JP2009260886A - 文書作成支援システム及び文書検証システム - Google Patents

Abstract

【課題】改ざんされていない文書を改ざんされていると誤って認識する点を解決する。
【解決手段】ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、文書の作成を支援する文書作成支援システムにおいて、作成された文書から特徴量を抽出する領域が定められている改ざん検出対象領域情報を保持し、前記作成された文書から、前記改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の重心を算出し、前記算出された重心に基づいて、前記作成された文書の特徴量を生成し、前記生成された特徴量を、前記文書に記録する。
【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、文書作成システムに関し、特に、文書の改ざんの検知が可能な文書を作成及び文書の改ざんを検知するシステムに関する。

プリンタを用いて文書を印刷する前に文書の特徴を特徴量として抽出し、抽出した特徴量を電子透かし及び／又はバーコード等を用いて紙面に埋め込む技術が知られている。一方、紙面の改ざんを検証する場合、紙面をスキャンすることによって、紙面に埋め込まれている電子透かし又はバーコードから特徴量を読み取る。また、スキャンされた画像から、文書の特徴量を抽出する。そして、電子透かし及びバーコードから読み取った特徴量と、検証する紙面の文書から抽出された特徴量とを比較することによって、紙面の改ざん、偽造、及び変造等を検知する。

特許文献１に記載された技術では、まず、透かし画像形成部は、文書画像を参照して、機密情報に基づいて透かし画像を作成する。次に、所定のフィルタを用いて、所定のシンボルを識別可能なドットパターンを埋め込む埋め込み領域を文書画像から算出し、埋め込み領域に対する文字領域の割合が所定の閾値以下であるか否かを判定する。埋め込み領域に対する文字領域の割合が所定の閾値以下である場合、文字領域と重ならない埋め込み領域に、少なくとも一部の機密情報を含むシンボルを識別可能なドットパターン（シンボルユニット）を、所定の数埋め込む。

特許文献１に記載された技術は、文書画像を参照し、文字領域に重ならない領域に機密情報を埋め込むため、元の文書に関わらず、確実に機密情報を埋め込むことができるとしている。
米国特許出願公開第２００５／００１８８４５号明細書

前述したように、特許文献１に記載された技術では、埋め込み領域に対する文字領域の割合が所定の閾値以下であるか否かを判定し、埋め込み領域に対する文字領域の割合が所定の閾値以下である場合に処理を行うため、埋め込み領域に対する文字領域の割合が印刷後に変化しないことが要求される。しかし、家庭用インクジェットプリンタ等では、文書を印刷した場合にインクのにじみが発生し、埋め込み領域に対する文字領域の割合が大きくなる可能性がある。また、オフィス用のページプリンタでも、文書を印刷した場合にトナーの飛び散りが発生し、埋め込み領域に対する文字領域の割合が大きくなる可能性がある。

また、文書をスキャンする場合に、レンズ等の光学系によって発生するぼけの影響によって、埋め込み領域に対する文字領域の割合が変化する可能性がある。このため、印刷後の文書を再びスキャンし、紙面の改ざんを検知する場合、埋め込み領域に対する文字領域の割合が増大するため、改ざんされていない部分も改ざんであると検知されてしまう可能性があった。

よって、印刷媒体が改ざんされた場合に、改ざんされた事実が確認できない課題がある。

本発明は、印刷時及びスキャン時に発生するインクにじみ、トナーの飛び散り、及び光学系のぼけの影響によって、改ざんされていない文書を改ざんされていると誤って認識する点を解決するシステムを提供する。

具体的には、インクのにじみ及びトナーの飛び散りに対し変化がそれほど大きくならないように、文書を構成する画素の位置情報を考慮した特徴量を用いる。画素の位置情報を考慮することによって、インクのにじみ及びトナーの飛び散りがあっても、文書の特徴量の変化がそれほど大きくなく、改ざんされた場合と区別することができる。

これは、インクのにじみ及びトナーの飛び散りは、インクやトナーが本来印刷されるべき位置に依存して発生するため、文書のインクやトナーが本来印刷されるべき位置を考慮することによって、インクのにじみ及びトナーの飛び散りが発生しても、あまり変化が大きくない特徴量を定義できる、という性質によっている。

文書を構成する画素の位置情報を加味した量として、より具体的には，重心を用いることが可能である。

本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、文書の作成を支援する文書作成支援システムにおいて、作成された文書から特徴量を抽出する領域が定められている改ざん検出対象領域情報を保持し、前記作成された文書から、前記改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の重心を算出し、前記算出された重心に基づいて、前記作成された文書の特徴量を生成し、前記生成された特徴量を、前記文書に記録する。

本発明によれば、インクのにじみ及びトナーの飛び散りが発生しても、改ざんと区別することが可能になる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

＜実施形態１＞
図１Ａは、本発明の実施の形態の文書作成システム１０１の構成を示すブロック図である。

文書作成システム１０１は、文書の作成を支援するシステムであり、文書作成端末１０２、文書特徴量抽出装置１０３、透かしデータ作成装置１０６、地紋透かし埋込装置１０７、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８を備える。

文書作成端末１０２、文書特徴量抽出装置１０３、透かしデータ作成装置１０６、地紋透かし埋込装置１０７、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、それぞれネットワーク１１０によって接続され、ネットワーク１１０を介して情報を送受信する。

文書作成端末１０２は、文書作成システム１０１を制御する端末であり、例えば、一般的な計算機によって実現することができる。

文書特徴量抽出装置１０３は、位置情報を加味した文書特徴量を抽出する装置であり、例えば、一般的な計算機によって実現することができる。

ここで位置情報を加味した文書特徴量とは、後述する特徴量抽出プログラムによって文書から作成される数値又はデータである。文書特徴量は、ある文書の文書特徴量と、その文書に改ざん等の変更を加えた文書の文書特徴量とが、多くの場合異なるという性質を持つ。位置情報を加味した文書特徴量の例としては、例えば、後述する重心利用タイプ文書特徴量や、後述する細線化重心利用タイプ文書特徴量がある。

文書特徴量抽出装置１０３は、文書特徴量選択プログラム１０４、重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１０５、細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１１９、及び文書特徴量タイプテーブル１２０を含み、各プログラムを実行することによって、文書特徴量抽出装置１０３の機能を実現することができる。

文書特徴量選択プログラム１０４は、指定された文書特徴量タイプに対応する特徴量抽出プログラムを選択する。

文書特徴量タイプとは、文書特徴量を識別する識別子であり、図４を用いて後述する。特徴量抽出プログラムとは、入力された文書から文書特徴量を抽出するために実行されるプログラムであり、例えば、重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１０５及び細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１１９を含む。

重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１０５は、入力された文書から、画像の重心を用いて文書特徴量を抽出する。また、細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１１９は、入力された文書から、画像を細線化し、細線化された画像の重心を用いて文書特徴量を抽出する。

文書特徴量タイプテーブル１２０は、文書特徴量のタイプと、特徴量抽出プログラムとを対応付けて管理する。なお、文書特徴量タイプテーブル１２０は、図４を用いて後述する。

