KR20040097227A - 워터마크 시간 스케일 검색 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수신된 신호의 프레임 시퀀스를 올바르게 리스케일링하도록, 수신된 신호의 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법 및 장치를 기술한다. 우선, 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가는 수신된 신호로부터 추출된다. 이 후, 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된 시퀀스들에 관한 연속적인 평가들이 초기 평가들의 값을 보간함으로써 발생된다.

Description

워터마크 시간 스케일 검색 {Watermark time scale searching}

정보 신호들의 워터마킹(watermarking)은 정보 신호와 함께 부가적인 데이터의 전송에 대한 기술이다. 예를 들어, 워터마킹 기술들은 카피라이트 및 카피 제어 정보를 오디오 신호들에 삽입하도록 사용될 수 있다.

워터마킹 체계의 주요 요구들은, 신호로부터 워터마크를 제거하는 공격들(예를 들어, 워터마크를 제거하는 것은 신호에 손상을 줄 것이다)이 강한 동안, 관찰 불가능(즉, 오디오 신호의 경우, 청취 불가능)하다는 점이다. 워터마크의 강도(robustness)는 일반적으로, 워터마크가 삽입된 신호의 질과 교환될 것이라는 점이 인식될 것이다. 예를 들어, 워터마크가 오디오 신호에 강하게 삽입되면(및 이것은 따라서 제거하기가 어려움), 오디오 신호의 질은 감소되기 쉬울 것이다.

디지털 장치들에서, (클럭)주파수의 샘플링시 1%까지 편차(drift) 존재한다는 것이 통상적으로 가정된다. 아날로그 채널을 통한 신호의 전송 동안, 이런 편차는 일반적으로, 시간 도메인 신호의 확장 또는 수축(즉, 선형 시간 스케일 변화)으로 나타난다. 시간 도메인(예를 들어, 오디오 신호에서)에 삽입된 워터마크는 또한, 상기 시간 확장 또는 수축에 의해 영향을 받을 것이고, 이것은 워터마크 검출을 매우 어렵게 하거나 심지어 불가능하게 할 수 있다. 따라서, 강한 워터마킹 체계의 구현에서, 상기 시간 스케일 변경들에 대한 해결책을 발견하는 것은 극히 중요하다.

공지된 시간 도메인 워터마킹 체계들에서, 신호내의 임의의 선형 시간 스케일 변화는, 모든 가능한 시간 스케일들이 소모되거나 검출이 달성될때까지 상이한 가능 시간 스케일들에 대해 워터마크 검출(호스트 신호로부터 워터마크의 추출을 반복하는 것을 포함함)을 반복적으로 실행함으로써 해결된다. 가능한 시간 스케일링 범위들에서 상기 검색들을 수행하는 것은 큰 계산상의 부하를 요구하고, 따라서 하드웨어 및 계산 시간 양자의 관점에서 비용이 많이 든다. 결과적으로, 상기 시간 스케일 검색 기술들을 이용하는 워터마크 검출기의 실시간 실행은 실행불가능하다.

주파수 도메인들에서 실행되는 워터마킹 체계들에서, 주파수 도메인 계수들을 변경함으로써 스케일 검색을 수행하는 것은 일반적이다. 예를 들어, 이것은 주파수 도메인 샘플들을 조심스럽게 수축 또는 확장함으로써 달성될 수 있다. 대체로, 상기 주파수 도메인 해결책은 시간 도메인 워터마크 신호들에 직접 적용될 수 있다. 그러나, 워터마크들이 시간 도메인 샘플들에 직접 삽입되기 때문에, 시간 스케일 검색은 또한 시간 도메인에서 수행될 필요가 있다. 일반적으로, 시간 도메인 신호들이 수백만 상태의 샘플들을 포함하는 반면에, 오직 수천개의 주파수 도메인 샘플들만이 존재한다. 결과적으로, 주파수 도메인 해결책을 시간 도메인 신호들에 응용하는 것은 계산적으로 너무 비싸다.

본 발명은 오디오, 비디오 또는 데이터 신호들과 같은 정보 신호들에 삽입된 정보를 디코딩하는 장치 및 방법들에 관한 것이다.

도 1은 워터마크 삽입 장치를 도시하는 다이어그램.

도 2는 신호 부분 추출 필터(H)를 도시한 도.

도 3의 a 및 b는 도 2에 도시된 필터(H)의 주파수 함수로서 종래 크기 및 위상 응답들을 각각 도시한 도.

도 4는 도 1에 도시된 장치의 페이로드(payload) 삽입 및 워터 마크 조절 스테이지를 도시한 도.

도 5는 각각의 스테이지에서 연관 신호들의 챠트를 포함하는 도 4의 워터마크 조절 장치(H_c)의 상세한 것을 도시하는 다이어그램.

도 6의 a 및 b는 각각 상승되는 코사인 함수 및 이중 위상 함수의 형태의 두개의 바람직한 다른 윈도우 형성 함수들(s(n))을 도시한 도.

도 7의 a 및 b는 상승되는 코사인 및 이중 위상 형성 윈도우 함수로 조절된 워터마크 시퀀스에 대한 주파수 스펙트럼를 각각 도시한 도.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 워터마크 검출기를 도시한 도.

도 9는 상승된 코사인 형성 윈도우 함수와 관련하여 사용하기 위한 도 8의 표백 필터(H_w)를 도시한 도.

도 10은 이중 위상 윈도우 형성 함수와 관련하여 사용하기 위한 도 8의 표백 필터(H_w)를 도시한 도.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 워터마크 심볼 추출 및 버퍼링 처리를 상세한 도시한 도.

도 12는 시간 스케일 변경이 없을 때 4개의 버퍼들로부터 수집된 워터마크 심볼들의 평가를 가진 시퀀스를 도시한 도.

도 13a 및 13b는 본 발명의 실시예에 따른 다른 시퀀스들을 도시한 도이고, 워터마크 심볼들의 평가들은 시간 확장 및 시간 수축 시간 스케일 변경이 각각 있을때 4개의 버퍼들로부터 수집될 수 있다.

도 14는 그리드 정제의 개념을 바탕으로 하는 효과적인 스케일 검색 기술의 실시예를 도시한 도.

도 15는 도 8에 도시된 워터마크 검출기의 상관기로부터 출력된 상관 함수의 통상적인 모양을 도시한 도.

본 발명의 목적은 종래 기술의 문제점들 중 적어도 하나를 실질적으로 처리하는 시간 스케일 검색을 이용하는 시간 도메인 워터마크 신호들에 대한 워터마크 디코딩 체계를 제공하는 것이다.

제 1 측면에서, 본 발명은 수신된 신호의 선형 시간 스케일 변화들에 대한 보상 방법을 제공하고, 신호는 시간 도메인에서 심볼들의 시퀀스에 의해 변경되며, 방법은 (a) 수신된 신호로부터 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가를 추출하는 단계; (b) 초기 평가의 값들을 보간함으로써 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된 시퀀스에 관한 평가를 형성하는 단계를 포함한다.

바람직하게, 단계(b)는 상이한 시간 스케일링들에 대응하는 평가의 범위를 제공하도록 반복된다.

바람직하게, 보간은 0차 보간, 선형 보간, 2차 보간 및 3차 보간 중 적어도 하나이다.

바람직하게, 방법은 평가들이 최상의 평가인지를 결정하도록, 그것이 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된 시퀀스인 것처럼 각각의 평가를 처리하는 단계를 더 포함한다.

바람직하게, 방법은 평가들 각각을 심볼들의 시퀀스에 대응하는 참조와 상관시키는 단계; 및 최상의 평가로서 최대 상관 피크를 가진 평가를 취하는 단계를 더 포함한다.

바람직하게, 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가는 버퍼에 저장된다.

바람직하게, 버퍼는 총 길이(M)를 가지며, 수행된 스케일 검색의 총수는이며, 여기서,는 신호의 최대 및 최소 시간 스케일 변경들에 각각 대응한다.

