てに適用されるスペクトル拡散ＣＯＦＤＭ（コード直交周波数分割多重伝送方式）の使用に基づき、均等に分散される信号、知覚尺度の使用、及び挿入／抽出技術の使用を考察することである。

挿入エネルギーを定義するパラメータs_ｗｉ ^２を定義するために、ゲーム理論に従ってアタッカー（攻撃側）とディフェンダー（守り側）との間のゲームを考察することができる。使用するシステムを知っているアタッカーは、公知のカークホフの原理に従って、最大アタック歪み制約条件Ｄｘｙ ｍａｘ下でシステムＥｂ／Ｎ_０の性能測度を最小にしようとする。

他方、ディフェンダーは、最大挿入歪み制約条件Ｄｘｙ ｍａｘ下で性能尺度を最大にすることを求める。本ケースでは、Ｅｂ／Ｎ_０は、隠されたメッセージのエネルギーとアタックノイズとの間の信号雑音比を表す。次に、この問題は、この問題のラグランジュの公式化を使用して解決される。次に、ラグランジュファクタl＞０とc＞０が導入され、かつ以下の（l、c）に依存する副次的問題は、即ち、明細書添付の付録ＩＩに定義される式（１５）に対する一般的解法を見つけるために考察される。

この一般的解法は、Ｄ_ｘｙ’＝Ｄ_ｘｙ’ ｍａｘとＤ_ｘｙ＝Ｄ_ｘｙ ｍａｘであるような解となる、ペア（l，c）と関連する解法として定義される。

上記において、サーチは、歪み制約条件を満足するために（l，c）に位置される。ステップ１００で最大化すべき式は、項{Ｅｂ／Ｎ_０+l.Ｄ_ｘｙ’−c.Ｄ_ｘｙ}に対応する。後の二つの項は、挿入とアタック歪みに夫々関連するラグランジュの項である。制約条件Ｄ_ｘｙ’ ｍａｘとＤ_ｘｙ ｍａｘと関連する項は、それらが一定であり、且つ単純化のために除去された。

アタックパラメータ（gｉ，s_dｉ）の最小化は、第１のステップのパラメータgｉの定義において明白に既に考慮されていることに留意すべきである。

アタックに続く埋め込まれたメッセージの抽出は、抽出デバイス２の二つの段階で成就される。第１の段階では、線形復調が、ｊI［１，ｍ］の場合の観察記録ｂｊを得るために実行される。次に、抽出されたメッセージは、観察記録に近いコードワードを捜し出すことによって定義される。

抽出デバイス２において、マーク信号ｙｉは、再同期モジュール８によって再同期され、次に挿入段階で適用されるのと同じ変換を使用して変換モジュール７によって一連の係数ｙｉ’に変換される。

図７に描かれる抽出モジュールは、抽出されたメッセージデコーダに連結されるデモジュレータ２１を含む。デモジュレータ２１は、付録ＩＩの関係式（１９）に従って、キャリア発生器２３によって供給される第２のセットのキャリアＧ_ｊの復調に対する信号{ｙｉ’}の応答を計算する。この復調は、信号ｙｉ’を解析するモジュール２４によって実行される解析に基づいて計算される知覚重み付けjｉを考慮する。

この復調は、マークサイトの全てにおいて、付録ＩＩの関係式（１９）による挿入されたメッセージの推定値ｂｊの抽出に基づく。

推定量に比例する応答を定義する当該推定量が考察されても良いことに留意すべきである。

他の実施の形態において、第２のセットのキャリアは、挿入モジュールのキャリア発生モジュール１６によって生成される第１のセットのキャリアと同一である。

メッセージの復号は、その推定フォーマット化ｂｊの後に発生する。復号は、付録ＩＩで定義された関係式（２０）によって推定値ｂｊに最も近似するコードワードＵ_ｋを見つけることを含む。

次に、コードワードＵ_ｋに関連するメッセージは、抽出されたメッセージに対応する。包括的なサーチプロセスは、最も近似するコードワードの検索や例えば、チャネルコード復号技術の使用によって使用されたコードワードの定義に関連する任意の迅速な検索技術を実行するために使用されることができる。