透かしデータ作成装置１０６は、透かしデータを作成する装置である。

地紋透かし埋込装置１０７は、後述する地紋透かしの技術を用いて、文書に情報（例えば、透かしデータ）を埋め込む（記録する）装置である。

改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、改ざん検出対象ＤＢ１０９を格納する。改ざん検出対象ＤＢ１０９は、改ざんを検出する対象となる領域が規定されるデータベースである。改ざん検出対象ＤＢ１０９に格納されるデータについては、図６Ａを用いて後述する。

なお、文書作成端末１０２、文書特徴量抽出装置１０３、透かしデータ作成装置１０６、地紋透かし埋込装置１０７、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、それぞれ別装置として記載したが一つのハードウェアに実装されてもよい。

図２は、本発明の実施の形態の文書特徴量抽出装置１０３のハードウェアの構成を示すブロック図である。

文書特徴量抽出装置１０３は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、インターフェース２０３、ネットワークインターフェース２０４、キーボード２０５、画面２０６、スキャナ２０７、プリンタ２０８、ハードディスク２０９、及び時計２１０を備える。

ＣＰＵ（プロセッサ）２０１は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、メモリ２０２に格納されているプログラム、又はハードディスク２０９からメモリ２０２に読み出されたプログラムを実行する。なお、プログラムは、必要に応じて、計算機が利用可能であり、着脱可能な記憶媒体によって導入されてもよい。また、ネットワークインターフェース２０４によって、通信媒体（通信回線又は通信回線上の搬送波）を介して、計算機に導入されてもよい。

メモリ２０２は、ＣＰＵ２０１に実行されるプログラム及びデータを一時的に格納する。インターフェース２０３は、文書特徴量抽出装置１０３内の各構成を接続するインターフェースである。ネットワークインターフェース２０４は、ネットワーク１１０を介して外部と通信するインターフェースである。

キーボード２０５は、文書作成システム１０１への指示及びデータを入力するために、管理者が操作する入力装置である。画面２０６は、処理結果等を表示する装置である。スキャナ２０７は、印刷物等を光学的に読み取り、読み取った結果を画像として文書作成システム１０１内に入力する装置である。プリンタ２０８は、文書作成システム１０１の処理結果等を印刷媒体（例えば、紙面）に印刷する装置である。

ハードディスク２０９は、プログラム及びデータを格納する装置であり、例えば、不揮発性メモリ等によって構成することができる。この場合、ハードディスク２０９に格納されたプログラム及びデータは、電源がＯＦＦとなった後にＯＮになった場合でも、保持される。時計２１０は、ＣＰＵ２０１が現在の時刻を検出する装置である。

なお、ネットワークインターフェース２０４、キーボード２０５、画面２０６、スキャナ２０７、プリンタ２０８、ハードディスク２０９、及び時計２１０は、それぞれ必要に応じて省略されてもよい。

なお、文書作成端末１０２、透かしデータ作成装置１０６、地紋透かし埋込装置１０７、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８も、図２に示すハードウェアの構成と同じ構成を備える。

次に、文書作成システムで実行される文書作成処理を、図３を用いて説明する。

図３は、本発明の実施の形態の文書作成処理のフローチャートである。

図３に示される文書作成フローは、文書作成システム１０１に備わる各装置のメモリ２０２に格納されているプログラムをＣＰＵ２０１が実行することによって実行される。

まず、文書作成端末１０２は、文書作成者から、文書データ、文書特徴量タイプ、及び改ざん検出対象領域レコード番号の入力を受け付ける（３０１）。文書データは、例えば、一般のワープロソフト及びテキストエディタ等、計算機上で動作可能なソフトウェアで作成されるデータである。

ここで、文書特徴量タイプについて、図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態の文書特徴量タイプテーブル１２０の説明図である。

文書特徴量タイプテーブル１２０は、文書特徴量タイプ４０１、文書特徴量タイプの説明４０２、特徴量抽出プログラム４０３、及び特徴量比較プログラム４０４を含む。

文書特徴量タイプ４０１は、文書特徴量を抽出するタイプを識別する識別子であり、例えば、図４に示すように番号を用いることができる。

文書特徴量タイプの説明４０２は、文書特徴量タイプの内容であり、例えば、重心利用タイプ、細線化重心利用タイプ、面積利用タイプ、及びテキストタイプである。なお、図４に示されている以外の文書特徴量タイプがあってもよい。

特徴量抽出プログラム４０３は、文書特徴量タイプに対応する特徴量抽出プログラムである。特徴量比較プログラム４０４は、文書特徴量タイプに対応する特徴量比較プログラムである。なお、特徴量比較プログラム４０４については、後述する。

また、改ざん検出対象領域レコード番号は、改ざん検出対象ＤＢ１０９に格納されているデータ（レコード）を識別する番号であり、改ざんを検出する対象となる領域が決定される。

次に、文書作成端末は、ステップ３０１で受け付けた文書特徴量タイプ、文書データ、及び改ざん検出対象領域レコード番号を文書特徴量抽出装置１０３に送信する（３０２）。なお、本実施の形態では、文書特徴量タイプとして、重心利用タイプを用いる場合について説明する。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、文書特徴量タイプテーブル１２０を参照し、ステップ３０２で送信された文書特徴量タイプに応じて、特徴量抽出プログラム４０４を選択する（３０３）。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ３０３で選択された特徴量抽出プログラム４０４を起動する（３０４）。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ３０２で送信された文書データから、指定された文書特徴量タイプ及び改ざん検出対象領域レコード番号に基づいて文書特徴量を抽出し、抽出された文書特徴量を文書作成端末１０２に送信する（３０５）。ステップ３０５の具体的な処理は、図５を用いて後述する。

次に、文書作成端末１０２は、ステップ３０５で送信された文書特徴量を透かしデータ作成装置１０６に送信する（３０６）。

次に、透かしデータ作成装置１０６は、ステップ３０６で送信された文書特徴量から透かしデータを作成し、作成された透かしデータを文書作成端末１０２に送信する（３０７）。透かしデータには、文書特徴量がそのまま用いられてもよい。また、一般的な暗号アルゴリズムにしたがって、暗号化された文書特徴量が用いられてもよい。また、一般的な電子署名アルゴリズムにしたがって、電子署名が付与された文書特徴量が用いられてもよい。また、タイムスタンプが付与された文書特徴量が用いられてもよい。

次に、文書作成端末１０２は、文書データ及びステップ３０７で作成された透かしデータを地紋透かし埋込装置１０７に送信する（３０８）。

次に、地紋透かし埋込装置１０７は、ステップ３０８で送信された透かしデータを文書データに埋め込むことによって、透かし入り文書データを作成し、作成された透かし入り文書データを文書作成端末１０２に送信する（３０９）。

具体的には、まず、地紋透かし埋込装置１０７は、文書データを画像化する。文書データの画像化には、市販のワープロソフトから特定の仮想プリンタに印刷し、印刷された文書データがＰＤＦデータに変換される公知技術、及び、ＰＤＦデータから画像データに変換する公知技術を用いることができる。