바람직하게, 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가들은 각각의 심볼에 대한 N_b평가들의 시퀀스를 포함하고, N_b평가들 각각은 심볼의 상이한 시간 오프셋에 대응한다.

바람직하게, 다음 검출 윈도에서 스케일 검색은 현재 검출 윈도우 동안 요구된 정보에 기초하여 적응된다.

바람직하게, 스케일 스페이스는 최적 검색 알고리즘을 사용하여 검색된다.

바람직하게, 검색 알고리즘은 그리드 정제 알고리즘이다.

다른 측면에서, 본 발명은 전술된 바와 같은 방법을 수행하도록 배열된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

다른 측면들에서, 본 발명은 컴퓨터 프로그램을 포함하는 기록 캐리어 및 컴퓨터 프로그램을 다운로딩 가능하게 하는 방법을 제공한다.

다른 측면에서, 본 발명은 수신된 신호에서 선형 시간 스케일 변화를 보상하도록 배열된 장치를 제공하고, 신호는 시간 도메인에서 심볼들의 시퀀스에 의해 변경되며, 장치는 수신된 신호로부터 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가를 추출하도록 배열된 추출기; 및 초기 평가의 값들을 보간함으로써 함으로서 심볼들의 올바른 시간 스케일링된 시퀀스의 평가를 형성하도록 배열된 보간기를 포함한다.

바람직하게, 장치는 하나 이상의 평가들을 저장하도록 배열된 버퍼를 더 포함한다.

다른 측면에서, 본 발명은 전술된 바와 같은 장치를 포함하는 디코더를 제공한다.

본 발명의 보다 명확한 이해, 및 동일물의 실시예들이 효과적으로 수행될 수 있는 방법을 나타내기 위해, 첨부 도면들이 예로서 참조될 것이다.

도 1은 다중 비트 페이로드 워터마크(w)를 호스트 신호(x)에 삽입하기 위한 디지털 신호 처리를 수행하기 위하여 요구된 장치의 블록도를 도시한다.

호스트 신호(x)는 장치의 입력(12)에 제공된다. 호스트 신호(x)는 가산기(22)를 통하여 출력(14) 방향으로 통과된다. 그러나, 호스트 신호(x)(입력 8)의 모사는 워터마크 정보를 운반하기 위하여 곱셈기(18) 방향으로 분할된다.

워터마크 신호(w_c)는 페이로드 삽입기 및 워터마크 조절 장치(6)로부터 얻어지고, 페이로드 삽입기 및 워터 마크 조절 장치에 입력되는 참조 제한 길이 임의의 시퀀스(w_s)로부터 유도된다. 곱셈기(18)는 워터마크 신호(w_c) 및 모사 오디오 신호(x)의 적을 계산하기 위하여 사용된다. 최종 적(w_cx)은 이득 제어기(24)를 통하여 가산기(22)로 통과된다. 이득 제어기(24)는 이득 인자(α)에 의해 신호를 증폭 또는 감쇠시키기 위하여 사용된다.

이득 인자(α)는 워커 마크의 가청성 및 로버스트니스 사이의 트레이드 오프를 제어한다. 적어도 시간, 주파수 및 공간에서 일정함 또는 가변이 있을수 있다. 도 1의 장치는 α가 가변될때, 상기 가변은 호스트 신호(x)의 특성을 바탕으로 신호 분석 유닛(26)을 자동적으로 적용될 수 있다. 바람직하게, 이득(α)은 오디오신호의 경우 인간 청력 시스템(HAS)의 정신 음향 모델 같은 적당하게 선택된 지각성 비용 함수에 따라 신호 품질에 영향을 최소로 하도록 자동적으로 채택된다. 상기 모델은 E.Zwicker에 의한 예를 들어 1991년 3월 39권, 115-126쪽 Journal of the Audio Engineering Society "오디오 엔지니어링 및 정신음향: 최종 수신자인 인간 청력 시스템에 대한 매칭 신호들)에 기술된다.

다음에서, 오디오 워터마크는 예를 들어 본 발명의 이 실시에를 기술하기 위해서만 사용된다.

최종 워터마크 오디오 신호(y)는 호스트 신호에 w_c및 x의 적의 비례 스케일 버젼을 가산함으로써 삽입 장치(10)의 출력(14)에서 얻어진다:

y[n] = x[n] + αw_c[n]x[n] (1)

바람직하게, 워터마크(w_c)는 x가 곱셈될때 x의 짧은 시간 엔벨로프(envelope)를 주로 변경하도록 선택된다.

도 2는 도 1의 곱셈기(18)에 대한 입력(8)이 필터링 유닛(15)에서 필터(H)를 사용하여 호스트 신호(x)의 모사부를 필터링함으로써 얻어지는 하나의 바람직한 실시예를 도시한다. 필터 출력이 x_b로 표시될때, 이런 바람직한 실시예에 따라, 워터마크 신호는 호스트 신호(x)에 x_b및 워터마크(w_c)의 적을 가산함으로써 생성된다:

y[n] = x + αw_c[n]x_b[n] (2)

는= x-x_b이도록 정의되고, y_b는 y = y_b+이도록 정의되고, 워터마크 신호(y)의 엔벨로프 변조 부분(y_b)은 이하로서 제공된다.

y_b[n] = (1 + w_c[n])x_b[n] (3)

바람직하게, 도 3에 도시된 바와같이, 필터(H)는 하부 컷오프 주파수(f_L) 및 상부 컷오프 주파수(f_H)를 특징으로 하는 선형 위상 대역 통과 필터이다. 도 3b에 도시된 바와같이, 필터(H)는 통과 대역(BW)내의 주파수(f)에 대해 선형 위상 응답을 가진다. 따라서 H가 대역 통과 필터일대, x_b및는 호스트 신호의 대역 및 대역외 성분들이다. 최적 성능을 위하여, 신호들 x_b및가 동위상인 것이 바람직하다. 이것은 필터(H)에 의해 형성된 위상 왜곡을 적당하게 보상함으로써 달성된다. 선형 위상 필터의 경우에, 왜곡은 간단한 시간 지연이다.

도 4에서, 페이로드 삽입기 및 워터마크 조절 유닛(6)의 상세한 것이 도시된다. 이 유닛에서, 초기 참조 랜덤 시퀀스(w_s)는 다중 비트 워터마크 신호(w_c)로 전환된다.

처음에 제한 길이, 바람직하게 현재 워터마크 씨드(seed) 신호로서 불리는 제로 수단 및 균일하게 분산된 랜덤 시퀀스(w_s)는 초기 씨드(S)를 가진 랜덤 번호 생성기를 사용하여 생성된다. 후에 명백할 바와같이, 이런 초기 씨드(S)는 삽입기및 검출기 양쪽으로 공지되고, 워터마크 신호의 카피는 비교 목적을 위한 검출기로서 생성될 수 있는 것이 바람직하다. 이것은 길이(L_w)의 시퀀스를 유발한다.

w_s[k] ∈[-1,1], k = 0,1,2, ..., L_w-1 (4)

일부 애플리케이션들에서, 씨드는 다른 채널을 통하여 검출기로 전송되거나 미리 결정된 프로토콜을 사용하여 수신된 신호로부터 유도될 수 있다.

그 다음 시퀀스(w_s)는 각각 랜덤 시퀀스들(w_d1및 w_d2)를 얻기 위하여 순환 시프트 유닛(30)을 사용하여 양(d₁및 d₂) 만큼 순환적으로 시프트된다. 이들 두개의 시퀀스들(w_d1및 w_d2)이 효과적으로 제 1 시퀀스 및 제 2 시퀀스인 것이 인식되고, 제 2 시퀀스는 제 1 시퀀스에 대해 순환적으로 시프트된다. 각각의 시퀀스(w_di)(i = 1, 2)는 곱셈 유닛(40)에서 각각의 신호 비트(r_i)와 순차적으로 곱셈되고, 여기서 r_i= +1 또는 -1이다. r₁및 r₂의 각각의 값들은 일정하게 유지되고 워터마크의 페이로드가 변화될때만 변화한다. 각각의 시퀀스는 그 다음 도 4에 도시된 워터마크 조절 회로(20)에 의해 길이(L_wT_s)의 주기적으로 느리게 가변하는 협대역 신호(w_i)로 전환된다. 마지막으로, 느리게 가변하는 협대역 신호들(w₁및 w₂)은 다중 비트 페이로드 워터마크 신호(w_c)를 제공하기 위하여 상대적 지연(T_r)(여기서 T_r<T_s)가 가산된다. 이것은 지연 유닛(45)을 사용하여 양(T_r) 만큼 신호(w₂)를 지연하고 그 다음그것을 가산 유닛(50)을 사용하여 w₁에 가산함으로서 달성된다.

