| 研究概要 |
情報埋め込みとは,カバーデータとよばれる主情報に別のデータを埋め込む技法である.情報埋め込みは,認識されない程度のカバーデータの書き換えによって実現されるのが普通である.これに対し本研究では,本来のカバーデータの情報を完全に保ったままの情報埋め込み法の開発を目的とし,特に,カバーデータのひずみ無し情報埋め込みの一般論の確立を主たる目標としている.
本年度は,1次元データを対象として,カバーデータの固定長ブロックの特徴成分の書き換えに基づく無ひずみ情報埋め込みのモデルを定式化し,その埋め込み限度量を明らかにした.本モデルは,カバーデータの見かけのひずみが許容限度を超えないような特徴成分の書き換えだけを前提としている.本研究で示した埋め込み限度量の期待値は,非書き換え成分に対する書き換え成分の条件つきエントロピーによって特徴づけられる.続いて,そのような限度を漸近的に達成する埋め込み法を提案し,その漸近的最良性を証明した.提案した埋め込み法は,カバーデータの構造および統計的性質を前提としないユニバーサルな方法であり,しかも,当然予想されるデータ圧縮の利用も陽には必要としない.本研究では,埋め込みのブロック長を長くすることによって提案法の埋め込み可能量が限度量に確率収束することを,典型系列に基づく情報理論的な手法によって証明している.今後は,画像データ等を対象とするための1次元から多次元への拡張,および,有限長データに対しても十分な埋め込み量を確保する手法の開発を計画している.
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