次に、画像化された文書データに透かしデータを埋め込む。画像化された文書データに透かしデータを埋め込む方法は、特開２００６−２７９６４０号公報に開示されている技術を用いることができる。特開２００６−２７９６４０号公報に開示された情報埋め込み装置２０１に、埋め込み情報として透かしデータを入力し、画像化された文書データを文書画像として入力する。そして、特開２００６−２７９６４０号公報の図２に示す情報埋め込み装置２０１の情報点群決定処理部２２５は、文書画像２１２に埋め込み情報２１１を埋め込んでいるため、埋め込み情報２１１が埋め込まれた文書画像２１２をハードディスク等に出力することによって、透かし入り文書データである画像が作成される。

ステップ３１０では、文書作成端末１０２は、ステップ３０９で作成された透かし入り文書データを表示し、文書作成者の要求に応じて、透かし入り文書データを印刷又は送信する。本実施の形態では、透かし入り文書データは画像であるため、従来技術を用いて画像を表示することが可能であり、文書作成者の要求に応じて印刷又は送信することが可能である。

なお、ステップ３０１では、文書作成端末１０２は、文書データを直接受け付けているが、文書データを識別する識別子を受け付けてもよい。この場合、受け付けた識別子に基づいて、文書データが読み出される。読み出される文書データは、例えば、文書作成端末１０２に備わるハードディスク２０９及び文書作成端末１０２に接続されるハードディスク２０９等に格納されてもよい。

なお、ステップ３０５では、文書特徴量抽出装置１０３は、抽出された文書特徴量を文書作成端末１０２に送信しているが、抽出された文書特徴量を透かしデータ作成装置１０６に送信してもよい。この場合、処理はステップ３０６を省略し、ステップ３０７に進む。

また、ステップ３０７では、透かしデータ作成装置１０６は、作成された透かしデータを文書作成端末１０２に送信しているが、作成された透かしデータを地紋透かし埋込装置１０７に送信してもよい。この場合、処理はステップ３０８を省略し、ステップ３０９に進む。

図５は、本発明の実施の形態の重心利用タイプの文書特徴量の抽出処理のフローチャートであり、図３のステップ３０５で実行される処理の説明を示す。

まず、文書特徴量抽出装置１０３は、改ざん検出対象ＤＢ装置１０８にアクセスし、改ざん検出対象ＤＢ１０９から、図３のステップ３０１で入力された改ざん検出対象領域レコード番号に対応するレコードを取得する（６０１）。

ここで、改ざん検出対象ＤＢ１０９に格納されるレコード（改ざん検出対象領域レコード６００）の例を図６Ａに示す。改ざん検出対象領域レコード６００には、文書データから文書特徴量を抽出する領域が規定されている。

図６Ａに示す例は、改ざん検出対象ＤＢ１０９に格納されている改ざん検出対象領域レコード番号３の内容が示されている。他のレコード番号には異なる内容のレコードが格納されており、改ざんを検出する対象の領域（改ざん検出対象領域）を適宜変更することが可能である。

図６Ａに示す改ざん検出対象領域レコード６００は、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１、始点７０２、及び終点７０３を含む。なお、改ざん検出対象領域レコード６００の１行分のデータを一つのエントリとする。

改ざん検出対象領域ＩＤ７０１は、改ざん検出対象領域を識別する識別子である。始点７０２は、領域の始点を指定する座標である。終点７０３は、領域の終点を指定する座標である。

図６Ｂに示す例は、図６Ａに示す改ざん検出対象領域レコード６００によって特定される改ざん検出対象領域であり、領域７０４、領域７０５、領域７０６、及び領域７０７を含む。

図６Ｂに示す領域７０４は、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１が「１」である領域に対応する。すなわち、領域７０４は、始点７０２が（２，３）であり、終点７０３が（８，６）である領域を示す。以下、同様に、図６Ｂに示す領域７０５は、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１が「２」である領域に対応し、図６Ｂに示す領域７０６は、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１が「３」である領域に対応し、図６Ｂに示す領域７０７は、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１が「１０」である領域に対応する。

このように、ステップ６０１では、改ざん検出対象ＤＢ１０９から、指定されたレコードを取得することによって、改ざん検出対象領域が決定される。

ステップ６０２では、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ６０１で取得したレコード内のエントリ（改ざん検出対象領域）のうち、処理が終了していないエントリがあるか否かを判定する。

少なくとも一つのエントリについて処理が終了していないと判定された場合、文書特徴量抽出装置１０３は、処理が終了していないエントリを取り出し、処理はステップ６０３に進む。すなわち、図６Ａに示す例では、改ざん検出対象領域ＩＤ７０１によって特定される各改ざん検出対象領域が取り出される。一方、全てのエントリについて処理が終了したと判定された場合には、処理はステップ６０５に進む。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、文書データから、ステップ６０２で取り出されたエントリに対応する領域画像を生成する（６０３）。なお、領域画像を生成する処理は、前述したように、文書データから画像を取得する公知技術を用いることができる。例えば、予め文書データ全体の画像を生成し、生成された画像から、改ざん検出対象領域に対応する領域の画像を切り出すことによって、領域画像を生成することができる。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ６０３で生成された領域画像の重心を計算し、計算された重心を重心リスト９００に格納する（６０４）。

重心の計算方法について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態の重心の計算例を示す説明図である。ここで、画素８０１は文書中の黒画素であり、座標が（１，９）である。また、画素８０２は文書中の黒画素であり、座標が（２，１）である。また、画素８０３は文書中の黒画素であり、座標が（６，８）である。また、画素８０４は、文書中の黒画素であり、座標が（７，２）である。ここで、文書中の黒画素とは、文書中の文字及び絵を構成する画素である。図７に示す例では、文書中の文字及び絵を構成する画素として、黒画素と表現しているが、赤い画素のように色が付いた画素であってもよい。

図７に示すように、黒画素が四つ存在する場合、重心のｘ座標は、計算対象となる黒画素のｘ座標の総和を、計算対象となる黒画素の数で除算した結果である。図７に示す例では、重心のｘ座標は４である。

また、重心のｙ座標は、計算対象となる黒画素のｙ座標の総和を、計算対象となる黒画素の数で除算した結果である。図７に示す例では、重心のｙ座標は５である。よって、重心の座標は（４，５）である。

図７に示す例では、重心の座標が整数であるが、重心の座標が小数であってもよい。この場合、計算機で表現可能な浮動小数点数表現を用いて、計算結果の数を近似して表現する。

なお、重心リスト９００は、後述する図９Ａに示すように、改ざん検出対象領域と重心とを対応付けたリストである。

図８Ａ及び図８Ｂは、本発明の実施の形態の重心利用タイプの文書特徴量の例を示す説明図であり、文字「４」の重心を示す。

図８Ａ示す例では、計算機内での文字を模式的に表現しており、重心９０１は、文字「４」の重心である。図８Ｂに示す例では、印刷された文書がスキャンされた後の文字を模式的に表現しており、文字「４」がにじんでいることを示す。しかし、重心９０２で表現される文字「４」の重心は、図８Ａの重心９０１と比較して、大きく変化していないことを示す。これは、文書特徴量に重心を用いることによって実現することができる。