도 5는 보다 상세한 페이로드 삽입기 및 워터마크 조절 장치(6)에 사용된 워터마크 조절 장치(20)를 도시한다. 워터마크 씨드 신호(w_s)는 조절 장치(20)에 입력된다.

편리함을 위하여, 시퀀스들(w_di)중 하나만의 변경이 도 5에 도시되지만, 유사한 방식으로 각각의 시퀀스들이 변경되는 것이 인식될 것이고, 그 결과들은 워터마크 신호(w_c)를 얻기 위하여 가산된다.

도 5에 도시된 바와같이, 각각의 워터마크 신호 시퀀스(w_di[k](여기서 i = 1,2))는 샘플 반복기(180)의 입력에 제공된다. 챠트(181)는 +1 및 -1 사이의 랜덤 번호들의 값들의 시퀀스로서 시퀀스들(w_di)중 하나를 도시한다. 샘플 반복기는 각각 워터마크 씨드 신호 시퀀스(T_s)내의 각각의 값을 여러번 반복시켜 직사각형 펄스 트레인 신호를 생성한다. T_s는 워터마크 심볼 주기라 하고 오디오 신호의 워터마크의 스팬을 나타낸다. 챠트(183)는 샘플 반복기(180)를 통과한후 챠트(181)에 도시된 신호의 결과들을 도시한다.

상승된 코사인 윈도우 같은 윈도우 형성 함수 s[n]은 w_d1및 w_d2로부터 유도된 직사각형 펄스 함수들을 각각 느리게 가변하는 워터마크 시퀀스 함수들 w₁[n] 및 w₂[n]으로 전환하기 위하여 제공된다.

챠트(184)는 스팬(T_s)인 통상적인 상승된 코사인 윈도우 형성 함수를 도시한다.

생성된 워터마크 시퀀스들 w₁[n] 및 w₂[n]은 다중 비트 페이로드 워터마크 신호 w_c[n]를 제공하기 위하여 상대적 지연 T_r(여기서 T_r<T_s)와 가산된다.

w_c[n] = w₁[n] + w₂[n-T_r] (5)

T_r의 값은 w₁의 제로 크로싱들이 w₂및 그 반대의 최대 크기 포인트들과 매칭하도록 선택된다. 따라서, 상승된 코사인 윈도우 형성 함수는 T_r= T_s/2이고, 이중 위상 윈도우 형성 함수 T_r= T_s/4이다. 다른 윈도우 형성 함수들에 대하여, 다른 T_r의 값들은 가능하다.

하기 설명에 의해 인식될 바와같이, 검출동안 w_c[n]의 상관은 pL'(도 15에 도시된 바와같이)에 의해 분리되는 두개의 상관 피크들을 생성할 것이다. pL'은 wd₁및 wd₂사이의 순환 시프트(pL)의 평가이고, 이것은 페이로드의 일부이고, 하기와 같이 정의된다.

(6)

PL에 부가하여, 여분의 정보가 삽입된 워터마크들의 상대적 사인들을 변화시킴으로서 인코딩될 수 있다.

검출기에서, 이것은 상관 피크들 사이의 상대적 사인(r_sign)으로서 도시된다.

(7)

여기서 ρ₁= 사인(cL₁) 및 ρ₂= 사인(cL₂)는 도 4의 사인 비트들(r₁)(입력 80) 및 r₂(입력 90)의 평가들이고 cL₁및 cL₂는 각각 wd₁및 wd₂에 대응하는 상관 피크 의 값들이다. 에러 없는 검출을 위하여 전체 워터마크 페이로드(pL_w)는 r_sign및 pL로서 제공된다:

pL_w= <r_sign, pL> (8)

길이(L_w)의 워터마크 시퀀스에 의해 운반될 수 있는 비트들의 수에서 최대 정보(I_max)는 하기에 의해 제공된다.

(9)

상기 방법에서, 페이로드는 삽입기 및 검출기 사이의 상대적 오프셋, 또한 시간 스케일 변경들에 대해 영향을 받지 않는다.

윈도우 형성 함수는 본 워터마킹 방법의 로버스트니스 및 청력을 제어하는 메인 파라미터들중 하나로서 식별된다. 도 6a 및 6b에 도시된 바와같이, 가능한 윈도우 형성 함수들의 두개의 실시예들, 즉 상승된 코사인 함수 및 이중 위상 함수들은 설명된다.

퀘이시 DC 없는 워터마크 신호를 얻기 위하여 상승된 코사인 윈도우 함수 대신 이중 위상 윈도우 함수를 사용하는 것이 바람직하다. 이것은 각각 상승된 코사인 및 이중 위상 윈도우 형성 함수로 조절되는 워터마크 시퀀스(이 경우 w_di[k]의 시퀀스는 {1, 1, -1, 1, -1, -1,})에 대응하는 주파수 스펙트럼를 도시한 도 7a 및 도 7b에 도시된다. 도시된 바와같이, 상승된 코사인 조절 워터마크 시퀀스에 대한 주파수 스펙트럼은 주파수(f=0)에서 최대를 가지며, 이중 위상 형성 워터마크 시퀀스에 대한 주파수 스펙트럼은 f=0에서 최대를 가진다. 즉 매운 작은 DC 성분을 가진다.

유용한 정보는 워터마크의 DC 없는 성분에 포함된다. 결과적으로, 동일하게 가산된 워터마크 에너지에 대하여, 이중 위상 윈도우가 포함된 워터마크는 상승된 코사인 윈도우에 의해 조절되는 것보다 보다 균일한 정보를 운반할 것이다. 결과적으로, 이중 위상 윈도우는 동일한 로버스트니스에 대하여 보다 우수한 가청 성능을 제공하고, 동일한 가청 품질에 대하여 보다 우수한 로버스트니스를 허용한다.

상기 이중 위상 함수는 다른 워터마킹 방법들에 대한 윈도우 형성 함수로서 사용될 수 있다. 다른 말로, 이중 위상 함수는 다른 사인에 통합될 신호들(워터마크 같은)의 DC 성분을 감소시키기 위하여 제공될 수 있다.

도 8은 워터마크 검출기(200, 300, 400)의 블록도이다. 검출기는 3개의 에지저 스테이지들로 구성된다 : (a) 워터마크 심볼 추출 스테이지(200), (b) 버퍼링 및 보간 스테이지(300), 및 (c) 상관 및 결정 스테이지(400).

심볼 추출 스테이지(200)에서, 수신된 워터마킹된 신호 y'[n]은 워터마킹된시퀀스의 다중(N_b) 평가들을 생성하기 위하여 처리된다. 이들 워터마크 시퀀스들의 평가들은 삽입기 및 검출기 사이에 존재할 수 있는 시간 오프셋을 해결하기 위하여 요구되어, 워터마크 검출기는 호스트 신호에 삽입된 워터마크 시퀀스와 동기화될 수 있다.

버퍼링 및 보간 스테이지(300)에서, 이들 평가들은 N_b분리 버퍼들로 디멀티플렉싱되고, 보간은 발생될 수 있는 시간 스케일 변경들을 해결하기 위하여 각각의 버퍼에 제공되고, 예를 들어 샘플링 (클럭) 주파수에서 편차는 시간 도메인 신호에서 확장 또는 수축될 수 있다(즉, 워터마크는 확장 또는 수축된다).

