JP4088717B2 - 情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は，情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムにかかり，特に，印刷文書への電子透かし埋め込み技術を用いて，文字や図形の改ざんの有無を自動的に判定するための情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムに関するものである。

印刷された書面の改ざんの有無を自動的に判別する技術として，例えば，本願出願人により出願された，特願２００４−３４９１４７「図形比較方法」がある。これは，ガボールフィルタ等を利用して図形の特徴量を計算し，その変化から改ざんの判別を行う技術である。具体的な方法としては，透かしの埋め込まれた領域の座標系を元に，図形の特徴量と透かし領域の座標系との関連付けを行い，埋め込み時の画像から計算された特徴量とスキャン画像から計算された特徴量の差分を求め，特徴量の差分と閾値を比較することによって改ざんの有無を判定する。

また，二値画像に電子透かしを埋め込む技術として，特開２００４−２８９７８３号公報「二値画像用電子透かし方法」（日立製作所）に開示された技術がある。これは，画質劣化をできるだけ回避しつつ，二値画像に電子透かしを埋め込むための技術であり，人間の視覚特性に基づき，画像を改変する領域に優先順位を設け，透かし情報を挿入することによって，画質劣化をできるだけ回避している。これにより，透かしの埋め込まれた画像を印刷した際に，埋め込まれた透かしが目立ちにくい印刷文書を出力することができる。

上記２つの技術を用いて印刷文書の改ざん検出を行う場合，前者の技術については，少ないデータ量の特徴量で改ざんの検出を可能にしているが，より精度の高い改ざん検出を行うためには，より多くのデータ量が必要であり，かつ，より高精度に特徴量と座標系との関連付けを行うためには，より広範囲・高精細に透かしを埋め込む必要がある。後者の技術については，埋め込まれた透かしをより目立ちにくくするためには，透かしを挿入する領域をより少なくする必要がある。このことから，より精度の高い改ざん検出を可能にした場合，埋め込まれた透かしが目立つようになってしまい，その一方で，埋め込まれた透かしを目立たないようにした場合，改ざん検出精度が低下する，または改ざん検出を行うのに十分なデータ量を埋め込むことができなくなるおそれがあり，これらはトレードオフの関係となっている。

特開２００４−２８９７８３号公報

上述のように，従来技術では，より精度の高い改ざん検出を可能にした場合，埋め込まれた透かしが目立つようになってしまい，その一方で，埋め込まれた透かしを目立たないようにした場合，改ざん検出精度が低下する，または改ざん検出を行うのに十分なデータ量が埋め込めない，というトレードオフの関係がある。このため，埋め込むデータ量に依らず，改ざん検出が行えるようにする改ざん検出システムが求められていた。

さらに，より多くのデータ量の透かしを埋め込んだ場合，透かし埋め込み前の画像における図形の特徴量と埋め込み後の図形の特徴量との間に差が生じ，改ざん検出精度が低下するおそれがあるため，透かしが埋め込まれた場合でも，精度を低下させることなく改ざん検出を行うことができるようにする改ざん検出システムが求められていた。

本発明は，従来技術が有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，埋め込むデータ量に依らず改ざん検出を行うことができ，さらに，透かしが埋め込まれた場合でも精度を低下させることなく改ざん検出を行うことの可能な，新規かつ改良された情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムを提供することである。

上記課題を解決するため，本発明の第１の観点によれば，印刷文書に情報（例えば，改ざんを検出するための情報）を埋め込む情報埋め込み装置が提供される。本発明の情報埋め込み装置は，元画像特定情報を該元画像に埋め込む情報埋め込み部（１０２）と，前記元画像特定情報が埋め込まれた元画像の単数もしくは複数の領域について，特徴量を計算して特徴量情報を生成する特徴量計算部（１０４）と，前記元画像特定情報と前記特徴量情報とを関連付けて保存する記憶部（１０６）と，を備えたことを特徴とする（請求項１）。ここで，元画像特定情報とは，元画像を一意に特定するための情報，または，元画像の特徴量（特徴量情報）を一意に特定するための情報という。

かかる構成によれば，改ざん検出用データを記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存することにより，印刷文書に埋め込むデータ量を少なくすることが可能である。これにより，埋め込むデータ量に制限を与えることなく，透かしをより目立たないように埋め込むことができるようになる。さらに透かしが埋め込まれた状態の画像から改ざん検出用データを生成することにより，スキャン画像により近い状態の画像での比較が行える。これにより，透かしの埋め込みによって入力画像の図形の形状が変化した場合でも，精度の高い改ざん検出が行えるようになる。

前記特徴量計算部は，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって前記特徴量を計算することも可能である（請求項２）。

前記情報埋め込み部は，前記元画像を複数の領域に分割して，分割されたそれぞれの領域に，前記元画像特定情報と，前記元画像のどの領域であるかを特定するための領域特定情報とを埋め込むことも可能である（請求項３）。かかる構成によれば，埋め込み領域を分割し，分割された埋め込み領域単位で改ざん検出データや元画像を関連付けて保存することによって，紙片からでも改ざん検出を行ったり，印刷文書の元画像を再現したりすることができるようになる。

前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，該当する元画像の該当する領域における特徴量情報を関連付けて保存することも可能である（請求項４）。

前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，元画像の座標情報もしくは分割された元画像の座標情報，またはその両方を関連付けて保存することも可能である（請求項５）。

前記特徴量計算部は，特徴量の計算を行う領域を画像の一部とする，もしくは特徴量の計算を行う領域単位を粗くする，またはその両方を行うことによって，データ量を削減した特徴量情報を生成することも可能である（請求項６）。

かかる構成によれば，改ざん検出用データを記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存するとともに，改ざん検出用データのデータ量を削減して，直接紙面に改ざん検出用データを埋め込むことによって，記憶部を備えていない装置（または，外部記憶装置などと接続していない装置）でも改ざん検証を行うことが可能である。これにより，外部記憶装置の参照を保護されたネットワーク環境内（例えば，社内ＬＡＮなど）でのみ参照可能とし，それ以外の環境では紙面に埋め込まれた改ざん検出用データによって改ざん検出を行うようにすることにより，記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存された改ざん検出用データを保護することができるようになる。またその場合，記憶部（例えば，外部記憶装置など）を参照可能な装置については，より高い精度で詳細な改ざん検出結果を確認するためのものとして使用することが可能である。