なお、ステップ６０４では、文書中の全ての黒画素に基づいて重心を計算しているが、文書中の黒画素のうち、黒画素以外の画素と接している画素のみを計算対象として重心を計算してもよい。これによって、にじみの影響をより少なくすることができる。

ステップ６０５では、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ６０４で作成された重心リスト９００から文書特徴量を生成する。

重心リスト９００から文書特徴量を生成する処理について、図９Ａ及び図９Ｂを用いて説明する。図９Ａは、本発明の実施の形態の重心リスト９００の説明図である。図９Ｂは、本発明の実施の形態の特徴量の例を示す説明図である。

重心リスト９００は、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１及び重心１００２を含む。改ざん検出対象領域ＩＤ１００１は、改ざん検出対象領域を識別する識別子であり、図６Ａに示す改ざん検出対象領域ＩＤ７０１と対応する。重心１００２は、図５のステップ６０４で計算された重心の座標である。なお、重心リスト９００の１行分のデータを一つのエントリとする。

図９Ａに示す例では、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「１」である領域の重心は（３，５）である。また、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「２」である領域の重心は（５．８，４）である。また、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「３」である領域の重心は（８，２．１）である。また、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「１０」である領域の重心は（１．８，１．２）である。図９Ａに示す重心リスト９００から、以下に説明するように文書特徴量を生成する。

まず、文書特徴量タイプをメモリ２０２に格納する。図９Ａに示す例では、重心利用タイプを用いているため、図４に示す文書特徴量タイプテーブル１２０を参照すると、文書特徴量タイプ４０１は「１」である。この文書特徴量タイプ４０１を計算機内部の表現（１６進数）に変換すると、「０００１」である。

次に、改ざん検出対象領域レコード番号をメモリ２０２に格納する。図９Ａに示す例では、改ざん検出対象領域レコード番号が「３」であるため、計算機内部の表現に変換した「０００３」をメモリ２０２に格納する。

次に、重心の個数をメモリ２０２に格納する。図９Ａに示す例では、重心の個数は１０個であるため、「１０」を計算機内部の表現に変換すると、「０００Ａ」である。

次に、重心リスト９００の改ざん検出対象領域ＩＤ１００１の小さい順に、重心１００２を計算機内部の表現に変換し、メモリ２０２に格納する。

改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「１」の場合、重心１００２が（３，５）であるため、「３」及び「５」を計算機内部の表現に変換すると、それぞれ「４０４０００００」及び「４０Ａ０００００」（ともに１６進数）である。改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「２」の場合、重心１００２が（５．８，４）であるため、「５．８」及び「４」を計算機内部の表現に変換すると、それぞれ「４０Ｂ９９９９Ａ」及び「４０８０００００」（ともに１６進数）である。改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「３」の場合、重心１００２が（８，２．１）であるため、「８」及び「２．１」を計算機内部の表現に変換すると、それぞれ「４１００００００」及び「４００６６６６６」（ともに１６進数）である。以後、同様に重心１００２を計算機内部の表現に変換する。そして、改ざん検出対象領域ＩＤ１００１が「１０」の場合、重心１００２が（１．８，１．２）であるため、「１．８」及び「１．２」を計算機内部表現に変換すると、それぞれ「３ＦＥ６６６６６」及び「３Ｆ９９９９９Ａ」（ともに１６進数）である。

次に、メモリ２０２に格納された数字を結合したものを文書特徴量として生成する。図９Ｂに示す例では、文書特徴量、「０００１０００３０００Ａ４０４０００００４０Ａ０００００４０Ｂ９９９９Ａ４０８０００００４１００００００４００６６６６６・・・３ＦＥ６６６６６３Ｆ９９９９９Ａ」が生成される。

なお、図９Ｂに示す例では、文書特徴量、改ざん検出対象領域レコード番号、及び重心の個数を４桁の１６進数で表現しているが、他の桁数の１６進数で表現してもよい。例えば、重心１００２と同様に、８桁の１６進数で表現してもよい。

ステップ６０６では、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ６０５で生成された文書特徴量を文書作成端末１０２に送信する（６０６）。

本発明の文書作成システムは、文書から抽出する文書特徴量を適宜プログラムとして選択可能であるため、システムの動作中に動的にシステムを変更することができる。

また、本発明の文書作成システムは、文書特徴量に重心を用いるため、にじみ及びトナーの飛び散りに頑健であり、にじみ及びトナーの飛び散りが発生した場合にも、改ざんと区別することができる。

以上、本発明の文書作成システム１０１の説明である。本発明の文書作成システム１０１を用いることによって、文書作成端末１０２の操作者（文書作成者）は、文書特徴量が地紋透かしによって埋め込まれた文書を取得することができる。しかし、取得した文書が流通する間に改ざんされる危険が存在する。

そこで、次に、文書が流通する間に改ざんが行われたかどうかを検証する文書検証システム１１１について説明する。

図１Ｂは、本発明の実施の形態の文書検証システム１１１の構成を示すブロック図である。

文書検証システム１１１は、文書の改ざんを検証するシステムであり、文書検証端末１１２、地紋透かし読取装置１１３、文書画像修正装置１１４、文書特徴量抽出装置１０３、改ざん検出装置１１５、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８を備える。

文書検証端末１１２、地紋透かし読取装置１１３、文書画像修正装置１１４、文書特徴量抽出装置１０３、改ざん検出装置１１５、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、それぞれネットワーク１１８によって接続され、ネットワーク１１８を介して情報を送受信する。

文書検証端末１１２は、文書検証システム１１１を制御する端末であり、例えば、図２に示すような一般的な計算機によって実現することができる。

地紋透かし読取装置１１３は、印刷された文書の地紋透かしを読み取り、埋め込まれている情報を読み取る装置である。

文書画像修正装置１１４は、地紋透かし読取装置１１３が読み取った情報と、印刷された文書をスキャンした画像（文書画像）とを用いて、文書画像を修正する装置である。

改ざん検出装置１１５は、文書の改ざんを検出する装置であり、例えば、図２に示すような一般的な計算機によって実現することができる。改ざん検出装置１１５は、改ざん検出プログラム１１６、重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１１７、細線化重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１２１、及び文書特徴量タイプテーブル１２０を含み、各プログラムを実行することによって、改ざん検出装置１１５の機能を実現することができる。

改ざん検出プログラム１１６は、改ざん検出装置１１５を制御する。重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１１７は、重心利用タイプを用いて文書画像から抽出された文書特徴量と、印刷された文書に埋め込まれている情報から取得した文書特徴量とを比較する。細線化重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１２１は、細線化重心利用タイプを用いて、文書画像から抽出された文書特徴量と、印刷された文書に埋め込まれている情報から取得した文書特徴量とを比較する。

文書特徴量タイプテーブル１２０は、図１Ａに示す文書特徴量タイプテーブル１２０と同じであるため、説明を省略する。

なお、改ざん検出装置１１５の構成が文書検証端末１１２に実装され、文書検証端末１１２が改ざん検出装置１１５の機能を実現してもよい。

文書特徴量抽出装置１０３及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、図１Ａに示す文書作成システム１０１の文書特徴量抽出装置１０３及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８と同じ構成であるため、説明を省略する。

