ES2302888T3 - Metodo para la incrustacion de un codigo esteanografico en la señal de una imagen. - Google Patents
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Abstract
Método para la incrustación de un código esteganográfico en la señal de una imagen, que comprende cierto número de elementos, cada uno de ellos con un valor asociado. Dicho método comprende: la generación de un código de identificación multi-bit, variable y la modificación de la señal de imagen conforme a una señal incrustada, con el fin de incrustar en la misma el código de identificación, con la particularidad de que las señales incrustadas y modificadas comprenden cada una de ellas cierto número de elementos, cada uno con un valor asociado, donde un elemento de la señal modificada tiene un valor diferente del de los elementos correspondientes, tanto en las señales de imagen como en las incrustadas, y donde se utilizan el código de identificación y unos datos de referencia pseudo-aleatorios para generar la señal incrustada, no pudiendo apreciarse la asociación entre la señal incrustada y el código de identificación, si no se dispone de los datos de referencia; en el que la modificación de la señal de imagen incluye la incrustación del código de identificación en elementos de la señal de imagen, de forma que el código de identificación se distribuye de forma redundante hacia los elementos de la señal de imagen, y se representan de forma diferente ejemplos del código de identificación distribuidos redundantemente, en diferentes elementos de la señal de imagen según unos datos independientes de la señal de imagen, utilizando la incrustación unos elementos del código de identificación para modificar las características de la imagen en elementos correspondientes de la señal de imagen, de forma que las modificaciones llevan el código de identificación de forma prácticamente imperceptible.
Description
Método para la incrustación de un código
esteanográfico en la señal de una imagen.
La presente invención se refiere a la
incrustación de códigos de identificación robustos en medios
electrónicos, ópticos y físicos, y el subsiguiente discernimiento
objetivo de dichos códigos para fines de identificación, incluso
después de haberse producido distorsión o degradación de los
medios.
La invención se ilustra con referencia a
diversas aplicaciones ejemplares, que incluyen la codificación de
identificación/autenticación de imaginería electrónica, señales de
información en serie (p. ej. audio y video), película de emulsión y
papel moneda, aunque no se limita a ello.
"I would never put it in the power of any
printer or publisher to suppress or alter a work of mine, by making
him master of the copy"
\hskip0,5cmThomas Paine, Rights of Man, 1792.
(No dejaría nunca que un impresor o editor
pudiera suprimir o alterar un trabajo mío, convirtiéndose en dueño
de la copia).
\vskip1.000000\baselineskip
"The printer dares not go beyond his licensed
copy"
\hskip0,5cmMilton, Aeropagetica, 1644.
(El impresor no se atreve a ir más allá de la
copia para la que tiene licencia).
\vskip1.000000\baselineskip
Desde tiempos inmemoriales, la utilización no
autorizada y la piratería declarada de material original patentado
ha sido la causa de pérdida de ingresos, confusión y negradación
artística.
Estos problemas históricos se han visto
agravados con el advenimiento de la tecnología digital. Con ésta,
la tecnología de los materiales de copia y su redistribución de
forma no autorizada ha alcanzado nuevos niveles de sofistacación y,
lo que es más importante, omnipresencia. El hecho de que no existan
medios objetivos para comparar una supuesta copia de un material
con el original, hace que los propietarios y las posibles acciones
legales iniciadas se queden con la opinión subjetiva de si la
supuesta copia es robada o si ha sido utilizada de forma no
autorizada. Además, no existen medios sencillos para seguir la
pista hasta llegar al comprador original del material, algo que
puede ser de gran ayuda para detectar donde se produjo por vez
primera una posible "fuga" del material.
Se han probado diversos métodos de protección de
material comercial. Uno de ellos consiste en codificar unas señales
por medio de un método adecuado antes de la distribución y
proceder a su descodificación antes de su utilización. Esta técnica
sin embargo requiere que tanto la señal original como la señal
posteriormente descodificada no salga nunca de redes cerradas y
controladas, para que no puedan ser interceptadas y grabadas.
Además, esta solución resulta de poca utilidad en el amplio campo
de la comercialización en serie de material audiovisual, donde
incluso unos pocos dólares de más en el coste producen una
reducción importante en el mercado, y donde la señal debe,
eventualmente, ser descodificada para ser percibida y por
consiguiente se puede grabar fácilmente.
Otra clase de técnica se basa en la modificación
de las señales audio o video de origen para incluir una señal de
identificación subliminal que puede ser detectada por medios
electrónicos. Se pueden encontrar ejemplos de estos sistemas en la
patente US 4,972,471 y en la publicación de patente EP 441 702 así
como en Komatsu et al., "Authentication System Using
Concealed Image in Telematics" (Sistema de Autenticación
Utilizando Imagen Oculta en Telemática) Memoirs of de School of
Science & Engineering Waseda University, nº 52, pág.
45-60 (1988) (Komatsu utiliza el término
"filigranas digitales" para esta técnica). Una introducción
elemental a estos métodos se puede encontrar en el artículo
"Firmas Digitales", Revista Byte, noviembre 1993, página 309.
Estas técnicas presentan la característica común de que las señales
deterministas con formas y secuencias bien definidas dentro del
material original transmiten la información de identificación. Para
algunas aplicaciones, esto no constituye una desventaja. Pero en
general, constituye una forma ineficaz de incrustar información de
identificación por múltiples razones: (a) no se utiliza la
totalidad del material original; (b) las formas deterministas
tienen una mayor probabilidad de ser descubiertas y eliminadas por
un supuesto pirata; y (c) las señales no son generalmente
"holográficas" en el sentido de que pueden ser difíciles de
realizar las identificaciones con secciones únicamente de la
totalidad. (El término "holográfico" se utiliza aquí para
referirse a la propiedad de que la información de identificación se
distribuye globalmente por la señal codificada y se puede discernir
plenamente examinando incluso una fracción de la señal codificada.
La codificación de este tipo se denomina a veces
"distribuida").
Entre las referencias citadas se encuentran
descripciones de diversos programas que realizan esteganograflas,
que se describen en un documento como "... el antiguo arte de
ocultar información en otra información, por otra parte
discreta". Estos programas permiten de diversos modos a los
usuarios de ordenadores ocultar sus propios mensajes dentro de
archivos digitales de imágenes y archivos digitales de audio. Todos
ellos lo hacen conmutando el bit menos importante (el bit de orden
inferior de una sola muestra de información) de una corriente de
datos audio determinada o una imagen tramada. Algunos de estos
programas incrustan mensajes directamente en el bit menos
importante, mientras que otros "cifran previamente" o
codifican un mensaje primero y luego incrustan la información
cifrada en el bit menos importante.
Según sabemos, estos programas se basan por lo
general en una transmisión libre de errores de la información
digital para transmitir correctamente un mensaje dado en su
totalidad. Por lo general, el mensaje se pasa una sola vez, es
decir que no se repite. Estos programas también parecen
"asumir" el bit menos importante en su totalidad, borrándose
la información real y colocándose correctamente el mensaje. Esto
pudiera significar que estos códigos se pueden borrar fácilmente
eliminando simplemente el bit menos importante de todos los valores
de información en una imagen dada o un archivo audio. Estas y otras
consideraciones sugieren que la única semejanza entre nuestra
invención y el conocido arte de la esteganografía consiste en la
colocación de información en archivos de datos con perceptibilidad
mínima. La especificidad de la incrustación y los usos de dicha
información enterrada divergen a partir de ahí.
Otra referencia citada es la patente US
5,325,167, de Melen. En el servicio de autenticación de un
documento dado, el escaneo de alta precisión de dicho documento
revela formas y "estructura de grano microscópica" que
aparentemente constituyen una especie de huella dactilar única para
el medio documental en cuestión, como el mismo papel o el material
aplicado posteriormente, como el toner. Melen muestra además que el
escaneo y el almacenamiento de esta huella dactilar puede
utilizarse posteriormente en la autenticación, escaneando un
supuesto documento y comparándolo con la huella dactilar original.
El solicitante conoce una idea similar empleada en la grabación de
alta precisión de bandas magnéticas de tarjetas de crédito, según
información del Wall Street Journal, página B1, de 8 de febrero de
1994. Dicho artículo indica que unas fluctuaciones magnéticas muy
tenues tienden a ser únicas de una tarjeta a otra, por lo que se
podría autenticar una tarjeta de crédito
pre-grabando estas fluctuaciones y comparándolas
posteriormente con las grabaciones de la supuestamente idéntica
tarjeta de crédito.
Las dos técnicas antes citadas parecen basarse
en los mismos principios de identificación en los que se basa la
madura ciencia de análisis de las huellas dactilares: el carácter
único e innato de algunas propiedades físicas localizadas. Estos
métodos se basan por lo tanto en un simple juicio y/o medida de la
"similaridad" o la "correlación" entre un sospechoso y un
maestro registrado previamente. Aunque el análisis de las huellas
dactilares se ha convertido en un arte muy sofisticado, estos
métodos que no dejan de estar libres, sin embargo, del reproche de
que las preparaciones de las muestras, y el "filtrado" y
"especificaciones del scanner" de la patente de Melen, tienden
inevitablemente a influir en la apreciación resultante de la
similaridad, y hacen necesario un "testimonio pericial" más
esotérico para explicar la fiabilidad de una semejanza o
desemejanza. Uno de los objetos de la presente invención es evitar
tener que basarse en el testimonio de un experto y en lugar de ello
confiar en el juego vulgar de "cara y cruz", es decir, saber
qué probabilidades hay de que se saque 16 veces en una serie la cara
o la cruz correcta. Los intentos de identificar fragmentos de una
huella dactilar, documento u otro, exacerban esta cuestión de la
confianza en una apreciación y uno de los objetos de la presente
invención consiste en aplicar objetivamente la confianza intuitiva
en el "cara y cruz" al menor fragmento posible. El
almacenamiento de huellas dactilares únicas para todos y cada uno
de los documentos o bandas magnéticas de tarjeta de crédito,
manteniendo disponibles estas huellas dactilares para una posterior
comprobación resultará ser una empresa bastante económica. Uno de
los objetos de la presente invención es permitir la
"reutilización" de códigos de ruido y de "imágenes
níveas" para aligerar los requisitos del almacenamiento.
La patente US 4,921,278 de Shiang et. al.
muestra una especie de técnica de codificación espacial en la que
una firma o fotografía es desparramada (presentada) para obtener
algo que el ojo no adiestrado denominaría ruido aunque es realmente
una estructura bien definida referida a unos moirés. Las semejanzas
de la presente invención con el sistema de Shiang parece ser el uso
de moirés similares al ruido que sin embargo llevan información y
la utilización de este principio en tarjetas de crédito y otras
tarjetas de identificación.
Algunas de las patentes citadas tratan de otras
técnicas para la identificación y/o autenticación de señales o
medios. La patente US 4,944,036 de Hyatt no parece ser aplicable a
la presente invención aunque señala que el término "firma"
puede aplicarse asimismo a señales que llevan características
únicas basadas en la estructura física.
Pese a lo indicado anteriormente y a otros
trabajos en el campo de la identificación/autenticación, sigue
siendo necesario un método fiable y eficaz para realizar una
identificación positiva entre una copia de una señal original y el
original. De preferencia, este método no sólo realizará la
identificación sino que deberá también poder transmitir información
de la versión original con el objeto de definir mejor el punto de
venta. El método no pone en peligro la calidad innata del material
que se vende, como ocurre cuando se ponen logotipos localizados en
las imágenes. El método deberá ser robusto para poder realizar una
identificación incluso después de haber hecho muchas copias y/o que
se haya realizado la compresión y la descompresión de la señal. El
método de identificación debe ser en gran medida imborrable o
indestruible. El método deberá ser capaz de trabajar incluso en
fracciones de la señal original como por ejemplo un "riff" de
10 segundos de una señal audio o la subsección "clipped and
pasted" de una imagen original.
La existencia de un método de este tipo tendría
profundas consecuencias en la piratería ya que podría (a)
controlar, con un coste relativamente reducido, las utilizaciones
no autorizadas de material y realizar "comprobaciones rápidas";
(b) convertirse en un medio de disuasión para utilizaciones no
autorizadas si se sabe que se está utilizando el método y se han
difundido bien sus consecuencias; (c) ofrecer una prueba inequívoca
de identidad, similar a la identificación de las huellas
dactilares, en litigios, con una fiabilidad potencialmente superior
a la que ofrece la técnica de las huellas dactilares.
De acuerdo con un ejemplo de realización de la
invención, que se define en la reivindicaciónl, los objetos
anteriores y adicionales se consiguen incrustando un código de
identificación imperceptible por toda una señal fuente. En la
realización preferida, esta incrustación se realiza modulando la
señal fuente con una pequeña señal de ruido, de forma codificada.
Más particularmente, se referencian bits de un código de
identificación binario, uno a la vez, para controlar la modulación
de la señal fuente con la señal de ruido.
La copia con la señal incrustada (la copia
"codificada") se convierte en el material que se vende,
mientras que el original se guarda en un lugar seguro. La nueva
copia es casi idéntica al original, salvo que se examine muy de
cerca, por lo que su valor comercial no queda afectado. Una vez que
se ha vendido, distribuido y potencialmente distorsionado por
múltiples copias la nueva copia, la presente descripción detalla
unos métodos para identificar positivamente cualquier señal
sospechosa respecto del original.
Entre otras ventajas, la utilización, por parte
de las realizaciones preferidas, de señales de identificación, que
son globales (holográficas) y que imitan las fuentes de ruido
naturales, permite maximizar la energía de la señal de
identificación, contrariamente al mero hecho de que esté presente
"en algún lugar en el material original". Esto permite que la
codificación de identificación sea mucho más resistente a los
millares de procesos de degradación del mundo real y a las
transformaciones de material, como el recorte de las imágenes.
Las características anteriores y las
adicionales, así como las ventajas de la presente invención, se
podrán apreciar más claramente en la siguiente descripción
detallada de la misma, en la que se hace referencia a las figuras
anexas.
La figura 1 es una simple representación clásica
de una señal digital unidimensional discretizada en ambos ejes.
La figura 2 es una vista general, con la
descripción detallada de las etapas, del proceso de incrustación de
una señal de identificación "imperceptible" en otra señal.
La figura 3 es una descripción, paso a paso, de
cómo se identifica la copia sospechosa de un original.
La figura 4 es una representación esquemática de
un aparato para pre-exposición de una película como
información de identificación de acuerdo con otra realización de la
presente invención.
La figura 5 es un diagrama de una realización de
"caja negra" de la presente invención.
La figura 6 es un esquema funcional de la
realización de la figura 5.
La figura 7 muestra una variante de la
realización de la figura 6 adaptada para codificar conjuntos
sucesivos de información de entrada con palabras de código
diferentes aunque con la misma información de ruido.
La figura 8 muestra una variante de la
realización de la figura 6 adaptada para codificar cada imagen de
una producción en video con un sólo número de código.
Las figuras 9A-9C son
representaciones de un ruido standard industrial segundo que se
puede utilizar en una realización de la presente invención.
La figura 10 muestra un circuito integrado
utilizado en la detección de los códigos de ruido standard.
La figura 11 muestra una marcha del proceso para
detectar un código de ruido standard que se puede utilizar en la
realización de la figura 10.
La figura 12 es una realización que utiliza una
pluralidad de detectores de acuerdo con otra realización de la
presente invención.
En la siguiente descripción de una realización
ilustrativa, las palabras "señal" e "imagen" se utilizan
indistintamente para referirse a una, a dos e incluso a una señal
digital de más de dos dimensiones. Los ejemplos irán alternándose
entre una señal digital de tipo audio, unidimensional y una señal
digital de tipo imagen, bidimensional.
Con el objeto de describir completamente los
detalles de una relación ilustrativa de la invención, es necesario
describir primero las propiedades básicas de una señal digital. La
figura 1 muestra una representación clásica de una señal digital
unidimensional. El eje x define los índices de secuencia de
"muestras" digitales y el eje y es el valor instantáneo de la
señal en dicha muestra, obligado a existir únicamente en un número
finito de niveles definido como la "profundidad binaria" de
una muestra digital. El ejemplo descrito en la figura 1 tiene el
valor de 2 elevado a la cuarta potencia o "4 bits" lo cual da
16 estados permitidos del valor de muestra.
