JP5347646B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

従来から顔写真などの画像に、人間の目では視認困難なデジタルデータを埋め込むような電子透かし技術が提案されている。例えば、社員証に印刷する顔画像にデジタルデータとして社員番号を埋め込むことによって、社員証が真正であることを証明できるようにしている。

特許第４０３５７１７号明細書 特開２００２−２８１２７５号公報

このように、従来から媒体に印刷する画像にセキュリティに関する情報を埋め込んで、印刷画像に対する不正行為を検出できるようにしているが、そのような状況の中でも電子透かし技術を解読して更に不正行為を行おうとする悪意のある第三者が存在しないとは言い切れない。

本発明は、媒体若しくは媒体に印刷された画像に対する不正行為による、画像に埋め込んだ情報の不正使用を未然に防止することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、媒体への印刷対象となる印刷画像を取得する取得手段と、印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、生成された画像特徴情報から印刷画像の真正性を証明する真正性情報を生成し、その生成した真正性情報を含む埋込画像を生成する埋込画像生成手段と、生成された埋込画像を印刷画像に埋め込む埋込手段と、識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段と、を有し、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、媒体に印刷された印刷画像を取得する取得手段と、印刷画像に埋め込まれている埋込画像を検出する手段と、印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、埋込画像から、当該印刷画像の予め決められた位置の部分画像の特徴を表す画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出手段と、前記画像特徴情報生成手段により生成された画像特徴情報と、前記画像特徴情報抽出手段より抽出された画像特徴情報と、を比較することによって印刷画像の真正性を判定する判定手段と、識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段と、を有し、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする。

また、識別番号によりそれぞれ識別される複数の符号パターンであって、部分画像のＲＧＢ色空間の青成分との相関関数を求めるために用いられ、各々の符号パターン中の全画素を加算するとゼロになるように形成された符号パターンを取得する手段を有し、前記埋込画像生成手段は、埋込画像に含める情報の青成分を、前記画像特徴情報生成手段により部分画像の画像特徴情報として求められた識別情報に対応する符号パターンを用いて加工を行うことを特徴とする。

また、前記画像特徴情報生成手段による部分画像の抽出位置を、前記埋込画像の当該印刷画像への埋込領域内に設定する位置設定手段を有することを特徴とする。

また、付加情報を取得する手段と、取得された付加情報を符号化する手段と、を有し、前記埋込画像生成手段は、真正性情報と共に、符号化された付加情報を含めて埋込画像を生成することを特徴とする。

また、埋込画像に含められている符号化された付加情報を復号する復号手段と、前記判定手段により印刷画像の真正性が確認された場合のみ復号された付加情報を出力する手段と、を有することを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータを、媒体への印刷対象となる印刷画像を取得する取得手段、印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、生成された画像特徴情報から印刷画像の真正性を証明する真正性情報を生成し、その生成した真正性情報を含む埋込画像を生成する埋込画像生成手段、生成された埋込画像を印刷画像に埋め込む埋込手段、識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段、として機能させ、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータを、媒体に印刷された印刷画像を取得する取得手段、印刷画像に埋め込まれている埋込画像を検出する手段、印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、埋込画像から、当該印刷画像の予め決められた位置の部分画像の特徴を表す画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出手段、前記画像特徴情報生成手段により生成された画像特徴情報と、前記画像特徴情報抽出手段より抽出された画像特徴情報と、を比較することによって印刷画像の真正性を判定する判定手段、識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段、として機能させ、前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする。

本発明によれば、印刷画像への埋込画像に含まれる真正性情報が他の印刷画像に移植されたことを、より確実に検出することのできる埋込画像を生成することができる。

また、印刷画像への埋込画像に含まれる真正性情報が他の印刷画像に移植されたことを、より確実に検出することができる。

本発明に係る画像処理装置の一実施の形態を示したハードウェア構成図である。 本実施の形態における画像処理装置のブロック構成図であり、ＩＣカードに画像を印刷する処理に必要な構成を示した図である。 本実施の形態における画像処理装置のブロック構成図であり、ＩＣカードに印刷された画像から埋込画像を読み取る処理に必要な構成を示した図である。 本実施の形態における検査パターンの一例を示した図である。 本実施の形態における符号パターンの一例を示した図である。 本実施の形態における画像出力処理を示したフローチャートである。 本実施の形態において顔画像に埋込画像が埋め込まれた場合を示した概念図である。 本実施の形態において埋込画像を生成する処理内容を説明するために用いる図である。 本実施の形態における情報抽出処理を示したフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