前記情報埋め込み部は，前記データ量の削減された特徴量情報を，前記元画像に埋め込むことが可能である（請求項７）。

上記課題を解決するため，本発明の第２の観点によれば，印刷文書の改ざんを検証する改ざん検証装置が提供される。本発明の改ざん検証装置は，印刷文書の読取画像から元画像特定情報を抽出する情報抽出部（１１２）と，前記元画像特定情報と前記元画像の特徴量情報とを関連付けて保存する記憶部（１０６）と，前記印刷文書の読取画像の単数もしくは複数の領域について，特徴量を計算して特徴量情報を生成する特徴量計算部（１１４）と，前記印刷文書の読取画像の特徴量と，前記印刷文書の元画像の特徴量との差分値から印刷文書の改ざんの有無を検証する改ざん検証部（１１５）と，を備えたことを特徴とする（請求項８）。ここで，元画像特定情報とは，元画像を一意に特定するための情報，または，元画像の特徴量（特徴量情報）を一意に特定するための情報という。

かかる構成によれば，改ざん検出用データを記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存することにより，印刷文書に埋め込むデータ量を少なくすることが可能である。これにより，埋め込むデータ量に制限を与えることなく，透かしをより目立たないように埋め込むことができるようになる。さらに透かしが埋め込まれた状態の画像から改ざん検出用データを生成することにより，スキャン画像により近い状態の画像での比較が行える。これにより，透かしの埋め込みによって入力画像の図形の形状が変化した場合でも，精度の高い改ざん検出が行えるようになる。

前記記憶部は，前記元画像特定情報が埋め込まれた元画像についての特徴量情報が保存されているように構成してもよい（請求項９）。

前記改ざん検証部は，前記特徴量の差分値が改ざん検証閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無を検証することが可能である（請求項１０）。

前記情報抽出部によって，印刷文書の読取画像から元画像特定情報を抽出し，前記印刷文書の元画像特定情報に関連付けられた該画像の特徴量情報を前記記憶部から取得し，前記特徴量計算部によって，前記印刷文書の読取画像の複数の領域について各々の特徴量を計算し，前記改ざん検証部によって，前記印刷文書の読取画像の特徴量と印刷文書の元画像の特徴量の差分値から印刷文書の改ざんの有無を判定することが可能である（請求項１１）。

前記特徴量計算部は，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって前記特徴量を計算することが可能である（請求項１２）。

前記情報抽出部は，分割された読取画像のそれぞれの領域から，前記元画像特定情報と，前記元画像のどの領域であるかを特定するための領域特定情報とを抽出することが可能である（請求項１３）。かかる構成によれば，埋め込み領域を分割し，分割された埋め込み領域単位で改ざん検出データや元画像を関連付けて保存することによって，紙片からでも改ざん検出を行ったり，印刷文書の元画像を再現したりすることができるようになる。

前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定領域とに対し，該当する元画像の該当する領域における特徴量情報を関連付けて保存することが可能である（請求項１４）。

前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，元画像の座標情報もしくは分割された元画像の座標情報，またはその両方を関連付けて保存することが可能である（請求項１５）。

前記情報抽出部によって，分割された読取画像のそれぞれの領域から，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とを抽出し，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とを元に，該当する元画像の領域における特徴量情報を前記記憶部から取得し，前記印刷文書の読取画像における分割された領域の特徴量と，該当する元画像の領域における特徴量との差分値から，前記印刷文書の改ざんの有無を検証することことが可能である（請求項１６）。

前記情報抽出部は，特徴量の計算を行う領域を画像の一部とする，もしくは特徴量の計算を行う領域単位を粗くする，またはその両方を行うことによって，データ量の削減された特徴量情報を前記印刷文書の読取画像から抽出することが可能である（請求項１７）。

かかる構成によれば，改ざん検出用データを記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存するとともに，改ざん検出用データのデータ量を削減して，直接紙面に改ざん検出用データを埋め込むことによって，記憶部を備えていない装置（または，外部記憶装置などと接続していない装置）でも改ざん検証を行うことが可能である。これにより，外部記憶装置の参照を保護されたネットワーク環境内（例えば，社内ＬＡＮなど）でのみ参照可能とし，それ以外の環境では紙面に埋め込まれた改ざん検出用データによって改ざん検出を行うようにすることにより，記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存された改ざん検出用データを保護することができるようになる。またその場合，記憶部（例えば，外部記憶装置など）を参照可能な装置については，より高い精度で詳細な改ざん検出結果を確認するためのものとして使用することが可能である。

前記改ざん検証部は，前記印刷文書の読取画像の特徴量と，前記データ量の削減された特徴量の差分値とから，印刷文書の改ざんの有無を検証することが可能である（請求項１８）。

また，本発明の他の観点によれば，コンピュータを，上記情報埋め込み装置または改ざん検証装置として機能させるためのプログラムと，そのプログラムを記録した，コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される（請求項１９，２０）。ここで，プログラムはいかなるプログラム言語により記述されていてもよい。また，記録媒体としては，例えば，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，フレキシブルディスクなど，プログラムを記録可能な記録媒体として現在一般に用いられている記録媒体，あるいは将来用いられるいかなる記録媒体をも採用することができる。

また，本発明の他の観点によれば，上記情報埋め込み装置と改ざん検証装置とを含む改ざん検証システムが提供される。かかる改ざん検証システムにおいて，情報埋め込み装置と改ざん検証装置とで，記憶部（１０６）を共有することが可能である。

なお上記において，構成要素に付随して括弧書きで記した参照符号は，理解を容易にするため，後述の実施形態および図面における対応する構成要素および信号を一例として記したに過ぎず，本発明がこれに限定されるものではない。

以上のように，本発明によれば，改ざん検出用データを記憶部（例えば，外部記憶装置など）に保存することにより，印刷文書に埋め込むデータ量を少なくした。これにより，埋め込むデータ量に制限を与えることなく，透かしをより目立たないように埋め込むことができるようになる。さらに透かしが埋め込まれた状態の画像から改ざん検出用データを生成することにより，スキャン画像により近い状態の画像での比較が行えるようにした。これにより，透かしの埋め込みによって入力画像の図形の形状が変化した場合でも，精度の高い改ざん検出が行えるようになる。

