JP6420840B2 - 印刷文書の簡単な符号化、認証およびコピー検出システム - Google Patents

Description

本発明は、一般的に印刷文書の符号化と認証に関し、同時にこのような印刷文書のコピーを検出する方法に関する。

高度に自動化したデジタル世界では、物理的物体にデジタルタグを付加して物質とデジタルの世界の間を接続する必要が生じる。用語「デジタルタグ」は、物理的物体を機械可読にするのに用いられるすべての種類の付加物をいう。簡単なデジタルタグは、情報（例えば二次元コード）を保存するのみである。他は、リーダとタグ（例えばＲＦＩＣ、ＮＦＣおよびスマートカードチップ）間のインタラクションを実現する。タグは数種の応用例で有用である。第１および真っ先に、タグは自動化プロセスに使用され、速度の向上およびコストの削減をもたらす。さらに、デジタルタグを使用すると、簡単で一層ユーザフレンドリな操作が実現し、このためエラーを減少できる。

デジタルタグの欠点として、人がデジタル情報を知覚できないことがある。人間のユーザの認識なくこれらのタグが読み出される場合には特にプライバシーとセキュリティの問題もある。コード設計により、技術システムの補助なくして人間が機械可読コードを解釈するのは困難で実現不能である。本明細書は、特別な機械可読コードに焦点をあてるものであり、これはカメラやコンピュータで読んで処理するよう特に設計されている。光学処理に基づくコードに付加的な特徴、例えばエラー訂正コーディングや裸眼での仮想不可視（virtual invisibility for the naked eye）が設けられている（［Ｋａｍｉｊｏ２００８］参照）。

以下に、「マイクロＩＤＥＮＴ」コード（あるいは「ｍＩＣ」）と呼ぶ新規な二次元コードを説明し、これは他の標準的な二次元コードと比較して多くのデータを保有する機能を有する。これは、標準的なオフィス用スキャナやプリンタを介するドキュメント処理に不要な二次元コードの典型的な検出パターンのいくつかを排除することにより達成される。マイクロＩＤＥＮＴコードは、セキュリティテキスト文書にわたって散りばめ得る情報片へと裁断できるように設計されている。この情報片は「マイクロＩＤＥＮＴコードバイトユニット」（microIDENT code Byte-Units：「ｍＩＣ−ＢＵ」または単に「ＢＵ」）と呼ばれる。これらのｍＩＣ−ＢＵの利点は、テキストフォント内に隠せることである。コピーすると通常その位相が変わり、そのためコピー検出に用いることができる。

本明細書は以下のように構成される：この導入部の後に、関連する作用へのいくつかの洞察が与えられる。さらに、二次元コード設計の基礎が記載される。第３章で、マイクロＩＤＥＮＴのアプローチと設計が記載される。続く章では、文書の認証についての発見と結果をハイライトしている。第５章は、本明細書を締めくくるものである。

このように、本発明の一般的な狙いは、印刷文書の符号化、認証およびコピー検出の簡単な解決法を提供することである。

この目的は、特許請求の範囲記載のシステムによって達成される。

特に、印刷文書の符号化、認証およびコピー検出システムがクレームされ、これは多数の小さな二次元印刷コード記号、すなわちバイトユニットが印刷文書の印刷面に散在して符号化を構成し、各バイトユニットは、当該バイトユニットの位置特定（localization）のための検出パターン（finder pattern）と、１バイトのデータおよび白黒１ビットモジュールとしてエンコードされた１のパリティビットをもつ単一データブロックで構成される。本発明によると、バイトユニットは、それぞれ白の静領域で囲まれた印刷ドットの形態で、印刷文書の印刷面にわたって分散され、これらのバイトユニットは裸眼では符号化が見えないような印刷サイズを有し、当該印刷文書をコピーすると各バイトユニットが劣化して、印刷文書のコピーでは符号化の読み出しが防止される。

本発明の文脈において、「小さな（tiny）」は、個々のバイトユニットで実現される符号化が裸眼では容易に見えず適切に印刷文書内に隠すことができ、一方で後述するようにコピーすると本質的に劣化する構成を未だ確実に示すのに十分に小さい印刷サイズを意味する。これに関し、個々のバイトユニットは全体印刷範囲が０．５ｍｍ^２未満で、バイトユニットモジュールのサイズが０．１ｍｍ×０．１ｍｍから０．１７５ｍｍ×０．１７５ｍｍのオーダーであることが望ましい。

有利なことに、バイトユニットは印刷テキスト領域にわたって分散しており、ｉドット（i-dots）、句読記号（「．」、「？」、「！」、「：」、「；」）のドット、および／または、用いる言語によっては、トレマ（分音記号）または独語のウムラウト（「¨」）といった弁別記号として用いられる他のドットの代わりとして用いられる。

この文脈において、システムは特に、大きな符号化データストリームの符号化が可能である。これに関し、符号化データストリームは、印刷テキストの領域、すなわち関連する符号化されるデータストリームの文字長およびデータを担持する関連する印刷テキストの容量によって、１または複数ページにわたって分散された複数のバイトユニットで構成される。

符号化データストリームの個々の英数文字は、有利なことに、バイトユニットのうちの対応する１つにマッピングされ、英数文字は好適にＡＳＣＩＩコードに符号化され、これが任意の所与のバイトユニットのデータブロックが担持するデータの関連バイトによって適切に符号化できる。

好適な変形例において、同一のバイトユニットが印刷文書内で複数回符号化されて冗長性を達成する。この特定の文脈において、文字長Ｌを有する所与の符号化データストリームとデータ積載量Ｃを有する所与の印刷テキストに、ｎ＝ｋ＋１の同一のバイトユニットが符号化データストリームの各文字に印刷された場合に、最大の冗長性が達成され、ここでｋは以下の式で算出される整数である：
ｋ＝［Ｃ／Ｌ］−１

