JPH11110557A - 画像正規化方法、画像類似度判定装置及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 原著作物画像と、この原著作物画像に近似
することが推定される対象画像との間の共通領域の特定
を行う画像類似度判定装置を提供する。 【解決手段】 データ入力部１１、統計量算出部１２、
正規化処理部１３、外れ値処理部１４、共通領域判定部
１５、結果出力部１６を具備して画像類似度判定装置１
を構成する。正規化処理部１３で各画像特徴の統計量で
原著作物画像及び対象画像を正規化した後、両画像で特
徴の差分が大きい領域を特定し、特定した領域を外れ値
処理部１４で除去する。そして、再度、統計量の算出と
正規化処理とを行って両画像間の距離値を算出する。共
通領域判定部１５は、距離値と閾値との比較を行って共
通領域の数を判定する。共通領域が多い場合は、その対
象画像に関する情報を結果出力部１６に出力し、視覚化
を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像特徴を正規化
する技術に係り、例えば、原著作物画像に近似すること
が推定される画像の特定に使用される画像正規化手法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】インターネット等のネットワーク技術の
発達に伴い、電子化情報を多様な形態によりネットワー
クを介して流通させることが極めて容易になっている。
このような状況においては、電子化情報の著作者の権利
を無視した不正な画像の流通が増加する傾向にあり、健
全な高度情報化社会を構築するためのボトルネックにな
っている。例えば、画像の作成者は、ある思想の一表現
形態として、あるいはある目的のもと、多大な時間や労
力を費やしてその画像を作成しているのが通常である。
しかし、不正使用者が、当該画像の全部または一部を画
像作成者の許諾無しに利用して二次著作物を作成するこ
とが極めて容易な状況にある。

【０００３】このような二次著作物が公衆網等において
不正に流通することを防止することは、画像作成者の著
作権を保護する観点から重要であり、かかる観点からの
技術開発も盛んに行われている。例えば、二次著作物を
探索する手段として、画像の類似度を定量的に解析する
ことにより類似度を判定する画像類似度判定装置（分散
処理の場合はシステムと称される場合もある）が知られ
ている。

【０００４】この種の画像類似度判定装置では、原著作
物画像と二次著作物画像の共通する部分の数値化した特
徴について正規化を行ない、類似度の判定を行なってい
る。具体的には、上記両画像を各々所定サイズのブロッ
ク（画像領域、以下同じ）に分割した上で、各ブロック
内の平均濃度を算出し、さらに、算出した両画間におけ
る平均濃度値の差分の２乗和を単位ブロック数で割った
値を距離値として定義する。この例では、濃度値を対象
とした正規化となるが、例えば、離散コサイン変換時の
ＤＣＴ（Discreate Cosine Transform）係数等の周波数
成分を用いた解析等も可能である。

【０００５】二次著作物画像が、原著作物画像に対する
全体な傾向の改変、あるいは部分的な改変が施されて作
成されている場合には、上述の距離値を算出する前処理
として、濃度の正規化処理を画像単位で行なうことが必
要不可欠となる。この正規化処理は、平均濃度値と標準
偏差値とを算出し、各濃度値から平均値の差を標準偏差
値で除算することにより行なわれる。このことから、原
著作物画像と二次著作物画像とで共通する領域が、濃度
値によって特定できるようになる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述の正規
化手法では、正規化された濃度値の差分の小さい部分が
共通領域として特定される。しかしながら、原著作物画
像に改変処理が施された二次著作物画像に対する正規化
処理では、例えば、当該改変処理に係る部分の影響で、
正規化のための平均値や濃度値も変動してしまう。その
ため、正規化を行っても濃度値等が一致しないという問
題があった。また、このような場合には、算出される距
離値も大きくなってしまい、共通領域の特定が不可能に
なるという問題もあった。

【０００７】そこで本発明の課題は、原著作物画像に改
変処理が施された二次著作物画像に対して、原著作物画
像との共通領域を高精度で特定することができる画像正
規化方法を提供することにある。本発明の他の課題は、
上記画像正規化方法を実施する上で好適となる、改良さ
れた画像類似度判定装置、及び画像正規化方法を汎用の
コンピュータ装置上で実現するための記録媒体を提供す
ることにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明の画像正規化方法は、電子化された原著作物画像とこ
の原著作物画像に近似することが推定される対象画像を
特定する過程と、特定された前記対象画像及び前記原著
作物画像をそれぞれ所定サイズの画像領域に分割する過
程と、分割により得られた画像領域毎の特徴の統計量を
両画像について比較して統計量の差分の絶対値が相対的
に大きい１または複数の画像領域を特定し、特定した画
像領域を順次除去した後に両画像を正規化して画像間の
距離値を算出する処理を両画像の特徴の統計量が所定値
以下になるまで繰り返す過程と、を含むことを特徴とす
る。