Para la información audio, como ondas sonoras,
se suele aceptar que el proceso de digitalización vuelve discreto
un fenómeno continuo, tanto en el campo temporal como en el ámbito
de nivel de señal. Como tal, el proceso de digitalización introduce
una fuente de error fundamental, ya que no puede reproducir un
detalle menor que el intervalo de discretización en cualquiera de
los dominios. La industria se ha referido a esto, entre otras
formas, dándole el nombre de "aliasing" en el dominio temporal
y "ruido de cuantificación" en el dominio de nivel de la
señal. Por consiguiente, siempre habrá un nivel mínimo de error
básico para una señal digital. El puro ruido de cuantificación,
medido en sentido de media cuadráfica se sabe que tiene
teóricamente el valor de uno partido por la raíz cuadrada de doce,
o sea, aprox. 0,29 DN, siendo DN el "número de dígito" o el
incremento unitario más fino del nivel de la señal. Por ejemplo, un
digitalizado perfecto de 12 bits tendrá 4096 DN permitidos con una
media cuadrática innata de nivel mínimo de ruido de -0,29 DN.
Todos los procesos de medida física conocidos
añaden más ruido a la transformación de una señal continua en forma
digital. El ruido de cuantificación se suele añadir en cuadratura
(raíz cuadrada de las medias cuadráticas) al "ruido analógico"
del proceso de medida, como se ha indicado algunas veces.
Como casi todos los procesos comerciales y
técnicos, la utilización de la escala de decibelios se utiliza como
medida de señal y ruido en un medio determinado de registro. La
expresión "relación señal-ruido" se suele
utilizar en la forma en que se hará en el presente escrito. Como
ejemplo de ello, se hace referencia a unas relaciones
señal-ruido en términos de potencia de la señal y
potencia de salida de ruido, y por consiguiente 20 dB representa un
aumento de 10 veces la amplitud de la señal.
En resumen, las realizaciones preferidas
actuales de la invención incrustan un valor N-bit
en una señal completa mediante la adición de una señal de
codificación de baja amplitud que tiene aspecto de puro ruido. N
suele ser por lo menos igual a 8 y su extremo superior está
limitado por consideraciones de señal-ruido y
"error de bit" en recuperación y codificación del valor
N-bit. De forma práctica, N se elige sobre la base
de consideraciones específicas de aplicación como el número de
"firmas" únicas diferentes que se desean. Para ilustrarlo, si
N=128, entonces el número de firmas digitales únicas es superior a
10^{m}38 (2^{m}128). Se considera que este número es más que
adecuado para identificar el material con suficiente certeza
estadística e indizar información exacta sobre venta y
distribu-
ción.
ción.
La amplitud o potencia de esta señal añadida se
determina por las consideraciones estéticas e informativas de todas
y cada una de las aplicaciones que utilizan la presente
metodología. Por ejemplo, el video no profesional puede tener un
nivel de señal incrustada superior sin que sea perceptible para el
ojo humano común mientras que el audio de alta precisión puede ser
sólo capaz de aceptar un nivel de señal relativamente pequeño para
que el oído humano no perciba un aumento desagradable de
"silbido". Estas afirmaciones son generalidades y cada
aplicación tiene su propio conjunto de criterios para elegir el
nivel de la señal de identificación incrustada. Cuanto mayor es el
nivel de la señal incrustada, tanto más degradada puede ser una
copia y se puede identificar todavía. Por otra parte, cuanto mayor
es la señal incrustada, más indeseable puede ser el ruido
percibido, impactando potencialmente en el valor del material
distribuido.
Para ilustrar la gama de las distintas
aplicaciones a las que se pueden aplicar los principios de la
presente invención, la presente especificación detalla dos sistemas
diferentes: el primero (denominado, a falta de un nombre mejor,
sistema "de codificación por tandas" (batch encoding), aplica
la codificación de la identificación a una señal de información
existente. El segundo (denominado, a falta de otro nombre mejor,
sistemas "de codificación en tiempo real"), aplica la
codificación de la identificación a una señal cuando se produce.
Las personas versadas en el arte reconocerán que los principios de
la presente invención se pueden aplicar en otros muchos contextos
aparte de los descritos particularmente aquí.
Las discusiones de estos dos sistemas se pueden
leer en cualquier orden. Algunos lectores pueden encontrar que el
último es mucho más intuitivo que el primero y otros pueden opinar
lo contrario.
La siguiente discusión de una primera clase de
realizaciones llevará como introducción una sección en la que se
definen los términos más importantes:
La señal original se refiere a la señal
digital original o a la copia digitalizada de gran calidad de un
original no digital.
La palabra de identificación
N-bit se refiere a un único valor binario de
identificación, que suele tener una gama de valores N comprendida
entre 8 y 128, que es el código de identificación que se coloca al
final sobre la señal original por medio del proceso de
transformación revelado. En la realización ilustrada, cada palabra
de identificación N-bit comienza con la secuencia
de valores "0101", que se utiliza para determinar una
optimización de la relación señal-ruido en el
procedimiento de identificación de una señal sospechosa (véase
definición más adelante).
El valor bit m-ésimo de la palabra de
identificación N-bit es o bien cero o uno
correspondiente al valor del m-ésimo lugar, leído de izquierda a
derecha, de la palabra N-bit. Por ejemplo, el
primer valor de bit (m=l) de la palabra de identificación 01110100
es el valor "0". El segundo valor de bit de esta palabra de
identificación es "1", etc.
La m-ésima señal individual de código
incrustado se refiere a una señal que tiene dimensiones y
extensión precisamente igual a la señal original (por ejemplo ambas
son una imagen digital 512 por 512), y que es (en la representación
ilustrada) una secuencia seudo-aleatoria
independiente de valores digitales. "Seudo" rinde homenaje a
la dificultad de definir filosóficamente la pura aleatoriedad, e
indica también que hay diversas formas aceptables de generar la
señal "aleatoria". Habrá exactamente N-señales
individuales de código incrustado asociadas con cualquier señal
original dada.
El nivel de ruido percibido aceptable se
refiere a una determinación, específica de la aplicación, de cuanto
"ruido extra", es decir amplitud de la señal compuesta de
código incrustado descrita a continuación, se puede añadir a la
señal original, manteniendo todavía una señal aceptable para la
venta o la distribución. En el presente documento, se utiliza un
incremento en ruido de 1 dB como valor típico que puede ser
aceptable, aunque esto es bastante arbitrario.
La señal compuesta de código incrustada
se refiere a la señal que tiene dimensiones y extensión
precisamente iguales a la señal original (por ejemplo las dos son
una imagen digital de 512 por 512), y que contiene la adición y la
atenuación adecuada de las señales individuales de código
incrustado N. Las señales individuales incrustadas se generan en
escala arbitraria visto que la amplitud de la señal compuesta no
debe superar el nivel de ruido percibido aceptable ajustado
previamente, y vista por lo tanto la necesidad de "atenuación"
de las N señales añadidas de código individual.
La señal distribuible se refiere a la
copia casi similar de la señal original, que consiste en la señal
original más la señal compuesta de código incrustada. Esta es la
señal que se distribuye hacia la comunidad exterior y tiene unas
"propiedades de ruido" ligeramente superiores al original,
aunque aceptables.
Una señal sospechosa se refiere a una
señal que tiene el aspecto general de la señal original y
distribuida y cuya semejanza de identificación potencial con el
original es la que se cuestiona. La señal sospechosa se analiza
entonces para ver si se coincide con la palabra de identificación
N-bit.
La metodología detallada de esta primera
realización comienza indicando que la palabra de identificación
N-bit se codifica sobre la señal original,
multiplicando cada uno de los m valores bit sus señales
individuales correspondientes de código incrustadas, acumulándose
el resultado en la señal compuesta, siendo entonces atenuada la
señal compuesta enteramente sumada y reducida hasta la amplitud de
ruido aceptable, añadiéndose la señal compuesta resultante a la
original para convertirse en la señal distribuible.
La señal original, la palabra de identificación
de N-bit y todas las N señales individuales de
código incrustadas se almacenan entonces en un lugar seguro. Se
encuentra entonces una señal sospechosa. Esta señal puede haber
experimentado múltiples copias, compresiones y descompresiones,
muestreos repetidos sobre señales digitales diferentes espaciadas,
transferencias de digital a analógico y nuevamente a digital, o
cualquier combinación de lo anterior. SI la señal sigue
pareciendo similar a la original, es decir si su calidad innata no
ha sido completamente destruida por todas estas transformaciones y
adiciones de ruido, entonces, según las propiedades
señal-ruido de la señal incrustada, el proceso de
identificación debe funcionar hasta cierto grado objetivo de
fiabilidad estadística. La extensión de la degradación de la señal
sospechosa y el nivel de ruido original percibido aceptable son dos
parámetros claves para determinar un nivel de fiabilidad de
identificación esperado.
El proceso de identificación sobre la señal
sospechosa empieza realizando muestreos sucesivos y alineando
(ajustando) la señal sospechosa sobre el formato digital y la
extensión de la señal original. Por consiguiente, si una imagen se
ha visto reducida en un factor igual a dos, tiene que ser agrandada
digitalmente el mismo factor. Asimismo, si una pieza musical ha
sido "recortada" pero sigue teniendo probablemente la misma
frecuencia de muestreo que el original, es necesario hacer
coincidir esta pieza recortada con el original, lo cual se suele
hacer mediante una intercorrelación digital local de ambas señales
(una operación digital común), para encontrar en qué valor de
retardo (espera) se agudiza la correlación, utilizando entonces
este valor de retardo hallado para hacer coincidir exactamente la
pieza cortada con un segmento del original.
Una vez que la señal sospechosa se ha hecho
coincidir exactamente con el original, los niveles de la señal
sospechosa deberán igualarse en un sentido rms al nivel de señal
de la original. Esto se puede hacer realizando una búsqueda en los
parámetros de compensación, amplificación y gamma optimizados
utilizando el mínimo del error cuadrático medio entre las dos
señales como función de los tres parámetros. La señal sospechosa
puede recibir el nombre de normalizada y correspondiente en dicho
punto o sólo normalizada.
En el par recientemente equiparado se sustrae
entonces la señal original de la señal sospechosa normalizada para
producir una señal de diferencia. La señal de diferencia se
intercorrelaciona entonces con cada una de las señales individuales
d e código incrustadas N y se registra el valor de intercorrelación
máximo. El primer código de 4 bit ("0101") se utiliza como
calibrador tanto sobre los valores medios del valor cero y el valor
uno, y un ulterior registro (correspondencia) de ambas señales si
se desea una relación señal-ruido más fina (es
decir la separación óptima de la señal 0101 se indicará como
correspondencia óptima de ambas señales e indicará también la
probable existencia de la señal de identificación
N-bit presente).
Los valores resultantes de intercorrelación
máxima formarán una serie ruidosa de números de comas flotantes que
se pueden transformar en 0 y en 1 por su proximidad a los valores
medios 0 y 1 hallados por la secuencia de calibración 0101. Si la
señal sospechosa ha sido efectivamente derivada de la original, el
número de identificación resultante del proceso anterior casará con
la palabra de identificación N-bit del original,
teniendo en cuenta la estadística de "error bit" predicha o
desconocida. Las consideraciones señal-ruido
determinarán si habrá algún tipo de "error bit" en el proceso
de identificación, que lleve a la formación de una probabilidad de
identificación X%, pudiéndose desear que X sea 99,9% o cualquier
otro valor. Si la copia sospechosa no es efectivamente una copia
del original, se producirá una secuencia esencialmente aleatoria de
0 y 1 así como una falta aparente de separación de los valores
resultantes. Esto quiere decir que si los valores resultantes se
marcan en un histograma, la existencia de la señal de
identificación N-bit mostrará fuertes
características bi-nivel, mientras la no existencia
del código, o la existencia de un código diferente de un original
diferente mostrará un tipo de distribución aleatoria similar a la
de Gauss. Esta separación en el histograma solamente será
suficiente para una identificación aunque es una prueba todavía
mayor de identificación el que se pueda reproducir objetivamente
una secuencia binaria exacta.
Imaginemos que hemos tomado una buena fotografía
de dos jefes de estado en un cóctel, fotografías que estamos
seguros nos van a proporcionar ingresos razonables en el mercado
comercial. Deseamos vender esta fotografía y cerciorarnos de que no
se va a utilizar de forma no autorizada o no compensada. Esta etapa
y las siguientes se recogen en la figura 2.
Supongamos que la fotografía ha sido
transformada en un impreso positivo de color. En primer lugar, lo
escaneamos para obtener una forma digitalizada utilizando un
escaner normal blanco y negro de gran calidad con una curva de
respuesta espectral fotométrica típica. (Es posible obtener mejores
relaciones finales señal-ruido escaneando en cada
uno de los tres colores primarios de la imagen de color, pero este
matiz no es fundamental en la descripción del proceso básico).
Supongamos que la imagen escaneada se convierte
ahora en una imagen digital monocrómica de 4.000 por 4.000 pixels
con una precisión de escala de grises definida por valores de
grises de 12 bit o 4096 niveles permitidos. Le daremos el nombre de
"imagen digital original" teniendo en cuenta que esto es
idéntico a nuestra "señal original" en las definiciones
anteriores.
Durante el proceso de escaneo hemos puesto
arbitrariamente que el negro absoluto corresponda al valor digital
"30". Estimamos que hay un ruido media cuadrática Número
Digital 2 en la imagen digital original más un ruido teórico
(conocido en la industria como "ruido de granalla") de la raíz
cuadrada del valor de brillo de cualquier pixel. En la fórmula
tenemos:
<RMS Noise_{n,m}> = sqrt (4
+
(V_{n,m}-30))
aquí, n y m son simples valores de
indexación en filas y columnas de la imagen que, van de 0 a 3999.
Sqrt es la raíz cuadrada. V es el DN (número digital) de un pixel
dado indexado en la imagen digital original. Los paréntesis <
> que encierran RMS noise (ruido media cuadrática) indican
simplemente que se trata de valor medio esperado, donde es evidente
que todos y cada uno de los pixels tendrá individualmente un error
aleatorio. Por consiguiente, para un valor de pixel que tenga 1200
como número digital o "valor de brillo", encontramos que su
valor de ruido esperado rms es sqrt (1204)= 34,70, lo cual se
acerca mucho a 34,64, la raíz cuadrada de
1200.
Nos damos cuenta además de que la raíz cuadrada
del valor de brillo innato de un pixel no es precisamente lo que
el ojo percibe como ruido mínimo indeseable y por consiguiente
presentamos la fórmula:
<RMS Addable Noise_{n,m}> =
X*sqrt (4 +
(V_{n,m}-30)^Y)
donde X e Y han sido añadidos como
parámetros empíricos, que ajustaremos, y "addable" noise
(ruido "añadible") se refiere a nuestro nivel de ruido
percibido aceptable de las definiciones anteriores. Intentamos
ahora averiguar qué valor exacto de X e Y podemos elegir, pero lo
haremos al mismo tiempo que realizamos las etapas siguientes del
proceso.
La etapa siguiente en nuestro proceso es elegir
N de nuestra palabra de identificación N-bit.
Decidimos que un valor de identificación principal de 16 bit, con
sus 65536 valores posibles será suficientemente amplio para
identificar la imagen como nuestra, y que no venderemos
directamente más de 128 copias de la imagen cuyo seguimiento
deseamos realizar, dando 7 bits más un octavo bit para una suma
impar/par de los 7 primeros bits (es decir un bit de comprobación
de error en los 7 primeros). Los bits totales requeridos ahora son
4 bits para la secuencia de calibración 0101, 16 para la
identificación principal, 8 para la versión y tenemos ahora otros 4
como valor adicional de comprobación de error de los primeros 28
bits, siendo N igual a 32 bits. Los 4 bits finales pueden utilizar
uno de los varios métodos de comprobación de error standard para
elegir sus 4 valores.
Determinamos ahora aleatoriamente el número de
identificación principal 16 bits, y encontramos por ejemplo 1101
0001 1001 1110; nuestras primeras versiones del original vendido
tendrán todos los 0 como identificador de versión, y los bits de
comprobación de errores recaerán donde puedan. Tenemos ahora
nuestra palabra de identificación 32 bit única que incrustaremos en
la imagen digital original.
Para ello, generamos 32 imágenes aleatorias
independientes de codificación 4000 por 4000 por cada bit de
nuestra palabra de identificación 32 bit. La forma de generar
estas imágenes aleatorias es reveladora. Existen muchas formas de
generarlas. La más sencilla consiste en subir la ganancia en el
mismo escaner que se utilizó para escanear la fotografía original,
aunque colocando esta vez una imagen negra simple como input, y
escaneándola 32 veces. El único inconveniente de esta técnica es
que requiere mucha memoria y que habrá ruido de forma fija (fixed
pattern) que forma parte de cada "imagen de ruido"
independiente. Pero el ruido de forma fija puede eliminarse
utilizando técnicas de sustracción normales "dark frame".