本発明の他の作用・効果については，以下の発明を実施するための最良の形態にて詳細に説明する。

以下に添付図面を参照しながら，本発明にかかる情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお，本明細書および図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態では，改ざん検出を行うために必要な改ざん検出用データを外部記憶装置に保存し，実際に電子透かしとして埋め込まれるデータは，外部記憶装置に保存された改ざん検出用データとの関連付けを行うために必要な最低限のデータのみとする。これにより埋め込むデータ量をより少なくし，埋め込まれた透かしをより目立たないようにすることができる。さらに改ざん検出用データについては，透かしが埋め込まれた状態の画像から改ざん検出用データを生成して保存することにより，透かし入り印刷文書を読み取ったスキャン画像により近い状態の画像との比較が行えるようにし，より精度の高い改ざん検出が行えるようにする。

本実施形態の構成を図１に示す。
本実施形態にかかる改ざん検証システムは，情報埋め込み部１０１と，改ざん検証部１１１０と，外部記憶装置１０６を含んで構成される。これら構成要素のうち，情報埋め込み部１０１と外部記憶装置１０６が本発明にかかる情報埋め込み装置に相当し，改ざん検証部１１０と外部記憶装置１０６が本発明にかかる改ざん検証装置に相当する。すなわち，本実施形態にかかる検証システムは，情報埋め込み装置と改ざん検証装置で外部記憶装置１０６を共有する構成を採用する。以下に各構成要素について詳細に説明する。

（埋め込み部１０１）
埋め込み部１０１は，入力画像１００に入力画像情報１０３を埋め込み，印刷出力する機能部（処理または装置）であり，図１に示したように，情報埋め込み部１０２と，特徴量計算部１０４と，印刷出力部１０８を含んで構成される。

情報埋め込み部１０２は，入力画像１００に入力画像情報１０３を埋め込む機能部（処理または装置）である。入力画像情報１０３は，ＩＤやシリアル番号等，入力画像１００を一意に特定するための情報である。

特徴量計算部１０４は，改ざん検出を行う領域内の図形について，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって，複数の領域に対してそれぞれの特徴量の計算を行う機能部（処理または装置）である。特徴量情報１０５は，特徴量計算部１０４によって計算された特徴量情報である。

外部記憶装置１０６は，改ざん検出情報１０７を保存する記憶装置である。改ざん検出情報１０７は，入力画像情報１０３に特徴量情報１０５が関連付けられた情報の組み合わせである。

印刷出力部１０８は，入力画像情報１０３が埋め込まれた入力画像１００を，透かし入り印刷文書１０９として印刷出力する機能部（処理または装置）である。透かし入り印刷文書１０９は，入力画像情報１０３が埋め込まれた入力画像１００を，印刷出力部１０８によって印刷したものである。

（改ざん検証部１１０）
改ざん検証部１１０は，透かし入り印刷文書１０９を読み取って，埋め込まれた入力画像情報１０３を抽出し，さらに外部記憶装置１０６から入力画像情報１０３に関連付けられた改ざん検出情報１０７を取得することによって，透かし入り印刷文書１０９における改ざんの有無を判定する機能部（処理または装置）であり，図１に示したように，読み取り部１１１と，情報抽出部１１２と，改ざん検出情報取得部１１３と，特徴量計算部１１４と，改ざん検証部１１５を含んで構成される。

読み取り部１１１は，透かし入り印刷文書１０９を読み取り，スキャン画像を取得する機能部（処理または装置）である。

情報抽出部１１２は，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，入力画像情報１０３を抽出する機能部（処理または装置）である。

改ざん検出情報取得部１１３は，入力画像情報１０３を元に，改ざん検出情報１０７を取得する機能部（処理または装置）である。

特徴量計算部１１４は，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，特徴量計算部１０４と同様の方法で，特徴量を計算する機能部（処理または装置）である。

改ざん検証部１１５は，改ざん検出情報取得部１１３によって外部記憶装置１０６から取得した，入力画像情報１０３に関連付けられた特徴量情報１０５と，特徴量計算部１１４によって計算された，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像の特徴量について，特徴量の差分を計算し，計算された特徴量の差分が改ざん検出閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとする改ざんの有無の判定結果を出力する機能部（処理または装置）である。

（第１の実施形態の動作）
第１の実施形態について，動作を詳細に説明する。本実施形態の処理フローを，図２に示す。また，動作についての詳細な説明図を，図３に示す。

＜画像入力（Ｓ１００，透かし埋め込み部１０１）＞
入力画像１００を透かし埋め込み部１０１に入力する。

＜情報埋め込み（Ｓ１０１，情報埋め込み部１０２）＞
入力画像１００に，入力画像情報１０３を埋め込む。入力画像情報１０３は，ＩＤやシリアル番号等とすることで，入力画像１００を一意に特定することができる。また図３に示す通り，入力画像１００ａに入力画像情報１０３が埋め込まれた場合，透かし入り画像１００ｂは入力画像１００ａと比べて形状に変化が生じる。

＜特徴量計算（Ｓ１０２，特徴量計算部１０４）＞
入力画像１００に入力画像情報１０３を埋め込んだ画像について，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって，複数の領域に対してそれぞれの特徴量の計算を行う。本実施形態では特徴量情報１０５は入力画像１００に埋め込まず，外部記憶装置１０６に保存されるため，透かし埋め込み後に特徴量計算を行うことができる。これにより，スキャン画像に近い形状をした透かし入り画像の特徴量を，改ざん検出情報１０７として保存することができる。

＜改ざん検出情報保存（Ｓ１０３，透かし埋め込み部１０１）＞
特徴量計算部１０４によって計算された特徴量は，特徴量情報１０５として，入力画像情報１０３と関連付けることによって改ざん検出情報１０７とし，入力画像情報１０３から一意に特定することが可能な情報として，埋め込み部１０１から外部記憶装置１０６に保存する。ここで保存される特徴量情報１０５は，透かし埋め込み後に特徴量計算を行うことによって得られたものである。