상관 및 결정 스테이지(400)에서, 각각의 버퍼의 내용은 참조 워터마크와 상관되고 최대 상관 피크들은 워터마크가 수신된 신호 y'[n]내에 정말로 삽입될 가능성을 결정하기 위하여 임계치와 비교된다.

워터마크 검출 정확도를 최대화하기 위하여, 워터마크 검출 처리는 워터마크 시퀀스 길이의 3 내지 4배인 수신된 신호 y'[n]의 길이에서 통상적으로 운반된다. 따라서 검출될 각각의 워터마크 심볼은 상기 심볼의 몇몇 평가들의 평균을 취함으로써 구성될 수 있다. 이런 평균화 처리는 평활화(smoothing)라고 하고, 행해진 평균화의 수는 평활화 인자(sf)라 한다. L_D가 워터마크 검출 진실 값이 기록되는 오디오 세그먼트(샘플들의 수에서)의 길이로서 검출 윈도우 길이가 정의된다고 하자. 그 다음, L_D= s_fL_wT_s이고, 여기서 T_s는 심볼 주기이고 L_w는 워터마크 시퀀스내의 심볼들의 수이다. 심볼 추출동안, 인자(T_s) 디시메이션(dedimation)은 에너지 계산 스테이지에서 발생한다. 따라서, 버퍼링 및 보간 스테이지내의 각각의 버퍼(320)의 길이(L_b)는 L_b= s_fL_w이다.

도 8에 도시된 워터마크 심볼 추출 스테이지(200)에서, 인입 워터마크 신호 y'[n]는 연산 신호 조절 필터 H_b(210)에 입력된다. 이 필터(210)는 도 2에 도시된 대응 필터(H, 15)와 동일한 행동을 가지며 통상적으로 대역 통과 필터이다. 필터(h_b)의 출력은 y'b[n]이고, 전송 매체내에서 선형성을 가정하면, 방정식 (1) 및 (3)을 따른다:

y'b[n] ≒ y_b[n] = (1+αw[n])x_b[n] (10)

상기 표현에서, 삽입기 및 검출기 사이의 가능한 시간 오프셋은 절대적으로 무시되는 것이 주의된다. 일반적인 워터마킹 방법 원리의 설명을 용이하게 하기 위하여, 지금부터, 삽입기 및 검출기 사이의 완전한 동기화가 있다는 것이 가정된다(즉, 오프셋은 없다). 그러나, 도 11을 참조하여 이하에 주어진 설명은 본 발명에 따른 시간 오프셋을 보상하는 방법이다.

필터가 삽입기(즉, H=1일때)에 사용되지 않을때, 검출기내의 H_b는 생략되거나, 검출 성능을 개선하기 위하여 포함될 수 있다는 것이 주의된다. 만약 H_b가 생략되면, 방정식(10)에서 y_b는 y로 대체된다. 처리의 나머지는 동일하다.

오디오 신호가 길이(T_s)의 프레임으로 분할되고 y'_b,m[n]이 m번째 필터된 프레임 신호의 n번째 샘플인 것을 가정한다. m번째 프레임에 대응하는 에너지 E[m]는 따라서 다음과 같다:

(11)

이것과 방정식(10)을 결합하면, 다음과 같다:

(12)

여기서 w_e[m]은 m번재 추출된 원터마크 심볼이고 삽입된 워터마크 시퀀스들의 N_b시간 멀티플렉스 평가를 포함한다. 방정식(12)에서 w_e[m]에 대해 풀고 보다 높은 차수 항의 α를 무시하면, 다음 근사치가 제공된다:

(13)

도 8에 도시된 워터마크 추출 스테이지(200)에서, 필터(H_b)의 출력 y'_b[n]은 오디오 신호를 길이(T_s), 즉 y'_b,m[n]의 프레임들로 분할하는 프레임 분할기(22)에 대한 입력으로서 제공되고, 그 다음 에너지 계산 유닛(230)은 방정식(12)과 같은 각각의 프레임 신호들에 대응하는 에너지를 계산하기 위하여 사용된다. 그 다음 이 에너지 계산 유닛(230)의 출력은 출력 w_e[m]을 제공하기 위하여 방정식(13)에 도시된 함수를 수행하는 표백 스테이지(H_w(240))에 대한 입력으로 제공된다. 이 표백스테이지의 다른 실행부들(240A, 240B)은 도 9 및 10에 도시된다.

방정식(13)의 분모가 호스트(본래) 신호(x)의 지식을 요구하는 항을 포함하는 것이 실현될 것이다. 신호(x)가 검출기에 이용 가능하지 않기 때문에, 이것은 w_e[m]를 계산하기 위하여 방정식(13)의 분모는 평가되어야 하는 것을 의미한다.

이하에는 두개의 기술된 윈도우 형성 함수들(상승된 코사인 윈도우 형성 함수 및 이중 위상 윈도우 형성 함수)에 대하여 평가가 어떻게 달성되는 지가 기술되지만, 다른 윈도우 형성 함수들로 확장될 수 있다는 점이 동등하게 높이 평가될 것이다.

도 6(a)에 도시된 상승된 코사인 윈도우 형성 함수와 관련하여, 워터마크에 의해 유도된 오디오 엔벨로프가 에너지 함수(E[m])의 노이지 부분에만 공헌한다는 것이 이해된다. 느리게 가변하는 부분(즉, 낮은 주파수 성분)은 주로 본래 오디오 신호(x)의 엔벨로프의 공헌으로 인한 것이다. 따라서, 방정식(13)은 다음과 같이 근사화된다:

(14)

여기서 "로우패스(.)"는 로우패스 필터 함수이다. 따라서, 상기 함수에서 상승된 코사인 윈도우 형성을 위한 표백 필터(H_w)가 도 9에 도시된 바와같이 실현될 수 있다는 것이 인식될 것이다.

도시된 바와같이, 상기 표백 필터(H_w(240A))는 신호 E[m]을 수신하기 위한입력(242A)을 포함한다. 이 신호 부분은 로우 패스 필터 에너지 신호 E_LP[m]를 형성하기 위하여 로우 패스 필터(247A)를 통하여 통과되고, 그 다음 함수 E[m]을 따라 계산 스테이지(248A)에 대한 입력으로서 제공된다. 계산 스테이지(248A)는 추출된 워터마크 심볼 w_e[m]를 계산하기 위하여 E[m]을 E_LP[m]으로 나눈다.

이중 위상 윈도우 함수가 삽입기의 워터마크 조절 스테이지에 사용될 때, 다른 방법은 본래 오디오의 엔벨로프를 평가하기 위하여 사용되어야 하고, 따라서 w_e[m]을 계산하여야 한다.

오디오 엔벨로프가 상기 윈도우 함수로 인해 변조될때, 프레임들의 제 1 및 제 2 반쪽들은 반대 방향으로 스케일되는 도 6에 도시된 이중 위상 윈도우 함수의 시험이 도시된다. 검출기에서, 이런 특성은 호스트 신호(x)의 엔벨로프 에너지를 평가하기 위하여 사용된다.

결과적으로, 검출기내에서, 각각의 오디오 프레임은 두개의 반쪽들로 우선 나누어진다. 제 1 및 제 2 반쪽 프레임들에 대응하는 에너지 함수들은 다음과 같이 각각 제공된다.

(15)

및

(16)

본래 오디오의 엔벨로프가 두개의 서브 프레임들내에서 반대 방향들로 변조되기 때문에, 본래 오디오 엔벨로프는 E₁[m] 및 E₂[m]의 평균으로서 근사화된다.