図１は、本発明に係る画像処理装置の一実施の形態を示したハードウェア構成図である。本実施の形態における画像処理装置２０の主要部は、従前から存在するパーソナルコンピュータなどの汎用的なコンピュータのハードウェアで構成できる。すなわち、画像処理装置２０は、図１に示したようにＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４を接続したＨＤＤコントローラ５、入力手段として設けられたマウス６とキーボード７、及び表示装置として設けられたディスプレイ８をそれぞれ接続する入出力コントローラ９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ１０を内部バス１１に接続して構成される。ネットワークコントローラ１０が接続するネットワーク１２には、印刷媒体であるＩＣカードに画像を印刷可能なプリンタ１３及びネットワークスキャナ１４が接続されている。なお、プリンタ１３及びネットワークスキャナ１４は、プリント機能及びスキャナ機能が搭載された１台の画像形成装置で実現してもよい。

図２は、本実施の形態における画像処理装置２０のブロック構成図であり、特にＩＣカードに画像を印刷する処理に必要な構成が示されている。画像処理装置２０は、画像取得部２１、埋込位置決定部２２、画像特徴情報生成部２３、鍵取得部２４、第１暗号化部２５、アクセス権情報取得部２６、第２暗号化部２７、符号化部２８、画像加工部２９及び画像出力部３０を有している。画像取得部２１は、ＩＣカードへの印刷対象となる印刷画像を取得する。埋込位置決定部２２は、埋込画像の当該印刷画像への埋込位置を決定する。本実施の形態では、図７に例示したように埋込画像として２０×２０のマス目を顔画像上に形成し、その埋込画像の埋込領域内、すなわちそのマス目の中に後述する画像特徴情報を生成する部分画像の抽出位置を設定している。画像特徴情報生成部２３は、印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する。本実施の形態では、前述した埋込画像の埋込領域内に部分画像の抽出位置を設定している。鍵取得部２４は、暗号化のために用いる鍵を取得する。第１暗号化部２５は、取得された鍵で画像特徴情報を暗号化する。アクセス権情報取得部２６は、埋込情報に埋め込む付加情報としてアクセス権情報を取得する。第２暗号化部２７は、取得された鍵でアクセス権情報を暗号化する。符号化部２８は、暗号化されたアクセス権情報を所定のエラー訂正符号を用いて符号化する。画像加工部２９は、埋込画像生成手段として設けられ、画像特徴情報から印刷画像の真正性を証明する真正性情報を生成し、その真正性情報及び符号化されたアクセス権情報を含む埋込画像を予め決められた規則に従って青成分の加工を行った後、印刷画像に埋め込む。画像出力部３０は、印刷画像の印刷指示をプリンタ１３に送信することで印刷指示を出す。

図３は、本実施の形態における画像処理装置２０のブロック構成図であり、特にＩＣカードに印刷された画像から埋込画像を読み取る処理に必要な構成が示されている。画像処理装置２０は、読取画像取得部４１、埋込画像検出部４２、画像特徴情報生成部４３、埋込情報抽出部４４、鍵取得部４５、第１復号部４６、第２復号部４７、第３復号部４８、真正性判定部４９及び判定結果出力部５０を有している。読取画像取得部４１は、ＩＣカード表面に印刷された画像の読取画像を取得する。埋込画像検出部４２は、読取画像に埋め込まれている埋込画像を検出、抽出する。画像特徴情報生成部４３は、印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段である。本実施の形態において予め決められた位置というのは、埋込画像３５に含まれる図７において黒色で図示したマス目（以下、「黒マス」とも称する）の位置である。この黒マスの位置というのは、以降に説明するように、情報出力処理において画像特徴情報を生成する際に利用される部分画像を特定する位置である。埋込情報抽出部４４は、埋込画像に含まれている埋込情報を抽出する。本実施の形態において埋込情報抽出部４４により抽出される情報は、埋込画像３５に含まれる図７において白色で図示したマス目（以下、「白マス」とも称する）の位置に埋め込まれている。鍵取得部４５は、復号のために用いる鍵を取得する。埋込画像３５には、真正性情報及び符号化されたアクセス権情報が埋め込まれているが、第１復号部４６は、取得された鍵で符号化されている画像特徴情報を復号する復号手段である。一方、第３復号部４８は、取得された鍵で符号化されているアクセス権情報を復号する手段である。第２復号部４７は、エラー訂正符号を用いて符号化されたアクセス権情報を復号する手段である。真正性判定部４９は、ＩＣカード表面から読み取った画像の真正性を判定する判定手段である。判定結果出力部５０は、真正性の判定結果を出力する。但し、復号されたアクセス権情報は、真正性判定部４９により印刷画像の真正性が確認された場合のみ出力する。