Supongamos que establecemos el valor medio de negro absoluto en el
número digital "100", y que en lugar de encontrar un ruido 2
DN rms como ocurrió en el ajuste de ganancia normal, encontramos
ahora un ruido rms de 10 DN para los valores medios de pixel.
Aplicamos ahora un filtro pasabanda de
frecuencia media espacial (convolución espacial) a todas y cada una
de las imágenes aleatorias independientes, eliminando esencialmente
las frecuencias espaciales muy altas y muy bajas. Eliminamos las
frecuencias muy bajas ya que las fuentes de error sencillas del
mundo real como deformaciones geométricas, manchas o borrones en
escaner, registros erróneos y similares se mostrarán más bien a
frecuencias inferiores y por tanto deseamos centrar nuestra señal
de identificación en frecuencias espaciales superiores con el fin
de evitar este tipo de degradación. Asimismo, eliminaremos las
frecuencias superiores ya que la generación múltiple de copias de
una imagen dada, así como las transformaciones de
compresión-descomprensión tienden a borrar las
frecuencias superiores y por consiguiente no es conveniente situar
demasiada señal de identificación en estas frecuencias y si van a
ser las más propensas a ser atenuadas. Por consiguiente, nuestras
nuevas imágenes de ruido independientes filtradas estarán dominadas
por frecuencias espaciales medias. Desde el punto de vista
práctico, ya que estamos utilizando valores de 12 bit en nuestro
escaner y hemos eliminado efectivamente el valor DC y nuestro nuevo
ruido rms será ligeramente inferior a 10 números digitales, es
conveniente reducirlo de forma más sencilla a un valor de 6 bit,
con una gama de -32 a 30, pasando por 0, como imagen aleatoria
resultante.
Seguidamente sumamos todas las imágenes
aleatorias que tienen un "1" en su valor bit correspondiente
de la palabra de identificación 32 bit, acumulando el resultado en
una imagen entera signada 16 bit. Esta es la versión no atenuada y
no a escala de la señal compuesta incrustada.
Seguidamente experimentamos visualmente
añadiendo la señal compuesta incrustada a la imagen digital
original, variando los parámetros X e Y de la ecuación 2. En la
fórmula, iteramos visualmente para maximizar X y encontrar la Y
adecuada en lo siguiente:
V_{dist;n,m}
= V_{orig;n,m} + V_{comp;n,m}*X*sqrt (4 +
V_{orig;n,m}^y)
donde dist se refiere a la imagen
candidata distribuible, es decir que estamos iterando visualmente
para averiguar qué X y qué Y nos dará una imagen aceptable; orig se
refiere al valor en pixel de la imagen original; y comp se refiere
al valor en pixel de la imagen compuesta. Los n y los m siguen
siendo los índices de las filas y columnas de la imagen e indican
que esta operación se hace sobre todos los 4000 por 4000 pixels. El
símbolo V es el DN (número digital) de un pixel dado y una imagen
dada.
Como hipótesis arbitraria, suponemos que ahora
nuestra experimentación visual ha comprobado que el valor de X =
0,025 e Y = 0,6 son valores aceptables si se compara la imagen
original con la imagen candidata distribuible, es decir, la imagen
distribuible con el "ruido extra" está aceptablemente próxima
de la original en sentido estético. Obsérvese que como nuestras
imágenes aleatorias individuales tenían un valor de ruido aleatorio
rms de aproximadamente 10 DN y el hecho de sumar aproximadamente 16
de estas imágenes aumentará el ruido compuesto hasta llevarlo a
aproximadamente 40 DN, el valor de multiplicación X = 0,025 volverá
a llevar el ruido añadido rms a aproximadamente 1 DN, o la mitad de
la amplitud de nuestro ruido innato en el original. Esto es
aproximadamente una ganancia de 1 dB en ruido en los valores
oscuros de pixel y por consiguiente más en los valores de más
brillo modificados por el valor Y = 0,6.
Por consiguiente, con estos dos valores de X e
Y, hemos construido ahora nuestras primeras versiones de una copia
distribuible del original. Lo que harán otras versiones es
simplemente crear una nueva señal compuesta y posiblemente cambiar
ligeramente la X si se considera necesario. Guardamos ahora bajo
llave la imagen digital original junto con la palabra de
identificación de 32 bits para cada versión y las 32 imágenes
aleatorias independientes de 4 bit y esperamos a que se presente
nuestro primer caso de supuesta piratería de nuestro original. A
efectos de almacenamiento, esto supone aproximadamente 14 megabytes
para la imagen original y 32* 0,5 bytes*16 millones =
aproximadamente 256 megabytes para las imágenes individuales
aleatorias codificadas. Esto resulta bastante aceptable para una
sola imagen de valor. Se podrá ahorrar algo de espacio de
almacenamiento realizando una simple compresión sin pérdidas.
Vendemos nuestra imagen y varios meses más tarde
encontramos a nuestros dos jefes de estado en las poses exactas en
que los vendimos, aunque al parecer recortados y separados de
nuestra imagen y colocados en otro ambiente estilizado. De esta
nueva imagen "sospechosa" se han hecho 100.000 copias en una
revista. Lo que vamos ahora a determinar es si se ha utilizado de
forma no autorizada parte de nuestra imagen original. La figura 3
resume los detalles.
La primera etapa consiste en tomar un ejemplar
de la revista, recortar la página con la imagen y luego recortar
cuidadosamente, aunque sin excesivo cuidado, las dos figuras para
desprenderse del fondo, utilizando tijeras ordinarias. A ser
posible, recortaremos solamente una parte conectada en lugar de las
dos figuras por separado. Lo pegamos sobre un fondo negro y lo
escaneamos para obtener una forma digital. Seguidamente
enmascaramos o marcamos electrónicamente el fondo negro, lo cual
resulta fácil de hacer mediante inspección visual.
Sacamos ahora la imagen digital original del
lugar seguro en que la habíamos guardado junto con la palabra de
identificación de 32 bits y las 32 imágenes individuales
incrustadas. Colocamos la imagen digital original sobre la
pantalla de nuestro ordenador utilizando software de manipulación
de imágenes standard y recortamos aproximadamente a lo largo de los
mismos bordes en la zona enmascarada de la imagen sospechosa,
enmascarando esta imagen al mismo tiempo, de forma más o menos
igual. La palabra "más o menos" se utiliza aquí, ya que no es
preciso realizar un recorte exacto, y simplemente contribuye a la
estadística de identificación de lograr una proximidad
razonable.
Seguidamente cambiamos la escala de la imagen
sospechosa enmascarada para que coincida más o menos con el tamaño
de nuestra imagen digital original enmascarada, es decir que
aumentamos o reducimos la escala de la imagen sospechosa y la
superponemos más o menos sobre la imagen original. Una vez
realizada esta superposición aproximada, introducimos entonces
ambas imágenes en un programa automático de escala y superposición.
El programa realiza una búsqueda sobre los tres parámetros de
posición x, posició y, y escala espacial, siendo la figura de
mérito el error cuadrático medio entre las dos imágenes, dado
cualquier variable de escala y el desplazamiento de x e y (offset).
Esta es una metodología de procesamiento de imágenes más bien
standard. Por lo general, esto se haría utilizando técnicas de
interpolación regulares y con una precisión inferior al pixel. Este
método de búsqueda puede ser uno de los tantos que se puede
utilizar como por ejemplo el método simplex.
Una vez halladas la escala óptima y las
variables de posición x-y, a continuación se
realiza otra búsqueda para optimizar el nivel negro, la ganancia de
brillo y gamma de las dos imágenes. Nuevamente, la figura de mérito
a utilizar es el error cuadrático medio y en este caso también se
puede utilizar la metodología simplex o cualquier otra para
optimizar las tres variables. Una vez optimizadas estas tres
variables, aplicaremos sus correcciones a la imagen sospechosa y la
alinearemos exactamente con el espaciado y el enmascarado en pixel
de las imágenes digitales originales y su máscara. Esta puede
recibir ahora el nombre de máscara standard.
La próxima etapa consiste en sustraer la imagen
digital original de la imagen sospechosa recientemente normalizada,
únicamente dentro de la región de máscara standard. Esta nueva
imagen se denomina la imagen diferencia.
Ejecutamos entonces paso a paso la totalidad de
las 32 imágenes individuales aleatorias incrustadas, realizando una
intercorrelación local entre la imagen diferencia enmascarada y la
imagen incrustada individual enmascarada. "Local" refleja la
idea de que sólo se necesita empezar a correlacionar una región de
desviación (offset) de +/- 1 pixel de desviación entre los puntos
de superposición nominal de las dos imágenes halladas durante los
procedimientos de búsqueda antes citados. La correlación máxima
deberá estar muy próximo al punto de superposición normal de
desviación 0, 0 y podemos sumar los valores de correlación 3 por 3
para obtener un gran valor de correlación para cada uno de los 32
bits individuales de nuestra palabra de identificación 32 bit.
Después de hacer esto para todos los lugares de
32 bit y sus imágenes aleatorias correspondientes, tenemos una
secuencia de comas casi flotantes de 32 valores. Los primeros 4
valores representan muestra señal de calibración de 0101. Tomamos
ahora la media del primer y del tercer valor de coma flotante y lo
denominamos valor de coma flotante "0", y tomamos la media del
segundo y del cuarto valor y lo denominamos valor de coma flotante
"1". Ejecutamos entonces paso a paso todos los 28 valores de
bit restantes y les asignamos un "0" o un "1" tomando
simplemente como base el valor medio al que están más próximos.
Para simplificar, si la imagen sospechosa es efectivamente una
copia del original, el código resultante incrustado de 32 bits
deberá coincidir con el de nuestros registros y si no se trata de
una copia, obtendremos aleatoriedad general. La tercera y la cuarta
posibilidades de 3) es una copia pero no coincide con el número de
identificación y 4) no es una copia pero coincide, son posibles, en
el caso de 3) si la relación señal-ruido del
proceso ha caído en picado, es decir, la imagen "sospechosa"
es realmente una copia muy mala del original, y en el caso de 4) es
básicamente una probabilidad en 4.000 millones ya que hemos
utilizado un número de identificación de 32 bits. Si estamos
realmente preocupados por 4), podemos pedir a un segundo
laboratorio independiente que realice sus propias pruebas en un
ejemplar diferente de la misma revista. En situaciones en las que
la relación señal-ruido es un posible problema
estos bits de verificación de error se pueden eliminar sin
demasiadas repercusiones.
Ahora que se ha hecho una descripción completa
de la primera realización sobre la base de un ejemplo detallado,
conviene poner de manifiesto el fundamento de algunas de las etapas
del proceso y sus ventajas.
Las ventajas últimas del proceso antes citado
consiste en que la obtención de un número de identificación es
enteramente independiente de las formas y métodos de preparar la
imagen diferencia. Es decir, las formas de preparar la imagen
diferencia como recortar, superponer, poner a escala, etc., no
pueden aumentar las probabilidades de encontrar un número de
identificación si no existe ninguno; solamente si existe un número
de identificación real resulta favorable para la relación
señal-ruido del proceso de identificación. Los
métodos de preparación de imágenes para la identificación pueden
diferir entre si y ofrecen incluso la posibilidad de metodologías
múltiples independientes para lograr una coincidencia.
La aptitud para obtener una coincidencia incluso
en subconjuntos de la señal imagen original constituye un punto
clave en el mundo actual repleto de información. El recorte y
encolado de imágenes y secuencias sonoras es algo cada vez más
frecuente y permite utilizar una realización de este tipo para
detectar una copia incluso si se ha degradado el material original.
Finalmente, la relación señal-ruido de coincidencia
empezará a resultará difícil únicamente si el material de copia ha
sido considerablemente alterado mediante ruido o distorsión
importante,lo cual afectará también el valor comercial de dicha
copia, por lo que el intento de desbaratar el sistema sólo se puede
realizar a costa de una considerable reducción del valor
comercial.
Una concepción temprana de la presente invención
era la que se aplicaba al caso en que únicamente se añadía una sola
"imagen nivea" o señal aleatoria a la imagen original, es
decir el caso en que N = 1. La "descodificación" de esta señal
implicaría un análisis matemático ulterior que utilizara algoritmos
(generalmente estadísticos) para formular un juicio sobre la
presencia o ausencia de dicha señal. La razón de que se abandonara
este enfoque y no se considerara realización preferida, era que
existía una zona inherente poco definida en la certeza de detectar
la presencia o ausencia de la señal. Al seguir adelante, hacia una
multitud de planos de bit, es decir N > 1 combinando con
algoritmos sencillos predefinidos que prescribían la forma de
elegir entre un "0" y un "1", la invención desplazó la
cuestión de la certeza del campo del análisis estadístico experto
al campo de acertar un evento binario aleatorio como en el juego de
"cara o cruz". Se considera que esto es una característica de
gran peso para la aceptación intuitiva de esta invención tanto en
las salas de los tribunales como en el mercado. La analogía que
resume las ideas del inventor acerca de toda esta cuestión, es la
siguiente: la búsqueda de una sola señal de identificación equivale
a echar una moneda al aire una sola vez y confiar en que expertos
arcanos lo acierten; mientras la realización preferida N > 1 de
la presente invención se basa en el principio, en líneas generales
intuitivo, de acertar el resultado del lanzamiento de una moneda
al aire N veces seguidas. Esta situación se exacerba enormemente,
es decir los problemas de la "interpretación" de la presencia
de una sola señal, cuando las imágenes y las secuencias sonoras
tienen una extensión cada vez menor.
Otra razón importante para que el caso N > 1
sea la realización preferida frente a la realización N = 1, es que
en el caso N > 1, la forma en que se prepara y manipula una
imagen sospechosa influye directamente en la probabilidad de
realizar una identificación positiva. Por consiguiente, la forma en
que un experto realiza una determinación de identificación se
convierte en parte integrante de dicha determinación. La existencia
de una multitud de enfoques matemáticos y estadísticos para
realizar esta determinación deja abierta la posibilidad de que
algunos ensayos puedan realizar identificaciones positivas mientras
que otros pueden realizar determinaciones negativas, reabriendo los
antiguos debates relativos a los méritos relativos de los diversos
enfoques de identificación. La realización preferida de esta
invención N > 1 evita además esta zona no definida presentando
un método en el que nada del procesamiento previo de una señal -a
diferencia del procesamiento previo que utiliza subrepticiamente el
conocimiento de las señales privadas del código- puede aumentar la
probabilidad de "acertar" el resultado de cara o cruz N veces
seguidas.
La expresión más completa del presente sistema
aparecerá cuando se convierta en una norma industrial y numerosos
grupos independientes estén provistos de sus propios medios o marcas
propias de la empresa para la aplicación de números de
identificación incrustados o para su desciframiento. La
identificación de numerosos grupos independientes seguirá
contribuyendo a la objetividad última del método, mejorando por lo
tanto su atractivo como norma industrial.
La discusión anterior hizo uso del formalismo 0
y 1 de la tecnología binaria para lograr sus fines. En particular,
los 0 y 1 de la palabra de identificación N-bit
multiplicaron directamente su señal de código incrustada e
individual correspondiente para formar la señal de código
incrustada compuesta (etapa 8, figura 2). Este enfoque presenta
ciertamente sencillez conceptual, pero la multiplicación de una
señal de código incrustada por 0 junto con el almacenamiento de
dicho código incrustado contiene una suerte de ineficiencia.
Se prefiere mantener el formalismo de la
naturaleza 0 y 1 de la palabra de identificación
N-bit, pero el tener los 0 de la palabra induce una
sustracción de su señal de código incrustada
correspondiente. Por consiguiente, en la etapa 8 de la figura 2, en
lugar de "sumar" solamente las señales de código incrustadas
individuales que corresponden a un "1" en la palabra de
identificación N-bit, "substraeremos" también
las señales de código incrustadas individuales que corresponden a
un "0" en la palabra de identificación
N-bit.
A primera vista, esto parece añadir más ruido
aparente a la señal compuesta final. Pero también aumenta la
separación, en lo que concierne la energía, de los 0 y de los 1, y
por consiguiente, la "ganancia" que se aplica en la etapa 10,
figura 2 puede ser correspondientemente inferior.
Podemos referirnos a esta mejora como
utilización de polaridad real. La principal ventaja de esta mejora
puede resumirse ampliamente como "eficiencia de la
información".