게다가, 순시 변조 값은 두개의 함수들 사이의 차로서 취할 수 있다. 따라서, 이중 위상 윈도우 함수에 대하여, 워터마크 w_e[m]는 다음과 같이 근사화될 수 있다:

(17)

결과적으로, 이중 위상 윈도우 형성 함수에 대한 도 8의 표백 필터 H_w(240B)는 도 10에 도시된 바와같이 실현될 수 있다. 입력들(242B 및 243B)은 제 1 및 제 2 하프(반쪽) 프레임들 E₁[m] 및 E₂[m]의 에너지 함수들을 각각 수신한다. 각각의 에너지 함수는 그 다음 두개로 분할되고, 각각 E₁[m] - E₂[m] 및 E₁[m] + E₂[m]를 계산하는 가산기들(245B 및 246B)에 제공된다. 이들 양쪽 계산된 함수들은 방정식 17에 따라 삽입된 워터마크 시퀀스들의 N_b시간 멀티플렉스 평가들을 포함하는 W_e[m]를 계산하기 위하여 246B로부터의 계산에 의해 가산기(245B)로부터의 값을 나누는 계산 유닛(248B)으로 통과된다.

따라서, 이런 출력 W_e[m]은 버퍼링 및 보간 스테이지(300)(도 8)로 통과되고, 여기서 신호는 디멀티플렉서(310)에 의해 디멀티플렉싱되고, 삽입기 및 검출기 사이의 동기화 부족을 해결하기 위하여 길이(L_b)의 버퍼들(320)에서 버퍼링되고, 삽입기 및 검출기 사이의 시간 스케일 변경을 보상하기 위하여 보간 유닛(330)내에서보간된다.

워터마크의 가능한 로버스트니스를 최소화하기 위하여, 워터마킹 시스템이 삽입기 및 검출기 사이의 샘플링 주파수의 시간 오프셋들 및 편차들에 영향을 받지 않도록 보장되는 것이 중요하다. 다른 말로, 워터마크 검출기는 호스트 신호에 삽입된 워터마크 시퀀스와 동기화하여야 된다.

도 11은 오프셋 문제를 해결하기 위하여 버퍼링 및 보간 스테이지(300)에 의해 수행되는 처리를 도시한다. 기술된 실시예는 상승된 코사인 윈도우 형성 함수가 워터마크 삽입 처리에 사용될때 오프셋을 해결하기 위한 처리를 도시한다. 그러나, 원래 동일한 기술은 이중 위상 윈도우 형성 함수가 사용될때 응용가능하다.

도 11을 참조하여, 필터(H_b(210))에 의한 필터링후, 인입 오디오 신호 스트림 y'_b[n]은 프레임 분할기(220)에 의해 유효 길이(T_s)의 오버래핑 프레임들(302)로 분할된다.

바람직하게, 삽입기 및 검출기 사이의 가능한 오프셋을 해결하기 위하여, 각각의 프레임은 N_b서브 프레임들(304a, 304b,...,304x)로 분할되고 상기 계산들(방정식 (12) 내지 (17))은 서프 프레임 베이스에 제공된다.

바람직하게, 각각의 서브 프레임은 인접한 서브 프레임과 오버랩한다. 도시된 실시예에서, 각각의 서브 프레임(304a, 304b, ..., 304x)의 50% 오버랩(T_s/N_b)가 있다는 것이 도시되고, 각각의 서브 프레임들은 길이(2T_s/N_b)이다. 오버랩핑 서브프레임들은 고려되고, 메인 프레임들은 도 11에 도시된 바와같이 내부 프레임 오버렙을 허용하기 위하여 심볼 주기(T_s)보다 바람직하게 길다.

오디오의 에너지는 표백 스테이지(240)에 의해 각각의 서브 프레임을 위하여 계산되고, 최종 값들은 디멀티플렉서(310)에 의해 N_b버퍼들(320)로 디멀티플렉싱된다. 버퍼들(320)의 각각은(B₁, B₂...,B_Nb)은 따라서 값들의 시퀀스를 포함하고, 제 1 버퍼(B₁)는 각각의 프레임내의 제 1 서브 프레임에 대응하는 값들의 시퀀스를 포함하고, 제 2 버퍼(B₂)는 각각의 프레임들내의 제 2 서브 프레임에 대응하는 값들의 시퀀스를 포함한다.

만약 w_Di가 i 번째 버퍼의 내용이면, 하기와 같이 도시될 수 있다:

w_Di[k] = w_e[k·N_b+ i]k∈{0,...,L_b-1} (18)

여기서 L_b는 버퍼 길이다.

상승된 코사인 윈도우 형성 함수에 대하여, 삽입된 워터마크의 에너지는 프레임의 중앙 근처에 집중되어, 프레임 중심과 가장 잘 정렬되는 서브 프레임은 모든 다른 서브 프레임들보다 삽입된 워터마크 심볼의 우수한 평가를 유발할 것이다. 효과적으로, 각각의 버퍼는 심볼 시퀀스의 평가를 포함하고, 상기 평가들은 다른 시간 오프셋들을 가진 시퀀스들에 대응한다.

프레임(즉, 가장 우수한 올바르게 정렬된 프레임 평가)의 중심과 정렬된 서브 프레임은 참조 워터마크 시퀀스와 각각의 버퍼의 내용들을 상관시킴으로써 결정된다. 최대 상관 피크 값을 가진 시퀀스는 올바르게 정렬된 프레임의 가장 우수한 평가로서 선택된다. 하기될 바와같은 대응하는 신용 레벨은 검출 진실 값을 결정하기 위하여 사용된다. 바람직하게, 상관 처리는 상기 정의된 임계치인 상관 피크를 가진 평가된 워터마크 시퀀스가 발견되면 중단된다.

통상적으로, 각각의 버퍼의 길이는 워터마크 시퀀스 길이(L_w)의 3 내지 4배이고 따라서 통상적으로 2048 및 8192 사이의 길이이고, N_b는 2 내지 8의 범위내에 있다.

버퍼는 워터마크 시퀀스의 3 내지 4배이므로 각각의 워터마크 심볼은 상기 심볼의 몇몇 평가들의 평균을 취함으로써 구성될 수 있다. 이런 평균화 처리는 평활화라고 하고, 평균화의 수가 행해진 횟수는 평활화 인자(s_f)라 한다. 따라서, 버퍼 길이(L_b) 및 워터마크 시퀀스 길이(L_w)를 제공하면, 평활화 인자(s_f)는 다음과 같다:

L_b= s_fL_w(19)

다른 바람직한 실시예에서, 검출기는 이전 검색 단계의 결과들을 바탕으로 하는 오프셋 검색에 사용된 파라미터들을 정제한다. 예를 들어, 만약 버퍼(B_{3a)에 저}장된 결과들이 정보 신호의 가장 우수한 평가를 제공하는 것을 제 1 시리즈의 평가들이 나타내면, 다음 오프셋 검색(동일하게 수신된 신호상에서, 또는 다음 검출 윈도우 동안 수신된 신호에서)은 가장 우수한 평가 서브 프레임의 위치쪽으로 서브프레임들의 위치를 시프트함으로서 정제된다. 제로 오프셋을 가진 시퀀스의 평가들은 따라서, 반복적으로 향상될 수 있다.

상기된 바와같이, 디지털 장치들에서 샘플링(클럭) 주파수에서 편차가 존재하면, 시간 도메인 신호에서 확장 또는 수축이 발생한다.

예를 들어, 새로운 길이가 L_η=(1+η) 이도록 시간 스케일링된 길이(L)의 오디오 세그먼트들(s)를 고려하고, 여기서 η은 시간 스케일링 인자이고, η는 1+η>0인 상수이고; 시간 확장에 대하여 η>0이고, 시간 수축에 대하여 η<0이다.

신호가 시간 스케일 변경되지 않을때(η=0), 워터마크 시퀀스의 N_b평가들은 N_b버퍼들에 저장된 심볼들을 수집함으로써 구성된다.

도 12는 4개의 버퍼들(B₁, B₂, B₃, B₄)를 도시하고, 각각의 버퍼는 로우의 박스들로 도시되고, 각각의 로우내의 박스는 각각의 버퍼내의 각각의 위치를 가리킨다. 시퀀스들 w_I1, w_I2, w_I3, w_I4은 워터마크 시퀀스의 각 평가들이다. 도 12에 도시된 실시예에서, 신호가 시간 스케일 변경되는 것이 가정되고, 따라서 각각의 평가(w_I1, w_I2, w_I3, w_I4)는 다른 시간 오프셋을 가진 워터마크의 평가를 나타낸다.