本発明の文脈において、各バイトユニットは有利なことに４×４の１ビットモジュールでなり、検出パターンが好適にはバイトユニットの一角に２本の実線（solid line）を形成する７個のブラックモジュールでなる。

本システムの好適な実施例によると、パリティビットは各バイトユニットの内側領域にエンコードされる。このパリティビットは以下の値に設定すると便宜である：

ここでｄ_ｉ（ｉ＝｛１，２，．．．，８｝；ｄ_ｉ｛０，１｝）はバイトユニットが担持するデータに関連するバイトの単一データビットであり、間違って検出されるバイトユニットを排除する目的で簡単なチェックサム演算を可能にする。

本発明のバイトユニットは、既成のオフィスプリンタ、特にレーザプリンタなどの、印刷解像度が１２００ｄｐｉのオーダーで印刷できる、市場で入手可能なオフィスプリンタで印刷可能である。

さらに、上述したシステムを用いたオフィスプリンタやスキャナで作成または処理された文書の符号化、認証、およびコピー検出がクレームされる。

本発明は、以下の添付図面を参照する。
図１は、公知のＥＡＮ１３バーコード（http://en.wikipedia.org/wiki/EAN13参照）であり、例えばテリーバートンのツールボックス（http://www.terryburton.co.uk/barcodewriter）を用いて作成可能である。 図２（ａ）は、公知のＱｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ＣｏｄｅすなわちＱＲコード（http://en./wikipedia.org/wiki/QR_code）の典型例であり、同様にテリーバートンのツールボックス（http://www.terryburton.co.uk/barcodewriter）を用いて作成可能である。 図２（ｂ）は、図２（ａ）のＱＲコードに含まれる検出パターン（Finder Patterns：ＦＰ）の１つの拡大図である。 図３（ａ）−（ｂ）は、（ａ）がＤａｔａ Ｍａｔｒｉｘ Ｃｏｄｅ（http://en.wikipedia.org/wiki/Data_Matrix_(computer)参照）であり、これもテリーバートンのツールボックス（http://www.terryburton.co.uk/barcodewriter）を用いて作成可能であり、（ｂ）はマイクロＩＤＥＮＴコードである。 図４（ａ）−（ｃ）は、マイクロＩＤＥＮＴコードのバイトユニット（ＢＵ）であり、（ａ）がオリジナルの状態、（ｂ）が印刷された状態、（ｃ）がコピーされた状態である。 図５は、バイトユニット（ＢＵ）がｉドットとして用いられた場合のマイクロＩＤＥＮＴコードの適用例を示す。 図６（ａ）−（ｂ）は、マイクロＩＤＥＮＴコードのバイトユニット（ＢＵ）、すなわちｍＩＣ−ＢＵの設計原理の概要図である。 図７は、パリティビットの補助で防止される、可能性のある誤検出のケースを示す。 テキスト内に赤でマークされたｍＩＣ−ＢＵが散りばめられた符号化文書の抜粋である。 図９（ａ）−（ｃ）は、（ａ）が検出に用いるヒット／ミス演算子（hit-or-miss operator）であり、（ｂ）は検出領域の一例であり、（ｃ）は本例の境界ボックスと演算領域である。 図１０は、ＦＰ領域（赤）、外側領域（青）、および内側領域（緑）の異なる読み出し領域の全体図である。 図１１は、テキスト「ＯＤＳ２０１４ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ」を用いて符号化した例示的な印刷文書の各英数文字で検出されたＢＵの数を示す図である。 図１２は、この印刷文書のコピー内の各英数文字で検出されたＢＵの数を示す図である。 図１３は、位置コーディング（positional coding）の提案例である。

［２．関連業務］
二次元コードの起源は、バーコードと呼ばれるものに基づく。バーコードは、バー（線）で構成された機械可読コードである。このような符号化の一例（ＥＡＮ１３バーコードと呼ばれ、テリーバートンのツールボックスhttp://www.terryburton.co.uk/barcodewriterで作成されるもの）が、図１に示されている。ＥＡＮは「欧州商品コード（European Article Number）」の略であるが、ＥＡＮの頭文字がついたままであっても今では「国際商品コード（International Article Number）」として知られている（http://en.wikipedia.org/wiki/EAN13参照）。ＥＡＮ１３バーコードは１３桁（１２のデータと１のチェック桁）のバーコード規格であり、幅広いアプリケーション（例えば小売や物流）に広く用いられている。

［２．１ 二次元コード］
殆どの研究文献は、モバイルデバイス用の二次元コードに焦点をあてている。これは、現在では携帯電話やスマートフォンが普及している事実による（［Ｅｒｉｃｓｓｏｎ２０１３］参照）。二次元コード取得の適用例は、必ずしも安定しない環境で行われる。モバイル環境での二次元コードの使用とは対照に、例えば文書認証や工場の自動化（例えばワークピースの検出）といった他の適用例では異なる環境要素を制御することができる。例えば、二次元コードの高品質読み出しに最も重要な要素の一つは照明である。モバイル適用例では照明が不安定となり得る（「Ｔａｎ２０１２」参照）のに対し、オフィス環境における文書認証の適用例では照明は当然に安定している。

二次元コードに、特定の照明下でのみ見えるインクを用いて、複数の二次元コードを互いに重ねて印刷することも可能である。熱変成インク（「Ｐｅｉｒｉｓ２０１１」参照）などの、環境に反応するインクを使用することもできる。さらなる要素として、モバイルに関してはカメラが常に動いており、これにより画像処理条件が最適でなくなることがある。これらの要素はモバイル二次元コードの密度を比較的低下させる。カラーの二次元コードの殆どは、４つまでの異なる色のみを用いる（「Ｔａｎ２０１２」参照）。