またここで，特徴量情報１０５に代えて，入力画像情報１０３と入力画像１００，または入力画像情報１０３と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像を関連付けて保存して，Ｓ１０９の改ざん検証時に，入力画像１００を関連付けて保存した場合は透かしを埋め込んだ画像を生成した上で，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像から特徴量を計算し，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から計算された特徴量との差分を計算することによって，Ｓ１０９と同様の検証処理を行うこともできる。

もしくは，入力画像情報１０３と入力画像１００，または入力画像情報１０３と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像を関連付けて保存して，Ｓ１０９の改ざん検証時に，入力画像１００を関連付けて保存した場合は透かしを埋め込んだ画像を生成した上で，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像と透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像を，パターンマッチング等による画像の比較を行うことによって，改ざん検出を行ってもよい。

＜印刷（Ｓ１０４，印刷出力部１０８）＞
入力画像情報１０３が埋め込まれた入力画像１００を印刷して，透かし入り印刷文書１０９を出力する。

以上，埋め込み部１０１側の動作について説明した。次いで，改ざん検証部１１０側の動作について説明する。

＜読み取り（Ｓ１０５，読み取り部１１１）＞
読み取り部１１１によって透かし入り印刷文書１０９を読み取り，スキャン画像を取得する。

＜情報抽出（Ｓ１０６，情報抽出部１１２）＞
情報抽出部１１２が，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，入力画像情報１０３を抽出する。

もしここで，入力画像情報１０３が抽出できなかった場合は，入力された透かし入り印刷文書１０９は，改ざんされている可能性がある文書である，という判定結果を返してもよい。入力画像情報１０３については，特徴量情報１０５に比べて，非常に少ないデータ量のため，繰り返し情報を埋め込む方法やより訂正能力の高いエラー訂正符号によって冗長性を高めることも可能であり，入力画像情報１０３が抽出できないほど埋め込みデータが破壊された場合は，透かしを消去するための処理が施されたか，または元々透かしの入っていない印刷文書が入力されたなど，入力された印刷文書自体が信頼できないものであるとして，改ざんされた可能性のある文書と判断してもよい。

＜改ざん検出情報取得（Ｓ１０７，改ざん検出情報取得部１１３）＞
改ざん検出情報取得部１１３が，外部記憶装置１０６から，入力画像情報１０３に関連付けられた特徴量情報１０５を取得する。

特徴量情報１０５の取得に失敗した場合，入力された透かし入り印刷文書１０９の真正性は検証されない。そのため，改ざんされている可能性がある文書である，という判定結果を返してもよい。また，システムの不具合の可能性などをユーザに通知するなどしてもよい。

＜特徴量計算（Ｓ１０８，特徴量計算部１１４）＞
特徴量計算部１１４が，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって，複数の領域に対してそれぞれの特徴量の計算を行う。

＜改ざん検証（Ｓ１０９，改ざん検証部１１５）＞
改ざん検証部１１５が，特徴量計算部１１４によって計算された特徴量と，改ざん検出情報取得部１１３によって取得された特徴量情報１０５の差分を求め，改ざん検出閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無の判定結果を出力する。

また図３に示すように，スキャン画像１００ｃの特徴量１０１ｃは，入力画像情報１０３が透かしとして埋め込まれており，元の入力画像１００ａと形状が異なる。そのため，同一の文字であっても，入力画像１００ａの特徴量１０１ａと透かし入り画像１００ｂの特徴量１０１ｂを比較した場合，スキャン画像１００ｃの特徴量１０１ｃと入力画像１００ａの特徴量１０１ａの差分１０２ａより，スキャン画像１００ｃの特徴量１０１ｃと透かし入り画像１００ｂの特徴量１０１ｂの差分１０２ｂの方が，差分が小さくなる。入力画像１００ａはスキャン画像１００ｃに比べて透かしが無い分，形状が異なるため，特徴量差分が大きくなるためである。ここで改ざん検出閾値１０３を０．５とした場合，入力画像１００ａと比較した場合の特徴量差分１０２ａは０．６で改ざんありと判定し，透かし入り画像１００ｂと比較した場合の特徴量差分１０２ｂは０．１で改ざん無しと判定される。

またＳ１０３の改ざん検出情報保存時に，入力画像情報１０３と入力画像１００，または入力画像情報１０３と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像を関連付けて保存した場合，入力画像１００を関連付けて保存した場合は透かしを埋め込んだ画像を生成した上で，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像から特徴量を計算し，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から計算された特徴量との差分を計算することによって，上記と同様の検証処理を行うこともできる。

もしくは，Ｓ１０３の改ざん検出情報保存時に，入力画像情報１０３と入力画像１００，または入力画像情報１０３と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像を関連付けて保存した場合，入力画像１００を関連付けて保存した場合は透かしを埋め込んだ画像を生成した上で，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像と透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像を，パターンマッチング等による画像の比較を行うことによって，改ざん検出を行ってもよい。

（第１の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，改ざん検出用データを外部記憶装置１０６に保存することにより，印刷文書に埋め込むデータ量を少なくした。これにより，埋め込むデータ量に制限を与えることなく，透かしをより目立たないように埋め込むことができるようになる。さらに透かしが埋め込まれた状態の画像から改ざん検出用データを生成することにより，スキャン画像により近い状態の画像での比較が行えるようにした。これにより，透かしの埋め込みによって入力画像の図形の形状が変化した場合でも，精度の高い改ざん検出が行えるようになる。

また，印刷文書に埋め込むデータ量が少なくなることで，埋め込んだ内容の破壊耐性（記憶部１０６にたどり着けないほど埋め込むデータが破壊されることへの耐性）が非常に高くなる。また，印刷文書に改ざん検出データを埋め込む必要がなくなるので，改ざん検出データ容量の制限がなくなり，非常に高精度の改ざん検出ができるようになる。

（第２の実施形態）
従来技術では，情報を冗長に埋め込むことによって，印刷文書が汚れたり欠損したりした場合でも，埋め込まれた情報を抽出することができる。しかし，紙片だけになってしまった場合等でも情報を抽出できるようにした場合，改ざん検出を行うのに十分なデータ量を埋め込むことができず，改ざん検出が行えなくなってしまう。そのため，印刷文書が大幅に欠損したり，紙片だけになってしまったりした場合でも，改ざん検出が行えるようにする，ということが課題の一つとして考えられる。さらに紙片だけになってしまった印刷文書の改ざん検出を行う場合，その紙片が元画像のどの部分のものであるかについても分かるようにする，ということがもう一つの課題として考えられる。