La discusión anterior contempla la utilización
de señales generalmente aleatorias, similares al ruido, como
señales de código incrustadas individuales. Esta es quizás la
forma más sencilla de generar señal. No obstante, existe una forma
de optimización de información que se puede aplicar al conjunto de
las señales incrustadas individuales, que el solicitante describe
bajo la rúbrica de "ortogonalidad perceptual". Este término se
basa en términos generales en el concepto matemático de la
ortogonalidad de vectores, con el requisito actual adicional de que
dicha ortogonalidad debe maximizar la energía de la señal de
identificación, manteniéndola por debajo de cierto umbral de
percepción. Dicho de otro modo, las señales de código incrustadas
no tienen que ser necesariamente de naturaleza aleatoria.
La discusión anterior ha explicado a grandes
rasgos las técnicas aplicables a materiales fotográficos. La
siguiente sección sigue explorando los detalles de esta área y
presenta ciertas mejoras que se prestan a una amplia gama de
aplicaciones.
La primera área que se va a discutir se refiere
a la pre-aplicación o
pre-exposición de un número de serie sobre
productos fotográficos tradicionales como película negativa, papel
de impresión, transparencias, etc. En general, esta es una forma de
incrustar a priori números de serie únicos (y por
consiguiente información relativa a la propiedad y al seguimiento)
en material fotográfico. Los números de serie forman ellos mismos,
de forma permanente, parte de la fotografía expuesta normalmente,
en lugar de relegarse a los márgenes o estamparse en el dorso de una
fotografía impresa, que requieren lugares separados y métodos
separados de copia. El "número de serie", como se denomina
aquí es por lo general sinónimo de la palabra de identificación
N-bit, aun- que ahora utilizamos una terminología
industrial más común.
En la figura 2, etapa 11, se requiere el
almacenamiento de la "[imagen] original" junto con las
imágenes de código. Luego, en la figura 3, etapa 9, se substrae el
original de la imagen sospechosa, dejando de este modo los posibles
códigos de identificación así como cualquier ruido o degradación
que pueda haber acumulado. Por consiguiente, la descripción
anterior suponía tácitamente que existe un original sin las
señales incrustadas compuestas.
Ahora, en el caso de vender papel de impresión u
otros productos de película para duplicación, seguirá ocurriendo
lo mismo, que existirá un "original" sin los códigos
incrustados y se podrá emplear la metodología básica de la primera
realización. La película original sirve perfectamente de "original
no codificado".
No obstante, en caso de utilizar la película
negativa pre-expuesta, la señal incrustada
compuesta pre-existe sobre la película original y
por consiguiente nunca existirá un "original" separado de la
señal pre-incrustada. Por consiguiente, se
examinará de forma algo más detallada este último caso y se harán
observaciones sobre la forma de utilizar del mejor modo posible los
principios discutidos anteriormente (los casos anteriores con los
métodos previamente
esbozados).
esbozados).
El punto más claro de partida para el caso de
película negativa previa numerada, película negativa en la que se
ha pre-expuesto todos y cada uno de los fotogramas
con una señal incrustada compuesta muy tenue y única, se presenta
en la etapa 9 de la figura 3, según se ha indicado anteriormente.
Hay ciertamente otras diferencias también, pero por lo general son
de tipo logístico, como por ejemplo cómo y cuándo incrustar las
señales en la película, cómo almacenar los números de código y
número de serie, etc. Es evidente que la preexposición de película
supondrá una transformación importante del proceso general de
producción en serie para la creación y el embalaje de
películas.
La figura 4 expone de forma esquemática un
mecanismo potencial post-hoc para la preexposición
de película. "Post-hoc" se refiere a la
aplicación de un proceso después de haberse realizado todo el
proceso habitual de fabricación de la película. Las economías de
escala pueden hacer eventualmente que este proceso de
pre-exposición se inserte directamente en la cadena
de fabricación de película. En la figura 4 se describe lo que se
suele conocer como sistema de escritura de película. El ordenador
106, visualiza la señal compuesta producida en la etapa 8, figura
2, en su pantalla fosforescente. Se expone entonces un fotograma
dado mediante la representación óptica en la pantalla, siendo el
nivel de exposición por lo general muy tenue, es decir
imperceptible. Es evidente que el mercado tendrá sus exigencias en
relación con lo tenue que tiene que ser, es decir el nivel de
"graneado" añadido. Cada fotograma se expone secuencialmente y
en general la imagen compuesta visualizada en el CRT 102, se
cambia para cada fotograma, dando por lo tanto a cada fotograma un
número de serie diferente. La lente de transferencia 104 pone de
relieve los planos conjugados focales de un fotograma y la cara
CRT.
Volvamos a la aplicación de los principios de la
realización anterior en el caso de película negativa
pre-expuesta... En la etapa 9 de la figura 3, si
sustrajéramos el "original" con su código incrustado,
"borraríamos" como es evidente el código también, ya que dicho
código forma parte integrante del original. Afortunadamente, existen
remedios y se puede seguir realizando las identificaciones. No
obstante, constituirá un reto para los artesanos que perfeccionen
esta realización hacer que la relación señal-ruido
del proceso de identificación en el caso de negativo
pre-expuesto se acerque a la relación
señal-ruido del caso en el que existe un original
no codificado.
Conviene hacer aquí una definición sucinta del
problema. Dado una fotografía (señal) sospechosa, encontrar el
código de identificación incrustado SI existe dicho código. El
problema se reduce al de encontrar la amplitud de todas y cada una
de las señales de código incrustadas individuales dentro de la
imagen sospechosa, no solamente dentro del contexto de ruido y
degradación como se explicó anteriormente, sino también ahora
dentro del contexto del acoplamiento (emparejamiento) entre una
imagen captada y los códigos. La palabra "acoplamiento" hace
aquí referencia a la idea de que la imagen captada "influye
aleatoriamente" en la intercorrelación.
Por consiguiente, teniendo en cuenta este
aspecto adicional del acoplamiento de señal, el proceso de
identificación estima ahora la amplitud de señal de todas y de cada
una de las señales de código incrustadas individuales (en
oposición a tomar el resultado de intercorrelación de la etapa 12
de la figura 3). Si existe nuestra señal de identificación en la
foto sospechosa, las amplitudes halladas se dividen en una
polaridad con amplitudes positivas a las que se asigna un "1"
y unas amplitudes negativas a las que se asigna un "0".
Nuestro código de identificación único se pone de manifiesto. Si,
por otra parte, no existe ningún código de identificación o si es
el código de otra persona, se encuentra entonces una distribución
de amplitudes aleatoria, de tipo gaussiano con una suma valores
aleatorios.
Todavía hay que dar algunos detalles más sobre
la forma en que se encuentran las amplitudes de los códigos
incrustados individuales. Afortunadamente, este problema exacto
también ha sido tratado en otras aplicaciones tecnológicas. Además
basta con que se lance este problema con algo de comida en una
habitación de matemáticos y estadísticos para que surjan con toda
seguridad media docena de metodologías optimizadas, después de
transcurrir cierto período de tiempo razonable. Es un problema
claramente definido.
Una solución de ejemplo específico procede del
campo de la representación óptica astronómica. Aquí, el estado de
la técnica ya asentado sabe cómo substraer una "imagen de ruido
térmico" de la imagen dada CCD de un objeto. Muchas veces sin
embargo no se sabe precisamente qué factor de escala utilizar para
sustraer la imagen térmica y se realiza la búsqueda del factor de
escala correcto. Esta es precisamente la tarea de esta etapa en la
presente realización.
La práctica general simplemente realiza un
algoritmo de búsqueda común sobre el factor de escala, eligiéndose
un factor de escala y creándose una nueva imagen según lo que
sigue:
(4)NUEVA IMAGEN
= IMAGEN ADQUIRIDA - ESCALA * IMAGEN
TERMICA
La nueva imagen se aplica a la rutina rápida de
la transformada de Fourier y se encuentra eventualmente un factor
de escala que minimiza el contenido de alta frecuencia integrado de
la nueva imagen. Este tipo general de operación de búsqueda, con su
minimización de una cantidad particular, es excesivamente común. El
factor de escala hallado es la "amplitud" buscada. Los
perfeccionamientos contemplados aunque todavía no llevados a la
práctica se refieren al cálculo del acoplamiento de las derivadas
superiores de la imagen adquirida y los códigos incrustados y a su
eliminación del factor de escala calculado. En otras palabras,
algunos ejemplos sesgados del acoplamiento mencionado anteriormente
están presentes y deberán eventualmente tenerse en cuenta y
eliminarse mediante experimentación teórica y empírica.
Aparte de la necesidad básica de identificar una
señal o imagen en su totalidad, existe también la necesidad más
bien omnipresente de detectar posibles alteraciones en una señal o
en una imagen. La siguiente sección describe cómo se puede
utilizar, como herramienta poderosa en este ámbito la realización
anterior, con algunas modificaciones y mejoras. Los escenarios y
aplicaciones potenciales de detectar alteraciones son
innumerables.
En un primer resumen, habrá que suponer que
tenemos una señal o imagen dada que ha sido positivamente
identificada utilizando los métodos básicos esbozados
anteriormente. En otras palabras, conocemos su palabra de
identificación N-bit, sus señales de código
incrustadas individuales, y su código incrustado compuesto. Podemos
entonces crear de forma más bien sencilla un mapa espacial de la
amplitud del código compuesto dentro de nuestra señal de imagen
dada. Además, podemos dividir este mapa de amplitud por la amplitud
espacial del código compuesto conocido, lo cual dará un mapa
normalizado, es decir un mapa que fluctuará alrededor de algún
valor medio global. Examinando simplemente este mapa, podemos
detectar visualmente las áreas que han sido notablemente alteradas,
donde el valor de la amplitud normalizada cae por debajo de algún
umbral fijado estadísticamente, basado únicamente en ruido y
degradación típico (error).
Los detalles para la puesta en práctica de la
creación del mapa de amplitud pueden disponer de una multitud de
opciones. Una de ellas consiste en realizar el mismo procedimiento
utilizado para determinar la amplitud de la señal en la forma
descrita anteriormente, con la única diferencia de que ahora
realizamos y repetimos la multiplicación de una área determinada de
la señal/imagen por una función ponderal de Gauss centrada en torno
al área que estamos investigando.
La descripción ha esbozado cómo todas y cada una
de las señales originales tiene su propio conjunto único de señales
de código incrustadas individuales. Esto supone el almacenamiento
de una cantidad importante de información adicional de código por
encima y más allá del original, y muchas aplicaciones pueden
merecer cierta forma de economía.
Uno de estos enfoques tendentes a la economía
consiste en tener un conjunto dado de señales de código incrustadas
individuales comunes con un lote de materiales originales
(materiales-fuente). Por ejemplo 1000 imágenes
pueden utilizar todas ellas el mismo conjunto básico de señales de
código incrustadas individuales. Los requisitos de almacenamiento
de estos códigos se convierten entonces en una pequeña fracción de
los requisitos de almacenamiento globales del
material-fuente.
Además, algunas aplicaciones pueden utilizar el
conjunto universal de señales de código incrustadas universales,
es decir códigos que siguen siendo los mismos en todos los casos de
material distribuido. Este tipo de requisito podría ser visto por
sistemas que desean ocultar la palabra de identificación
N-bit misma, pero sin embargo tienen equipo
estandarizado para que pueda leer dicha palabra. Esto se puede
utilizar en sistemas que realizan decisiones go/no go (va/no va) en
puntos de lectura. El inconveniente principal de este esquema es
que los códigos universales son más propensos a ser detectados o
robados; por consiguiente no serán tan seguros como el aparato y la
metodología de la disposición descrita anteriormente. Quizás sea
esta la diferencia entre "alta seguridad" y "seguridad
hermética", distinción que influye poco en la mayoría de las
aplicaciones potenciales.
El término "señal" se suele utiliza para
referirse a información digital, señales audio, imágenes, etc. Una
interpretación más amplia de "señal", a la que se suele hacer
referencia, incluye toda forma de modulación de cualquier tipo de
material. Por consiguiente, la micro-topología de un
trozo de papel común se convierte en una "señal" (por ejemplo
su altura en función de las coordenadas x-y). Las
propiedades reflectantes de un trozo plano de plástico (una
función del espacio por lo tanto) se convierte en una señal. Lo que
ocurre es que las emulsiones fotográficas, señales audio e
información digitalizada no son los únicos tipos de señales capaces
de utilizar los principios de la presente invención.
En realidad, se puede diseñar una máquina muy
similar a una máquina de impresión braille con el objeto de
imprimir identaciones únicas "similares al ruido", según lo
indicado anteriormente. Estas identaciones se pueden aplicar con
una presión mucho menor que la que se suele aplicar para la
creación de braille, hasta tal punto que los modelos no son
percibidos por el usuario normal del papel. Pero siguiendo las
etapas de la presente descripción y aplicándolas, mediante el
mecanismo de micro identaciones, se puede poner un código de
identificación único sobre cualquier hoja de papel dada, ya sea las
destinadas a la papelería normal o se trate de importantes
documentos, dinero de curso legal o cualquier otro material
protegido.
La lectura del material de identificación en una
realización de este tipo se realiza leyendo simplemente ópticamente
el documento según varios ángulos. Este sería un método no caro
para deducir la microtopología de la superficie del papel. Por
supuesto, existen también otras formas de leer la topología del
papel.
En el caso de material plastificado, como
tarjetas de identificación, por ejemplo permisos de conducir, se
puede utilizar una máquina de impresión similar a la de braille
para imprimir códigos de identificación únicos. Se pueden también
incrustar capas sutiles de materiales fotoreactivos en el interior
del plástico y "exponerlas".
Es evidente que siempre que exista un material
capaz de ser modulado por señales "similares al ruido", dicho
material será un portador adecuado para código de identificación
únicos y para utilizar los principios de la invención. Queda la
cuestión de la aplicación económica de la información de
identificación y el mantenimiento del nivel de la señal por debajo
de un umbral de aceptabilidad, algo que se definirá en todas y cada
una de las aplicaciones.
El Anexo A contiene el código fuente de una
implementación y verificación de la realización anterior para un
sistema de imagen en blanco y negro de 8 bits.
Mientras que la primera clase de realizaciones
suele utilizar un microprocesador o un ordenador standard para
realizar la codificación de una imagen o señal, es posible utilizar
un dispositivo de codificación que puede ser más rápido que un
procesador típico tipo Von Neuman. Este sistema se puede utilizar
con todo tipo de tren de datos en serie.
Las grabaciones de música y de cintas de video
son ejemplos de trenes de datos en serie-trenes de
datos que suelen ser pirateados. Reforzaría los esfuerzos tendentes
a la obligatoriedad si las grabaciones autorizadas se codificaran
con datos de identificación de tal modo que las acciones de los
piratas pudieran rastrearse llegando hasta el original del que han
partido.
Pero la piratería es sólo una de las
preocupaciones en que se basa la necesidad de la presente
invención. Otra de las preocupaciones es la autenticación. Muchas
veces es importante confirmar que un conjunto dado de datos es
realmente lo que pretende ser (muchas veces muchos años después de
su generación).
Para atender esta y otras necesidades, se puede
utilizar el sistema 200 de la figura 5. El sistema 200 es como una
caja negra de codificación de identificación: el sistema 200 recibe
una señal de entrada (algunas veces denominada la señal
"maestro" o "no codificada") y una palabra de código, y
produce (por lo general en punto real) una señal de salida
codificada de identificación). Por lo general, el sistema
proporciona datos clave para su utilización en la descodificación
posterior).
El contenido de la "caja negra" 200 puede
adoptar varias formas. En la figura 6 se muestra un sistema
ejemplar de caja negra que incluye una tabla de consulta: 4, una
fuente de ruido digital 206, un primer y un segundo contadores de
impulsos 208, 210, un sumador/restador 212, una memoria 214, y un
registrador 216.
La señal de entrada (que en la realización
ilustrada es una señal de datos de 8-20 bit
proporcionada a una velocidad de un millón de muestras por segundo,
pero que, en otras realizaciones podría ser una señal analógica, si
existe conversión adecuada A/D y D/A) Se aplica desde una entrada
218 a la entrada de dirección 220 de la tabla de consulta 204. Por
cada muestra de entrada (es decir dirección de tabla de consulta),
la tabla proporciona una palabra de salida digital de
8-bit correspondiente. Esta palabra de salida se
utiliza como factor de escala que se aplica a una entrada del
primer contador de impulsos 208.
El primer contador de impulsos 208 tiene una
segunda entrada, a la que se aplica una señal de ruido digital de 8
bit desde la fuente 206 (en la realización ilustrada, la fuente de
ruido 206 comprende una fuente de ruido analógica 222 y un
convertidor analógico-digital, aunque, nuevamente,
pueden utilizarse otras realizaciones). La fuente de ruido, en la
realización ilustrada, tiene un valor medio de salida, con una
anchura de banda a media altura (FWHM) de 50-100
números digitales (por ejemplo de -75 a +75).