［２．２ 二次元コード設計要素］
カメラとコンピュータの補助を得て記録および処理される可視コードを設計する場合、複数の要件を考慮に入れる必要がある。これらの要件の殆どはすべての可視コードについて似ているが、いくつかは対照となるコードの特別な要求に独自のものである。各二次元コードは多数のモジュールで構成される。各モジュールは１ビットの情報を担持する。これらのモジュールが組み合わされてコード記号を構成する。多くの二次元コードは、広く普及している「Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｃｏｄｅ」すなわち「ＱＲコード」（http://en.wikipedia.org/wiki/QR_code）などの二次形態のモジュールを用いる。典型的なＱＲコードが図２（ａ）に示され、１つのモジュールが赤いフレームでマークされている。他のモジュール形態の例は、例えば［Ｋａｔｏ２０１０］で述べられるように、三角モジュール（「高容量カラーバーコード」）、六角グリッドに配列されたドットモジュール（「ＭａｘｉＣｏｄｅ」）、および円形セグメントでなるモジュール（「ＳｈｏｔＣｏｄｅ」）を含む。いくつかの二次元コードは、データ容量を上げるために複数の色を用いる。一例は、再び高容量カラーバーコードである。各二次元コード記号は（モジュールがない）静領域（quiet zone）で囲まれる。この静領域は、二次元コード記号と周辺領域の他のオブジェクトとのセパレータとして用いられる。

二次元コード設計の困難の１つに、いくつかの設計要件が他と両立しないことがある。例えば、用いる読み出しハードウェアと二次元コードの表面積が同一とすると、迅速な読み出し速度を最適化するとデータ容量が小さくなる。要求される最適化の例は、二次元コードの使い勝手、読み出し速度、製造および運用コスト、信頼性と安全性、セキュリティ性、およびデータ容量である。

画像内のどこに二次元コードが配置されているか、あるいは画像内に符号化領域が存在するかが常に明らかではない。このため、二次元コードは通常特別なパターン、すなわち検出パターン（Finder Patterns：ＦＰ）を用いて二次元コードの位置特定を実現している。二次元コードを簡単かつ迅速に検出すべく、これらの検出パターンは残りの二次元コードとは異なる。さらに、ＦＰは一般に二次元コードの向きを得るのにも用いられる。この事実は、なぜＦＰが二次元コードの向きから独立して検出可能であるべきかを説明している。ＦＰはまた、二次元コードの歪みも検出可能である。さらに、ＦＰは二次元コードモジュールのサイズを得るのにも利用可能である。ＦＰの一例が図２（ａ）に示され、このようなＦＰが３つ示されている。ＦＰは、二次元コードの他の領域では検出されない特別なパターンを有する。複数のＦＰを用いることにより、画像内で１のＦＰに似たランダム部分がフィルタされる。さらに、図示する３つのＦＰは互いに対して９０°をなし、これにより二次元コードの向きが得られる。パターンが常に同じ黒白比を有するため、ＦＰはその向きに拘わらず、すべての向きで検出可能である（図２（ｂ）参照）。

［３．アプローチ］
偽造防止に関する文書コーディングは、主に光学的アプローチに基づく確立された主題である（［Ｈｉｌｌ２００９］参照）。しかしながら、出入港許可書（clearance papers）、証明書、および特に既成プリンタで印刷されるオフィス書類でみられるドキュメント保護の印形における作成容易かつ検出容易な機構の要望があった（［ｌｑｂａｌ２００６］）。さらに、印刷情報の印形のデータ密度は密で堅調（dense and robust）でなければならない（［Ｈｅｒｒｉｇｅｌ２００８］）。このため、コピーされたオリジナル書類は、コピーとして検出される必要がある。

マイクロＩＤＥＮＴコード（ｍＩＣ）のコンセプトは、印刷テキストにわたって分散された局所的な小さな符号化印形（coded signets、または「コード記号」）に基づく。さらに、マイクロＩＤＥＮＴコードは、文字の一部の簡単な変形によって標準テキストに隠すことができる。この変形は通常は裸眼では見えない。ドキュメントをコピーすると、これらの印形が部分的に劣化して内容の読み出しが不可能になる。興味深いことに、データ密度は使用される記載言語に依存する結果となった。ＱＲコードといった広く普及している二次元コードは、モバイル応用例に使用されるよう設計されている。本願で企図する適用例の場合のように環境が制御可能であれば、以下のように二次元コードの処理の制約を設定することが可能である：
−二次元コード記号の向きが既知であり、あるいはいくつかの考えられる状態（例えば９０°）に少なくとも限定されている、
−二次元コード記号のサイズが既知であり安定している、
−二次元コードが平面に印刷され、画像取得デバイスに対して適切に整列している。小さな歪みのみであれば想定内、
−環境条件は安定している。

［３．１通常ケース］
上記の条件をすべて満たす場合、データをもたないモジュールの数量を減らすことができる。これは、どのようにマイクロＩＤＥＮＴコード（図３（ｂ）参照）を用いるかであり、これは図３（ａ）に示すＤａｔａ Ｍａｔｒｉｘ Ｃｏｄｅ（http://en.wikipedia.org/wiki/Data_Matrix_(computer)参照）の簡略版である。Ｄａｔａ ＭａｔｒｉｘのＦＰは、二次元コード記号の外側の線のみを用いるため、ＱＲコードのＦＰほど大きくない。記号の二辺が実線であり、他の辺はドットである。保持データが特定量より大きい場合、複数のＤａｔａ Ｍａｔｒｉｘブロックが１記号に組み合わされる（図３（ａ）では、１ブロックが赤い四角でマークされている）。Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘの場合は複数のデータブロックを用いるのに対し、マイクロＩＤＥＮＴコードはＤａｔａ Ｍａｔｒｉｘの実線を２本のみを用い、１のデータブロックのみを用いる。