そこで第２の実施形態では，第１の実施形態と同様に，改ざん検出を行うために必要な改ざん検出用データを外部記憶装置に保存し，実際に電子透かしとして埋め込まれるデータは，外部記憶装置に保存された改ざん検出用データとの関連付けを行うために必要な最低限のデータのみとすることで，紙片だけになってしまった場合等でも改ざん検出を行うのに十分なデータ量を保存できるようにする。さらに改ざん検出用データとの関連付けを行うためのデータが埋め込み可能な面積で埋め込み領域を分割し，分割された埋め込み領域単位で改ざん検出データや元画像を関連付けて保存することによって，紙片からでも改ざん検出を行ったり，印刷文書の元画像を再現したりすることができるようにする。

本実施形態の構成は，第１の実施形態と同様のため，詳細な説明を省略する。ただし本実施形態では，入力画像１００に埋め込む情報として，図１の入力画像情報１０３に代えて，下記の領域ＩＤ２００が埋め込まれるものとする。同様に，外部記憶装置１０６に保存される改ざん検出情報１０７についても，領域ＩＤ２００が保存されるとともに，図４Ａ，図４Ｂに示す通り，領域ＩＤ２００に関連付けられた情報として，入力画像１００，領域座標２０１，領域特徴量情報２０２が保存される。

領域ＩＤ２００は，入力画像１００を一意に特定し，さらに入力画像１００を複数の領域に分割し，分割されたそれぞれの領域がどの部分の領域であるかを特定するための情報である。

領域座標２０１は，入力画像１００の画像上における，領域ＩＤ２００の領域情報である。領域の左上・右下座標によって示される。

領域特徴量情報２０２は，領域ＩＤ２００に該当する領域内の特徴量情報である。

（第２の実施形態の動作）
第２の実施形態の処理フローについても，第１の実施形態と同様のため図を省略し，処理内容に変更のあるステップについてのみ説明する。また動作についての詳細な説明図を，図４Ａ，図４Ｂ，図５に示す。

＜情報埋め込み（Ｓ１０１，情報埋め込み部１０２）＞
図４Ａ，図４Ｂに示す通り，入力画像１００を複数の領域に分割し，分割されたそれぞれの領域毎に，入力画像１００と入力画像１００のどの領域かを特定することが可能な領域ＩＤ２００を埋め込む。図４Ａ，図４Ｂに示す例では，入力画像１００を特定するための情報として，入力画像１００を“文書Ａ”とし，さらに“文書Ａ”において分割された領域を，左上から右下に１，２，３，４，…と設定することで，領域ＩＤ２００を，Ａ−１，Ａ−２，Ａ−３，Ａ−４，…，のように設定して，入力画像１００を分割したそれぞれの領域に，領域ＩＤ２００として，Ａ−１，Ａ−２，Ａ−３，Ａ−４，…，を埋め込む。さらに，ここで分割された領域については，入力画像１００の左上位置を（０，０）とし，右下方向を正方向とした座標系を用いることで，それぞれの領域ＩＤ２００の領域座標を取得することができる。

＜改ざん検出情報保存（Ｓ１０３，透かし埋め込み部１０１）＞
図４Ａ，図４Ｂに示す通り，改ざん検出情報１０７として，入力画像１００を分割した領域にそれぞれ埋め込んだ領域ＩＤ２００に，入力画像１００，領域座標２０１，領域特徴量情報２０２を関連付けて，外部記憶装置１０６に保存する。図４Ａ，図４Ｂに示す例では，領域ＩＤ２００：Ａ−１に対し，入力画像１００：文書Ａ，領域座標２０１：（０，０，５００，５００），領域特徴量情報２０２：特徴量Ａ−１を関連付けて，外部記憶装置１０６に保存している。また，ここでの例に示される領域特徴量情報２０２：特徴量Ａ−１は，領域ＩＤ２００：Ａ−１の領域座標２０１：（０，０，５００，５００）の領域内における特徴量情報で，図４Ａ，図４Ｂの例に示すように，領域ＩＤ２００：Ａ−１の領域内に存在する文字“あ”の文字領域の特徴量を６．８とするように，領域内の複数の文字や図形について，それぞれの特徴量を示したものである。

またここで保存される入力画像１００：文書Ａによって，Ｓ１０７の改ざん検出情報取得時に，紙片だけになってしまった透かし入り印刷文書からでも，入力画像を復元可能にすることができる。さらにＳ１０９の改ざん検証時に，保存された入力画像１００：文書Ａに透かしを埋め込んだ画像から特徴量情報を計算することによって，該当する領域の特徴量情報を生成してもよい。

もしくは，第１の実施形態と同様に，領域ＩＤ２００と入力画像１００の該当領域，または領域ＩＤ２００と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像の該当領域を関連付けて保存して，Ｓ１０９の改ざん検証時に，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像の該当領域と透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像の該当領域を，パターンマッチング等による画像の比較を行うことによって，改ざん検出を行ってもよい。

以上，埋め込み部１０１側の動作について説明した。次いで，改ざん検証部１１０側の動作について説明する。

＜情報抽出（Ｓ１０６，情報抽出部１１２）＞
情報抽出部１１２が，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，領域ＩＤ２００を抽出する。図５に示される例では，領域ＩＤ２００：Ａ−４が抽出されたことを示している。図５の例に示されるように，分割した領域毎に領域ＩＤ２００が埋め込まれているため，透かし入り印刷文書１０９の一部分しか読み取られなかった場合においても，透かし入り印刷文書１０９の一部分から領域ＩＤ２００の情報抽出が可能で，抽出された領域ＩＤ２００を元に改ざん検出情報１０７を取得して，改ざん検出処理を行うことができるようになる。

もしここで，領域ＩＤ２００が抽出できなかった場合は，入力された透かし入り印刷文書１０９は，該当する領域が改ざんされている可能性がある，という判定結果を返す。実施形態１の入力画像情報１０３と同様に，領域ＩＤ２００については，領域特徴量情報２０２に比べて，非常に少ないデータ量のため，該当する領域内に繰り返し情報を埋め込むことによって破壊耐性を高めることも可能であり，入力画像情報１０３が抽出できないほど埋め込みデータが破壊された場合は，透かしを消去するための処理が施されたか，または元々透かしの入っていない印刷文書が入力されたなど，入力された印刷文書自体が信頼できないものであるとして，該当する領域が改ざんされた可能性があると判断する。