なお、文書検証端末１１２、地紋透かし読取装置１１３、文書画像修正装置１１４、文書特徴量抽出装置１０３、改ざん検出装置１１５、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、図２に示すハードウェアの構成と同じ構成を備える。

なお、文書検証端末１１２、地紋透かし読取装置１１３、文書画像修正装置１１４、文書特徴量抽出装置１０３、改ざん検出装置１１５、及び改ざん検出対象ＤＢ装置１０８は、それぞれ別装置として記載したが一つのハードウェアに実装されてもよい。

図１０は、本発明の実施の形態の文書検証処理のフローチャートである。

図１０に示される文書検証フローは、文書検証システム１１１に備わる各装置のメモリ２０２に格納されているプログラムをＣＰＵ２０１が実行することによって実行される。

まず、文書検証端末１１２は、文書検証者から、改ざんを検証する文書（検証対象文書）を受け付ける。そして、受け付けた検証対象文書をスキャンし、検証対象文書画像を生成する（１１０１）。なお、検証対象文書のスキャンには、文書検証端末１１２に備わるスキャナ２０７が用いられる。

次に、文書検証端末１１２は、文書検証者から、閾値の設定及び改ざん検出の指示を受け付ける（１１０２）。ここで、設定される閾値は、後述する改ざんの有無を判定する処理に用いられる値であり、例えば、「１００」等の値が設定される。改ざん検出の指示は、例えば、文書検証端末１１２のキーボード２０５から入力される。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１１０１で生成された検証対象文書画像を地紋透かし読取装置１１３に送信する（１１０３）。

次に、地紋透かし読取装置１１３は、ステップ１１０３で送信された検証対象文書画像から、透かしデータ及び領域規定情報１１００を抽出し、抽出された透かしデータ及び領域規定情報１１００を文書検証端末１１２に送信する（１１０４）。

具体的には、地紋透かし読取装置１１３は、特開２００６−２７９６４０号公報に開示されている情報読み取り装置６０１を用いることによって、本発明の透かしデータ及び領域規定情報１１００を抽出することができる。特開２００６−２７９６４０号公報の図６には、情報読み取り装置６０１の処理が開示されており、印刷文書画像データ６２１が印刷文書入力処理部６１１の出力として記載されている。

本発明の検証対象文書画像は、特開２００６−２７９６４０号公報に開示されている印刷文書画像データ６２１と同じである。すなわち、特開２００６−２７９６４０号公報の情報読み取り装置６０１のメモリ又はハードディスクに、本発明の検証対象文書画像が格納される。特開２００６−２７９６４０号公報の情報読み取り装置６０１は、格納された本発明の検証対象文書画像を印刷文書画像データ６２１として扱うことができる。

また、本発明の透かしデータは、特開２００６−２７９６４０号公報の情報読み取り装置６０１から出力される読み取り情報６２３と同じである。また、本発明の領域規定情報１１００は、特開２００６−２７９６４０号公報の領域規定情報構成処理部９０４から出力される領域規定情報７１３と同じである。本発明の透かしデータ及び領域規定情報１１００がメモリ又はハードディスクに格納されるようにプログラムが追加された特開２００６−２７９６４０号公報の情報読み取り装置６０１が用いられる。

なお、特開２００６−２７９６４０号公報に開示されている領域規定情報７１３は、情報埋め込み装置２０１によって領域規定点群領域３１１に配置された情報に基づいて抽出される。領域規定点群領域３１１には、横方向（Ｘ軸方向）に規則正しく並んだ複数の微小点（所定の間隔の画素に配置された微小点）と、縦方向（Ｙ軸方向）に規則正しく並んだ複数の微小点（所定の間隔の画素に配置された微小点）とが領域規定点３２１として配置される。配置された領域規定点３２１の情報は、メモリ又はハードディスク等に保持される。保持されている領域規定点３２１の情報と、印刷文書画像データ６２１から読み取られる領域規定点群領域３１１内の微小点の情報とを対応付けることによって、領域規定情報７１３が抽出される。

領域規定情報１１００について、図１１Ａを用いて説明する。図１１Ａは、本発明の実施の形態の領域規定情報１１００の例を示した説明図である。

領域規定情報１１００は、領域座標１２０１及び検証対象文書画像座標１２０２を含む。

領域座標１２０１は、検証対象文書の所定の領域に予め配置された複数の点の座標であり、予め配置された複数の点の相対的な座標が用いられる。また、領域座標１２０１は、予め複数の点が配置される画素の座標が用いられてもよい。検証対象文書画像座標１２０２は、検証対象文書画像の所定の領域から読み取られた点の座標であり、実際にスキャンされた検証対象文書画像から抽出される。なお、領域規定情報１１００の１行分のデータを一つのエントリとする。

図１１Ｂは、領域座標１２０１の各座標を模式的に表現した説明図である。図１１Ｃは、検証対象文書画像座標１２０２の各座標を模式的に表現した説明図である。すなわち、理想的には図１１Ｂのように印刷された文書が、流通後に文書のしわ等の影響を受けて、図１１Ｃのように検証対象文書画像がスキャンされたことを示す。

ステップ１１０５では、文書検証端末１１２は、検証対象文書画像及びステップ１１０４で抽出された領域規定情報１１００を文書画像修正装置１１４に送信する。

次に、文書画像修正装置１１４は、ステップ１１０５で送信された領域規定情報１１００を用いて検証対象文書画像を修正し、修正された検証対象文書画像を修正画像として文書検証端末１１２に送信する（１１０６）。ステップ１１０６では、図１１Ｃに示すようにスキャンされた検証対象文書画像を、図１１Ｂに示すように修正し、修正された検証対象文書画像を修正画像として送信する。なお、ステップ１１０６の処理は、図１２を用いて後述する。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１１０４で抽出された透かしデータから、文書特徴量タイプ、改ざん検出対象領域レコード番号、及び埋め込み特徴量を抽出する（１１０７）。埋め込み特徴量とは、文書特徴量タイプに応じて、文書特徴量に用いられる情報である。例えば、重心利用タイプを用いる場合には、重心の座標の情報である。なお、ステップ１１０７の処理は、図１４を用いて後述する。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１１０７で抽出された文書特徴量タイプ及び改ざん検出対象領域レコード番号と、ステップ１１０６で送信された修正画像とを文書特徴量抽出装置１０３に送信する（１１０８）。

次に、文書特徴量抽出装置１０３は、ステップ１１０８で送信された修正画像から、文書特徴量タイプ及び改ざん検出対象領域レコード番号に基づいて重心の座標を計算し、計算された重心の座標を修正画像特徴量として文書検証端末１１２に送信する（１１０９）。なお、ステップ１１０９の処理は、図３のステップ３０５と同じ処理である。

次に、文書検証端末１１２は、文書特徴量タイプ、ステップ１１０７で抽出された埋め込み特徴量、ステップ１１０９で抽出された修正画像特徴量、及びステップ１１０２で設定された閾値を改ざん検出装置１１５に送信する（１１１０）。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１１１０で送信された閾値に基づいて、埋め込み特徴量と、修正画像特徴量とを比較し、改ざんの有無を判定する。そして、判定結果を文書検証端末１１２に送信する（１１１１）。なお、ステップ１１１１の処理は、図１５を用いて後述する。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１１１１で送信された判定結果を画面２０６に表示する（１１１２）。なお、ステップ１１１２の処理は、図１８を用いて後述する。