ＦＰの一辺のみを用いて残りをデータ領域として用いると、より簡略化したバージョンが実現する。このマイクロＩＤＥＮＴコードは書類認証に用いるために開発された。これは同様のサイズのノイズの環境で印刷される（この特定の文脈において「ノイズ」は印刷の崩壊（disruptions）として理解される）。これらの条件により、簡略化されたＦＰはノイズとマイクロＩＤＥＮＴコード記号の間を区別するのに不十分と判定される。ＦＰを検出するために、ｍＩＣ記号の周りに白い静領域を導入することが重要である。データモジュールと検出パターンに加え、殆どの二次元コードには誤り訂正符号（ＥＣＣ）が設けられる（［Ｒｅｅｄ１９６０］参照）。通常このような標準二次元コードのペイロードは、ＥＣＣとＦＰなしで約８５％までであり、これはデータモジュールのサイズと用いられるコードに依存する。マイクロＩＤＥＮＴは、前述した制限下で約９９％のペイロードを達成することができる（［Ｅｈｌｅｎｂｒｏｋｅｒ２０１２］）。

［３．２応用ケース］
マイクロＩＤＥＮＴコードは、１バイトのペイロードに加え簡単な誤り検出用の１パリティビットを担持する単一のデータブロック（ＤＢ）で構成される、バイトユニット（ＢＵ）と呼ばれる素（原子）ユニットに断片化できる。ＢＵの一例を図４（ａ）に示す。ＢＵは、複数のノッチとピンホールを呈する。これらのノッチとピンホールは、印刷とコピーのプロセスでぼやけるため、コピーされたデータの検出に用いられる（図４（ｂ）及び図４（ｃ）参照）。ＢＵは特に記載フォントに、例えばｉドット（図５参照）または句読点のドットとして適用することができる。Ａ４版のページは、テキストの符号化、認証、および／またはコピー検出に利用可能なこのようなＢＵを数百含めることがができ、この場合に各ＢＵの全体サイズは０．５ｍｍ^２未満である。

［３．２．１効果と制限］
最初で最大の特徴は、ＢＵは印刷文書に低コストでセキュリティ性を追加することである。ＢＵは、特別なハードウェアを必要としない点で特に興味深い。代わりに、マイクロＩＤＥＮＴは、多くのオフィスでみられるレーザプリンタやスキャナに提供することができる。図５に示す上記の適用例のようにＢＵをｉドットの代わりに使用すると、読む人間にはほんの僅かの乱れしかない。この符号化はしばしば人に見落とされ、あるいは印刷−スキャンプロセスで生じた通常の歪みと判断される。このように、副作用として隠しデータの形態を提供する。制限の一つは保存しうるデータ量であり、これは文書の文字内容（例えばｉドット）によって予め制限されているからである。この制限のため、ＢＵを記号列、例えばシリアル番号のキャリアとして利用することができる。別分野の応用例では、暗号システムへの付加物として利用可能であり、記号列をＢＵにエンコードしてこれを暗号キーに使用してデータを解読する。これはさらなるセキュリティ層を追加する。ＢＵは、複雑な誤り訂正を排除しているため、印刷・スキャンプロセスにおいて崩壊しうる。この「瑕疵（flaw）」は、コピー攻撃を難しくするため、設計による瑕疵と呼ばれる。

［３．２．２バイトユニット詳細］
各ｍＩＣ−ＢＵは１バイトのデータを担持することから、「バイトユニット」の表現が用いられる。加えてこれは１のパリティビットを担持する。ＢＵの別の例の詳細を図６（ａ）に示す。（ＢＵの一角の）赤い縁取り領域がＦＰとして規定される。他の領域はデータ領域（緑の縁取り）とパリティビット（青い縁取り）であり、これらがともに３×３モジュールのデータブロック（ＤＢ）を構成する。データはモジュール毎に１ビットとしてモジュール内にエンコードされる。黒いモジュールが１の値と等しく、白いモジュールが０の値と等しい。これらのモジュールが図６（ｂ）に示す昇順にスキャンされる。この番号は、単一データビットｄ_ｉのインデックスとしても用いられ、ここでｉ＝｛１，２，．．．，８｝；ｄ_ｉ｛０，１｝である。パリティビットｐは以下の値に設定される。
（式１）

図６（ｂ）は、この符号化パターンｄ_１，ｄ_２，ｄ_５および黒いモジュール（すなわち値が１）の例を示す。このように、上に規定した式（１）の結果はｐ＝０であり、パリティビットモジュールは白に設定される。誤検出の回避が図７に示されている。この例では、ｄ_３が０として検出され、他はすべて１として検出され、したがってｐ＝０（白いパリティビット）となる。図７ではその通りになっていないのが分かる。結果として、このオブジェクトは破棄される。

［３．２．３原子分散］
３．２．２．章で説明した１つのＢＵは、多くの用途で十分な情報を保存できない。代わりに、これらは大きな符号化データストリームの原子部品として利用される。本明細書で提案するアプローチの１つが以下のものである：

［提案］
データストリーム全体を構成する複数のバイトユニットが、テキストの全範囲にわたって分散される。これらはｉドット、句読点、および用いる言語によっては弁別記号として用いられる他のドット（例えば独語のウムラウト（「¨」））の代わりとして用いられる。言語が異なる場合、各言語でドットの出現率が異なるためデータ保持容量が異なる。言語ごとの符号化能力の違いを示すべく、経験的に算出された言語統計を表１に示す。これらの結果は、用いる言語に拘わらず、単一のＢＵを用いるよりデータ保持容量が大きくなるため、文書に複数のＢＵをエンコードするアプローチが将来有望であることを示している。さらに、この符号化は、大きな二次元コードがするように印刷ドキュメントを邪魔しない。この符号化アプローチによって、予め規定された小さな領域の代わりに、文書全体を符号化領域に用いることができる。このアプローチの一例を図８に示し、ここにはルイス・キャロルの「不思議の国のアリス」の一節が示されている。導入されているＢＵは上から下にスキャンされ、ＢＵが縦方向の同じ位置にある場合は左から右にスキャンされる。処理環境が安定しているためだけに、追加の同期（synchronisation）を行わない位置読み出し（positional readout）のアプローチが適切となる。
（表１）