＜改ざん検出情報取得（Ｓ１０７，改ざん検出情報取得部１１３）＞
改ざん検出情報取得部１１３が，領域ＩＤ２００を元に，外部記憶装置１０６から改ざん検出情報１０７を取得する。図５に示される例では，領域ＩＤ２００：Ａ−４を元に，入力画像１００：文書Ａ，領域座標２０１：（１５００，０，２０００，５００），領域特徴量情報２０２：特徴量Ａ−１を取得する。さらに領域座標２０１：（１５００，０，２０００，５００）から，領域ＩＤ２００：Ａ−４に隣接する領域はどの領域かについても分かるため，図５の例のように領域ＩＤ２００：Ａ−４に隣接する周辺領域についても，同様に改ざん検出情報１０７を取得し，改ざん検出処理を行うことができる。

さらに，ここで保存された入力画像１００：文書Ａを取得することによって，紙片だけになってしまった透かし入り印刷文書からでも，入力画像１００を再現することができる。
ただし，改ざん検出情報１０７の取得に失敗した場合，入力された透かし入り印刷文書１０９の真正性は検証されない。そのため，改ざんされている可能性がある文書である，という判定結果を返してもよい。また，システムの不具合の可能性などをユーザに通知するなどしてもよい。

＜改ざん検証（Ｓ１０９，改ざん検証部１１５）＞
改ざん検証部１１５が，特徴量計算部１１４によって透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から計算された特徴量と，改ざん検出情報取得部１１３によって取得された改ざん検出情報１０７の特徴量との差分を求め，改ざん検出閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無の判定結果を出力する。

図５では，文書Ａの領域Ａ−４と周辺領域の改ざん検出データを使用して改ざん有無の判定を行う一例を示している。図５の例に示すように，領域ＩＤ２００：Ａ−４の領域内に存在する文字“あ”の文字領域（１７００，１５０，１７５０，２００）の特徴量を印刷文書の読取画像から計算することによって特徴量６．９を得た場合，領域ＩＤ２００：Ａ−４の領域座標２０１：（１５００，０，２０００，５００）で文字“あ”の文字領域（１７００，１５０，１７５０，２００）に該当する特徴量を，領域特徴量情報２０２：特徴量Ａ−４から取得して差分を求め，改ざん検出閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無の判定結果を出力する。

図５の例では，特徴量Ａ−４から，領域（１７００，１５０，１７５０，２００）に該当する特徴量６．８を取得している。従って，差分は０．１となり，改ざん検出閾値を０．５とした場合，改ざん無しとする判定結果が得られる。

またＳ１０７の改ざん検出情報取得で取得した入力画像１００：文書Ａに透かしを埋め込んだ画像から，特徴量計算部１１４によって特徴量を計算することによって，領域ＩＤ２００：Ａ−４の領域座標２０１：（１５００，０，２０００，５００）の領域特徴量情報２０２：特徴量Ａ−４を取得してもよい。

もしくは，第１の実施形態と同様に，Ｓ１０３の改ざん検出情報保存時に，領域ＩＤ２００と入力画像１００の該当領域，または領域ＩＤ２００と入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像の該当領域を関連付けて保存した場合，入力画像１００に透かしを埋め込んだ画像の該当領域と透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像の該当領域を，パターンマッチング等による画像の比較を行うことによって，改ざん検出を行うこともできる。

（第２の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，第１の実施形態と同様に，改ざん検出用データを外部記憶装置に保存することにより，埋め込むデータ量に制限を与えることなく，改ざん検出用データを扱うことができるようになる。さらに埋め込み領域を分割し，分割された埋め込み領域単位で改ざん検出データや元画像を関連付けて保存することによって，紙片からでも改ざん検出を行ったり，印刷文書の元画像を再現したりすることができるようになる。

（第３の実施形態）
第１，第２の実施形態においては，改ざん検出用データを外部記憶装置に保存することによって，改ざん検出を行うのに十分なデータ量を保存できるようにしている。しかしこの場合，外部記憶装置を参照できない装置では改ざん検証を行うことができない。そのため，外部記憶装置を参照できない装置であっても改ざん検証できるようにする，ということが課題の一つとして考えられる。

そこで第３の実施形態では，改ざん検出用データを外部記憶装置に保存するとともに，改ざん検出を行う領域が紙面の一部としたり，必要最低限の改ざん検出精度に設定したりすることによって，改ざん検出用データのデータ量を削減して，直接紙面に改ざん検出用データを埋め込むことによって，外部記憶装置と接続していない装置でも改ざん検証を行えるようにする。またその一方で，外部記憶装置と接続されている場合は，より高い精度で改ざん検出を行うことができる。

第３の実施形態の構成を，図６に示す。図６は，第１の実施形態と同様の機能部については説明を省略し，追加された機能部や機能内容に変更のある部分についてのみ説明する。

特徴量情報３００は，改ざん検出を行う領域を紙面の一部としたり，必要最低限の改ざん検出精度に設定したりすることによって，改ざん検出用データのデータ量が削減され，直接紙面に埋め込むことができる改ざん検出用データである。特徴量情報３００は，特徴量計算部１０４によって計算される。

情報埋め込み部１０２は，入力画像１００に入力画像情報１０３とともに特徴量情報３００を埋め込む機能部（処理または装置）である。

情報抽出部１１２は，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，入力画像情報１０３と特徴量情報３００を抽出する機能部（処理または装置）である。

改ざん検出情報取得部１１３は，入力画像情報１０３を元に，外部記憶装置１０６から改ざん検出情報１０７を取得する機能部（処理または装置）である。ただし，改ざん検証部１１０が外部記憶装置１０６と接続されていない場合，情報抽出部１１２によって抽出された特徴量情報３００を入力画像情報１０３に関連付けられた情報として使用する。

（第３の実施形態の動作）
第３の実施形態の処理フローを図７に示す。図７は，第１の実施形態と同様のステップについては説明を省略し，追加されたステップや処理内容に変更のあるステップについてのみ説明する。