本発明は、上記の実施の形態に制限されないことに留意すべきである。

付録Ｉ
Ｉ−１信号：
−ｎ：変換ドメインにおける信号係数の数
−ｘｉ，ｉI［１，ｎ］：変換空間における信号係数の値
−ｙｉ，ｉI［１，ｎ］：マーキング後の変換空間における信号係数の値
−ｙｉ’，ｉI［１，ｎ］：マーキング、アタック及び再同期後の変換空間における信号係数の値
−s_ｘｉ ^２，ｉI［１，ｎ］：異なる係数に対する変換空間における信号の分散値
−Ｄ_ｘｙ＝SＤ_ｘｙoｉ：明細書の付録ＩＩで公式化された関係式（１）によって定義される二つの信号ｘとｙの間の歪み
−jｉ：歪み測度におけるｉ番目の係数に対する知覚重み付け。これらの重みは、処理される信号のタイプ、使用される変換、及び観察される信号値に関係して定義される。
−Ｄ_ｘｙ：挿入歪み
−Ｄ_ｘｙ’：アタック歪み
−（ａｉ，ｂｉ，ｃｉ）：異なる挿入係数に対してシステムの特性を識別する変数（０と１の間の変数）
−ａｉ：オリジナル信号との干渉の度合
−ｂｉ：挿入信号の自己干渉の度合
−ｃｉ：サイトの減衰パラメータ（例えば、非同期アタックに対するその感度に関連する）；この項は、使用される変換空間に依存し、且つ抽出で実行される再同期に続く推定非同期エラーの大きさのオーダーに依存し、更に、許容劣化に依存する。

Ｉ−２作業変数：
−（l，c）：変換ドメインにおける各係数の挿入変数を定義するために使用されるグローバル副作業変数
−（gｉ，s_ｗｉ），ｉI{１，．．．，ｎ}：各係数の挿入パラメータを定義する副作業変数
−gｉ：減衰ファクタ
−s_ｗｉ：追加されたマークのエネルギー重み付け項。

Ｉ−３変調：
−ｍ：メッセージの挿入において使用されるキャリアの数
−ｊI{１，．．，ｍ}におけるｂｊ：メッセージを挿入するために追加されるべき情報を定義する情報
−（ｉ，ｊ）I{１，．．．，ｎ}ｘ{１，．．，ｍ}におけるＧｉｊ：挿入と抽出時における公知のメッセージ挿入キャリアを定義する情報。そのようなキャリアを発生する任意の方法は、キャリアがＥｉ，ｊ［Ｇ_ｉｊ］＝０とＥｉ，ｊ［Ｇ_ｉｊ ^２］＝１を満足する場合に、考察される。

これらのキャリアは、例えば、秘密キー及びこの秘密キーによって制御される乱数発生器を介して発生されることができる。

Ｉ−４コードワード辞書
−２^Ｃ：信号に埋め込まれることができる既存のメッセージの数
−Ｕ：使用されるセットのコードワード：２^Ｃ+Ｒ個のｍに関するコードワードが定義され、且つ種々の既存のメッセージＭと関連する２^Ｒ個のサブセットＵ_Ｍにグループ分けされる。
−Ｕ_ｋ：サイズｍでｊI{１，．．，ｍ}の場合の値Ｕ_ｋｊによって定義される、使用されるコードワード。

Ｉ−５知覚パラメータ
jｉ：信号係数の歪みの知覚重み。

付録ＩＩ
明細書中に使用される公式のリスト

本発明の実施のためのマークマルチメディア信号の送信のためのシステムの構成を示す図である。 図１の挿入デバイスの一般的構成を示す図である。 図１の抽出デバイスの一般的構成を示す図である。 図２の挿入モジュールのブロック図である。 図４のミキシングモジュールのブロック図である。 所与のエネルギーのノイズの追加に続き、信号の頑健性を評価することができるグラフである。 図３の抽出モジュールの実施の形態のブロック図である。 一実施の形態において使用されるメカニズムを示す図である。

符号の説明

１０ ミキシングモジュール
１１ 信号解析モジュール
１２ 固有特性解析モジュール
１３ グローバル挿入パラメータ定義モジュール
１４ フォーマット化デバイス
１５ デモジュレータ
１７ スケーリングモジュール
１８ モジュレータ
２０ 加算器
２１ デモジュレータ
２３ キャリア発生器
２４ モジュール

Claims (24)