［３．２．４検出と復号（decoding）］
複数のステップを用いて検出と復号のレートが向上する。以下のステップは主に、偽陽性の検出（すなわち、通常のｉドットをＢＵとして検出してしまう）を低減するためである。検出と復号は、スキャンされた８ビットグレー値画像に基づいて行われる。このプロセスで用いられる閾値やヒット／ミス演算子（hit-or-miss operator、［Ｄｏｕｇｈｅｒｔｙ２００３］第４章、「Ｈｉｔ−ｏｒ−Ｍｉｓｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」、ｐｐ．７９ｆｆ．参照）は、帰納的に生成される。このヒット／ミス演算子は、二値画像オブジェクト検出に用いられるモフォロジック演算子（morphological operator）である。ＢＵの検出と復号は、以下の部分に分けることができる：

［ヒット／ミス演算子による可能性のある検出パターンの検出］
ここでは、グレー値画像が、固定の閾値Ｔ_ｂｉｎを利用して二値の黒白画像に変換される。ヒット／ミス演算子（図９（ａ）参照）を用いて、図９（ｂ）に赤いドットで示す潜在的なＦＰを検出する。テキスト内で、この操作で検出された点は、関心点（points-of-interest、ＰＯＩ）と呼ばれる。検出されたＰＯＩで互いに非常に近いものは、１つを除いて、破棄される。

［可能性のあるＢＵ検出］
上で検出されたＰＯＩは、可能性のあるＢＵの左下の縁（ＢＵのＦＰ）であるため、これらが所定サイズの検出範囲（すなわち「検出フレーム」）に広げる起点として用いられる。検出フレームはＢＵが位置する可能性のある領域であり、より精密な検査が有望な部分である。検出フレームのサイズは、印刷サイズとスキャナ解像度から既知であるＢＵのサイズへと配向される。考えられる歪曲とノイズを考慮すると、検出フレームはＢＵのサイズより大きく設定される（図９（ｂ）参照、検出フレームが青で強調されている）。黒いピクセルの連続領域がオブジェクトである。検出フレーム内の各オブジェクトについて、その面積と四角い境界ボックスが算出される。したがって、オブジェクトの面積は、オブジェクトを構成する黒いピクセルの数である（図９（ｃ）の青のマーク）。境界ボックスは、検出されたオブジェクトの周りの最小の四角いフレームを表す（図９（ｃ）の緑のマーク）。このフレームのサイズが、可能性のある正しくないＢＵの検出基準として用いられる。完全なＢＵは白い静領域で囲まれているため、検出フレームを拡大しても領域サイズは変わらない。この事実と反対に、検出フレームが拡がると、他の検出されたオブジェクトの殆どはその領域サイズが変化する。図９（ｂ）と図９（ｃ）にこの作用の例が見られる。検出された可能性のあるＢＵの読み出しが、前に生成された境界ボックスで開始される。これは境界ボックスで画定された領域内で、元のグレー値画像に基づいて行われる。ＢＵ読み出しでは、以下のステップが実行される。

［ＢＵの正確な位置特定］
このステップは、可能性のあるＢＵの縁の歪曲を無視するためにある。これらの歪曲は、印刷とスキャン手段において生じるノイズによって避けられないものである。

［ノイズデテクタによるコピー検出］
ノイズデテクタが、ＦＰの縁にノイズが生じている度合いが高い場合をチェックする。理想的なケースでは、ＦＰの左側が１本の垂直縁で構成され、水平の縁がない。理想的なケースでは、ＦＰの下側には１本の水平縁があり、垂直縁がない。印刷とスキャンプロセスによりＢＵにノイズが生じ、このノイズがＢＵの縁（edges）の数を特定することによって検出される。左側と下側について、縁の数は与えられている。このため、ＦＰのこれらの部分を用いてエッジデテクタを介してノイズを検出する。Ｓｏｂｅｌ演算子（Sobel-operator、［Ｂｕｒｇｅｒ２００９］参照、ｐｐ．１３５ｆｆ．）に閾値Ｔ_{Ｓｏｂｅｌ}＝２５を用いて２つの縁の画像を作成する（垂直縁と水平縁）。この閾値はＳｏｂｅｌ勾配画像を二値の縁画像に変換するのに必要である。二値の縁画像は縁のピクセルカウントに用いられる。検出された水平縁と垂直縁がｎ_ｅｄｇｅまで足され、ＢＵのコピー版の増大されたノイズレベルを判定するのに用いられる。ｎ_ｅｄｇｅが特定値Ｔ_{ｎｏｉｓｅ}より大きい場合、評価されたオブジェクトは破棄される。

［サブ領域定義］
モジュールは、４×４のピクセルクラスタで定義される（すなわち、ＢＵごとに合計１６モジュール）。このような分割例が図７に示されている。

［モジュール読み出し］
各モジュールが、グレー値の画像閾値の補助により読み出される。この閾値は各モジュールの平均グレー値を評価することにより特定される：
（式２）

式２は、モジュールＭ_ｊに属するすべてのグレー値を示すものである。したがって、

は評価モジュールの（計算上の）平均グレー値を示す。閾値Ｔ_ｒｏはモジュールの位置に適合（adapt）され、これはＦＰ、外側領域、または内側領域がある（図１０参照）。ＦＰ内の閾値Ｔ_ｒｏｊは、内側領域および外側領域の閾値に比べて低い値に設定される。正しいＦＰモジュール

は、常に低い信号値（黒）である。さらに、Ｔ_ｒｏｊは隣接するモジュールの平均グレー値

によって適合される：
（式３）

式３において、パラメータＴ_ｐｏｓｊはモジュールの位置適合閾値を示し、Ｔ_ｎｂは隣接モジュールの閾値を示す。隣接モジュール（上下左右）の４つまでの異なる平均グレー値が