El primer contador de impulsos 208 multiplica
las dos palabras de 8 bit en sus entradas (factor de escala y
ruido) para producir -por cada muestra de la señal de entrada del
sistema- una palabra de salida de 16 bit. Como la señal de ruido
tiene un valor medio cero, la salida del primer contador de
impulsos tiene asimismo un valor medio cero.
La salida del primer contador de impulsos 208 se
aplica a la entrada del segundo contador de impulsos 210. El
segundo contador de impulsos sirve de función de escala global,
estableciendo la magnitud absoluta de la señal de identificación
que se incrustará últimamente en la señal de datos de entrada. El
factor de escala se ajusta mediante un dispositivo de control de
escala 226 (que puede tener diversas formas, desde un simple
reostato hasta un control de implementación gráfica en un interfaz
de usuario gráfico), permitiendo cambiar este factor de acuerdo con
los requisitos de diversas aplicaciones. El segundo contador de
impulsos 210 proporciona en su línea de salida 228 una señal de
ruido a escala. Cada muestra de esta señal de ruido a escala se
almacena sucesivamente en la memoria 214.
(En la realización ilustrada, la salida del
primer contador de impulsos 208 puede oscilar entre -1500 y +1500
(decimal), mientras que la salida del segundo contador de impulsos
210 es de un sólo dígito (como p. ej. -2 y +2)).
El registrador 216 almacena una palabra de
código de identificación multi-bit. En la
realización ilustrada esta palabra de codificación consta de 8
bits, aunque se suelen utilizar palabras de codificación más
grandes (hasta centenares de bits). Estos bits son referenciados,
uno a uno, para controlar la forma en que la señal de entrada se
modula con la señal de ruido a escala.
En particular se somete a un ciclo de
operaciones secuenciales un puntero 230 por las posiciones bit de
la palabra de código en un registrador 216 para proporcionar un
bit de control de "0" a "1" a una entrada de control 232
del sumador/restador 212. Si para una muestra de señal de entrada
particular el bit de control es un "1", la muestra de señal de
ruido a escala en la línea 232 se añade a la muestra de
señal de entrada. Si el bit de control es un "0", la muestra
de señal de ruido a escala se resta de la muestra de señal
de entrada. La salida 234 del sumador/restador 212 proporciona la
señal de salida de la caja negra.
La suma o la resta de la señal de ruido a
escala, de acuerdo con los bits de la palabra de código realiza una
modulación de la señal de entrada, generalmente imperceptible. No
obstante, se conociendo el contenido de la memoria 214, un usuario
puede descodificar ulteriormente lo codificado, determinando el
número de código utilizado en el proceso de codificación vigente
(en realidad, el uso de la memoria 214 es opcional, según se
explica a continuación).
Se reconocerá que la señal codificada puede
distribuirse en formas muy conocidas, inclusive convertida a forma
de imagen impresa, almacenada en dispositivos magnéticos (disco
flexible, analógico o cinta DAT, etc), CD-ROM,
etc.
Se puede utilizar toda una serie de técnicas
para determinar el código de identificación con el que se ha
codificado una señal sospechosa. A continuación, se exponen dos de
ellas. La primera es menos preferible que la segunda para la
mayoría de las aplicaciones aunque se expondrá a continuación para
que el lector pueda disponer de un contexto más amplio que le
permita entender la invención.
Más particularmente, el primer método de
descodificación es un método diferente, basado en la sustracción de
muestras correspondientes de la señal original de la señal
sospechosa para obtener muestras diferentes que se examinan
entonces (por lo general individualmente) para hallar codificación
determinista de indicios (es decir los datos de ruido almacenado).
Este enfoque puede recibir por lo tanto el nombre de técnica de
decodificación "determinista, basada en muestra".
El segundo método de descodificación no utiliza
la señal original ni examina muestras particulares buscando
características de ruido predeterminadas. Lo que se hace más bien
es considerar la estadística de la señal sospechosa (o parte de la
misma) de forma global y analizarla para discernir la presencia de
codificación de identificación que pasa a través de toda señal. La
referencia a la penetración significa que se puede discernir todo
el código de identificación de un fragmento pequeño de la señal
sospechosa. Este último enfoque puede recibir por lo tanto el
nombre de técnica de descodificación "estadística,
holográfica".
Ambos métodos comienzan haciendo corresponder la
señal sospechosa para ver si coincide con el original. Esto supone
convertir a escala (por ejemplo en amplitud, duración, ajuste
cromático, etc.) y muestrear (o re-muestrear) para
restablecer la velocidad de muestreo original. Al igual que en la
realización anteriormente descrita, existe una variedad de técnicas
bien conocidas mediante las cuales se pueden realizar las
operaciones asociadas con esta función de registro.
Según lo señalado, el primer método de
descodificación procede por sustracción de la señal original de la
señal sospechosa registrada, lo cual deja una señal diferencia. La
polaridad de las sucesivas muestras de señal diferencia puede
compararse entonces con las polaridades de las muestras de señal de
ruido almacenadas correspondientes para determinar el código de
identificación. Es decir, que si la polaridad de la primera muestra
de señal diferencia coincide con la de la primera muestra de señal
de ruido, entonces el primer bit del código de identificación es un
"1". (En este caso, la polaridad de las muestras 9º, 17º, 25º,
etc., deberán ser también todas positivas). Si la polaridad de la
primera muestra de señal diferencia es diferente a la de la muestra
de señal de ruido correspondiente, entonces el primer bit del
código de identificación es un "0".
Realizando el análisis anterior con 8 muestras
sucesivas de la señal diferencia, se puede determinar la secuencia
de bits que comprende la palabra código original. Si, como ocurre
en la realización preferida, el puntero 230 ejecutó la palabra
código un bit cada vez, empezando con el primer bit, durante la
codificación, entonces las 8 primeras muestras de la señal
diferencia pueden ser analizadas para determinar de forma única el
valor de la palabra de código 8 bit.
En un mundo libre de ruido (hablando aquí de
ruido independiente de aquello con lo que se realiza la
codificación de identificación), el análisis anterior siempre daría
el código de identificación correcto. Pero un proceso que sólo se
puede aplicar en un mundo de libre de ruido tiene, evidentemente,
una utilidad limitada.
(Además, la identificación precisa de señales en
contextos libres de ruidos puede realizarse de muchas otras forma
sencillas como por ejemplo, sumas de control; correspondencia
estadísticamente improbable entre señales sospechosas y originales,
etc.).
Si bien las aberraciones en la descodificación
inducidas por el ruido pueden ser tratadas -hasta cierto grado-
analizando grandes porciones de la señal, dichas aberraciones
siguen suprimiendo una limitación práctica respecto de la
fiabilidad del proceso. Además, el malvado con el que se enfrenta
uno no siempre es tan benigno como el ruido aleatorio. Va adoptando
más bien gradualmente la forma de corrupción, distorsión,
manipulación de origen humano, etc. En estos casos, el grado
deseado de fiabilidad de la identificación únicamente puede
obtenerse utilizando otros métodos.
El método actualmente preferido (la técnica de
descodificación "holográfica estadística") se basa en la
recombinación de la señal sospechosa con cierta información de
ruido (por lo general, los datos almacenados en la memoria 214), y
en el análisis de la entropía de la señal resultante. El término
"entropía" no tiene que entenderse según su definición
matemática más estricta, sino que es más bien la palabra más
concisa para describir la aleatoriedad (ruido, lisura, carácter
niveo, etc).
La mayoría de las señales de información en
serie no son aleatorias. Es decir que una muestra suele tener
correlación -hasta cierto grado- con las muestras adyacentes. El
ruido en cambio suele ser aleatorio. Si se suma (o se resta) una
señal aleatoria (por ejemplo ruido) a una señal no aleatoria, la
entropía de la señal resultante suele aumentar. Es decir que la
señal resultante tiene más variaciones aleatorias que la señal
original. Esto ocurre con la señal de salida codificada producida
por el presente proceso de codificación; tiene más entropía que el
original, señal no codificada.
Si, en cambio, la suma de una señal aleatoria a
(o la resta de) una señal no aleatoria reduce la entropía,
entonces está ocurriendo algo no habitual. Esta anomalía es la que
el proceso de descodificación preferido utiliza para detectar la
codificación de identificación incrustada.
Para entender totalmente este método de
descodificación basado en la entropía, conviene señalar en primer
lugar una característica del proceso de codificación original: el
tratamiento similar de cada octava muestra.
En el proceso de codificación descrito
anteriormente, el puntero 230 aumenta a través de la palabra
código, un bit por cada muestra sucesiva de la señal de entrada. Si
la palabra de código tiene una longitud de 8 bits, entonces el
puntero vuelve a la misma posición de bit en la palabra de código
cada octava señal de muestra. Si este bit es un "1", se añade
ruido a la señal de entrada; si este bit es "0" se resta ruido
de la señal de entrada. Debido a la progresión cíclica del puntero
230, cada octava muestra de una señal codificada comparte por lo
tanto una característica: se incrementa en todas ellas la
información de ruido correspondiente (que puede ser negativo) o se
resta, según que el bit de la palabra de código entonces
direccionada por el puntero 230 sea un "1" o un "0".
Para explotar esta característica, el proceso de
descodificación basado en la entropía trata de forma similar cada
octava muestra de la señal sospechosa. En particular, el proceso
comienza sumando a la 1ª, 9ª, 17ª y 25ª, muestra de la señal
sospechosa los valores de señal de ruido a escala correspondientes
almacenados en la memoria 214 (es decir los almacenados en los
lugares de la memoria, 1º, 9º, 17º y 25º, etc, respectivamente). La
entropía de la señal resultante (es decir la señal sospechosa con
cada octava muestra modificada) se computa entonces.
(La computación de la entropía de la señal o
aleatoriedad es bien conocida por los artesanos que trabajan en
este campo. Una técnica generalmente aceptada consiste en tomar la
derivada de la señal en cada punto de muestra, elevar al cuadrado
estos valores y entonces sumar toda la señal. No obstante, puede
utilizarse también toda una serie de otras técnicas muy
conocidas).
La etapa anterior se repite entonces, esta vez
restando los valores de ruido almacenados de la 1ª, 9ª, 17ª,
25ª, etc. muestra de señal sospechosa.
Una de estas dos operaciones deshará el proceso
de codificación y reducirá la entropía resultante de la señal; el
otro lo agravará. Si la adición de la información de ruido
en la memoria 214 a la señal sospechosa reduce su entropía,
entonces esta información debe haber sido substraída
anteriormente de la señal original. Esto indica que el puntero 230
estaba señalando un "0" bit cuando se codificaron estas
muestras (un "0" en la entrada de control de sumador/restador
212 hizo que restara el ruido a escala de la señal de entrada).
Inversamente, si el hecho de restar la
información de ruido de cada octava muestra de la señal sospechosa
reduce su entropía, entonces el proceso de codificación debe haber
añadido anteriormente este ruido. Esto indica que el puntero
230 estaba señalando un "1" bit cuando se codificaron las
muestras 1, 9, 17, 25, etc.
Observando si la entropía disminuye (a) sumando
o (b) restando la información de ruido almacenada a/de la señal
sospechosa, se puede determinar que el primer bit de la palabra
código es (a) un "0" o (b) un "1".
Las operaciones anteriores se realizan entonces
para el grupo de muestras espaciadas de la señal sospechosa,
comenzando con la segunda muestra, (es decir 2, 10, 18, 26...). La
entropía de las señales resultantes indica si el segundo bit de la
palabra de código es un "0" o un "1". De forma similar,
con los seis grupos siguientes de muestras espaciadas en la señal
sospechosa, hasta haber discernido todos los 8 bits de la palabra
de código.
Se observará que el enfoque anterior no es
sensible a mecanismos de degradación que alteren los valores de
muestras individuales; en lugar de ello, el proceso considera la
entropía de la señal como un todo, proporcionando un alto grado de
fiabilidad en los resultados. Además, se pueden analizar de este
modo extractos incluso pequeños de la señal, lo cual permite
detectar la piratería de detalles incluso pequeños de una obra
original. Los resultados tiene por lo tanto fuerza estadística
tanto en lo que concierne a la degradación natural y humana de la
señal sospechosa.
Se observará además que la utilización de una
palabra de código N-bit en esta realización de
tiempo real proporciona beneficios análogos a los tratados
anteriormente en relación con el sistema de codificación por lotes.
(Efectovamente, la presente realización puede conceptualizarse como
que utiliza N señales de ruido diferentes, tal como en el sistema
de codificación por lotes. La primera señal de ruido es una señal
que tiene la misma extensión que la señal de entrada y que
comprende la señal de ruido a escala en la 1ª, 9ª, 17ª, 25ª, etc.
muestra (suponiendo N=8), con ceros en las muestras que
intervienen. La segunda señal de ruido es una señal similar que
comprende la señal de ruido a escala en la 2ª, 10ª, 18ª, 26ª, etc.
muestra con ceros en las muestras que intervienen etc. Estas
señales se combinan todas ellas para proporcionar una señal de
ruido compuesta). Una de las ventajas importantes inherente a un
sistema de este tipo es el alto grado de fiabilidad estadística
(fiabalidad que se duplica con cada bit sucesivo del código de
identificación) de que una coincidencia es realmente una
coincidencia. El sistema no confía en la evaluación subjetiva de
una señal sospechosa para una señal de código incrustada
determinista.
En la descripción anterior se habrá visto que se
pueden realizar numerosas modificaciones en los sistemas ilustrados
sin cambiar los principios fundamentales. A continuación se
describen algunas de estas variaciones.
El proceso de descodificación antes descrito
intenta sumar y restar información de ruido almacenada a/de la
señal sospechosa con el fin de encontrar la operación que reduce
la entropía. En otras realizaciones, solamente es necesario
realizar una de estas operaciones. Por ejemplo, en un proceso de
descodificación alternativo la información de ruido almacenada
correspondiente a cada octava muestra de la señal sospechosa
solamente se suma a dichas muestras. Si la entropía de la
señal resultante aumenta, entonces el bit correspondiente de la
palabra es un "1" (es decir este ruido fue añadido
anteriormente, durante el proceso de codificación, por lo que
añadirlo otra vez sólo supone reforzar la aleatoriedad de la
señal). Si la entropía de la señal resultante disminuye, entonces
el bit correspondiente de la palabra de código es un "0". No
es preciso realizar otra prueba de entropía si se restan las
muestras de ruido almacenadas.
La fiabilidad estadística del proceso de
identificación (codificación y descodificación) puede concebirse
para que supere eventualmente cualquier umbral de fiabilidad (p.
ej. 99,9%, 99,99%, 99,999%, etc, de fiabilidad) seleccionando
apropiadamente los factores de escala globales, etc. Se puede
lograr una fiabilidad adicional en cualquier aplicación dada
(innecesaria en la mayoría de las aplicaciones) volviendo a
controlar el proceso de descodificación.
Una forma de volver a controlar el proceso de
descodificación es eliminar la información de ruido almacenada de
la señal sospechosa de acuerdo con los bits de la palabra de código
discernida, produciéndose una señal "restaurada" (por ejemplo
si el primer bit de la palabra de código resulta ser "1",
entonces las muestras de ruido almacenadas en los lugares 1º, 9º,
17º, etc, de la memoria 214 se restan de las muestras
correspondientes de la señal sospechosa). La entropía de la señal
restaurada se mide y utiliza como línea de base en medidas
adicionales. Seguidamente, se repite el proceso, esta vez
eliminando la información de ruido almacenada de la señal
sospechosa de acuerdo con una palabra de código modificada. La
palabra de código modificada es la misma que la palabra de código
discernida, con la salvedad de que se cambia de estado un bit (por
ejemplo el primero). La entropía de la señal resultante se
determina y compara con la línea de base. Si el cambio de estado
del bit en la palabra de código discernida tiene como resultado un
aumento de entropía, entonces se confirma la fiabilidad de dicho
bit de la palabra de código discernida. El proceso se repite, cada
vez con un bit diferente de la palabra de código discernida
cambiado de estado hasta que todos los bits de la palabra de código
han sido comprobados de este modo. Cada cambio da como resultado un
aumento de entropía comparado con el valor de la línea de base.
La información almacenada en la memoria 214
puede presentar una variedad de alternativas. En la discusión
anterior, la memoria 214 contiene la información de ruido a escala.
En otras realizaciones, se puede almacenar en lugar de ello la
información de ruido no a escala.