＜特徴量計算（Ｓ３００，特徴量計算部１０４）＞
特徴量計算部１０４が入力画像１００に対して，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって，特徴量の計算を行う。計算によって出力される特徴量情報３００は，情報埋め込み部１０２によって入力画像１００に埋め込まれるため，埋め込み可能なデータ量を超えないようにする必要がある。そこで改ざん検出を行う領域を入力画像１００の一部（例：入力画像１００の上半分を改ざん検出領域とする，等）としたり，図８に示すように，１文字単位で特徴量を計算していたものを３×３文字の９文字単位で計算する等，特徴量の計算を行う領域単位を粗くしたりして，改ざん検出用データのデータ量を埋め込み可能なデータ量になるように削減する。

＜情報埋め込み（Ｓ１０１，情報埋め込み部１０２）＞
入力画像１００に，入力画像情報１０３と特徴量情報３００を埋め込む。入力画像情報１０３は，ＩＤやシリアル番号等とすることで，入力画像１００を一意に特定することができる。

以上，埋め込み部１０１側の動作について説明した。次いで，改ざん検証部１１０側の動作について説明する。

＜情報抽出（Ｓ１０６，情報抽出部１１２）＞
読み取り部１１１が，透かし入り印刷文書１０９のスキャン画像から，入力画像情報１０３と特徴量情報３００を抽出する。

もしここで，入力画像情報１０３と特徴量情報３００のどちらも抽出できなかった場合は，入力された透かし入り印刷文書１０９は，改ざん検出を行う領域の改ざんされている可能性がある文書である，という判定結果を返す。入力画像情報１０３と特徴量情報３００のどちらも抽出できなかった場合は，Ｓ１０９の改ざん検証を行うことができず，入力された印刷文書が正しいものであるかを判定することができないため，改ざん検出を行う領域の改ざんされた可能性のある文書と判断する。

＜改ざん検出情報取得（Ｓ１０７，改ざん検出情報取得部１１３）＞
改ざん検出情報取得部１１３が，入力画像情報１０３を元に，外部記憶装置１０６から改ざん検出情報１０７を取得する。ただし，改ざん検証部１１０が外部記憶装置１０６と接続されていない場合，情報抽出部１１２によって抽出された特徴量情報３００を取得した改ざん検出情報１０７の一部として使用する。

またＳ１０６の情報抽出において，特徴量情報３００が抽出できず，入力画像情報１０３のみ抽出した場合で，改ざん検証部１１０が外部記憶装置１０６と接続されていない場合は，入力された透かし入り印刷文書１０９は，改ざん検出を行う領域の改ざんされている可能性がある文書である，という判定結果を返す。この場合，上記Ｓ１０６の情報抽出の説明と同様に，入力画像情報１０３と特徴量情報３００のどちらも抽出できなかった場合となり，Ｓ１０９の改ざん検証を行うことができず，入力された印刷文書が正しいものであるかを判定することができないため，改ざん検出を行う領域の改ざんされた可能性のある文書と判断する。

＜改ざん検証（Ｓ１０９，改ざん検証部１１５）＞
改ざん検証部１１５が，特徴量計算部１１４によって計算された特徴量と，改ざん検出情報取得部１１３が取得した特徴量情報１０５または特徴量情報３００との差分を求め，差分が改ざん検出閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無の判定結果を出力する。

ここで改ざん検証部１１０が外部記憶装置１０６と接続されていない場合，外部記憶装置１０６に保存された特徴量情報１０５を取得することができないため，情報抽出部１１２によって抽出された特徴量情報３００との差分によって改ざん検証が行われることになる。その場合，入力画像１００の一部の領域のみの改ざん検出結果であったり，複数文字単位の領域での改ざん検出結果であったりするため，より詳細な改ざん検出結果を確認するためには，外部記憶装置１０６と接続された改ざん検証部１１０によって改ざん検証を行う必要がある。

（第３の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，改ざん検出用データを外部記憶装置に保存するとともに，改ざん検出用データのデータ量を削減して，直接紙面に改ざん検出用データを埋め込むことによって，外部記憶装置と接続していない装置でも改ざん検証を行える。外部記憶装置の参照を保護されたネットワーク環境内（例：社内ＬＡＮ等）でのみ参照可能とし，それ以外の環境では紙面に埋め込まれた改ざん検出用データによって改ざん検出を行うようにすることにより，外部記憶装置に保存された改ざん検出用データを保護することができるようになる。またその場合，外部記憶装置を参照可能な装置については，より高い精度で詳細な改ざん検出結果を確認するためのものとして使用される。

以上，本発明にかかる情報埋め込み装置（埋め込み部１０１および外部記憶装置１０６）および改ざん検証装置（改ざん検証部１１０および外部記憶装置１０６）の好適な実施形態について説明した。かかる情報埋め込み装置または改ざん検証装置は，コンピュータに上記機能を実現するためのコンピュータプログラムを組み込むことで，コンピュータを情報埋め込み装置または改ざん検証装置として機能させることが可能である。かかるコンピュータプログラムは，所定の記録媒体（例えば，ＣＤ−ＲＯＭ）に記録された形で，あるいは，電子ネットワークを介したダウンロードの形で市場を流通させることが可能である。

以上，添付図面を参照しながら本発明にかかる情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムの好適な実施形態について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

本発明は，情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムに利用可能であり，特に，印刷文書への電子透かし埋め込み技術を用いて，文字や図形の改ざんの有無を自動的に判定するための情報埋め込み装置，情報検証装置，およびコンピュータプログラムに利用可能である。

第１の実施形態の構成を示す説明図である。 第１の実施形態の処理フローを示す説明図である。 第１の実施形態の処理を示す説明図である。 第２の実施形態の処理を示す説明図である。 図４Ａの外部記憶装置１０６の詳細を示す説明図である。 第２の実施形態の処理を示す説明図である。 第３の実施形態の構成を示す説明図である。 第３の実施形態の処理フローを示す説明図である。 第３の実施形態の処理を示す説明図である。