1. オリジナル信号から変換信号（ｘｉ）を生成できる信号変換モジュール（５）と、マーキングメッセージ（Ｍ）によって変換された信号をマーキングするためのミキシングモジュール（１０）とを含む信号処理デバイスであって、前記ミキシングモジュール（１０）は、
   前記メッセージを保護するキーにより定義される第１のセットのキャリア（Ｇｊ）の復調に対する前記変換されたオリジナル信号（ｒｘ）の応答を計算できると共にこの応答と前記マーキングメッセージに関連するコードワード（Ｕ）に基づいてマーキング情報（{ｂｊ}）を計算できるフォーマット化モジュール（１４）と、
   前記フォーマット化モジュールにより供給されるマーキングデータを前記第１のセットのキャリアの所与の係数（Ｇｉｊ）で変調できると共に、マーキングメッセージのエネルギー重み付け項と前記セットのキャリアに関連する対応する量によって結果としての係数を振幅変調でき、それによりマーキング係数を供給するモジュレータ（１８）と、
   前記マーキング係数を前記変換されたオリジナル信号の対応する係数に加算する加算器（２０）と、を含むことを特徴とする信号処理デバイス。
2. 前記フォーマット化モジュール（１４）は、復調を行うためのデモジュレータ（１５）を含み、前記デモジュレータは、変換されたオリジナル信号（ｘｉ）の各係数に前記第１のセットのキャリア中の所与のキャリア（Ｇ_ｉｊ）の対応する係数を、歪み（jｉ）の知覚重みを、及び変換信号の前記係数に関連する減衰ファクタ（gｉ）を乗算して、このように決定された係数を加算して、それにより変換オリジナル信号の応答のコンポーネントを供給することを特徴とする請求項１に記載の信号処理デバイス。
3. 前記フォーマット化モジュール（１４）は、所定のパラメータ（q）、マーキングメッセージの特定のコードワードに関連する第１のベクトル（Ｕ_ｋ）及び前記第１のベクトルと共に超平面を定義する正規化直交ベースを形成する第２のベクトルとからマーキング情報を計算できることを特徴とする請求項１または２に記載の信号処理デバイス。
4. 特定のコードワード（Ｕｋ）は、マーキングメッセージに関連するコードワードと復調に対する変換信号の応答（ｒｘ）の正規化値との間の二乗誤差エラー判断基準を最小にすることにより得られることを特徴とする請求項３に記載の信号処理デバイス。
5. 前記第２のベクトルの各成分は、復調に対する応答の対応するコンポーネント（ｒｘｊ）と復調に対する応答（ｒｘ）を表すベクトルの第１のベクトルと共直線の単位ベクトル（ＵＫ／÷÷Ｕｋ÷÷）への投影との差に比例することを特徴とする請求項３または４に記載の信号処理デバイス。
6. 所定のパラメータ（q）は、マーキング情報（{ｂｊ}）を表すベクトルと第１のベクトル（Ｕｋ）との間の角度に対応し、このパラメータ（q）は、
   Ｋ.(ｕｏ ＋ ｃｏｓq)^２‐（ｖｏ ＋ ｓｉｎq）^２
   の関係を最小にすることによって決定され、ここで、
   ｕｏは、復調に対する応答のコンポーネントの数ｍによって除算された、復調に対する応答（ｒｘ）を表すベクトルと第１のベクトルとの間のスカラー積を表し、
   ｖｏは、前記数ｍによって除算された、復調に対する応答（ｒｘ）を表すベクトルと第２のベクトル（Ｖ）との間のスカラー積を表し、
   Ｋ＝１／（２^{２（Ｃ+Ｒ）ｍ}−１）であり、ここでＣとＲは、それぞれ有効ビット数とオリジナル信号への適合ビットを表し、ｍは、復調応答（ｒｘ）のコンポーネントの数を表すことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
7. 前記ミキシングモジュール（１０）は、前記メッセージ（Ｍ）を保護するキーから第１のセットのキャリアを発生できるキャリア発生モジュール（１６）を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
8. 前記ミキサは、加算器回路（２０）によって供給された各信号係数をマーキングメッセージのエネルギー重み付け項（s_ｗｉ）と変換オリジナル信号（ｘｉ）の対応する係数の分散（s_ｘｉ ^２）に関連する量によって振幅が変調することができるスケーリングモジュール（１７）を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
9. 前記量は、s_ｘｉ ^２／（s_ｘｉ ^２ + s_ｗｉ ^２）によって定義され、ここでs_ｘｉ ^２は、マーキングメッセージのエネルギーを定義する項であり、s_ｘｉ ^２は、変換オリジナル信号（ｘｉ）の対応する係数の分散であることを特徴とする請求項８に記載の信号処理デバイス。
10. 前記信号処理デバイスは、前記ミキサ（１０）の出力に逆変換モジュール（６）を含み、このモジュール（６）は、前記変換モジュール（５）によって実行された変換に対してマーク信号に逆変換を実行できることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
