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画像データへ電子透かしを埋め込む際に、画像のクロッピングや大幅な幾何学的改変などによる座標の歪みに対しては、申請者が昨年度まで用いてきた矩形ブロック分割法で対応するのは難しいことがわかった。この問題を解決するためには、画像のなかでも、幾何学的な改変攻撃等に耐性のある情報を利用して画像を分割し、埋め込む必要がある。コンピュータビジョンの分野などでは、画像の特徴点を物体認識に従来から利用しており、この特徴点は幾何学的改変攻撃に対する耐性が高い。このことを利用して、特徴点を用いて画像を分割し、透かし情報を埋め込む手法が有効であると考えられ、本年度において申請者は以下のことを確認することができた。画像から検出した特徴点がStirmark3.0ベンチマークなどの主な幾何学的改変攻撃に対する耐性の高いことをまず実験的に確かめた。つぎに、画像の座標系に沿った矩形ブロック分割を単純に行うのではなく、画像の特徴点を利用して分割した領域に透かし情報の埋め込みを行った。特徴点を用いた画像の分割は、特徴点をgeneratorとするvoronoi分割法を用い、量子化誤差を利用して標本値に埋め込む手法により各領域に1ビット埋め込んだ。埋めこみ画像には、Stirmark3.0ベンチマークなどの主な幾何学的改変攻撃を加えることにより検出実験を行い、本手法の耐性評価を行った。この結果、特徴点を用いることにより、電子透かしの検出に耐性を有することが確認できた。
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