画像処理装置２０における各構成要素２１〜３０，４１〜５０は、画像処理装置２０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。図２に示した画像処理装置２０と図３に示した画像処理装置２０とは、同一のコンピュータで実現してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における動作について説明するが、本実施の形態では、次に例示する検査パターンと符号パターンを動作の開始前に予め容易しておく必要があるので、これらのパターンについて先に説明する。なお、予め用意される各パターンは、ＨＤＤ４に記憶され、利用時にはＲＡＭ３に読み出される。

図４は、本実施の形態における検査パターンの一例を示した図であり、図５は、本実施の形態における符号パターンの一例を示した図である。検査パターンは、所定の入力画像の部分画像との相関関数を求めるために用いられる。符号パターンは、所定の入力画像の部分画像の青成分との相関関数を求めるために用いられる。各パターンとも４種類のパターン（Ｉ［ｉ］、Ｅ［ｉ］）で形成され、それぞれにｉ＝０，１，２，３が識別情報として採番される。検査パターンの場合、黒マスが−１、白マスが＋１を示す。符号パターンの場合、黒マスが−Ｎ、白マスが＋Ｎを示す。Ｎは、符号強度であり、予め設定されている値である。各パターンは、以下の特徴（性質）を有する。

まず、各々の符号パターン中の全画素を加算するとゼロになる（性質１）。図４及び図５は、それぞれ２４×２４＝５７６画素（ピクセル）のパターン画像を例示しているが、この５７６ピクセルの各画素値の総和がゼロになる。つまり、各パターンにおいて黒色のマスの数と白色のマスの数は等しい。次に、各パターンの対応する位置の画素値の総和を取ると全ての画素位置において総和がゼロになる（性質２）。次に、各符号パターンの対応する位置の画素同士の分布を取ると全ての要素で同じ分布になる（性質３）。そして、ランダムなビットパターンとｉ番目のパターンとの相関係数を取ったときに相関係数がγ以下になる確率ｐ（γ；ｉ）を考えると、任意のa, b についてｐ（ｒ；ａ）＝ｐ（ｒ；ｂ）という性質を持つ（性質４）。

また、符号パターンについては、性質１により埋込画像を埋込対象画像に埋め込んだ際の輝度の変化が最小限に抑えられ、性質２，３，４により読取りの際にはノイズに対する耐性が高くなる。検査パターンについては、性質４により４つのパターンが出現する確率が等しくなり、性質２，３により検査対象の画像の情報が無駄なく生かされる。なお、検査パターンについては、性質１は必須ではない。

最初に、画像処理装置２０における真正性情報及びアクセス権情報を画像に埋め込み出力する画像出力処理について図６に示したフローチャートを用いて説明する。ここでは、個人認証用のＩＣカードに各個人の顔写真を含む画像を印刷する際に、その顔写真の真正性情報及び当該個人に設定されたアクセス権情報を印刷画像に埋め込む場合を例にして説明する。本実施の形態において用いるアクセス権情報には、ＩＤカードの保有者が入室可能な部屋のリストや有効期限等が設定されている。また、ＩＣカードの表面には、アクセス権情報の設定内容は目視にて確認できる形式にて書かれていないものとする。

まず、画像取得部２１がユーザ操作指示に応じてＨＤＤ４から、あるいはネットワーク１２経由にてＩＣカードに印刷する画像を取得すると（ステップ１０１）、埋込位置決定部２２は、取得された印刷画像の中から顔画像を検出し、その顔画像の検出位置を埋込画像の埋込位置として決定する（ステップ１０２）。画像の中から顔画像を検出する方法は、検出位置の誤差が少なくなるように、例えば顔写真の画像領域の縁に黒い線を付けておき、ステップ１０２では、印刷画像の中から黒い線を検出し、その黒い線の相対位置から埋込画像の埋込位置を特定する。この顔画像に埋込画像３５が埋め込まれたときの概念図を図７に示す。