で示される。Ｔ_ｒｏｊは、いずれかの隣接モジュールがＴ_ｎｂより高い平均グレー値

を有する場合に、Ｔ_ｎｂで適合される。式（２）の演算後に１６の二値が評価された各ＢＵについて演算される。ここで提案する技術は、８ビットのグレー値画像を二値にマッピングするため、二値化処理として解される。ここに記載するアプローチは、８ビットのグレー値画像の代わりに二値画像のみを用いる［Ｅｈｌｅｎｂｒｏｋｅｒ２０１２］記載のアプローチとは異なる。従来のアプローチと比較すると、本発明のアプローチは飛躍的によい結果が得られる。

［ＦＰの存在］
ＦＰに属する前に演算されたｑ値（q-values）でＦＰの存在がチェックされる。１またはそれ以上のＦＰモジュールが０であるｑ値に対応する場合、ＢＵ全体が破棄される。

［チェックサム演算］
検出された可能性のある各ＢＵについて、チェックサム（パリティビット）が演算される。チェックサムが正しくないＢＵが検出される（式（１）参照）。

［４．結果］
この章は２つに別れている。最初の部分（章４．１）では、テキストデータエンコーディング（Ｔｅｘｔ Ｄａｔａ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）が説明され、第２のより応用指向の部分（章４．２）では、冗長コピー検出（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ Ｃｏｐｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）に取り組んでいる。

［４．１テキストデータコーディング（Ｔｅｘｔ Ｄａｔａ Ｃｏｄｉｎｇ）］
ＢＵがテキスト内に符号化されて、文書符号化アプリケーションの符号化能力と堅牢性（robustness）がテストされる。ルイス・キャロルの「不思議の国のアリス」の１ページの抜粋がｍＩＣ−ＢＵを用いて符号化される。用いたフォントはＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ Ｔｉｍｅｓ Ｒｏｍａｎで、フォントサイズは１２ポイントである。テストに用いたこの１ページのテキストにちょうど２００のドットがある。殆どのドットはｉドットであり、他はすべて句読点（．？！：；）にみられる。１つのＢＵモジュールが０．１２７ｍｍ×０．１２７ｍｍ（０．００５インチ×０．００５インチ）のサイズ（すなわち「バイトユニットモジュールサイズ」）に印刷される。１つのＢＵの４×４モジュールは０．５０８ｍｍ×０．５０８ｍｍ（０．０２インチ×０．０２インチ）のサイズであり、あるいは換言すると、全体の印刷範囲は０．２６ｍｍ^２のオーダーである。

各ページで、ランダムに選んだ５０のドットをＢＵに変換する。さらに、ＢＵ内に保存するデータもランダムに生成された。全体で１０ページとし、合計５００のＢＵが生成された。これらの１０ページは２つのレーザプリンタ（Ｌｅｘｍａｒｋ Ｃ７３６ｄｎとＢｒｏｔｈｅｒ ＤＣＰ−８０６５ＤＮ）で、解像度１２００ｄｐｉで印刷された。双方のプリンタはこのテストに際して黒白印刷に設定された。Ｂｒｏｔｈｅｒ ＤＣＰ−８０６５ＤＮはスキャナとしても用いて、スキャン解像度１２００ｄｐｉに設定して８ビットのグレー値画像を取得した。演算処理時間はページ毎に約１１から１７秒であった。これらの演算時間は、Ｉｎｔｅｌ Ｉ７−２６００ｋプロセッサでパラレルであるが最適化されていないＭａｔｌａｂで得られた。これらの演算処理時間はアルゴリズムの実行時間に関し、印刷またはスキャニングを含まない。オリジナルのプリントアウト（平均演算時間：１２．１９秒）とコピー（平均演算時間：１５．６９秒）で演算に顕著な差が生じた。ＢＵの量は同じである。個々のページの結果を、プリントアウトを表２に、コピーを表３に示す。表２は、各調査プリンタ用に２つの結果欄を有する。「正しい」とラベルされた欄は、正しく検出されたＢＵを集計している。「正しくない」の欄は、間違って検出されたすべてのＢＵを示す。これにはＢＵとして検出されたｉドット、あるいはエラーを伴って読み出されたオリジナルのＢＵが含まれる。不完全なＢＵは、チェックサムが有効であれば有効なものとして検出される。これは、ＢＵの２つのビットがフリップ（flipped）した場合に生じる。表の「合計（Combined）」欄のパーセンテージの値は、両方のプリンタで印刷された５００のＢＵ全体に基づく。コピー（表３）では「正しい」、「正しくない」の区別は示さず、これは理想的にはコピー後にＢＵは検出されないはずだからである。このため、すべての検出されたＢＵは「正しくない」ものとなる。
（表２）

（表３）

表２では、プリントアウトの検出レートは約９０％である。これに対し、プリントアウトのコピーには、ＢＵの検出が殆どないかまったくない（表３）。これらの結果は、ｍＩＣ−ＢＵが文書セキュリティとコピー検出に有効なアプローチであることを明確に示している。さらなる発展が冗長符号化アプローチであり、これを以下の章で説明する。

［４．２冗長コピー検出］
ｍＩＣ−ＢＵを用いた別のアプローチが、コピー検出用の冗長符号化である。データ容量を最大化する代わりに、印刷データに冗長性を組み入れる。同一のＢＵを１のドキュメント内で複数回エンコードして冗長性を得る。この可能性のある冗長性を演算処理するときに２つの制限が考えられる。１のドキュメントが提供するデータ担持能力（Ｃ）と、符号化するデータストリングの長さ（Ｌ）であり、ここで「データストリング」の用語は１の文書内にエンコードされるデータをいう。パラメータＣは文書内のドット数により与えられ、これは符号化されたＢＵの数と等しい。パラメータＬはデータストリング内に用いられる英数文字数と等しい。単一の英数文字が７ビットのＡＳＣＩＩコードに符号化され、１のＢＵにマッピングされる。このため、長さＬはＢＵで表現できる。付加される冗長ＢＵの可能な最大量は、Ｌ≦Ｃの制限下で以下となる：