符号の説明

１００ 入力画像
１０１ 埋め込み部
１０２ 情報埋め込み部
１０３ 入力画像情報
１０４ 特徴量計算部
１０５ 特徴量情報
１０６ 外部記憶装置
１０７ 改ざん検出情報
１０８ 印刷出力部
１０９ 透かし入り印刷文書
１１０ 改ざん検証部
１１１ 読み取り部
１１２ 情報抽出部
１１３ 改ざん検出情報取得部
１１４ 特徴量計算部
１１５ 改ざん検証部
３００ 特徴量情報

Claims (20)

1. 印刷文書に情報を埋め込む情報埋め込み装置であって，
   元画像特定情報を該元画像に埋め込む情報埋め込み部と，
   前記元画像特定情報が埋め込まれた元画像の単数もしくは複数の領域について，特徴量を計算して特徴量情報を生成する特徴量計算部と，
   前記元画像特定情報と前記特徴量情報とを関連付けて保存する記憶部と，
   を備え，
   前記特徴量計算部は，特徴量の計算を行う領域単位を変更することによって，データ量を削減した特徴量情報を生成することを特徴とする，情報埋め込み装置。
2. 前記特徴量計算部は，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって前記特徴量を計算することを特徴とする，請求項１に記載の情報埋め込み装置。
3. 前記情報埋め込み部は，前記元画像を複数の領域に分割して，分割されたそれぞれの領域に，前記元画像特定情報と，前記元画像のどの領域であるかを特定するための領域特定情報とを埋め込むことを特徴とする，請求項１または２に記載の情報埋め込み装置。
4. 前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，該当する元画像の該当する領域における特徴量情報を関連付けて保存することを特徴とする，請求項３に記載の情報埋め込み装置。
5. 前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，元画像の座標情報もしくは分割された元画像の座標情報，またはその両方を関連付けて保存することを特徴とする，請求項３または４に記載の情報埋め込み装置。
6. 前記特徴量計算部は，特徴量の計算を行う領域を画像の一部とする，もしくは特徴量の計算を行う領域単位を粗くする，またはその両方を行うことによって，データ量を削減した特徴量情報を生成することを特徴とする，請求項１〜５のいずれかに記載の情報埋め込み装置。
7. 前記情報埋め込み部は，前記データ量の削減された特徴量情報を，前記元画像に埋め込むことを特徴とする，請求項６に記載の情報埋め込み装置。
8. 印刷文書の改ざんを検証する改ざん検証装置であって，
   印刷文書の読取画像から元画像特定情報を抽出する情報抽出部と，
   前記元画像特定情報と前記元画像の特徴量情報とを関連付けて保存する記憶部と，
   前記印刷文書の読取画像の単数もしくは複数の領域について，特徴量を計算して特徴量情報を生成する特徴量計算部と，
   前記印刷文書の読取画像の特徴量と，前記印刷文書の元画像の特徴量との差分値から印刷文書の改ざんの有無を検証する改ざん検証部と，
   を備え，
   前記特徴量計算部は，特徴量の計算を行う領域単位を変更することによって，データ量を削減した特徴量情報を生成することを特徴とする，改ざん検証装置。
9. 前記記憶部は，前記元画像特定情報が埋め込まれた元画像についての特徴量情報が保存されていることを特徴とする，請求項８に記載の改ざん検証装置。
10. 前記改ざん検証部は，前記特徴量の差分値が改ざん検証閾値を超えた場合を改ざんあり，超えなかった場合を改ざん無しとして改ざんの有無を検証することを特徴とする，請求項８または９に記載の改ざん検証装置。
11. 前記情報抽出部によって，印刷文書の読取画像から元画像特定情報を抽出し，
    前記印刷文書の元画像特定情報に関連付けられた該画像の特徴量情報を前記記憶部から取得し，
    前記特徴量計算部によって，前記印刷文書の読取画像の複数の領域について各々の特徴量を計算し，
    前記改ざん検証部によって，前記印刷文書の読取画像の特徴量と印刷文書の元画像の特徴量の差分値から印刷文書の改ざんの有無を判定することを特徴とする，請求項８〜１０のいずれかに記載の改ざん検証装置。
12. 前記特徴量計算部は，図形のある特定の形状に強く反応する特徴抽出フィルタを１つまたは複数施すことによって前記特徴量を計算することを特徴とする，請求項８〜１１のいずれかに記載の改ざん検証装置。
13. 前記情報抽出部は，分割された読取画像のそれぞれの領域から，前記元画像特定情報と，前記元画像のどの領域であるかを特定するための領域特定情報とを抽出することを特徴とする，請求項８〜１２のいずれかに記載の改ざん検証装置。
14. 前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定領域とに対し，該当する元画像の該当する領域における特徴量情報を関連付けて保存することを特徴とする，請求項１３に記載の改ざん検証装置。
15. 前記記憶部は，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とに対し，元画像の座標情報もしくは分割された元画像の座標情報，またはその両方を関連付けて保存することを特徴とする，請求項１３または１４に記載の改ざん検証装置。
16. 前記情報抽出部によって，分割された読取画像のそれぞれの領域から，前記元画像特定情報と前記領域特定情報とを抽出し，
    前記元画像特定情報と前記領域特定情報とを元に，該当する元画像の領域における特徴量情報を前記記憶部から取得し，
    前記印刷文書の読取画像における分割された領域の特徴量と，該当する元画像の領域における特徴量との差分値から，前記印刷文書の改ざんの有無を検証することを特徴とする，請求項１３〜１５のいずれかに記載の改ざん検証装置。
17. 前記情報抽出部は，特徴量の計算を行う領域を画像の一部とする，もしくは特徴量の計算を行う領域単位を粗くする，またはその両方を行うことによって，データ量の削減された特徴量情報を前記印刷文書の読取画像から抽出することを特徴とする，請求項８〜１６のいずれかに記載の改ざん検証装置。
18. 前記改ざん検証部は，前記印刷文書の読取画像の特徴量と，前記データ量の削減された特徴量の差分値とから，印刷文書の改ざんの有無を検証することを特徴とする，請求項１７に記載の改ざん検証装置。
19. コンピュータを請求項１〜７のいずれかに記載の情報埋め込み装置として機能させるための，コンピュータプログラム。
20. コンピュータを請求項８〜１８のいずれかに記載の改ざん検証装置として機能させるための，コンピュータプログラム。

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