本実施の形態において用いる埋込画像３５は、２０×２０の４００個のマス目を有するように形成される。この４００個のマス目のうちの１００個のマス目は、後述する画像特徴情報を生成する際に利用する部分画像の抽出位置を特定する。そして、残りの３００個のマス目は、後述する処理により得られたデータ、すなわち真正性情報及びアクセス権情報を埋め込む位置を特定する。そして、上記の通り、前者を黒マスで、後者を白マスで、それぞれ図示している。図７では、各マス目を規則正しく並べているが、それぞれの位置は任意でよい。なお、本実施の形態において、１マスの大きさは、処理の過程における計算及び説明の便宜を図るために各パターン画像と同じ２４×２４＝５７６画素（ピクセル）とする。埋込画像３５を形成するマス目の形状、黒色又は白色のマス目の位置、数等について記述された定義情報は、後述する情報抽出処理を実施する画像処理装置２０により参照可能に設定されているものとする。

続いて、画像特徴情報生成部２３は、黒マスそれぞれに対応する位置から印刷画像の部分画像を抽出し、その抽出した各部分画像を４種類の検査パターンそれぞれとの相関係数を算出し、その中で相関係数が最も大きい検査パターンを特定する。例えば、１００個の黒マスそれぞれに対応する画像をＢ［０］〜Ｂ［９９］、検査パターンをＩ［０］〜Ｉ［３］、画像特徴情報をＤ［０］〜Ｄ［９９］、とすると、１つ目の黒マスに対応する画像Ｂ［０］と、各検査パターンＩ［０］〜Ｉ［３］との相関係数を算出する。そして、画像特徴情報生成部２３は、算出された４つの相関係数のうち最大値となった検査パターンを特定する。例えば、検査パターンＩ［２］の相関係数が最大値であった場合、この特定された検査パターンの識別番号である２が当該画像Ｂ［０］の画像特徴情報として求まる。画像特徴情報生成部２３は、印刷画像から各黒マスに対応する部分画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］に対して当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を生成し（ステップ１０３）、これをＲＡＭ３に一時保持する。

なお、画像特徴情報を保持するバッファの各要素Ｄ［ｉ］には、検査パターンに採番された０〜３のいずれかの数値が設定される。従って、各要素Ｄ［ｉ］は、０〜３のいずれかの値であり、Ｄ［０］〜Ｄ［９９］は、４進数（２ビット）の要素１００桁分である。

続いて、鍵取得部２４は、ユーザ操作指示に応じてネットワーク１２経由にて鍵を取得する（ステップ１０４）。なお、鍵は、後述する暗号化処理（ステップ１０５，１０７）で用いるので、それまでに取得しておけばよい。第１暗号化部２５は、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］を、鍵取得部２４により取得された鍵で暗号化し、その処理結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］のうちのＣ［０］〜Ｃ［９９］に書き込む（ステップ１０５）。なお、バッファＣ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）は、４進数（２ビット）の要素が３００桁分である。

また、アクセス権情報取得部２６は、ユーザ操作指示に応じてＨＤＤ４から、あるいはネットワーク１２経由にてアクセス権情報を取得し、ＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＳに書き込む（ステップ１０６）。このアクセス権情報取得部２６は、次に説明する暗号化処理（ステップ１０７）で用いるので、それまでに取得しておけばよい。

第２暗号化部２７は、取得されたアクセス権情報を、取得された鍵で暗号化し、その処理結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＪに書き込む（ステップ１０７）。符号化部２８は、既存のエラー訂正符号化技術を利用して暗号化したアクセス権情報を符号化する（ステップ１０８）。この処理結果をバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］のうちのＣ［１００］〜Ｃ［２９９］に書き込む。つまり、暗号化及びエラー訂正符号化されたアクセス権情報の大きさは、４進数（２ビット）で表現したときに最大２００桁なので、４００ビット、つまり最大５０バイトである。