なお、ステップ１１０１では、文書検証端末１１２は、検証対象文書を直接受け付けているが、検証対象文書を識別する識別子を受け付けてもよい。この場合、受け付けた識別子に基づいて、検証対象文書が読み出される。読み出される検証対象文書は、例えば、文書検証端末１１２に備わるハードディスク２０９及び文書検証端末１１２に接続されるハードディスク２０９等に格納される。

なお、ステップ１１０４では、地紋透かし読取装置１１３は、抽出された透かしデータ及び領域規定情報１１００を文書検証端末１１２に送信しているが、抽出された透かしデータ及び領域規定情報１１００と、検証対象文書画像とを文書画像修正装置１１４に送信してもよい。この場合、処理はステップ１１０５を省略し、ステップ１１０６に進む。

図１２は、本発明の実施の形態の文書画像修正装置１１４による処理のフローチャートであり、図１０のステップ１１０６で実行される処理の説明を示す。

まず、文書画像修正装置１１４は、領域規定情報１１００に含まれる領域座標１２０１のｘ座標の最大値ｘｍ及びｙ座標の最大値ｙｍを求める（１３０１）。例えば、図１１Ａに示す領域規定情報１１００の場合、ｘ座標の最大値ｘｍは「２」であり、ｙ座標の最大値ｙｍは「２」である。

次に、文書画像修正装置１１４は、予め設定された値ｇｘ及び値ｇｙを用いて、横（ｘｍ×ｇｘ＋１）画素及び縦（ｙｍ×ｇｙ＋１）画素の修正中画像を作成する（１３０２）。

ここで、値ｇｘ及び値ｇｙは、例えば、ｇｘ＝６０及びｇｙ＝６０に設定することができる。また、値ｇｘ及び値ｇｙは、領域規定情報１１００に基づいて設定されてもよい。図１２Ａに示す検証対象文書画像座標１２０２の場合、特開２００６−２７９６４０号公報に開示されている情報埋め込み装置２０１によって配置された領域規定点３２１の所定の画素の間隔に基づいて設定することができる。このように、修正中画像を作成する処理は、計算機内のメモリ２０２に所定の大きさの領域を確保し、修正中画像の大きさ等の情報を格納する処理である。

次に、文書画像修正装置１１４は、ステップ１３０２で作成された修正中画像の各画素のうち、処理が終了していない画素があるか否かを判定する（１３０３）。修正中画像の少なくとも一つの画素について処理が終了していないと判定された場合、修正中画素内で処理が終了していない画素（処理対象画素）を取り出し、処理はステップ１３０４に進む。一方、修正中画像の全ての画素について処理が終了したと判定された場合、処理はステップ１３０５に進む。

次に、文書画像修正装置１１４は、領域規定情報１１００に基づいて、ステップ１３０３で取り出された処理対象画素の内部補間処理を行い、検証対象文書画像内の対応する画素を修正中画像内の処理対象画素にコピーする（１３０４）。内部補間処理について、図１３Ａ及び図１３Ｂを用いて説明する。

図１３Ａ及び図１３Ｂは、本発明の実施の形態の内部補間処理の例を示す説明図である。

図１３Ａに示す処理対象画素１４０１は、修正中画像内で処理の対象となる画素であり、図１３Ｂに示す対応画素１４０２は、検証対象文書画像内で処理対象画素１４０１に対応する画素である。処理対象画素１４０１と対応画素１４０２との対応は以下のように特定する。

まず、処理対象画素１４０１の周りの領域座標１２０１を求める。図１３Ａに示す例では、処理対象画素１４０１の周囲に模式的に示した四つの領域座標１２０１の点が対応する。次に、処理対象画素１４０１が、領域座標１２０１をどのように内分しているかを調べる。図１３Ａに示す例では、処理対象画素１４０１は、領域座標１２０１をＸ軸方向に１：１−ｓ、Ｙ軸方向にｔ：１−ｔに内分している。

次に、領域規定情報１１００を用いて、領域座標１２０１に対応する検証対象文書画像座標１２０２を求める。例えば、図１３Ｂに示す例では、検証対象文書画像が少しゆがんでいるとする。次に、求めた四つの検証対象文書画像座標１２０２によってつくられる４辺を、領域座標の内分比と同じ比で内分する。そして、四つの内分点のうち、隣り合わない辺に属する二つの内分点を直線で結び、二つの直線の交点の画素を検証対象文書画像の対応画素１４０２とする。そして、対応画素１４０２の色及び濃度と同等になるよう、対応画素１４０２を処理対象画素１４０１に複製する。

ステップ１３０５では、文書画像修正装置１１４は、ステップ１３０４で内部補間処理が行われた修正中画像を修正画像として文書検証端末１１２に送信する。

図１４は、本発明の実施の形態の透かしデータの解釈処理のフローチャートであり、図１０のステップ１１０７で実行される処理の説明を示す。

まず、文書検証端末１１２は、透かしデータから特徴量タイプと及び改ざん検出対象領域レコード番号を抽出する（１５０１）。

透かしデータから抽出する処理は、まず、透かしデータが、暗号化されている場合には、透かしデータを復号化することによって文書特徴量を取得する。また、透かしデータに電子署名が付与されている場合には、電子署名を検証することによって文書特徴量を取得する。また、透かしデータにタイムスタンプが付与されている場合には、タイムスタンプを検証することによって文書特徴量を取得する。

次に、取得した文書特徴量から、図９Ｂに示すように計算機内部の表現で表わされている１６進数の情報の初めの４桁を特徴量タイプとして抽出し、続く４桁の情報を改ざん検出対象領域レコード番号として抽出する。文書特徴量は固定長であるため、このように特定の部分から、特徴量タイプ及び検出対象領域レコード番号を抽出することができる。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１５０１で抽出された特徴量タイプが「１」であるか否かを判定する（１５０２）。ここで、特徴量タイプが「１」であるとは、重心利用タイプであることを示す。

特徴量タイプが「１」であると判定された場合、処理はステップ１５０３に進む。一方、特徴量タイプが「１」でないと判定された場合、処理はステップ１５０７に進む。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１５０２で取得した文書特徴量から、改ざん検出対象領域レコード番号に続く４桁の情報を重心の個数として抽出する（１５０３）。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１５０２で取得した文書特徴量から、抽出されていない重心があるか否かを判定する（１５０４）。少なくとも一つの重心が抽出されていないと判定した場合、ステップ１５０２で取得した特徴量から、重心の個数に続く情報を重心として抽出し、処理は１５０５に進む。一方、全ての重心を抽出したと判定した場合、処理はステップ１５０６に進む。なお、重心の個数に続く情報を重心として抽出する場合、重心は８桁の情報で表現されるＸ座標と、８桁の情報で表現されるＹ座標とを含むため、１６桁の情報を一つの重心として抽出する。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１５０３で抽出された重心を重心リスト９００に追加する（１５０５）。重心リスト９００は、図９Ａで示した重心リスト９００と同じ形式が用いられる。