En otras realizaciones más, puede ser deseable
almacenar por lo menos parte de la señal de entrada misma en la
memoria 214. Por ejemplo, la memoria puede asignar 8 bits signados
a la muestra de ruido y 16 bits para almacenar los bits más
significantes de una muestra de señal audio de 18 ó 20 bit. Esto
presenta muchas ventajas. Una de ellas es que simplifica el
registro (correspondencia) de una señal "sospechosa". Otra de
ellas es que en el caso de se codifique una señal de entrada que ya
ha sido codificada, la información en la memoria 214 puede
utilizarse para discernir cual de los procesos de codificación se
realizó en primer lugar. Es decir partiendo de la información de
señal de entrada en la memoria 214 (aunque incompleta) es
generalmente posible determinar, con cual de las dos palabras de
código ha sido codificada.
Otra alternativa para la memoria 214 es que se
puede omitir en su totalidad.
Una forma de realizar esto consiste en utilizar
una fuente de ruido determinista en el proceso de codificación,
como un generador de ruido algorítmico con un número clave
conocido. La misma fuente de ruido determinista, con el mismo
número clave puede utilizarse en el proceso de descodificación. En
una disposición de este tipo, sólo es preciso almacenar el número
clave para su utilización posterior en la descodificación, en lugar
de almacenar, como se hace ahora en la memoria 214 un gran conjunto
de datos.
Alternativamente, si la señal de ruido añadida
durante la codificación no tiene un valor medio cero, y la longitud
N de la palabra de código es conocida por el descodificador, se
puede utilizar entonces un proceso de descodificación universal.
Este proceso utiliza la misma prueba de entropía cuyos
procedimientos anteriores, aunque cicla posibles palabras de
código, sumando/restando un valor de ruido ficticio pequeño (por
ejemplo menor que el valor de ruido medio esperado) a cada Nª
muestra de la señal sospechosa, de acuerdo con los bits de la
palabra de código que se están comprobado, hasta observar una
reducción de entropía. Un enfoque de este tipo no resulta sin
embargo favorable para la mayoría de las aplicaciones, ya que
ofrece menor seguridad que las demás realizaciones (por ejemplo
puede ser roto utilizando fuerza bruta).
La realización ilustrada en la figura 7 resulta
de gran utilidad para muchas aplicaciones en las cuales se utilizan
palabras de código diferentes para producir varias versiones
codificadas de forma distinta, de una señal de entrada, en la que
cada una utiliza la misma información de ruido. Más
particularmente, la realización 240 de la figura 7 incluye una
memoria de ruido 242 en la que se escribe ruido procedente de la
fuente 206 durante la codificación de identificación de la señal de
entrada con una primera palabra de código. (La fuente de ruido de
la figura 7 se muestra fuera del codificador en tiempo real 202,
por conveniencia de la ilustración). Seguidamente, pueden
producirse versiones codificadas de identificación adicionales de
la señal de entrada leyendo la información de ruido almacenada en
la memoria y utilizándola con la segunda palabra de código hasta
las Nº palabras de código para codificar la señal. (Si bien en la
figura 7 se muestran palabras de código
binarias-secuenciales, en otras realizaciones se
pueden utilizar secuencias arbitrarias de palabras de código). Con
una disposición de este tipo, puede producirse un gran número de
señales codificadas de forma diferente, sin necesidad de una
memoria de ruido a largo plazo de tamaño proporcionado. En lugar de
ello, se almacena una cantidad fija de información de ruido,
independientemente de que se codifique una original una vez o mil
veces.
(Si se desea, se pueden producir varias señales
de salida codificadas de forma diferente al mismo tiempo en lugar
de en serie. Una de estas aplicaciones incluye una pluralidad de
circuitos sumador/restador 212, accionado cada uno de ellos por la
misma señal de entrada y por la misma señal de ruido a escala
aunque con palabras de códigos diferentes. Cada una de ellas
produce por lo tanto una señal de salida codificada de forma
diferente).
En aplicaciones que tienen un gran número de
versiones codificadas de forma diferente del mismo original, se
reconocerá que el proceso de descodificación no necesita siempre
discernir cada bit de la palabra de código. Algunas veces por
ejemplo, la aplicación puede necesitar identificar solamente un
grupo de códigos al que pertenece la señal sospechosa. (Por ejemplo
unos bits de orden elevado de código pueden indicar una
organización a la que se proporcionaron diversas versiones
codificadas de forma diferente del mismo material fuente, donde los
bits de orden bajo identifican copias específicas. Para identificar
la organización con la que está asociada una señal sospechosa,
puede no ser necesario examinar los bits de orden inferior ya que
la organización puede identificarse por los bits de orden superior
solamente). Si los requisitos de identificación pueden darse
discerniendo un subconjunto de los bits de la palabra de código en
la señal sospechosa, el proceso de descodificación podrá
acortarse.
Algunas aplicaciones pueden funcionar volviendo
a iniciar el proceso de codificación -algunas veces con un código
de palabra diferente- repetidas veces dentro de un sólo trabajo.
Considérese como ejemplo las producciones en cinta de video (por
ejemplo programación o de televisión). Cada fotograma de una
producción en cinta de video puede llevar un código de
identificación con un sólo número de código, procesado en tiempo
real, con una disposición 248 como la mostrada en la figura 8.
Siempre que el detector de sincronismo 250 detecta un retorno
vertical, la fuente de ruido 206 vuelve a la posición inicial (por
ejemplo para repetir la secuencia que se acaba de producir) y se
incrementa un código de identificación en el valor siguiente. Cada
fotograma de la cinta de video lleva de este modo un código de
identificación único. Por lo general, la señal codificada se
almacena en una cinta de video cuando se va a guardar durante
mucho tiempo (aunque se pueden utilizar otros medios de
almacenamiento, inclusive discos láser).
Volviendo al aparato de codificación, la tabla
de consulta 204 en la realización ilustrada explota el hecho de
que las muestras de amplitud elevada de la señal de información de
entrada pueden tolerar (sin degradación indeseable de la señal de
salida) un nivel de codificación de identificación codificada
superior a lo que toleran las muestras de entrada de amplitud
reducida. Así por ejemplo las muestras de información de entrada
que tienen valores decimales de 0,1 ó 2 pueden corresponder (en la
tabla de consulta 204) a factores de escala de unidad (o incluso
cero), mientras que las muestras de información de entrada que
tienen valores superiores a 200 pueden corresponder a factores de
escala de 15. En general, los factores de escala y los valores de
muestra de entrada se corresponden según una relación de raíz
cuadrada. Es decir que un aumento de 4 veces en el valor de la
señal de entrada muestreada corresponde aproximadamente a un
incremento en valor de dos veces el factor de escala asociado.
(La referencia a "cero" como factor de
escala se refiere a casos en los cuales, por ejemplo, la señal
fuente está temporal o espacialmente desprovista de contenido
informativo. En una imagen, por ejemplo una región caracterizada
por varios valores de muestra contiguos de cero puede corresponder
a una región negro azabache de papel fotograma. Un valor de escala
de cero puede ser adecuado aquí ya que no existe prácticamente
ninguna información de imagen que se pueda piratear).
Siguiendo con el proceso de codificación, las
personas versadas en el arte reconocerán el potencial de "errores
de riel" en la realización industrial. Por ejemplo, si la señal
de entrada consta de muestras de 8 bit y las muestras abarcan toda
la gama de 0 a 255 (decimal), entonces la suma o resta de ruido a
escala a/de la señal de escala puede producir señales de salida que
no pueden ser representadas por 8 bits (por ejemplo -2 ó 257).
Existe cierto número de técnicas muy conocidas para rectificar esta
situación, algunas de ellas proactivas y algunas reactivas. (Entre
estas técnicas conocidas se encuentran: las que especifican que la
señal de entrada no tendrá muestras en la gama del
0-4 ó 251-255, y por lo tanto
permite de forma segura la modulación por la señal de ruido; o las
que incluyen instrucciones para detectar y modificar adecuadamente
las muestras de la señal de entrada que, de otro modo, causarían
errores de riel).
Mientras la realización ilustrada describe la
ejecución secuencial de la palabra de código, un bit cada vez, para
controlar la modulación de bits sucesivos de la señal de entrada,
se observará que los bits de la palabra de código pueden utilizarse
para tal efecto de forma que no sea secuencial. Por supuesto,
pueden seleccionarse bits de la palabra de código de acuerdo con un
algoritmo predeterminado.
La conversión dinámica de escala de la señal de
ruido basada en el valor instantáneo de la señal de entrada es una
optimización que puede omitirse en muchas realizaciones. Es decir
que la tabla de consulta 204 y el primer contador de impulso 208
pueden omitirse en su totalidad, y la señal procedente de la fuente
de ruido digital 206 aplicarse directamente (o a través del segundo
contador de impulsos global 210) al sumador/restador 212.
Se reconocerá además que la utilización de una
fuente de ruido de media cero simplifica la realización ilustrada
aunque no es necesario para la invención. Se puede utilizar
fácilmente una señal de ruido con otro valor medio y puede
realizarse una compensación C.C (si es preciso) en otra parte del
sistema.
La utilización de una fuente de ruido 206 es
también opcional. Se puede utilizar toda una serie de otras fuentes
de señal, según las limitaciones dependientes de la aplicación
(por ejemplo el umbral al que la señal de identificación codificada
se vuelve perceptible). En muchos casos, el nivel de la señal de
identificación incrustada es suficientemente bajo para que la señal
de identificación no tenga que tener aspecto aleatorio; es
imperceptible, independientemente de su naturaleza. Una fuente
seudoaleatoria 206 resulta sin embargo habitualmente deseable
debido a que proporciona una mayor relación señal código de
identificación S/N (un término bastante incómodo en este caso) para
un nivel de imperceptibilidad de la señal de identificación
incrustada.
Se reconocerá que la codificación de
identificación no tiene que producirse necesariamente después de
que una señal haya sido reducida a la forma almacenada, como
información (por ejemplo "fija en forma tangible", según los
términos de la Ley de los Estados Unidos sobre Copyright).
Consideremos por ejemplo el caso de músicos populares cuyas
actuaciones se graban muchas veces de forma ilícita. Codificando el
audio con la identificación antes de que pase a los altavoces de
la sala de concierto, las grabaciones no autorizadas de dicho
concierto pueden ser rastreadas hasta un lugar y tiempo
determinados. Asimismo, las fuentes de audio en directo como las
llamadas de emergencia 911 pueden codificarse antes de la grabación
con el fin facilitar su autenticación ulterior.
Si bien la realización de caja negra ha sido
descrita como una unidad autónoma, se reconocerá que puede
integrarse como componente en cierto número de
herramientas/instruyentos diferentes. Uno de ellos es un escaner,
que puede incrustar códigos de identificación en la información de
salida escaneada. (Los códigos pueden servir simplemente para
reconocer que la información ha sido generada por un escaner
particular). Otro de ellos se encuentra en el software de
creatividad, los populares programas de
dibujo/gráfico/animación/pintura, ofrecidos por Adobe, Macromedia,
Corel y similares.
Finalmente, si bien el codificador en tiempo
real 202 se ha ilustrado con referencia a una implementación de
hardware particular, se reconocerá que es posible utilizar, de
forma alternativa, toda una serie de implementaciones diferentes.
Algunas utilizan otras configuraciones de hardware. Otras recurren
a rutinas de software para algunos o todos los bloques funcionales
ilustrados. (Las rutinas de software pueden ejecutarse en cualquier
tipo de ordenador programable multiuso como por ejemplo ordenadores
PC compatibles 80 x 86 estaciones de trabajo con base RISC).
Con anterioridad, esta descripción postulaba
ruido Gaussiano, "ruido blanco" y ruido generado directamente
por instrumentación de aplicación como algunos de los muchos
ejemplos de tipo de señal portadora adecuada para llevar un sólo
bit de información por una imagen o señal. Es inclusive posible ser
más proactivo en el "diseño" de características de ruido con
el objeto de lograr ciertos objetivos. El "diserio" que
consiste en utilizar un ruido Gaussiano o instrumental pretendía en
cierto modo lograr una seguridad "absoluta". Esta parte de la
descripción hace referencia a otras consideraciones para el diseño
de las señales de ruido que se pueden considerar como los
portadores últimos de la información de identificación.
Para algunas aplicaciones puede resultar
ventajoso diseñar la señal portadora de ruido (por ejemplo la Nª
señal de código incrustada en la primera realización, la
información de ruido a escala en la segunda realización), con el
objeto de proporcionar mayor intensidad absoluta a la señal de
identificación respecto de la perceptibilidad de dicha señal. Se da
el ejemplo siguiente. Se reconoce que una señal de ruido Gaussiano
auténtica tiene el valor "0" más frecuente, seguido de 1 y -1
con probabilidades iguales entre si aunque menos que "0", 2 y
-2 a continuación y así sucesivamente. Como es evidente, el valor
cero no es portador de información como se utiliza en la presente
invención. Por consiguiente, un simple ajuste o diseño sería que en
un momento determinado se produjera un cero en la generación de la
señal de código incrustada, aparece un nuevo proceso en el que el
valor es convertido "aleatoriamente" en un 1 o en un -1. En
términos lógicos, la decisión sería: si "0", entonces (1,-1)
(aleatorio). El histograma de un proceso de este tipo tendría el
aspecto de una distribución de tipo Gauss/Poisson, con la salvedad
de que la casilla 0 estaría vacía y la casilla 1 y -1 se
incrementaría en la mitad del valor del histograma usual de la
casilla 0.
En este caso, la energía de la señal de
identificación se aplicaría siempre a todas las partes de la señal.
Entre las pocas concesiones, se encuentra la siguiente: existe una
reducción (probablemente despreciable, de la seguridad de los
códigos por el hecho de que un "componente determinista" forma
parte de la generación de ruido. La razón de que esto pueda ser
completamente despreciable es que seguimos teniendo que vernósla
con una situación de tipo cara o cruz al elegir aleatoriamente el 1
o el -1. Otra de las concesiones es que este tipo de ruido diseñado
tendrá un umbral de perceptibilidad más elevado y sólo se podrá
aplicar en aplicaciones en las que el bit menos importante del tren
de datos o imagen es ya despreciable con respecto al valor
comercial del material, es decir, si el bit menos importante fuese
despojado de la señal (para todas las muestras de señal), nadie
conocería la diferencia y el valor del material no resultaría
perjudicado. Este bloqueo del valor cero en el ejemplo anterior no
es sino una de las muchas formas de "optimizar" las
propiedades de ruido del portador de señal, como puede ver toda
persona versada en el arte. Le damos el nombre de
"casi-ruido" en el sentido de que el ruido
natural puede transformarse de una forma predeterminada en señales
que se leerán como ruido para todos los fines. Asimismo, los
métodos y algoritmos criptográficos pueden crear fácilmente y
muchas veces por definición señales percibidas como completamente
aleatorias. Por consiguiente la palabra "ruido" puede tener
connotaciones diferentes, principalmente las diferencias se dan
entre lo definido subjetivamente por un observador u oyente y lo
definido matemáticamente. La diferencia de este último reside en
que el ruido matemático tiene diferentes propiedades de seguridad y
en la sencillez con que puede ser "seguido" o la sencillez a la
hora de "reconoc er automáticamente" los instrumentos la
existencia de este ruido.
Gran parte de lo indicado muestra que, para
obtener una seguridad absoluta, las señales de código incrustadas
similares al ruido que llevan los bits de información de la señal
de identificación deben ser únicas para todas y cada una de las
señales codificadas, o de forma menos restrictiva, que las señales
de código incrustadas deben ser generadas con moderación,
utilizando por ejemplo los mismos códigos incrustados para un lote
de 1000 unidades de película, por ejemplo. Sea lo que fuere, existe
otro enfoque integral de este problema donde el uso de lo que
denominamos señales de código incrustadas "universales" puede
abrir muchas aplicaciones nuevas a esta tecnología. La economía de
estas utilizaciones sería de tal índole que la menor seguridad de
facto de estos códigos universales (por ejemplo serían analizables
mediante métodos de descodificación criptográfica aceptados y por
consiguiente potencialmente frustrados o invertidos) sería
despreciable desde el punto de vista económico teniendo en cuenta
los beneficios económicos que proporcionarían las utilizaciones
previstas. La piratería y los usos ilegítimos se convertirían en un
simple "coste" predecible y una fuente de ingresos no cobrados
solamente; una simple partida en un análisis económico de la
totalidad. Una buena analogía se puede encontrar en la industria
del cable y en la codificación de señales de video. Todo el mundo
parece saber que existen personas ladinas, con conocimientos
técnicos que pueden ser en general ciudadanos respetuosos de las
leyes, que se suben a una escalera y manipulan unos pocos cables en
la caja de empalmes con el fin de obtener gratuitamente todos los
canales de pago. La industria del cable conoce esta situación y
adopta medidas activas para impedirlo y llevar ante los tribunales
a las personas que consiguen atrapar, aunque la "pérdida de
ingresos" derivadas de estas prácticas es casi despreciable en
términos de portentaje de los beneficios obtenidos por el sistema
de codificación en su integridad. El sistema de codificación en su
totalidad es un éxito económico pese a su falta de "seguridad
absoluta".