以上の処理によりバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］に４進数で表現される値がそれぞれ保存されると、続いて、画像加工部２９は、図７において白マスそれぞれに対応する位置から印刷画像の部分画像を形成するＲＧＢ成分の中から青（Ｂ）成分のみを取り出し、その取り出した青成分の画素値（輝度）の平均値Ａを白マス毎に算出する（ステップ１０９）。そして、その白マスに含まれる青成分を、符号パターンＥ［Ｃ［ｍ］］（ｍ＝０〜２９９）に平均値Ａを加えた値で置き換えることで、印刷画像を真正性情報等の埋込画像で置換する（ステップ１１０）。なお、この加算は、飽和演算で行う。この処理を、図８を用いてより具体的に説明する。

例えば、埋込画像３５の白マス位置に対応する画像Ｗ［１２］に着目してみる。画像加工部２９は、ＲＧＢ色空間で表現される画像Ｗ［１２］から青成分を抽出して加工を行うが、ここで、画像Ｗ［１２］３５ａに含まれる各画素の青成分の値の平均値が１５０であったとする。なお、画像Ｗ［１２］３５ａに示した数字“１２０”，“１８０”，“１３０”は、それぞれ対応する領域に含まれる各画素の青成分値である。符号パターンは、図５に示したようにＥ［０］〜Ｅ［３］の４種類のパターンが用意されているが、この白マス位置に対応することになるバッファＣ［１２］の値がステップ１０５において１と求められていたとすると、画像Ｗ［１２］に対しては、符号パターンＥ［１］を利用することになる。ここで、符号パターンの符号強度として５０が予め設定されていたとすると、符号パターンＥ［１］の黒マス部分の青成分値は、平均値１５０に黒色の符号強度−５０を加算した１００となる。一方、符号パターンＥ［１］の白マス部分の青成分値は、平均値１５０に白色の符号強度５０を加算した２００となる。この結果、当該白マスの青成分の分布は、画像３５ａから画像３５ｂに置換される。画像加工部２９は、このように加工した青成分の画像３５ｂと、加工していない緑及び赤成分の画像とを合成することで埋込画像を生成する。ここでは、白マス画像Ｗ［１２］を例にして説明したが、上記処理を全ての白マス画像Ｗ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）に対して実施する。画像加工部２９は、以上のようにして得た埋込画像で当該白マス位置の印刷画像３５ａを置換することによってＷ［ｍ］（ｍ＝０〜９９）の位置に真正性情報を、Ｗ［ｍ］（ｍ＝１００〜２９９）の位置に符号化されたアクセス権情報を埋め込む。

本実施の形態においては、以上説明したように、Ｗ［ｍ］（ｍ＝０〜２９９）の青成分のみを加工して埋込画像を生成する。そして、画像出力部３０は、顔画像に埋込画像３５が埋め込まれた画像をプリンタ１３に送信することでその画像の印刷を指示する。プリンタ１３は、この印刷指示に応じて送られてきた画像をＩＣカードの表面に印刷する（ステップ１１１）。

本実施の形態によれば、以上のようにしてＩＣカードに印刷される顔画像に埋込画像３５を埋め込むが、顔画像の埋込画像３５が埋め込まれた位置のうち白マス位置に対応する画像の青成分は、オリジナルの入力画像とは異なってくる。ただ、青成分は、人間の目では緑成分や赤成分より画素値（輝度）の変化を確認しにくい成分である。よって、顔画像に情報が埋め込まれていたとしても視認しにくいため、本実施の形態では、青成分のみに情報を埋め込むようにした。

続いて、以上のようにして埋込画像が埋め込まれたＩＣカードから埋め込まれた情報を抽出する情報抽出処理について図９に示したフローチャートを用いて説明する。

読取画像取得部４１がネットワークスキャナ１４により読み取られたＩＣカード表面の読取画像をネットワーク１２経由で取得すると（ステップ１２１）、埋込画像検出部４２は、その読取画像から埋込画像３５を検出し、抽出する（ステップ１２２）。なお、画像の中から埋込画像を検出する方法は、図６のステップ１０２と同じ方法を利用する。また、読取画像取得部４１は、印刷画像に埋込画像３５を埋め込んだ画像処理装置２０により利用されたのと同じ定義情報を取得するなど何らかの方法によって埋込画像３５における黒マス及び白マスの各位置を取得する。