最大の冗長性を得るには、ｎ＝ｋ＋１の同一データを有するＢＵを符号化された英数文字ごとに印刷する必要がある。組み合わせると、これらのｎのＢＵは符号語（cord word）を構成する。「符号語」は、コードの単一要素である。符号語は、複数の記号で構築される。例えば、二値の符号語は０と１で構築される。例えば３つの記号の長さを有する二値の符号語は、以下の構成となる：０１０、１１１、００１等である。符号語のハミング距離（［Ｈａｍｍｉｎｇ１９５０］）を演算して、これを読み出し後の符号語の分類に用いることができる。一般に、２つの符号語ｘ＝（ｘ_０，ｘ_１，．．．，ｘ_ｔ）^Ｔとｙ＝（ｙ_０，ｙ_１，．．．，ｙ_ｔ）^Ｔ、（ｘ≠ｙ）は以下のように規定される：

ここでｄ_Ｈ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）は：

ｔは両方の符号語の長さである。パラメータΔ（ｘ，ｙ）は変える必要がある符号語ｘの桁数であり、符号語ｙとして読まれる（分類される）。この章で提案している冗長コーディングはｎ／２のハミング距離を生成する。ｎ個のＢＵが元々１の文字に属する場合、別の文字に属するＢＵを解釈するためにｎ／２のＢＵを変える必要がある。この評価は保守的であり、なぜなら現実世界のシナリオでは１の文字に属するｎ／２のＢＵが別の文字のＢＵに正確に変わることはあまりないからである。もっとあり得るのは複数の異なる文字に属するＢＵに歪みが生じたり、１の文字のいくつかのＢＵが単に検出できないかである。分類の決定はハミング距離で実行される：文字を検出するには、ｎ／２以上の特定の文字に属する検出されたＢＵが必要となる（印刷とスキャンプロセス後）。さらに以下が規定される：

ここでｂは１の文字について検出されたＢＵ、ｓはデータストリーム内でこの文字が符号化された回数である。変数ａは分類決定に用いられるＢＵの数である。このステップは、データストリーム内で同一の文字が複数回生じるため追加される。

この特定の例において、テキスト「ＯＤＳ２０１４ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ」が１ページの文書に符号化される。用いたページ内のドット数はちょうどＣ＝２００のＢＵの符号化が可能である。符号化されたテキスト「ＯＤＳ２０１４ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ」はＬ＝１９の文字を含むため、（上記式（４）を適用して）冗長性ｋ＝９を用い、符号化された文字ごとに１０のＢＵがある（ｎ＝ｋ＋１＝１０）。これにより合計１９０の符号化ＢＵとなる。単一のＢＵの符号化に用いるビット値は、対応する文字の二値のＡＳＣＩＩ値である（例えば「Ｄ」−０１００ ０１００）。利用するプリンタとスキャナおよび設定は４．１章のものと同一である。ハミング距離はｎ／２＝５であることは自明である。プリントアウトの結果を図１１に、コピーの結果を図１２に示す。

両図は、各符号語で検出されたＢＵの数を示す。いくつかの符号語で、検出されたＢＵは整数とならず、（上述のように）１の符号語で複数の出現が検出された場合に生じる。符号語「ｕ＿１」（図１１参照）と「ｕ＿２」（図１２参照）はアンノウンを記録する（元々符号化されていない）が、ＢＵが検出される。

プリントアウトの結果（図１１参照）は、両方のプリントアウトで符号化テキストが読み出し可能であることを示す。事実、すべての符号語の結果でｎ／２＝５の検出ＢＵの決定境界（decision boundary）から大きく離れており、１９の結果のうち２つのみが検出ＢＵが７まで低い。さらに、１のＢＵ（ｕ＿１）のみが間違って検出された。コピーの結果（図１２参照）では、検出されたＢＵはないに等しい。興味深いことに、「ｕ＿２」について検出されたＢＵは両方同じデータ値を有する（００００ ００００）。まとめると、これらの結果は、ｍＩＣ−ＢＵはドキュメントセキュリティコピー検出の分野に用いるのに非常に適していることを示す。

［４．２．１ 位置コーディング］
単独文字間の識別方法の一つは、４．２章で提案した推測技術を用いる代わりに位置コーディングを用いることである。このため、バイトユニットの個々の位置に埋め込まれる追加の情報レイヤが提供される：符号化領域全体が複数の符号化サブ領域に分割され、各サブ領域のｍＩＣ−ＢＵの数が第２の情報レイヤとして用いられる。位置コーディングの一例を図１３に示す。

［実施例］
符号化領域を、赤線でマークした６つのサブ領域に分割する（図１３参照）。ＢＵが黒のドットでマークされ、各符号化サブ領域のＢＵの量が各サブ領域の右下に示される。ＢＵはその位置に基づいてスキャンされる。スキャン方向は、図１３に示す上から下に向かう。同一のｙレベルで複数のＢＵが存在する場合、これらのＢＵのスキャンの順番がｘ方向に変わる（左から右へ）。最初のＢＵ（左上）と最も近い次のＢＵの位置の差が、同じｙレベルでない場合に限り、用いられるサブ領域の情報をもつ。この情報がｘとｙ次元の距離の差に符号化される。続いて、長い距離の次元の差が短い次元の距離で割られる。図１３でこの番号は６で、これは長い方のｙ次元の距離が短い方の距離の長さの約６倍であるからであり、符号化サブ領域の数も６となる。