Lo mismo se puede decir de aplicaciones de esta
tecnología en las cuales se ofrecen amplias oportunidades
económicas con tal de que se reduzca en cierto modo la seguridad.
La presente sección describe en primer lugar lo que se entiende por
códigos universales y luego pasa a exponer algunas de las
utilizaciones interesantes en las que se pueden aplicar dichos
códigos.
Los códigos incrustados universales se refieren
en general a la idea de que se puede distribuir el conocimiento de
los códigos exactos. Los códigos incrustados no se van a poner en
una caja de caudales oscuras que no se podrá tocar nunca hasta que
surja un litigio (como se ha mencionado en otras partes de la
presente disposición), sino que se distribuirán a diversos puntos
donde se puede realizar el análisis in situ. En general esta
distribución se realizará dentro de un entorno controlado de
seguridad, lo cual significa que se adoptarán medidas para
restringir el conocimiento de los códigos únicamente a los
necesitan conocerlos. La instrumentación que intenta detectar
automáticamente material con copyright es un ejemplo no humano de
"algo" que necesita conocer los códigos.
Hay muchas formas de implementar la idea de
códigos universales, y cada una presenta sus propios méritos en
relación con una aplicación. Con el objeto de presentar estos
conocimientos, separamos estos enfoques en tres amplias categorías:
códigos universales basados en conjunto de progremas (librerías),
códigos universales basados en fórmulas deterministas y códigos
universales basados en modelos standard industriales predefinidos.
Una regla empírica nos dice que el primero es más seguro que los
dos últimos pero que los dos últimos son más económicos de llevar a
la práctica que el primero.
La utilización de librerías de códigos
universales significa simplemente que las técnicas de la presente
invención se utilizan en la forma descrita, con la única salvedad
de que sólo se genera un conjunto limitado de las señales de
código incrustadas individuales y que todo material codificado dado
utilizará algún subconjunto de este "conjunto universal"
limitado. A continuación se da un ejemplo. Un fabricante de papel
fotográfico podrá desear exponer previamente cada unidad de papel
de 8 por 10 pulgadas que venda, con un código de identificación
único. También deseará vender sofáware de reconocimiento de código
de identificación a sus clientes importantes, oficinas de servicio,
almacenes y fotógrafos individuales, de forma que todas estas
personas no solamente puedan comprobar si su propio material está
marcado correctamente sino que pueden determinar también si el
material, procedente de terceros, que están a punto de adquirir ha
sido identificado mediante esta tecnología como protegido por
copyright. Esta última aplicación les ayudará a verificar los
titulares de copyright y a evitar litigios, entre otros beneficios.
Con el objeto de implantar "de forma económica"este plan, se
darán cuenta de que la generación de códigos incrustados
individuales únicos para cada unidad de papel va a generar
Terabytes de información independiente, que necesitará ser
almacenada y requerirá software de reconocimiento para acceder a la
misma. En lugar de ello, deciden incrustar en su papel códigos de
identificación de 16 bit derivados de un conjunto de solamente 50
señales de código incrustadas "universales" independientes. En
el apartado siguiente, se indica en detalle cómo realizar esta
operación, pero lo que si es cierto es que ahora su software de
reconocimiento sólo necesita contener un conjunto limitado de
códigos incrustados en su librería de códigos, generalmente del
orden de 1 megabytes a 10 megabytes de información para 50 x 16
códigos incrustados individuales extendidos sobre una copia
fotográfica de 8 x 10 (permitiendo la compresión digital). La razón
de tomar 50 en lugar de sólo 16 es obtener algo más de seguridad
añadida ya que si fueran los mismos 16 códigos incrustados para
todas las hojas fotográficas, no solamente la capacidad del número
de serie se limitaría a 2 a la potencia 16ª sino que cada vez
habría más piratas menos sofisticados que podrían romper los
códigos y eliminarlos utilizando herramientas de software.
Existen varias formas de llevar este programa a
la práctica y a continuación se da un método como ejemplo. La
dirección de la compañía ha decidido que 300 pixels por pulgada
para las señales de código incrustadas es una resolución suficiente
para la mayoría de las aplicaciones. Esto significa que una imagen
codificada incrustada compuesta contendrá 3000 pixels por 2400
pixels que se va a exponer a un nivel muy bajo en cada hoja 8 x 10.
Esto da un total de 7,2 millones de pixels. Utilizando nuestro
sistema de codificación escalonado como el descrito en la
implementación de la caja negra de las figuras 5 y 6, cada código
de señal incrustada individual contendrá solamente 7,2 millones
dividido por 16, o aproximadamente 450 K de pixels portadores de
información real, es decir cada 16º pixels a lo largo de una línea
de trama dada. Estos valores oscilarán normalmente entre 2 y -2 en
números digitales o serán adecuadamente descritos por un número 3
bit signado. El contenido de la información en bruto de un código
incrustado es entonces aproximadamente 3/8 bytes veces 450 K o
aproximadamente 170 kilobytes. La compresión digital puede reducir
todavía más. Todas estas decisiones están sometidos a principios de
optimización técnica standard según lo definido en las aplicaciones
a la mano, como muy bien saben los versados en el arte. Por
consiguiente, encontramos que 50 de estos códigos incrustados
independientes darán un total de unos pocos megabytes. Esto es un
nivel muy razonable para distribuir "librería" de códigos
universales dentro del software de reconocimiento. Se podrían
utilizar dispositivos de encripción standard avanzados para
enmascarar la naturaleza exacta de estos códigos si le preocupa a
uno que los posibles piratas compren el software de reconocimiento
únicamente para deshacer los códigos incrustados universales. El
software de reconocimiento podría simplemente descifrar los códigos
antes de aplicar las técnicas de reconocimiento reseñadas en esta
descripción.
El software de reconocimiento mismo tendría una
serie de características, aunque la tarea central que realizaría
sería determinar si existe algún código universal de copyright en
una imagen determinada. Las preguntas claves son ahora CUAL de los
16 códigos universales de un total de 50 puede contener, en su
caso, y si se encuentran 16, cuáles don sus valores en bit. Las
variables claves para determinar las respuestas a estas preguntas
son: registro (correspondencia), rotación, aumento (escala) y
extensión. En el caso más general sin ninguna pista que nos ayude,
todas las variables deben variarse de forma independiente en todas
las combinaciones mutuas y cada uno de los 50 códigos universales
debe comprobarse entonces sumando y restando para ver si se produce
una disminución de entropía. Estrictamente hablando, esto es un
trabajo enorme aunque se pueden encontrar muchas pistas que
simplifican mucho el trabajo como por ejemplo la de tener una
imagen original que comparar con la copia sospechosa, o conocer la
orientación general y la extensión de la imagen relativa a un papel
de impresión 8 x 10 que, mediante simples técnicas de registro
puede determinar todas las variables hasta un grado aceptable.
Entonces sólo hace falta realizar un ciclo de operaciones por los 50
códigos universales para encontrar alguna disminución de entropía.
Si esto ocurre, también ocurrirá con los otros 15. Es preciso
establecer un protocolo mediante el cual una orden determinada de
los 50 se traduce en una secuencia de bit más significativo pasando
por bits menos significativos de la palabra de código ID. Por
consiguiente, si encontramos que el número de código universal
"4" está presente y que su valor bit es "0", y que los
códigos universales "1" a "3" no están definitivamente
presentes, entonces el bit más significativo de nuestro número de
código ID N-bit es un "0". De forma similar
encontramos que un siguiente código universal más bajo presente es
el número "7" y resulta ser un "1", entonces nuestro bit
siguiente más significativo es un "1". Debidamente realizado,
este sistema puede conducir de forma clara a localizar el
propietario del copyright siempre que registrara su número de serie
de papel fotográfico en algún registro o lo hiciera el fabricante
del mismo. Es decir comprobamos en el registro que un papel que
utiliza unos códigos incrustados universales 4, 7, 11, 12, 15, 19,
21, 26, 27, 28, 34, 35, 37, 38, 40 y 48 y que tiene el código
incrustado 0110 0101 0111 0100 pertenece a Leonardo de Boticelli,
un fotógrafo desconocido de la fauna, y cinematógrafo de glaciares
que tiene su domicilio en el Norte de Canadá. Lo sabemos porque
registró debidamente su película y su papel, unos pocos minutos de
trabajo cuando compró el material, utilizando después el sobre
"no precisa franqueo" que la empresa fabricante le había
enviado para facilitar al máximo el proceso. Alguien adeuda a
Leonardo un royalty, al parecer, y el registro ha automatizado este
proceso de pago del royalty, como parte de sus servicios.
Una consideración final es que los piratas
realmente sofisticados y demás personas con intenciones ilícitas
pueden utilizar por supuesto toda una serie de métodos
criptográficos y no tan criptográficos para romper estos códigos
universales, venderlos, y hacer herramientas de software y hardware
que puedan ayudar a eliminar o distorsionar los códigos. Sin
embargo, no vamos a describir estos métodos como parte del presente
escrito. En cualquier caso, esto es uno de los precios que hay que
pagar en aras de los códigos universales y las aplicaciones que
abren.
Las librerías de códigos universales requieren
el almacenamiento y transmisión de megabytes de información
independiente, por lo general aleatoria, como las llaves con las
cuales se puede revelar la existencia y la identidad de señales e
imágenes que han sido marcadas con códigos universales. Por otra
parte, pueden utilizarse varias fórmulas deterministas que
"generan" lo que parece ser información aleatoria/encuadres de
imágenes, evitando la necesidad de almacenar todos estos códigos en
memoria y de interrogar todos y cada uno de los "50" códigos
universales. Las fórmulas deterministas pueden también ayudar a
acelerar el proceso de determinar el código ID una vez que se sabe
que existe uno en una determinada señal de imagen. Por otra parte,
las fórmulas deterministas pueden ser rastreadas por piratas menos
sofisticados. Una vez detectadas se prestan a una comunicación más
fácil como por ejemplo enviarlas por Internet a un centenar de
grupos de noticias. Puede haber muchas aplicaciones a las que no
importa la detección y la publicación y las fórmulas deterministas
para generar los códigos incrustados universales individuales
pueden ser precisamente la solución.
Esta categoría es más bien un híbrido de los
otros dos y está más bien dirigido a aplicaciones a gran escala de
los principios de esta tecnología. Las aplicaciones que utilizan
esta clase son del tipo en el que la seguridad incondicional es
mucho menos importante que el coste reducido, la aplicación a gran
escala y los beneficios económicos mucho mayores que permiten. Una
aplicación ejemplar consiste en colocar unidades de reconocimiento
de identificación directamente dentro de una instrumentación de
audio y video doméstico, de precio modesto (como por ejemplo TV).
Dichas unidades de reconocimiento controlarían el audio y/o el
video buscando estos códigos de identificación de copyright,
desencadenando decisiones simples basadas en lo encontrado, como
por ejemplo desactivar o activar dispositivos de grabación o
incrementar los facturómetros específicos del programa que se
retransmiten a un proveedor central de servicios de audio/video y
emite facturas mensuales. Se puede prever asimismo que unas
"cajas negras" en bares y otros lugares públicos puedan
controlar (escuchar con micrófono) el material protegido por
copyright y generar informes detallados utilizables por ASCAP, BMI
y similares.
Un principio básico de los códigos universales
simples consiste en que se inyectan unos modelos industriales
básicos standard "similares al ruido" y repetitivos en las
señales, imágenes y secuencias de imágenes de forma que unas
unidades de reconocimiento económicas puedan A) determinar la
simple existencia de un "flag" de copyright y B) además de A,
determinar la información de identificación precisa que pueda
facilitar una acción y una toma de decisión más compleja.
\global\parskip0.900000\baselineskip
Con el objeto de llevar a la práctica esta
realización particular de la presente invención, los principios
básicos de generación de las señales de ruido incrustadas
individuales se tienen que simplificar con el objeto de acomodarse
a la circuitería de procesamiento de señales de reconocimiento
económica, manteniendo las propiedades de la aleatoriedad efectiva
y la penetración holográfica. Con la adopción industrial a gran
escala de estos códigos sencillos, los códigos mismos lindan con
información de dominio público (como prácticamente son de facto, de
dominio público, las cajas codificadoras de cables), dejando la
puerta abierta para que ciertos piratas puedan desarrollar
contramedidas de mercado negro, aunque esta situación seria
prácticamente análoga a la codificación de video cable y el
análisis económico objetivo de esta actividad ilegal.
El Sistema de Gestión de Copia en Serie,
adoptado por muchas firmas en la industria del audio constituyen el
estado de la técnica conocido por el solicitante, en este sector
general de detección proactiva de copyright. El solicitante sabe
que este sistema utiliza una señal "flag" no audio que no
forma parte del flujo de datos audio, pero que se injerta no
obstante en el flujo audio y puede indicar si los datos audio
asociados deben o no deben duplicarse. Uno de los problemas de este
sistema es que se limita a los medios y a la instrumentación que
puede soportar esta señal extra "flag". Otra deficiencia es
que el sistema de señalización no lleva información de identidad
que pudiera ser de utilidad para tomar decisiones más complejas.
Otra dificultad reside en el hecho de que el muestreo audio de gran
calidad de una señal analógica puede acercarse de forma arbitraria
a la realización de una copia digital perfecta de un maestro
digital y no parece que exista ninguna disposición para evitar esta
posibilidad.
Se puede hacer que los principios de la presente
invención tengan que ver con estos y con otros problemas, en
aplicaciones audio, video y todas las demás aplicaciones tratadas
anteriormente. Una aplicación ejemplar de los códigos universales
simples es la siguiente: una simple norma industrial "1,000000
segundo de ruido" se definiría como el indicador más básico de
la presencia o ausencia de la marca de copyright en una señal audio
dada. La figura 9 constituye un ejemplo del aspecto que puede tener
la forma de onda de un segundo de ruido standard industrial, en el
dominio del tiempo 400 y de la frecuencia 402. Es por definición un
función continua y se adapta a cualquier combinación de velocidades
de muestreo y cuantificaciones de bit. Tiene una amplitud
normalizada y puede escalarse arbitrariamente en cualquier amplitud
de señal digital. El nivel de señal y las primeras derivadas Mª de
la señal son continuos en las dos fronteras 404 (figura 9C), de tal
forma que si se repite, el "break" en la señal no es visible,
(como forma de onda) o audible cuando se reproduce mediante un
sistema audio "high end". La elección de 1 segundo es
arbitraria en este ejemplo, en el que la longitud precisa del
intervalo se deriva de consideraciones tales como audibibilidad,
estado de ruido casi blanco, repetitividad sin costura, sencillez
del proceso de reconocimiento, y velocidad con la que puede
realizarse la determinación de la marcación de copyright. La
inyección de esta señal de ruido repetido en una señal o imagen
(nuevamente, a niveles por debajo de la percepción humana)
indicaría la presencia de material con copyright. Este es
prácticamente un código de identificación de un bit, y la
incrustación de más información de identificación se discutirá más
adelante en este capítulo. La utilización de esta técnica de
identificación puede extenderse mucho más allá de las realizaciones
domésticas de bajo coste mencionadas aquí; los estudios podrían
utilizar la técnica y se podrían establecer estaciones de control
que controlarían literalmente centenares de canales de información
simultáneamente, buscando flujos de datos marcados, y además
buscando los códigos de identidad asociados que podrían vincularse
con redes de facturación y sistemas de seguimiento de
royalties.
Esta signatura de ruido estandarizada básica se
repite y se añade a las señales audio que se tienen que marcar con
la identificación básica de copyright.
Parte de la razón de la palabra "simple"
reside en lo siguiente: es evidente que los piratas conocerán esta
señal standard industrial aunque sus utilizaciones ilícitas
derivadas de este conocimiento, como borrado o degradación, serán
minúsculas desde el punto de vista económico si se comparan con el
valor económico de la técnica global en el mercado masivo. Para la
mayoría del audio "high end" esta señal estará 80 a 100 dB por
debajo de la escala plena, o incluso mucho más allá; cada situación
puede elegir su propio nivel aunque por supuesto habrá
recomendaciones. La amplitud de la señal se puede modular según los
niveles de la señal de audio a la que se aplica la signatura de
ruido, es decir la amplitud puede incrementarse notablemente cuando
se toca el tambor pero no tanto como para volverse audible o
indeseable. Estas medidas simplemente ayudan a descubrir la
circuitería de reconocimiento.
