[发明专利]图像签名提取设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于提取图像签名的系统，所述图像签名是用于标识图像(确定图像同一性(identity))的特征。

背景技术

图像签名是用于标识图像(确定图像同一性)的特征。通过将从图像中提取的图像签名与从另一图像中提取的图像签名进行比较，可以根据比较结果来计算指示两个图像相同程度的同一性标度(一般称为相似度或距离)。此外，通过将所计算的同一性标度与阈值进行比较，可以确定两个图像是否相同。在这里的上下文中，“两个图像相同”的含义不仅包括两个图像在图像信号(构成图像的像素的像素值)级相同的情况，还包括一个图像是另一图像通过各种变化过程的复制图像的情况，变化过程如图像的压缩格式的转换、图像的大小/宽高比的转换、图像的色调的调整、应用于图像的各种滤波过程(锐化、平滑等等)、应用于图像的局部处理(字幕叠加、剪切等等)、以及图像的重新捕捉。通过使用图像签名，由于可以检测图像的复制或者移动图像(为一组图像)，例如，图像签名适用于图像或移动图像的合法拷贝检测系统。

专利文献1描述了图像签名的示例。图18是示出了专利文献1中描述的提取图像签名的方法的示意图。该图像签名是多维(在图18中为16维)特征向量。该方法包括：在图像240中，在预定位置分别计算32块矩形区域244(图18示出了其中16块矩形区域)的平均亮度；以及计算形成对的矩形区域(图18中利用虚线248互相连接的成对矩形区域)之间的平均亮度的差值，从而获得16维差向量250。关于差向量250，通过向量变换产生复合向量，并且使用通过对复合向量的相应纬度进行量化而获取的16维量化索引向量作为图像签名。

专利文献1：日本未审专利公开No.8-500471

发明内容

在由多维特征向量形成的图像签名中，由于维度之间的相关性较小，特征向量保存的信息量较大(冗余较小)，因此这种图像签名具有较高辨别能力(辨别不同图像的程度)。相反，如果特征向量中的维度之间的相关性较大，则由于特征向量保存的信息量较小(冗余较大)，因此辨别能力较低。应当注意，维度之间的相关性是从维度的特征中出现的相似性程度，在数学上，例如，如果将每个维度的特征的出现设置为概率变量，则维度之间的相关性是被计算为概率变量之间的相关性系数或互信息量的值。因此，期望由多维特征向量形成的图像签名应当被设计为使得维度之间的相关性较小。

图像信号(构成图像的像素的像素值)具有图像的局部区域之间的相关性。一般地，由于局部区域之间的距离较短，因此相关性较大。具体地，在指定图像图案重复出现的图像中(尤其在图像图案以规则周期重复出现的情况下)(例如，以栅格图案布置的建筑物窗户的图像，见图19(A))或者在由特定纹理形成的图像中(见图19(B))，例如，图像的局部区域之间的相关性较大。

[第一问题]

对于由包括从图像的多个局部区域中提取的特征在内的特征向量形成的图像签名，如专利文献1中所述，由于对于图像中局部区域之间的相关性较大的图像，在每个维度中用于提取特征的局部区域的形状相同(在专利文献1的示例中为相同形状的矩形区域)，因此所提取的特征的维度之间的相关性较大。因此，存在第一问题：图像签名(特征向量)的辨别能力较低。应当注意，形状相同意味着区域相同，包括其大小和角度(倾斜或朝向)。

例如，专利文献1中描述的图像特征对于指定图像图案重复出现的图像(见图19(A))或由特定纹理形成的图像(见图19(B))具有较低的辨别能力。

[第二问题]