결과적으로, 각각의 평가(즉 상관기 410로 통과됨)는 각각의 버퍼로부터 엔트리들을 순차적으로 수집함으로써 형성된다. 예를 들어, 시퀀스(w_I1(w_I1[1]))의 제 1 값은 B1의 제 1 위치로부터 수집되고, 시퀀스의 제 2 값(w_I1[2])은 B1의 위치에있고, 최종 값(w_I1[L_b])은 버퍼의 최종 위치로부터 수집된다. 이웃하는 박스에 로우의 각각의 박스를 연결하는 화살표들은 시퀀스 평가들의 값들이 버퍼 위치들로부터 수집되는 방향을 도시하는 것이 인식될 것이다. 단이 11개의 버퍼 위치들이 각각의 버퍼에 도시되지만, 실제로 버퍼들의 크기는 이보다 상당히 클 수 있다는 것이 인식된다. 예를 들어, 바람직한 실시에에서, 각각의 버퍼의 길이는 통상적으로2048 및 8192 위치들 사이에 있고, 버퍼들의 수는 2 및 8 사이이다. 그러나, 시간 스케일 검색동안 버퍼의 오버플로우를 방지하기 위하여, 실제 버퍼 길이들은 상기된 통상적인 길이들의 (1+｜η_max｜) 배로 설정되고, 여기서 η_max는 예상되는 최대 스케일링 인자이다.

수신된 신호 y'[n]가 시간 스케일 변경될 때, 워터마크 시퀀스를 올바르게 평가하기 위하여 시간 스케일 검색을 수행하는 것이 필요하다. 본 발명에서, 상기 검색은 버퍼들에 저장된 워터마크 시퀀스들의 다른 평가들을 시스템적으로 결합(통합함으로써 추출된 워터마크 시퀀스 평가들(w_e[m])을 시스템적으로 결합함으로서 수행된다.

시간 스케일 검색들은 임의의 보간 정도를 사용함으로서 수행될 수 있다. 다음 두개의 바람직한 실시예들에서, 제 1차(선형) 보간 및 0차 보간인 두 개의 차수 보간이 기술될 것이다. 그러나, 이 기술은 보다 높은 차수들의 보간, 예를 들어 2차 및 3차 보간으로 확장될 수 있다는 것이 인식될 것이다.

제 1 실시예에서, 시간 스케일링된 워터마크 시퀀스의 평가들은 워터마크 시퀀스의 이전에 추출된 평가들에 선형 보간을 인가함으로서 제공된다.

이러 목적을 위하여, 도 8에 도시된 심볼 추출 단계에 의해 생성된 중간 값들 w_e[k]가 N_b버퍼들 대신 길이(M)의 단일 버퍼에 순차적으로 저장되는 것이 가정된다. 다른 말로, N_b버퍼들은 길이(M = N_bs_fL_w)의 단일 버퍼로 멀티플렉스되고, 여기서 L_w및 s_f는 이전에 정의된 바와같다. 확장된 시퀀스가 W_D에 의해 표현되는 것을 가정하자. w_D가 다른 연속적인 함수의 이산 샘플들을 나타내는 것이 가정된다. 시간 스케일 변경 동안, 이들 이산 포인트들은 각각 다른쪽으로 밀려지거나 확장된다. 이것은 차례로 워터마크 기능의 재샘플링으로 변환된다.

이 실시예에서, 재샘플링은 선형 보간 기술을 통하여 실현된다. 즉, 워터마크 시퀀스 w_D[m](여기서 m = 1, ...,M)를 제공하여, 보간된 워터마크 시퀀스 w_I[m]는 다음과 같이 생성된다.

(20)

여기서,및는 풀로우 및 셀링 연산자들이다. 보간후, 워터마크 시퀀스들은 도 11에 도시된 것과 유사한 방식으로 N_b버퍼들로 다시 폴딩(fold)된다. 버퍼 b ∈{0,...,N_b-1}로 폴딩된 보간된 워터마크가 w_I,b[k]에 의해 표현되고, 그것은 다음과 같이 도시될 수 있다.

(21)

b=1,...,N_b에 대하여, w_D,b[k]는 b 번째 버퍼에 저장된 사전 보간 시퀀스이고, q_pk∈{1,...s_fL_w} 및 r_pk∈{1,...,N_b}는 다음과 같이 정의된다.

및

이 후,이 도시될 수 있다.

이것을 방정식(21)에 넣으면, 다음과 같은 식이 생긴다.

(22)

따라서, 보간된 버퍼 엔트리들은 방정식(22)을 풀음으로써 N_b시퀀스들(w_D,b)(여기서 b=1,...,N_b)로부터 직접적으로 계산될 수 있다(도 8에 도시된 바와같이, 상관기 410로 통과된다).

본 발명의 다른 실시예는 지금 기술되고, 여기에서 시간 스케일링된 워터마크 시퀀스의 평가들은 워터마크 시퀀스의 이전 추출 평가에 0차 보간을 인가함으로써 제공된다. 이 방법은 μ=1을 가진 방정식(22)으로 표현될 수 있다. 이 경우, 보간 함수는 다음과 같이 기록될 수 있다.

(23)

여기서 q_pk∈{1,...s_fL_w} 및 r_pk∈{1,...,N_b}는 위에 정의된 것이다.

방정식(23)의 그래픽 해석은 도 13a 및 b에 도시되고, 도 13a는 올바른 워터마크 시퀀스들(w_I1, w_I2, w_I3, w_I4)의 여러 평가들이 어떻게 시간 확장 동안 버퍼들로부터 추출되는가를 도시하고, 도 13b는 시간 수축 동안 유사한 정보를 도시한다. 도 12에서와 같이, 각각의 로우의 박스들은 각각의 버퍼를 나타내고, 각각의 박스는 각각의 버퍼내의 위치를 나타낸다. 화살표들은 버퍼 내용들이 워터마크 시퀀스들의 평가들로부터 수집되는 차수를 가리킨다.

오디오 신호가 시간 스케일 변경될때, 프레이밍의 시작 및 끝은 신호가 시간 스케일 확장되는지 수축되는지에 따라 점차적으로 후방 또는 전방으로 편차할 것이다. 이 실시예에 따른 스테이지를 결합하는 워터마크 심볼은 편차의 크기를 추적한다. 누적 편차의 절대 값이 T_s/N_b(여기서 N_b는 버퍼들의 수이고, 즉 단일 워터마크 심볼을 나타내는 누적 심볼들의 수이다)를 초과하면, 버퍼들로부터 심볼 수집 시퀀스는 버퍼들로부터 심볼의 다음 가장 우수한 평가를 제공하기 위하여 조절된다. 다른 말로, 버퍼 카운터들은 증가 또는 감소되고(편차 방향에 따라), 각각의 워터마크 시퀀스 평가(w_I1, w_I2, w_I3, w_I4)에 대한 버퍼 포인터의 순환 회전은 수행된다.

k가 버퍼 엔트리 카운터이고, 여기서 k가 각각의 버퍼내의 각각의 위치를 나타내는 정수이고, 즉 k=1은 각각의 버퍼내의 제 1 위치를 나타내고, k=2는 제 2 위치등을 나타낸다. 만약 워터마크 시퀀스의 평가들이 시간 스케일 변경없이(도 12에 도시된 바와같이) 버퍼들로부터 취해지면, 제 1 시퀀스의 값들이 w_I1[k]에 의해표현되는 것이 인식될 것이다.

그러나, 시간 스케일 평가들에 대하여, 평가(η)가 시간 스케일로 이루어지는 것을 가정하면, ｜ηk｜≒n/N_b이고, 여기서 n은 임의의 정수(및 이 실시예에서 N_b=4)이고, 워터마크 평가들이 취해지는 카운터 값들 및 버퍼들은 변경된다.