位置コーディングは、さらなるセキュリティ特性として利用可能なメタ情報レイヤを表す。

［５．結論］
明細書において、文書のセキュリティ適用の新規な符号化技術が提案されている。提案するマイクロＩＤＥＮＴコーディング（すなわち「ｍＩＣ」）は、標準二次元コードの基本モジュールに基づく。提案するｍＩＣは、大きなＦＰやエラー訂正コーディングといった標準二次元コードの特徴のいくつかを用いず、このためデータ密度が向上する。このアプローチは、バイトユニット（Ｂｙｔｅ−Ｕｎｉｔｓ、ＢＵ）と呼ばれる小さなコード記号の印刷を実現する。印刷サイズが小さいため、例えばｉドットやドキュメントの他のドットに置換してＢＵをテキストドキュメントに埋め込むことができる。これにより、標準的なオフィス機器で利用可能な隠しコーディング（hidden coding）が可能となる。この隠しコーディングが、コピーされた場合に自己崩壊特性を有することが成功裏に示された。この自己崩壊は、コピーすると元のＢＵコードのレイアウトに小さな崩壊（ノイズ）が生じる結果である。さらに、オリジナルのプリントアウトに高い読み出しレートを得ることができる。

提案されたＴｅｘｔ Ｄａｔａ Ｃｏｄｉｎｇの不利益の一つは、オリジナルのプリントアウトのデータ消失がある。上述のように読み出しレートは高いが、いくつかの応用例ではこの読み出しレートは十分でない。この問題は、提案する冗長型コーディングによって解消される：ここでは１の文字に複数の冗長ＢＵがエンコードされる。このアプローチは可能な保存データ量を減少させる。しかしながら、代わりに符号化文字の高い検出レートを得ることができる。テストでは、１００％の検出レートが達成された。このアプローチの他の利点は、コピーとオリジナルのプリントアウトが一層離れることである。結果として、この冗長型コーディングは文書のコピー検出を向上させるのに非常に有用なアプローチであり、セキュリティ印刷アプリケーションに利用することができる。

［参照］
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Hamming, R.W., “Error Detecting and Error Correcting Codes”, Bell Systems Technical Journal, Volume 29, Number 2, pp. 147-160, １９５０年４月

Claims (13)

1. 印刷文書の符号化、認証およびコピー検出のシステムであって、複数の小さな二次元印刷コード記号、すなわちバイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が印刷ドキュメントの印刷面にわたって散在して符号化を構成し、各バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）は、当該バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）の位置特定のための検出パターン（ＦＰ）と、１バイトのデータ（ｄ_１乃至ｄ_８）および白黒１ビットモジュールとしてエンコードされた１のパリティビット（ｐ）をもつ単一データブロック（ＤＢ）で構成され、
   前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）は、それぞれ白の静領域で囲まれた印刷ドットの形態で、前記印刷ドキュメントの印刷面にわたって分散され、当該バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）の印刷サイズは、前記符号化が裸眼では見えず、前記印刷ドキュメントをコピーすると前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が劣化して、前記印刷ドキュメントのコピー上で前記符号化の読み出しが防止されることを特徴とするシステム。
2. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）は印刷テキスト領域にわたって分散されており、ｉドット（i-dots）、句読記号（「．」、「？」、「！」、「：」、「；」）のドット、および／または、用いる言語によっては、トレマ（分音記号）または独語のウムラウト（「¨」）といった弁別記号として用いられる他のドットの代わりとして用いられることを特徴とするシステム。
3. 請求項２に記載のシステムにおいて、前記印刷テキスト領域にわたって分散された複数のバイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）によって符号化データストリームが構成されることを特徴とするシステム。
4. 請求項３に記載のシステムにおいて、前記符号化データストリームの個々の英数文字は、前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）のうちの対応する１つにマッピングされ、前記英数文字は好適にＡＳＣＩＩコードに符号化されることを特徴とするシステム。
5. 請求項３または４に記載のシステムにおいて、冗長性を獲得するために、同一のバイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が前記印刷ドキュメント内で複数回符号化されることを特徴とするシステム。
6. 請求項５に記載のシステムにおいて、文字長Ｌとデータ積載量Ｃを有する所与の印刷テキストとを有する所与の符号化データストリームについて、ｎ＝ｋ＋１の同一のバイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が前記符号化データストリームの各文字に印刷された場合に最大の冗長性が達成され、ここでｋは以下の式で算出される整数である：
   ｋ＝［Ｃ／Ｌ］−１
   ことを特徴とするシステム。
7. 請求項１乃至６のいずれかに記載のシステムにおいて、各バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が４×４の１ビットモジュールで構成されることを特徴とするシステム。
8. 請求項７に記載のシステムにおいて、前記検出パターン（ＦＰ）が、前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）の１つの角に２本の実線を形成する、７個のブラックモジュールでなることを特徴とするシステム。
9. 請求項１乃至８のいずれかに記載のシステムにおいて、前記パリティビット（ｐ）は各バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）の内側領域にエンコードされることを特徴とするシステム。
10. 請求項１乃至９のいずれかに記載のシステムにおいて、前記パリティビット（ｐ）は以下の値に設定され：
    

    

    
    ここでｄ_ｉ（ｉ＝｛１，２，．．．，８｝；ｄ_ｉ｛０，１｝）は前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）が担持するデータに関連するバイトの単一データビットであることを特徴とするシステム。
11. 請求項１乃至１０のいずれかに記載のシステムにおいて、各バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）は全体印刷範囲が０．５ｍｍ^２未満で、バイトユニットモジュールのサイズが０．１ｍｍ×０．１ｍｍから０．１７５ｍｍ×０．１７５ｍｍのオーダーであることを特徴とするシステム。
12. 請求項１乃至１１のいずれかに記載のシステムにおいて、前記バイトユニット（ｍＩＣ−ＢＵ、ＢＵ）は１２００ｄｐｉのオーダーの印刷解像度で印刷されることを特徴とするシステム。
13. オフィスプリンタやスキャナで作成または処理された文書の符号化、認証およびコピー検出における、請求項１乃至１２のいずれかに記載のシステムの使用。
    

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