続いて、画像特徴情報生成部４３は、読取画像取得部４１により抽出された埋込画像３５の黒マスにそれぞれ対応する位置から印刷画像の部分画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］を抽出し、その抽出した各画像Ｂ［０］〜Ｂ［９９］を４種類の検査パターンとそれぞれ比較する。そして、最も強い相関となる検査パターンの識別番号を当該部分画像の画像特徴情報とする（ステップ１２３）。この画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］の生成処理は、前述した画像出力処理のステップ１０３と同じ処理を行えばよいので詳細な説明は省略する。

一方、埋込情報抽出部４４は、埋込画像３５の白マスに対応するそれぞれの位置から印刷画像の部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］を抽出し、更に抽出した部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］を形成するＲＧＢ成分の中から青（Ｂ）成分のみを取り出し、その取り出した各青成分と、符号パターンＥ［０］〜Ｅ［３］との相関係数をそれぞれ算出する。そして、埋込情報抽出部４４は、その中で相関係数が最も大きい符号パターンを青成分毎に特定し、特定された符号パターンの識別番号を、対応するバッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］に書き込む。例えば、ある画像Ｗ［ｋ］（ｋは０から２９９までのいずれか）の青成分に対し、符号パターンＥ［２］の相関係数が最大値であった場合、この符号パターンＥ［２］の識別番号である２が当該画像Ｗ［ｋ］に対応するバッファＣ［ｋ］に書き込まれる。埋込情報抽出部４４は、このようにして部分画像Ｗ［０］〜Ｗ［２９９］に基づきＣ［０］〜Ｃ［２９９］を生成する（ステップ１２４）。

続いて、鍵取得部４５は、ユーザ操作指示に応じてネットワーク１２経由にて鍵を取得する（ステップ１２５）。なお、鍵は、後述する復号処理（ステップ１２６，１３０）で用いるので、それまでに取得しておけばよい。第１復号部４６は、バッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］のうち符号化された画像特徴情報が保持されているＣ［０］〜Ｃ［９９］を埋込情報抽出部４４から取得し、鍵取得部４５により取得された鍵で復号し、その処理結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＤＲ［０］〜ＤＲ［９９］に書き込む（ステップ１２６）。なお、各バッファＤＲ［ｍ］（ｍ＝０〜９９）は４進数（２ビット）の大きさである。

次に、真正性判定部４９は、ステップ１２３において埋込画像３５の黒マスに対応する位置の読取画像から生成された画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］と、埋込画像３５の白マスに対応する位置の情報を復号して生成された画像特徴情報ＤＲ［０］〜ＤＲ［９９］との対応するバッファ毎に比較する（ステップ１２７）。なお、この比較処理までにＤ［０］〜Ｄ［９９］とＤＲ［０］〜ＤＲ［９９］とが求められていればよいので、ステップ１２３とステップ１２４〜１２６とは、逆でも同時並行しても実施可能である。

真正性判定部４９は、各画像特徴情報を比較することによって印刷画像の真正性を判定する。本実施の形態では、判定用の閾値を予め設定しておき、画像特徴情報Ｄ［０］〜Ｄ［９９］と画像特徴情報ＤＲ［０］〜ＤＲ［９９］とが一致するバッファの数が閾値以上であった場合に、真正性有りと判定するようにした。従って、例えば閾値として５０が設定されていた場合、１００個のうち半分以上のバッファが一致していれば真正性有りと判定する。埋込画像に対し改竄等の不正行為が行われていなければ、論理的には比較する１００組の全てが一致するわけであるが、実際には、プリンタ１３の精度に依存する印刷画像のずれやスキャナの読取精度の影響で必ずしも全ての組が一致するとは限らないからである。本実施の形態では、このような誤差を考慮して閾値との比較を行うようにした。なお、閾値は、プリンタ１３やネットワークスキャナ１４の動作の精度、更に真正性がないのに真正性有りと誤判定する可能性あるいは真正性があるのに真正性無しと誤判定する可能性とアクセス権の設定対象となるもののセキュリティレベル等によって適切な値に設定することが望ましい。