ステップ１５０６では、文書検証端末１１２は、特徴量タイプ、改ざん検出対象領域レコード番号、及びステップ１５０５で作成された重心リスト９００を解釈結果として返す。

ステップ１５０７では、文書検証端末１１２は、不明な特徴量タイプとしてエラーを返す。

なお、ステップ１５０２では、特徴量タイプが「１」であるか否か、すなわち、特徴量タイプが重心利用タイプであるか否かを判定しているが、他の特徴量タイプに対応する特徴量抽出プログラムを実行する場合、他の特徴量タイプであるか否かを判定してもよい。

図１５は、本発明の実施の形態の改ざん検出処理のフローチャートであり、図１０のステップ１１１１で実行される処理の説明を示す。

まず、改ざん検出装置１１５は、特徴量タイプを用いて文書特徴量タイプテーブル１２０を参照し、特徴量タイプに応じた特徴量比較プログラムを起動する（１６０１）。特徴量比較プログラムとは、埋め込み特徴量と修正画像特徴量とを比較するために実行されるプログラムであり、例えば、重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１１７及び細線化重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１２１を含む。本実施の形態では、重心利用タイプ特徴量比較プログラム１１７を起動する場合について説明する。

次に、改ざん検出装置１１５は、改ざん検出対象領域レコード番号に基づいて、改ざん検出対象ＤＢ装置１０８にアクセスし、改ざん検出対象領域レコード６００を取得する（１６０２）。改ざん検出対象領域レコード６００を取得することによって、図６Ｂに示す改ざん検出対象領域が決定される。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１６０２で取得した改ざん検出対象領域レコード６００のエントリ（改ざん検出対象領域）のうち、処理が終了していないエントリがあるか否かを判定する（１６０３）。少なくとも一つのエントリについて処理が終了していないと判定された場合、処理はステップ１６０４に進む。一方、全てのエントリについて処理が終了したと判定された場合、処理はステップ１６０７に進む。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１６０１で起動した特徴量比較プログラムを用いて、埋め込み特徴量と修正画像特徴量とを比較し、埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差を算出する（１６０４）。なお、ステップ１６０４の処理は、図１６を用いて後述する。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１６０４で算出された埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差が、閾値より大きいか否かを判定する（１６０５）。埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差が閾値より大きいと判定された（改ざんが検出された）場合、処理はステップ１６０６に進む。一方、埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差が閾値以下であると判定された（改ざんが検出されなかった）場合、処理はステップ１６０３に戻り、次のエントリの処理を行う。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１６０４で算出された埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差を、改ざん検出結果データ１７００に格納する（１６０６）。ここで、改ざん検出結果データ１７００の例を図１７に示す。

図１７は、本発明の実施の形態の改ざん検出結果データ１７００の例を示す説明図である。

改ざん検出結果データ１７００は、改ざん検出対象領域ＩＤ１８０１及び差１８０２を含む。改ざん検出対象領域ＩＤ１８０１は、改ざんが検出されたと判定された改ざん検出対象領域の識別子であり、図６Ａに示す改ざん検出対象領域ＩＤ７０１に対応する。差１８０２は、埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差の大きさである。なお、改ざん検出結果データ１７００の１行分のデータを一つのエントリとする。

図１７に示す例では、三つの改ざん検出対象領域で改ざんが検出されており、改ざん検出対象領域ＩＤ１８０１が「２」、「３」、及び「１０」の埋め込み特徴量と修正画像特徴量との差は、それぞれ「１２０」、「１２５」、及び「１１０」である。

ステップ１６０７では、改ざん検出装置１１５は、ステップ１６０６で格納された改ざん検出結果データ１７００を文書検証端末１１２に送信する。

図１６は、本発明の実施の形態の重心利用タイプ特徴量比較プログラムによる処理のフローチャートであり、図１５のステップ１６０４で実行される処理の説明を示す。

まず、改ざん検出装置１１５は、埋め込み特徴量に含まれる重心と、修正画像特徴量に含まれる重心との距離を算出する（１７０１）。ここで、算出される距離は、例えば、ユークリッド距離であり、埋め込み特徴量に含まれる重心を（ｘ０，ｙ０）、修正画像特徴量に含まれる重心を（ｘ１，ｙ１）とする場合、距離ｄ＝ｓｑｒｔ（（ｘ１−ｘ０）×（ｘ１−ｘ０）＋（ｙ１−ｙ０）×（ｙ１−ｙ０））によって距離が算出される。ここで、ｓｑｒｔ（ｘ）は、ｘの二乗根である。また、距離ｄは、ｄ＝｜ｘ１−ｘ０｜＋｜ｙ１−ｙ０｜によって算出されてもよい。ここで、｜ｘ｜はｘの絶対値である。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１７０１で算出された距離を定数Ｎ₁で除算し、定数Ｎ₂を乗算することによって標準化距離を算出する（１７０２）。Ｎ₁及びＮ₂は、埋め込み特徴量に含まれる重心と、修正画像特徴量に含まれる重心との差を、所定の値（例えば、１００）に標準化するために設定される定数であり、例えば、Ｎ₁＝２及びＮ₂＝１００に設定することができる。

次に、改ざん検出装置１１５は、ステップ１７０２で算出された標準化距離を結果として返す（１７０３）。

図１８は、本発明の実施の形態の改ざん検出結果表示処理のフローチャートであり、図１０のステップ１１１２で実行される処理の説明を示す。

まず、文書検証端末１１２は、改ざん検出結果データ１７００に格納されている改ざん検出対象領域ＩＤ１９０１及び改ざん検出対象領域レコード番号に基づいて、改ざん検出対象ＤＢ装置１０８にアクセスし、改ざん検出対象領域ＩＤ１９０１に対応するエントリを取得する（１９０１）。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１９０１で取得したエントリのうち、処理が終了していないエントリがあるか否かを判定する（１９０２）。少なくとも一つのエントリについて処理が終了していない場合、処理が終了していないエントリ（改ざん検出対象領域）を取り出し、処理はステップ１９０３に進む。一方、ステップ１９０１で取得した全てのエントリについて処理が終了したと判定された場合、処理は終了する。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１９０２で取り出された改ざん検出対象領域の始点及び終点を、改ざん検出対象領域レコード６００から取得する（１９０３）。

次に、文書検証端末１１２は、ステップ１９０３で取得した改ざん検出対象領域の始点及び終点に基づいて、検証対象文書の修正画像の改ざん検出対象領域を強調して表示する（１９０４）。そして、処理はステップ１９０２に戻り、次のエントリを処理する。

改ざん検出対象領域を強調して表示する例を、図１９に示す改ざん検出結果画面を用いて説明する。

改ざん検出結果画面は、表示部２００１及び警告表示部２００４を含む。表示部２００１は、修正画像を表示する部分であり、検出領域２００２及び検出領域２００３を含む。検出領域２００２及び検出領域２００３は、改ざんが検出された改ざん検出対象領域である。警告表示部２００４は、改ざんが検出されたことを警告する表示部分である。