만약 η가 양(시간 확장)이면, 제 1 버퍼에 대한 카운터는 증가된다. 버퍼들의 차수는 순환적으로 시프트된다(즉, 버퍼 1로부터 이전에 얻어진 워터마크 시퀀스 평가 w_I1은 버퍼 4로부터 얻어지고, 버퍼 2로부터의 평가는 버퍼 1로부터 얻어지고, 3으로부터의 평가는 버퍼 2로부터 얻어지고, 버퍼 4로부터의 평가는 버퍼 3으로부터 얻어질 것이다). 유사한 순환 시프트는 버퍼 카운터(k)에서 수행된다. 이것은 도 13a에 개략적으로 도시된다.

만약 η가 음(시간 확장)이면, 제 1 버퍼에 대한 카운터는 증가되고, 버퍼들의 차수는 순환적으로 시프트된다(즉, 버퍼 1로부터 이전에 얻어진 워터마크 시퀀스 평가 w_I1는 버퍼 2로부터 얻어지고, 버퍼 2로부터의 평가는 버퍼 3으로부터 얻어지고, 3으로부터의 평가는 버퍼 4로부터 얻어지고, 버퍼 4로부터의 평가는 버퍼 1로부터 얻어질 것이다). 유사한 순환 시프트가 또한 버퍼 카운터(k)에서 수행된다. 이것은 도 13b에 개략적으로 도시된다.

버퍼 카운터들에 대한 이들 순환 시프트들 및 조절이 수행된후, 워터마크 시퀀스들의 다른 평가들을 형성하기 위한 심볼 수집은 ｜ηk｜≒(n+1)/N_b(즉, 다음 교환 위치에 도달됨)일때까지 좌측에서 우측으로 계속된다. 버퍼 순차 상호교환 및 순차적 심볼 수집의 처리는 버퍼의 끝에 도달될때까지 반복된다.

결과적으로, 시간 스케일링된 워터마크 시퀀스의 0차 보간이 수행되었다는 것이 인식될 것이다. 다른 말로, 시간 스케일 워터마크 시퀀스는 시간 스케일링된 워터마크 시퀀스의 임시 위치들에 매우 가깝게 대응하는 본래 비시간 스케일 워터마크 시퀀스 평가들로부터 이들 값들을 선택함으로써 평가된다. 워터마크 시퀀스의 이전에 추출된 평가들을 사용함으로써, 상기 기술은 계산상 부하의 측면에서 최소 비용으로, 올바르게 시간 스케일링된 워터마크들을 평가하는 문제를 효과적으로 처리한다.

시간 스케일링된 워터마크 시퀀스의 상기 평가들은 상관기(410)로 통과되어, 예측된 시간 시프트(η)가 수신된 신호의 시간 시프트를 정확하게 나타내는지를 결정한다. 즉 상관기에 제공된 평가들은 우수한 상관 피크들을 제공한다. 만약 그렇지 않으면, 시간 스케일 검색은 다른 평가된 값, 즉 다른 η의 값에 대해 반복될 것이다.

가능한 시간 스케일 변경으로 인해, 검출 진실 값(신호가 원터마크를 포함하는지 아닌지)는 적당한 스케일 검색이 수행된후만 결정된다. Δη이 스케일 검색 스텝 크기이고 우리가 간격[η_min, η_max]에서 모든 스케일 변경들을 생존시키기 위하여 워터마크를 원한다는 것을 가정하자. 총 방문된 스케일들의 수는 다음과 같이 제공된다.

(24)

를 최소로하기 위하여, 소모적인 스케일 검색을 허용할 수 있는의 최대 값을 발견하는 것이 바람직하다. 이런 목적을 위하여, 실험 결과들은 만약 시간 스케일링이 버퍼 길이의 인버스의 반을 초과하지 않으면 검출 성능이 거의 영향을 받지 않는 것을 나타낸다. 이것은, 소모적인 스케일 검색 동안,가 Δη≤ 2/N_bs_fL_w이어야 한다.

이것을 방정식(24)에 넣으면, 다음과 같이 소모적인 스케일 검색을 수행하도록 시간 스케일들 상에서 검색을 수행하는 것이 바람직하다.

(25)

분명히, 임의의 스케일 검색은 시간 소비일 수 있다. 따라서, 부하 계산시 복잡한 문제 및 비용은 파라미터들(N_b,sf및 L_w)를 삽입한 워터마크를 선택할때 고려되어야 한다.

하나의 바람직한 실시예에서, 스케일 검색은 검출동안 요구된 정보가 추후 검출 윈도우들에서 최적 검색을 계획하기 위하여 사용되도록 제공된다. 예를 들어, 다음 검출 윈도우에서 스케일 검색은 현재 최적 스케일 주위에서 시작된다.

도 14에 도시된 다른 실시예는 그리드 방법에 의한 스케일 간격을 통하여 유효 워크(walk) 방법을 제공한다. 최상의 직선방향 해결책은 증가 단계를 부가함으로써 최소 스케일로부터 최대 스케일쪽으로 선형 검색이다. 상관 및 신용 레벨을가정하는 것은 하나의 스케일로부터 다음 스케일로 갑작스러운 변화를 방지하고, 사람은 공간 입도를 감소시킴으로써 검색 동안 방문된 스케일들의 양을 상당히 감소시킨다. 도 14에 도시된 바와같이, 알고리즘은 스케일 0에서 시작하고 최소 입도에 도달하거나 워터마크가 검출되고(즉, 신용 레벨에 대한 로컬 최대치가 발견됨) 및/또는 신용 레벨이 소정 임계치를 초과할때까지 반복된다. 사람이 스케일 검색을 시작하는 표시를 가질때(예를 들어, 이전 검출로부터의 초기 평가), 이런 스케일 주변의 랜덤 또는 선형 검색은 충분할 수 있다.

도 8에 도시된 바와같이, 버퍼링 스테이지로부터의 출력들(w_D1, w_D2,...w_INb)은 보간 스테이지로 통과되고, 보간후 워터마킹된 신호에서 가능한 시간 스케일 변경을 해결하기 위하여 필요한 이 스테이지의 출력들(w_I1, w_I2,...w_INb)은 상관 및 결정 스테이지로 통과된다. 다른 가능한 오프셋 값들에 해당하는 워터마크의 모든 평가들(w_I1, w_I2,...w_INb)은 상관 및 결정 스테이지(400)로 통과된다.

상관기(410)는 참조 워터마크 시퀀스(w_c[k])에 관한 각각의 평가들 w_Ij, j=1,...,N_b의 상관치를 계산한다. 각각의 평가들에 대응하는 각각의 상관 출력은 최대 상관 피크 값들이 두개의 평가들에 제공되는 것을 결정하는 최대 검출 유닛(420)에 제공된다. 이들 평가들은 참조 워터마크의 순환 시프트 버젼들(w_d1및 w_d2)을 가장 잘 적용하는 것으로서 선택된다. 이들 평가된 시퀀스들에 대한 상관 값들은 임계 검출기 및 페이로드 추출기 유닛(430)으로 통과된다.

검출기내에 사용된 참조 워터마크 시퀀스(w_s)는 호스트 신호에 인가된 본래 워터마크 시퀀스에 대응한다(가능하게 순환적으로 시프트된 버전). 예를 들어, 만약 워터마크 신호가 삽입기내의 씨드(S)를 가진 랜덤 번호 생성기를 사용하여 계산되고, 똑같이 검출기는 워터마크 신호를 결정하기 위하여 동일한 랜덤 번호 생성 알고리즘 및 동일한 초기 씨드(S)를 사용하여 동일한 랜덤 번호를 계산할 수 있다. 선택적으로, 삽입기에 본래 제공되고 참조으로서 검출기에 의해 사용되는 워터마크 신호는 임의의 소정 시퀀스이다.

도 15는 상관기(410)로부터의 출력으로서 상관 기능의 통상적인 모양을 도시한다. 수평 스케일은 상관 지연(시퀀스 샘플들의 측면에서)을 도시한다. 좌측편상의 수직 스케일(신용 레벨 cL로서 불림)은 일반적으로 분배된 상관 함수의 표준 도함수에 대해 표준화된 상관 피크의 값을 나타낸다.