各画像特徴情報を比較した結果、真正性判定部４９が真正性有りと判定した場合（ステップ１２８でＹ）、第２復号部４７は、バッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］のうち符号化されたアクセス権情報が保持されているＣ［１００］〜Ｃ［２９９］を埋込情報抽出部４４から取得し、暗号化した際に利用したエラー訂正符号化技術を利用して符号化されているアクセス権情報を復号する（ステップ１２９）。この処理結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＪに書き込む。続いて、第３復号部４８は、バッファＪに保持されたデータを鍵取得部４５により取得された鍵で復号し（ステップ１３０）、その処理結果をＲＡＭ３に予め用意しておいたバッファＳに書き込む。この真正性有りと判定した場合の復号処理は、印刷画像に埋め込む埋込画像３５を生成したときに実施された符号化処理の逆の処理を行うことになる。そして、判定結果出力部５０は、復号されたアクセス権情報を出力する（ステップ１３１）。

一方、真正性無しという判定結果を真正性判定部４９から受け取った場合（ステップ１２８でＮ）、判定結果出力部５０は、印刷画像に真正性無しという旨の判定結果が得られたことを出力する（ステップ１３２）。アクセス権情報を出力しない。なお、判定結果出力部５０における出力先は、ディスプレイ８でもよいし、ＩＣカードの保有者やセキュリティ管理者利用の端末装置へ提供してもよい。

本実施の形態によれば、以上のように処理することで、仮にＩＣカードに印刷された顔画像が差し替えられた場合、その差し替え画像には埋込画像が埋め込まれていないので、ステップ１２７における比較処理で画像特徴情報は一致しない。また、仮に何らかの技術を使って顔画像から埋込画像３５のみを抽出して他の顔画像に移植したとしても、ステップ１２７における比較処理で画像特徴情報は一致しない。よって、このような不正が行われたとしてもこのような不正行為を確実に検出することができる。

ところで、埋込画像の埋込位置は、特に顔画像上に限定する必要はなく印刷画像の中の任意の位置でよいが、本実施の形態では、ＩＣカード表面において他の保有者との差異が出やすい顔画像を部分画像として抽出するようにした。また、顔画像上に埋め込むことで、顔画像のみを差し替えてＩＣカードを偽造するという悪質な行為を検出しやすくした。このように、本実施の形態においては、部分画像の抽出位置や埋込画像の埋込位置を共に顔画像上の同じ領域内に設けることで、図７に示したようにマス目によって各画像の取扱いを容易にした。

また、本実施の形態では、画像特徴情報やアクセス権情報などの情報を保持するバッファを構成する各要素の大きさをそれぞれ４進数（２ビット）とした。つまり、各バッファの１要素（１桁）には、４進数のデータ、つまり、０，１，２，３のいずれかのデータ値が格納できることを意味する。これは、画像特徴情報には検査パターンや符号パターンの識別番号が０から３までの識別番号で識別される４種類のパターンを設定していることに依存する。このように、バッファＣ，Ｄ，ＤＲ等のバッファを構成する各要素の大きさは、各パターンの種類の数に応じて設定すればよい。

また、本実施の形態では、埋込画像を形成するマス目を、画像特徴情報を生成する部分画像の位置を特定する１００個の黒マスと、符号化された情報を埋め込む位置を特定する３００個の白マスとで構成している。白マスを３００個用意することで、画像特徴情報に基づき生成される１００桁の真正性情報の埋込位置に加えて、符号化されたアクセス権情報のために２００桁分の埋込位置を確保するためである。つまり、バッファＣ［０］〜Ｃ［２９９］の各要素（桁）には４進数（２ビット）の値が保存されるので、４進数で２００桁までの符号化されたアクセス権情報であれば埋込画像として埋込可能である。従って、仮に埋込画像に埋め込む符号化されたアクセス権情報の長さが４進数で最大３００桁とした場合、埋込画像を形成するマス目は、画像特徴情報用に１００個、アクセス権情報用に３００個、合わせて４００個の白マスが用意されていればよいと言うことになり、埋込画像３５を形成するマス目としては、１００個の黒マスと、４００個の白マスの合計５００個のマス目が必要となる。このように、検査パターンの数やアクセス権情報長によって埋込画像のマス目の数を決めればよい。

また、本実施の形態においては、真正性情報と共に、ＩＤカードの保有者が入室可能な部屋のリストや有効期限等が設定されたアクセス権情報を画像に埋め込むようにした。ただ、本実施の形態においては、アクセス権情報の内容自体に特徴はないので、これ以外の内容でもよい。また、真正性情報と共に画像に埋め込む付加情報は、アクセス権情報以外の情報でもよい。