11. 前記信号処理デバイスは、マーク信号からメッセージを抽出するために逆変換モジュール（６）の出力に抽出デバイス（２）を含み、この抽出デバイスは、マーク信号を再同期できる再同期モジュール（８）と再同期されたマーク信号を変換できる信号変換モジュール（７）を含み、それにより変換されたマーク信号（ｙｉ’）を供給することを特徴とする請求項１０に記載の信号処理デバイス。
12. 前記抽出デバイスの変換モジュール（７）により実行される変換は、変換されたオリジナル信号の係数を提供するために変換モジュール（５）により実行されたものと同一であることを特徴とする請求項１１に記載の信号処理デバイス。
13. 前記抽出デバイス（２）は、メッセージ保護キーによって定義される第２のセットのキャリア（Ｇｊ）の復調に対する変換されたマーク信号（ｙｉ’）の応答を計算することができ、それにより挿入されたマーキング情報の推定値（ｂｊ）を提供することを特徴とする請求項１１または１２に記載の信号処理デバイス。
14. 前記第１のセットのキャリアと前記第２のセットのキャリアは、同一であること特徴とする請求項１３に記載の信号処理デバイス。
15. 前記抽出デバイス（２）は、復調を実行するためのデモジュレータ（２１）を含み、前記デモジュレータは、再同期されたマーク信号（ｙｉ’）の各係数に第２のセットのキャリアの所与のキャリア（Ｇｉｊ）の対応する係数を及び再同期されたマーク信号の前記係数と関連する歪み（jｉ）の知覚重みを乗算することができ、かつこのように決定された係数を加算でき、それによりマーキング情報の推定値（ｂｊ）のコンポーネントを提供することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
16. 前記抽出デバイス（２）は、前記メッセージ（Ｍ）を保護するキーから第２のセットのキャリアを発生できるキャリア発生モジュール（１６）を含むことを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
17. 前記抽出デバイス（２）は、一セットのコードワードとマーキング情報推定値との間の二乗誤差判断基準を最大にすることによってマーキング情報の推定値（ｂｊ）に最も近似するコードワードを決定できるデコーダ（２２）を含み、それによってマーキングメッセージを提供することを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
18. 前記信号処理デバイスは、前記ミキシングモジュール（１０）に対する入力に挿入パラメータ定義モジュール（１３）を含み、このモジュール（１３）は、信号の固有特性、アプリケーションドメイン制約条件及び使用される変換の特性に基づいて、マーキングメッセージのエネルギー重み付け項（s_ｗｉ）及び減衰ファクタ（ｙｉ）を決定できることを特徴とする請求項１〜１７のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
19. 前記挿入パラメータ定義モジュール（１３）は、変換空間におけるオリジナル信号（ｘ）とマーク信号（ｙ）との間の挿入歪みＤ_ｘｙ、変換空間においけるオリジナル信号（ｘ）と再同期されたマーク信号（ｙ’）との間の最大許容アタック歪みＤ_ｘｙ’及びマーキング信号のエネルギーとアタックノイズの間の信号対雑音比Ｅｂ／Ｎｏに関連して二つのグローバル挿入パラメータ（l，c）を計算できることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理デバイス。
20. 前記二つのグローバル挿入パラメータ（l，c）は、Ｅｂ／Ｎ_０ + lＤ_ｘｙ’−cＤ_ｘｙの関係を最大にするパラメータlとcを検索することによって計算されることを特徴とする請求項１９に記載の信号処理デバイス。
21. 前記挿入パラメータ定義モジュール（１３）は、二つの決定されたグローバル挿入パラメータ（l，c）からマーキングメッセージ（s_ｗｉ）と減衰ファクタ（gｉ）のエネルギー重み付け項を計算できることを特徴とする請求項２０に記載の信号処理デバイス。
22. 前記信号変換モジュール（５）により供給される変換されたオリジナル信号（ｘｉ）の係数は、フーリエ変換の係数であること特徴とする請求項１〜２１のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
23. 前記信号変換モジュール（５）により供給される変換されたオリジナル信号（ｘｉ）の係数は、コサイン変換の係数であること特徴とする請求項１〜２２のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。
24. 前記信号変換モジュール（５）により供給される変換されたオリジナル信号（ｘｉ）の係数は、ウエーブレット変換の係数であること特徴とする請求項１〜２１のいずれか一項に記載の信号処理デバイス。

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