図１９に示す例では、納税証明書に記載されている金額の改ざんが検出されたことを示している。また、警告表示部２００４には、「改ざんが検出されました」という警告を表示している。

本実施の形態では、文書検証システム１１１を用いることによって、文書検証端末１１２の操作者（管理者）は、文書が流通している間に改ざんが行われたか否かを検証することが可能である。

また、本発明の文書検証システムは、文書から抽出する文書特徴量を適宜プログラムとして選択可能であるため、システムの動作中に動的にシステムを変更することができる。

以上、本実施の形態について説明したが、文書特徴量タイプとして、細線化重心利用タイプを用いる場合について説明する。

細線化重心利用タイプの場合、特徴量抽出プログラムとして細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１１９が用いられ、特徴量比較プログラムとして細線化重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム１２１が用いられる。

図３のステップ３０４で細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム１１９が起動された場合、図５に示すフローチャートのステップ６０３とステップ６０４との間に細線化処理が実行される。

細線化処理は、例えば、C.J.Hilditchによる“Linear skelton from square cupboards,”Machine Intelligence, 4, B, Edinbourgh Univ. Press, 1967, pp. 403-420.に開示されているＨｉｌｄｉｔｃｈの方式を用いて実現することができる。

また、図１４に示す透かしデータの解釈処理のステップ１５０２では、文書検証端末１１２は、特徴量タイプが「２」であるか否かを判定する。

細線化重心利用タイプを用いると、細線化処理を実行した後に重心を算出するため、重心利用タイプを用いる場合と比較して、にじみに強い効果がある。

なお、本実施の形態は、カラー文書及びカラー階調を含む文書を文書データとして用いてもよい。この場合、文書画像を２値化することによって、本実施の形態を適用することが可能である。

本発明の実施の形態の文書作成システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の文書検証システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の文書特徴量抽出装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の文書作成処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の文書特徴量タイプテーブルの説明図である。 本発明の実施の形態の重心利用タイプの文書特徴量の抽出処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の改ざん検出対象ＤＢに格納されるレコードの例の説明図である。 本発明の実施の形態の検出対象領域レコードによって特定される改ざん検出対象領域の説明図である。 本発明の実施の形態の重心の計算例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の重心利用タイプ文の書特徴量の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の重心利用タイプ文の書特徴量の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の重心リストの説明図である。 本発明の実施の形態の特徴量の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の文書検証処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の領域規定情報の例を示した説明図である。 本発明の実施の形態の領域座標を模式的に表現した説明図である。 本発明の実施の形態の検証対象文書画像座標を模式的に表現した説明図である。 本発明の実施の形態の文書画像修正装置による処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の内部補間処理の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の内部補間処理の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の透かしデータの解釈処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の改ざん検出処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の重心利用タイプ特徴量比較プログラムによる処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の改ざん検出結果データの例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の改ざん検出結果表示処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の改ざん検出結果画面の例を示す説明図である。

符号の説明

１０１ 文書作成システム
１０２ 文書作成端末
１０３ 文書特徴量抽出装置
１０４ 文書特徴量抽出プログラム選択プログラム
１０５ 重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム
１０６ 透かしデータ作成装置
１０７ 地紋透かし埋込装置
１０８ 改ざん検出対象DB装置
１０９ 改ざん検出対象DB
１１０ 文書作成システム内ネットワーク
１１１ 文書検証システム
１１２ 文書検証端末
１１３ 地紋透かし読取装置
１１４ 文書画像修正装置
１１５ 改ざん検出装置
１１６ 改ざん検出プログラム
１１７ 重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム
１１８ 文書検証システム内ネットワーク
１１９ 細線化重心利用タイプ文書特徴量抽出プログラム
１２１ 細線化重心利用タイプ文書特徴量比較プログラム
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ インターフェース
２０４ ネットワークインターフェース
２０５ キーボード
２０６ 画面
２０７ スキャナ
２０８ プリンタ
２０９ ハードディスク
２１０ 時計

Claims (10)

1. ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、文書の作成を支援する文書作成支援システムにおいて、
   作成された文書から特徴量を抽出する領域が定められている改ざん検出対象領域情報を保持し、
   前記作成された文書から、前記改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の位置情報を算出し、
   前記算出された位置情報に基づいて、前記作成された文書の特徴量を生成し、
   前記生成された特徴量を、前記文書に記録することを特徴とする文書作成支援システム。
2. 前記特徴量を抽出する文書、前記文書の特徴量の抽出方法、及び前記改ざん検出対象領域情報の指定をそれぞれ受け付け、
   前記指定された改ざん検出対象領域情報を取得し、
   前記指定された特徴量の抽出方法に対応するプログラムを起動し、
   前記起動されたプログラムによって、前記指定された文書から、前記取得した改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の位置情報を算出し、
   前記生成された特徴量から、透かしデータを作成し、
   前記作成された透かしデータを前記文書に記録することを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
3. 前記領域内の画素の位置情報は、前記領域内の画素の重心であることを特徴とする請求項１又は２に記載の文書作成支援システム。
4. 前記指定された文書から、前記取得した改ざん検出対象領域情報に定められている領域の画像を生成し、
   前記生成された画像の領域内の画素の位置情報を算出し、
   前記算出された画素の位置情報、前記指定された特徴量の抽出方法、及び前記指定された改ざん検出対象領域情報を含む特徴量を生成することを特徴とする請求項２に記載の文書作成支援システム。
5. 前記改ざん検出対象領域情報には、少なくとも一部が重なっている複数の領域が定められていることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
6. 前記改ざん検出対象領域情報に定められた領域内の画素によって構成される線を細線化し、
   前記細線化された画素領域の位置情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
7. ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、文書の改ざんを検証する文書検証システムにおいて、
   検証する文書から特徴量を抽出する領域が定められている改ざん検出対象領域情報を保持し、
   前記検証する文書を受け付け、
   前記受け付けた識別子によって特定される文書から、透かしデータを抽出し、
   前記抽出された透かしデータから、前記文書の第１特徴量を取得し、
   前記文書から、前記改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の位置情報を算出し、
   前記算出された位置情報に基づいて、前記文書の第２特徴量を生成し、
   前記取得した第１特徴量と前記生成された第２特徴量とを比較することによって、前記文書の改ざんを検証することを特徴とする文書検証システム。
8. 前記領域内の画素の位置情報は、前記領域内の画素の重心であることを特徴とする請求項７に記載の文書検証システム。
9. 前記改ざん検出対象領域情報に定められた領域内の画素によって構成される線を細線化し、
   前記細線化された画素領域の位置情報を算出することを特徴とする請求項７に記載の文書検証システム。
10. 前記文書の所定の領域に予め複数の点が配置される画素の座標を領域座標として保持し、
    前記領域座標のＸ座標の最大値及びＹ座標の最大値を取得し、
    前記取得したＸ座標の最大値及びＹ座標の最大値に基づいて修正画像を作成し、
    前記作成された修正画像から、前記改ざん検出対象領域情報に定められている領域内の画素の位置情報を算出することを特徴とする請求項７に記載の文書検証システム。

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