도시된 바와같이, 통상적인 상관은 cL에 대해 평평하고, cL=0이 중심이다. 그러나, 함수는 두개의 피크들을 포함하고, 이것은 pL(방정식 6 참조)에 의해 분리되고 워터마크가 존재할때 거물 임계 이상인 cL 위쪽으로 연장한다. 상관 피크들이 음일때, 상기 설명은 절대값들에 적용된다.

수평 라인(cL=8.7으로 설정된 바와같은 도면에서 도시됨)은 검출 임계치를 나타낸다. 검출 임계 값은 거짓 알람 비율(false alarm rate)를 제어한다.

비워터마킹된 아이템들에서 워터마크를 검출할 가능성으로서 정의된 거짓 양의 비율(false positive rate) 및 워터마킹된 아이템들에서 워터마크를 검출하지못할 가능성으로서 정의된 거짓 음의 비율(false negative rate)인 두가지 종류의 거짓 알람들이 존재한다. 일반적으로, 거짓 양의 비율의 요구는 거짓 음의 비율보다 엄격하다. 도 11의 우측상 스케일은 거짓 양의 알람(p) 가능성을 도시한다. 도시된 실시예에 도시된 바와같이, 거짓 양의 확률 p = 10^-12은 임계치 cL = 8.7과 동일하고, p=10^-83은 cL=20과 동일하다.

각각의 검출 간격후, 검출기는 본래 워터마크가 존재하는지 존재하지 않는지를 결정하고, 이 베이스에서 "예' 또는 "아니오" 결정을 출력한다. 만약 요구되면, 이런 결정 형성 과정을 개선하기 위하여, 다수의 검출 윈도우가 고려될 수 있다. 상기 예에서, 거짓 양의 확률은 원하는 판단에 따라 고려된 각각의 검출 윈도우에 대한 각각의 가능성들의 결합이다. 예를 들어, 상관 함수가 3개의 거물 간격들에서 임의의 두개에서 cL=7의 임계치 이상인 두개의 피크들을 가지면, 워터마크는 존재하는 것으로 간주되는 것이 결정된다. 상기 검출 판단은 호스트 신호의 본래 품질 같은 인자들을 고려하고 워터마크 신호의 목표된 용도에 따라 그리고 신호가 정상 전송 동안 손상되는 것에 따라 변경될 수 있다.

페이로드 추출기 유닛(430)은 검출된 워터마크 신호로부터 페이로드(예를 들어, 정보 내용)을 추출하기 위하여 순차적으로 사용된다. 일단 유닛이 검출 임계치를 초과하는 두개의 상관 피크들(cL₁및 cL₂)를 평가하면, 순환 시프트(cL)(방정식 6에서 정의됨)의 평가(cL')는 피크들 사이의 거리로서 유도된다. 다음, 상관피크들의 사인들(ρ₁및 ρ₂)은 결정되고, 따라서 방정식(7)로부터 r_sign이 계산된다. 전체 워터마크 페이로드는 방정식(8)을 사용하여 계산될 수 있다.

예를 들어, 도 15에는 pL이 두개의 피크들 사이의 상대적 거리라는 것이 도시된다. 양쪽 피크들은 양이고, 즉 ρ₁=+1, ρ₂=+1이다. 방정식(7)으로부터, r_sign=3이다. 결과적으로, 페이로드 pL_w=<3,pL>이다.

다양한 실시예들이 본 발명의 범위내에서 속하는 것으로 당업자는 인식할 것이다. 예를 들어, 검출 장치의 기능성만이 기술되지만, 상기 장치가 디지털 회로, 아날로그 회로, 컴퓨터 프로그램 또는 결합으로서 실현될 수 있다는 것이 인식될 것이다.

똑같이, 상기 실시예는 오디오 신호를 참조하여 기술되지만, 본 발명은 비디오 및 데이터 신호들 같은 예를 들어 정보 또는 다중매체 신호들인 다른 형태의 신호에 정보를 부가하기 위하여 제공될 수 있다는 것이 인식된다.

추가로, 본 발명은 하나의 워터마킹 시퀀스(즉, 1 비트 방법)만을 포함하는 워터마킹 방법들에 제공될 수 있거나, 다중 워터마킹 시퀀스들을 포함하는 워터마킹 방법들에 제공될 수 있다는 것이 인식된다. 상기 다중 시퀀스들은 호스트 신호내에 동시에 또는 연속적으로 삽입될 수 있다.

상기 명세서내에서 단어 "포함하다"는 다른 요소들 또는 단계들을 배제하지 않고, "하나" 또는 "및"은 다수를 배제하지 않으며, 단일 처리기 또는 다른 유닛은 청구항들에서 인용된 일부 수단의 기능들을 충족할 수 있다는 것이 인지될 것이다.

Claims (17)

1. 시간 도메인에서 심볼들의 시퀀스에 의해 변경되는 수신된 신호들의 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법으로서,

   (a) 상기 수신된 신호로부터 상기 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가(estimate)를 추출하는 단계; 및

   (b) 상기 초기 평가의 값들을 보간(interpolate)함으로써 상기 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된(correctly time scaled) 시퀀스에 관한 평가를 형성하는 단계를 포함하는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 단계(b)는 상이한 시간 스케일링들에 대응하는 평가들의 범위를 제공하도록 반복되는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 보간은 0차 보간, 선형 보간, 2차 보간(quadratic interpolation) 및 3차 보간(cubic interpolation) 중 적어도 하나인, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 평가가 최상의 평가인지를 결정하도록, 그것이 상기 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된 시퀀스인 것처럼 각각의 평가를 처리하는 단계를 더 포함하는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 평가들 각각을 상기 심볼들의 시퀀스에 대응하는 참조와 상관시키는 단계; 및

   최상의 평가로서 최대 상관 피크를 가진 평가를 취하는 단계를 더 포함하는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가가 버퍼에 저장되는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 버퍼는 총 길이(M)이고, 수행된 스케일 검색들의 총 수는이며, 여기서, η_min, η_max는 상기 신호의 최소 및 최대 시간 스케일 변경들에 각각 대응하는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가들은 각각의 심볼에 대한 N_b평가들의 시퀀스를 포함하고, N_b평가들 각각은 심볼의 상이한 시간 오프셋에 대응하는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
9. 제 1 항에 있어서, 다음 검출 윈도우에서 스케일 검색은 현재 검출 윈도우 동안 얻은 정보에 기초하여 적응되는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
10. 제 1 항에 있어서, 상기 스케일 스페이스는 최적 검색 알고리즘을 사용하여 검색되는, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 검색 알고리즘은 그리드 정제 알고리즘(grid refinement algorithm)인, 선형 시간 스케일 변화에 대한 보상 방법.
12. 제 1 항에 청구된 상기 방법을 수행하도록 배열된 컴퓨터 프로그램.
13. 제 12 항에 청구된 상기 컴퓨터 프로그램을 포함하는 기록 캐리어(carrier).
14. 제 12 항에 청구된 상기 컴퓨터 프로그램을 다운로딩 가능하게 하는 방법.
15. 시간 도메인에서 심볼들의 시퀀스에 의해 변경되는 수신된 신호의 선형 시간 스케일 변화를 보상하도록 배열된 장치로서,

    상기 수신된 신호로부터 상기 심볼들의 시퀀스에 관한 초기 평가를 추출하도록 배열된 추출기; 및

    상기 초기 평가의 값들을 보간함으로써 상기 심볼들의 올바르게 시간 스케일링된 시퀀스에 관한 평가를 형성하도록 배열된 보간기를 포함하는, 선형 시간 스케일 변화를 보상하도록 배열된 장치.
16. 제 15 항에 있어서, 상기 장치는 하나 이상의 상기 평가들을 저장하도록 배열된 버퍼를 더 포함하는, 선형 시간 스케일 변화를 보상하도록 배열된 장치.
17. 제 15 항에 청구된 상기 장치를 포함하는 디코더.