El reconocimiento de la presencia de esta
signatura de ruido mediante instrumentación de bajo coste puede
realizarse de muchas formas. Una de ellas se basa en modificaciones
básicas de los principios sencillos de ergometría de la señal
audio. Los programas de reconocimiento de software también pueden
escribirse y se pueden aplicar algoritmos de detección matemática
más sofisticados al audio con el objeto de realizar
identificaciones de detección de mayor fiabilidad. En estas
realizaciones, la detección de la signatura del ruido de copyright
implica la comparación del nivel de potencia medio en un intervalo
de tiempo de una señal audio con el nivel de potencia medio en un
intervalo de tiempo de la misma señal audio de la que se ha restado
la signatura de ruido. Si la señal de audio a la que se ha restado
la signatura de ruido tiene un nivel de potencia inferior a la
señal de audio no modificada, entonces la signatura de copyright
está presente y es preciso poner alguna señalización de estado a
tal efecto. Las principales sutilezas técnicas que presenta esta
comparación son las siguientes: discrepancias en play back
velocidad audio (por ejemplo un instrumento puede ser 0,5%
"lento" respecto exactamente de intervalos de un segundo); y
la fase desconocida en una segunda signatura de ruido dentro de un
audio dado (básicamente, su "fase" puede situarse en cualquier
punto entre 0 y 1 segundos). Otra sutileza, no tan central como las
dos anteriores pero que sin embargo hay que encarar, es que los
circuitos de reconocimiento no deben restar una amplitud de la
signatura de ruido mayor que la que se incrustó originalmente en
la señal de audio. Afortunadamente, esto se puede realizar restando
simplemente una pequeña amplitud solo de la señal de ruido, y si el
nivel de potencia se reduce, esto indica que "se va hacia un
valle" en los niveles de potencia. Otra de las sutilezas
relacionadas es que los cambios de nivel de potencia serán muy
pequeños comparados con los niveles de potencia globales, y los
cálculos se tendrán que hacer por lo general con una precisión
apropiada en bit, por ejemplo operaciones de 32 bit de valor y
acumulaciones sobre 16-20 bit audio en los cálculos
de niveles de potencia medios en un intervalo de tiempo.
Es evidente que el diseño y el empaquetado de
esta circuitería de procesado de comparación de nivel de potencia
para aplicaciones de bajo coste es una tarea de optimización
técnica. Una compensación será la fiabilidad de realizaciones de
una identificación respecto a los "atajos" que se pueden
realizar en la circuitería para reducir su coste y su complejidad.
Una realización preferida para la colocación de esta circuitería de
reconocimiento en el interior de la instrumentación la ofrece un
circuito integrado único programable, adaptado a la tarea. La
figura 10 muestra uno de estos circuitos integrados 506. Aquí la
señal audio entra, 500, ya sea como señal digital o como señal
analógica para ser digitalizada en el interior de IC 500 y la
salida es una señal (flag) 502 que se coloca en un nivel si se
encuentra la signatura de ruido de copyright y en otro nivel si no
se encuentra. También se describe el hecho de que la forma de onda
de la signatura de ruido standarizada se almacena en la memoria de
lectura solamente 504, en el interior de IC 506. Habrá un ligero
retraso entre la aplicación de una señal audio al IC 506 y la
salida de una señalización válida 502, debido a la necesidad de
controlar una parte finita del audio antes de que pueda realizarse
un reconocimiento. En este caso, puede ser necesario que haya una
salida "flag valid" (señalización válida) 508 donde el IC
informa al mundo exterior si ha tenido tiempo suficiente para
realizar una determinación adecuada de la presencia o ausencia de
la signatura de ruido de copyright.
Existe una amplia variedad de diseños
específicos y filosofías de diseños aplicados a la realización de
la función básica del IC 506 de la figura 10. Los ingenieros de
audio y de procesamiento de señal digital pueden generar diversos
diseños fundamentalmente diferentes. Uno de estos diseños se
describe en la figura 11, mediante un proceso 599 que a su vez está
sometido a una optimización técnica ulterior, según se verá. La
figura 11 describe un diagrama de flujo para: una red de
procesamiento de señal analógico, una red de procesamiento de señal
digital o unas etapas de programación en un programa software.
Encontramos una señal de entrada 600 que se aplica, a lo largo de
una trayectoria a un ergómetro de tiempo medio 602 y la señal de
potencia resultante se trata como una señal Psig. En la parte
superior derecha encontramos la signatura de ruido standard 504 que
se leerá al 125% de la velocidad normal, 604, cambiando por
consiguiente su tono, y dando la "señal de ruido cambiado de
tono" 606. Entonces, en la etapa 608 se le resta a la señal de
entrada esta señal de ruido cambiado de tono y esta nueva señal se
aplica a la misma forma de ergómetro de tiempo medio como en 602,
que aquí lleva el número 610. La salida de esta operación es
también una señal de base de tiempo designada aquí
P_{s-cpn}, 610. La etapa 612 resta entonces la
señal de potencia 602 de la señal de potencia 610, dando una señal
de diferencia de salida P_{out} 613. Si la signatura de ruido
standard universal existe en la señal audio de entrada 600, se
creará entonces el caso 2, 616, en el que aparecerá una señal de
pulsación 618 de aproximadamente 4 segundos de período en la señal
de salida 613 y queda por detectar esta señal de pulsación con una
etapa como se muestra en la figura 12, 622. El caso 1, 614, es una
señal ruidosa regular que no muestra ninguna pulsación periódica.
En la etapa 604 se ha elegido arbitrariamente 125%; las
consideraciones técnicas determinarían un valor óptimo que
conduciría a unas frecuencias de señal de pulsación diferentes 618.
Si bien el esperar 4 segundos en este ejemplo sería un tiempo
bastante largo, especialmente si se desea detectar por lo menos dos
o tres pulsaciones, la figura 12 muestra como se podría repetir el
diseño básico de la figura 11 y operar sobre varias versiones
retardadas de la señal de entrada, retardadas aproximadamente 1/20
de segundo, con 20 circuitos en paralelos trabajando en concierto
sobre un segmento del audio retardado 0,05 segundos de sus vecinos.
De esta forma, una señal de pulsación aparecerá aproximadamente
cada 1/5 segundo y tendrá el aspecto de una onda ambulante que baja
hacia las columnas de los circuitos de detección de pulsaciones. La
existencia o ausencia de esta onda de pulsación ambulante activa la
señalización de detección 502. Mientras tanto, habría un monitor
de señal audio 624 que aseguraría que, por ejemplo, se ha oído por
lo menos dos segundos de audio antes de poner la señal válida
"flag" 508.
Aunque en la descripción anterior se trata de un
ejemplo de audio, podrán entender las personas versadas en el arte
que la misma definición de señal o imagen de ruido universal
repetitiva puede aplicarse a muchas otras señales, imágenes,
fotografías y medios físicos ya tratados.
El caso anterior se refiere únicamente a un
plano de información de un solo bit, es decir que la señal de
signatura de ruido es o bien (1) o bien no lo es (0). Para muchas
aplicaciones, sería conveniente detectar también información sobre
número de serie, que se podría utilizar entonces para decisiones
más complejas o para registrar información sobre estados de
facturación, etc. Se aplicarían los mismos principios que
anteriormente, pero ahora había N signaturas de ruido
independientes según lo descrito en la figura 9 en lugar de una
sola signatura. Por lo general, una de estas signaturas sería el
maestro a partir del cual se detectaría la mera existencia de una
marcación de copyright y tendría por lo general mayor potencia de
que las demás y entonces las otras signaturas de ruido de
"identificación" de menor potencia se incrustarían en el
audio. Los circuitos de reconocimiento, una vez hallada la
existencia de la signatura de ruido primaria, ejecutarían paso a
paso las demás N signaturas de ruido aplicando las mismas etapas
descritas anteriormente. Si se encuentra una señal de pulsación,
esto indica un valor de bit de "1" y si no se detecta ninguna
señal de pulsación, esto indica un valor de bit de "0". Suele
ocurrir que N sea igual a 32 y de este modo cualquier industria que
utilice la presente invención tiene a su disposición 232 números de
códigos de identificación.
Los principios de la presente invención se
pueden aplicar obviamente en el caso de que se utilice la sola
presencia o ausencia de una señal de identificación -una huella
dactilar si prefieren- para tener la seguridad de que una señal de
imagen está protegida por copyright. El ejemplo anterior de la
signatura de ruido standard industrial es uno de los casos. Ya no
tenemos la fiabilidad añadida de la analogía del cara o cruz, ya no
tenemos capacidades de código de seguimiento o de número de serie
básico pero muchas aplicaciones pueden no necesitar estos atributos
y la sencillez añadida de una simple huella dactilar puede
compensar de sobra estos otros atributos en cualquier caso.
En esta exposición se ha utilizado el término
"holográfico" para describir cómo se distribuye un número de
código de identificación de forma ampliamente integral por una
señal o imagen codificada. Esto se refiere también a la idea de
que cualquier fragmento dado de la señal o imagen contiene la
totalidad del número de código de identificación único. Al igual
que ocurre con las implementaciones físicas de la holografía,
existen limitaciones acerca de lo que pequeño que puede ser un
fragmento para empezar a perder esta propiedad y los límites de
resolución de los medios holográficos constituyen el factor
principal en este sentido para la holografía misma. En el caso de
una señal de distribución no degradada que ha utilizado el
dispositivo de codificación de la figura 5 y además ha utilizado
"nuestro ruido diseñado" antes citado, donde los ceros se
cambiaron aleatoriamente por un "1" o un "-1", entonces
la extensión del fragmento requerido es simplemente de N muestras
continuas en una línea de trama de señal o imagen, donde N ha sido
definida anteriormente como la longitud de nuestro número de código
de identificación. Este es un extremo informativo: las situaciones
prácticas en las que el ruido y la degradación son operativos
requerirán por lo general 1, 2 u órdenes de magnitud superior, más
de muestras que este simple número N. Las personas versadas en el
arte reconocerán que intervienen muchas variables para determinar
estadísticas precisas relativas al tamaño del fragmento más pequeño
con el que se puede realizar una identificación.
Con fines didácticos, el solicitante utiliza
también la analogía de que el número de código de identificación
único está "empapelado" por toda la imagen (o señal). Es decir
que se va repitiendo en toda la imagen. Esta repetición del número
de código ID puede ser regular como en el caso de que se utilice el
codificador de la figura 5, o aleatorio, donde los bits del código
ID 216 de la figura 6 no se ejecutan paso a paso de forma
repetitiva normal sino que se seleccionan más bien de forma
aleatoria en cada muestra y la selección aleatoria se almacena con
el valor de la salida misma 228. En cualquier caso, el portador de
información del código ID, la señal de código incrustada individual
si que cambia a lo largo de la imagen o señal. Por tanto, como
resume la analogía del papel pintado: el código de identificación
se va repitiendo cada vez, pero las formas (patterns) que cada
repetición imprime van cambiando aleatoriamente según una clave que
por lo general no se puede seguir.
Según lo mencionado anteriormente, la
codificación de identificación de la realización preferida resiste
a la compresión de información disipativa (con pérdidas) y a la
descompresión subsiguiente. Dicha compresión se utiliza cada vez
más, particularmente en contextos como los de la distribución
masiva de programación de entretenimiento digitalizada (películas,
etc).
Mientras que la información codificada según la
realización preferida de la presente invención puede resistir todo
tipo de compresión disipativa (con pérdida), conocida por el
solicitante, los más importantes desde el punto de vista comercial
son los estandares de compresión/descompresión CCITT G3, CGITT G4,
JPEG, MPEG y JIB. Los estandares CGITT se utilizan con gran
frecuencia en la compresión de documentos blanco y negro (por
ejemplo fax y almacenamiento de documentos). JPEG se suele utilizar
más con fotos fijas, MPEG se suele utilizar más con fotos en
movimiento. JBIG es un probable sucesor de los estandares CGITT
para utilizarlos con imágenes en blanco y negro. Dichas técnicas
son muy conocidas por los versados en la técnica de la compresión
de información disipativa; ofrece una información general amplia:
Pennebaker et al, JPEG, Still Image Data Compression
Standard, Van Nostrad Reinhold, N.Y. 1993.
La presente exposición se centra en lo que se
denominaba más arriba empapelar un sólo código de identificación en
una señal compleja. Esta parece ser una característica deseable
para muchas aplicaciones. No obstante, existen otras aplicaciones
en las que puede ser deseable pasar mensajes o incrustar cadenas
muy largas de información de identificación pertinente en señales e
imágenes. Una de las muchas aplicaciones posibles sería aquella en
la que se supone que una señal o imagen dada ha sido manipulada por
varios grupos diferentes y que ciertas regiones de una imagen se
reservan para la identificación de cada grupo y la inserción de
información de manipulación pertinente.
En estos casos, la palabra de código 216 de la
figura 6 puede modificarse realmente de alguna forma predefinida en
función de la posición de las señales de la imagen. Por ejemplo,
en una imagen, el código podría cambiar para cada línea de trama de
la imagen digital. Podría ser una palabra de código de 16 bit, 216,
pero cada línea de exploración tendría una nueva palabra de código,
y por consiguiente una imagen de 480 líneas de exploración podría
pasar un mensaje de 980 (480 x 2 bytes). Un receptor del mensaje
necesitaría tener acceso a la señal de ruido almacenada en la
memoria 214 o tendría que conocer la estructura del código
universal de los códigos de ruido si se utilizara este método de
codificación. En opinión del solicitante, se trata de un enfoque
novedoso en el campo maduro de la steganografía.
En las tres aplicaciones anteriores de códigos
universales, será muchas veces deseable añadir un código privado
corto (quizás 8 ó 16 bit) que los usuarios guardarían a buen
recaudo, además del código universal. Esto confiere al usuario un
mínimo adicional de seguridad contra el borrado potencial de los
códigos
\hbox{universales por piratas sofisticados.}
\global\parskip1.000000\baselineskip
A la vista del gran número de realizaciones
diferentes a las que se pueden aplicar los principios de la
invención, hay que tener en cuenta que las realizaciones detalladas
son únicamente ilustrativas y no se tendrá que considerar que
limitan el ámbito de la invención. Reivindico, por otra parte, como
invención mía todas las realizaciones que puedan entrar dentro del
ámbito de las siguientes reivindicaciones.
Claims (6)
1. Método para la incrustación de un código
esteganográfico en la señal de una imagen, que comprende cierto
número de elementos, cada uno de ellos con un valor asociado. Dicho
método comprende:
la generación de un código de identificación
multi-bit, variable y
la modificación de la señal de imagen conforme a
una señal incrustada, con el fin de incrustar en la misma el código
de identificación, con la particularidad de que las señales
incrustadas y modificadas comprenden cada una de ellas cierto
número de elementos, cada uno con un valor asociado, donde un
elemento de la señal modificada tiene un valor diferente del de los
elementos correspondientes, tanto en las señales de imagen como en
las incrustadas, y donde se utilizan el código de identificación y
unos datos de referencia pseudo-aleatorios para
generar la señal incrustada, no pudiendo apreciarse la asociación
entre la señal incrustada y el código de identificación, si no se
dispone de los datos de referencia;
en el que la modificación de la señal de imagen
incluye la incrustación del código de identificación en elementos
de la señal de imagen, de forma que el código de identificación se
distribuye de forma redundante hacia los elementos de la señal de
imagen, y se representan de forma diferente ejemplos del código de
identificación distribuidos redundantemente, en diferentes
elementos de la señal de imagen según unos datos independientes de
la señal de imagen, utilizando la incrustación unos elementos del
código de identificación para modificar las características de la
imagen en elementos correspondientes de la señal de imagen, de
forma que las modificaciones llevan el código de identificación de
forma prácticamente imperceptible.
2. El método de la reivindicación 1, en el que
la señal de imagen comprende una imagen que se va a imprimir sobre
un documento, y el código se puede leer automáticamente a partir
de una imagen escaneada del documento.
3. El método de la reivindicación 1, en el que
la señal de imagen comprende video y el código de identificación
multi-bit se extiende por múltiples marcos.
4. El método de la reivindicación 1 o 2, en el
que los datos independientes de la señal de imagen contienen una
clave.
5. El método de la reivindicación 1 o 2, en el
que los datos independientes de la señal de imagen contienen un
número aleatorio.
6. El método de la reivindicación 5, en el que
el número aleatorio contiene un número
pseudo-aleatorio.
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