１ ＣＰＵ、２ ＲＯＭ、３ ＲＡＭ、４ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５ ＨＤＤコントローラ、６ マウス、７ キーボード、８ ディスプレイ、９ 入出力コントローラ、１０ ネットワークコントローラ、１１ 内部バス、１２ ネットワーク、１３ プリンタ、１４ ネットワークスキャナ、２０ 画像処理装置、２１ 画像取得部、２２ 埋込位置決定部、２３，４３ 画像特徴情報生成部、２４，４５ 鍵取得部、２５ 第１暗号化部、２６ アクセス権情報取得部、２７ 第２暗号化部、２８ 符号化部、２９ 画像加工部、３０ 画像出力部、４１ 読取画像取得部、４２ 埋込画像検出部、４４ 埋込情報抽出部、４６ 第１復号部、４７ 第２復号部、４８ 第３復号部、４９ 真正性判定部、５０ 判定結果出力部。

Claims (8)

1. 媒体への印刷対象となる印刷画像を取得する取得手段と、
   印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、
   生成された画像特徴情報から印刷画像の真正性を証明する真正性情報を生成し、その生成した真正性情報を含む埋込画像を生成する埋込画像生成手段と、
   生成された埋込画像を印刷画像に埋め込む埋込手段と、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段と、
   を有し、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする画像処理装置。
2. 媒体に印刷された印刷画像を取得する取得手段と、
   印刷画像に埋め込まれている埋込画像を検出する手段と、
   印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段と、
   埋込画像から、当該印刷画像の予め決められた位置の部分画像の特徴を表す画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出手段と、
   前記画像特徴情報生成手段により生成された画像特徴情報と、前記画像特徴情報抽出手段より抽出された画像特徴情報と、を比較することによって印刷画像の真正性を判定する判定手段と、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段と、
   を有し、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１記載の画像処理装置において、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の符号パターンであって、部分画像のＲＧＢ色空間の青成分との相関関数を求めるために用いられ、各々の符号パターン中の全画素を加算するとゼロになるように形成された符号パターンを取得する手段を有し、
   前記埋込画像生成手段は、埋込画像に含める情報の青成分を、前記画像特徴情報生成手段により部分画像の画像特徴情報として求められた識別情報に対応する符号パターンを用いて加工を行うことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記画像特徴情報生成手段による部分画像の抽出位置を、前記埋込画像の当該印刷画像への埋込領域内に設定する位置設定手段を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１記載の画像処理装置において、
   付加情報を取得する手段と、
   取得された付加情報を符号化する手段と、
   を有し、
   前記埋込画像生成手段は、真正性情報と共に、符号化された付加情報を含めて埋込画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項２記載の画像処理装置において、
   埋込画像に含められている符号化された付加情報を復号する復号手段と、
   前記判定手段により印刷画像の真正性が確認された場合のみ復号された付加情報を出力する手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
7. コンピュータを、
   媒体への印刷対象となる印刷画像を取得する取得手段、
   印刷画像の任意の位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を実施することで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、
   生成された画像特徴情報から印刷画像の真正性を証明する真正性情報を生成し、その生成した真正性情報を含む埋込画像を生成する埋込画像生成手段、
   生成された埋込画像を印刷画像に埋め込む埋込手段、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段、
   として機能させ、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする画像処理プログラム。
8. コンピュータを、
   媒体に印刷された印刷画像を取得する取得手段、
   印刷画像に埋め込まれている埋込画像を検出する手段、
   印刷画像の予め決められた位置の部分画像を抽出し、その抽出した部分画像を符号化することによって当該部分画像の特徴を抽出する特徴抽出画像処理を行うことで当該部分画像の特徴を表す画像特徴情報を生成する画像特徴情報生成手段、
   埋込画像から、当該印刷画像の予め決められた位置の部分画像の特徴を表す画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出手段、
   前記画像特徴情報生成手段により生成された画像特徴情報と、前記画像特徴情報抽出手段より抽出された画像特徴情報と、を比較することによって印刷画像の真正性を判定する判定手段、
   識別番号によりそれぞれ識別される複数の検査パターンを取得する手段、
   として機能させ、
   前記画像特徴情報生成手段は、抽出した部分画像との相関が最も強い検査パターンの識別情報を当該部分画像の画像特徴情報とすることを特徴とする画像処理プログラム。