【０００９】また、本発明の他の画像正規化方法は、電
子化された原著作物画像に近似することが推定される対
象画像とを特定する過程と、特定された前記対象画像及
び前記原著作物画像のそれぞれの特徴の統計量に所定の
探索的解析を施して両画像間の特徴の差分を抽出する過
程と、抽出された差分が最大となる画像領域を特定し、
特定した画像領域をそれぞれ除去した後に両画像を正規
化して画像間の距離値を算出する過程と、を含むことを
特徴とする。

【００１０】前記統計量は、例えば前記画像領域毎の濃
度値、平均濃度値、ブロック全体の平均濃度値、標準偏
差値のいずれかを含むものである。

【００１１】また、上記他の課題を解決する本発明の画
像類似度判定装置は、電子化された原著作物画像とこの
原著作物画像に近似することが推定される対象画像とを
特定する画像特定手段と、特定された原著作物画像及び
対象画像の特徴の統計量を両画像について算出するとと
もに、算出された統計量に基づいて両画像を正規化して
画像間の距離値を算出する正規化処理手段と、前記算出
された距離値が所定値以下となる画像領域を含む前記対
象画像を近似画像として出力する出力手段と、を備えて
成る。

【００１２】この画像類似度判定装置において、前記正
規化処理手段は、両画像間の正規化後の統計量を比較し
てその差分の絶対値が相対的に大きい画像領域を特定
し、特定した画像領域を除去した後に両画像を正規化す
るように構成される。あるいは、前記両画像に対して正
規化を施すべき画像領域の割合を定める画像割合パラメ
ータを設定する手段と、前記除去の対象となる画像領域
の特定数に係る除去ブロックパラメータを設定する手段
とを含み、前記除去ブロックパラメータの値を前記算出
された距離値に応じて再設定するように構成される。後
者の場合、前記除去ブロックパラメータに基づいいて両
画像間の前記統計量を比較し、その統計量の差分の絶対
値が相対的に大きい１または複数の画像領域を特定し、
特定した画像領域を順次除去した後に両画像を正規化す
るように構成される。

【００１３】また、前記出力手段は、前記近似画像及び
前記距離値が所定値以下となる画像領域の情報を、当該
画像の識別情報と共に蓄積するメモリ手段、あるいはそ
の情報を視覚化して実時間で提示する提示手段を具備す
るように構成される。

【００１４】また、上記他の課題を解決する本発明の記
録媒体は、コンピュータ可読のプログラムを記録した記
録媒体である。この記録媒体のうち、第１の記録媒体
は、下記の処理をコンピュータ装置に実行させるもので
ある。 （１−１）電子化された原著作物画像とこの原著作物画
像に近似することが推定される対象画像を特定する処
理、（１−２）特定された前記対象画像及び前記原著作
物画像をそれぞれ所定サイズの画像領域に分割する処
理、（１−３）分割により得られた画像領域毎の特徴の
統計量を両画像について比較して統計量の差分の絶対値
が相対的に大きい１または複数の画像領域を特定し、特
定した画像領域を順次除去した後に両画像を正規化して
画像間の距離値を算出することを両画像の特徴の統計量
が所定値以下になるまで繰り返す処理。

【００１５】第２の記録媒体は、下記の処理をコンピュ
ータ装置に実行させるものである。 （２−１）電子化された原著作物画像に近似することが
推定される対象画像とを特定する処理、（２−２）特定
された前記対象画像及び前記原著作物画像のそれぞれの
特徴の統計量に所定の探索的解析を施して両画像間の特
徴の差分を抽出する処理、（２−３）抽出された差分が
最大となる画像領域を特定し、特定した画像領域をそれ
ぞれ除去した後に両画像を正規化して画像間の距離値を
算出する処理。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。 （第１実施形態）図１は、本発明を適用した画像類似度
判定装置の一実施形態を表すブロック構成図である。こ
こでは、画像の特徴として、濃度情報に着目した場合の
例を説明する。この画像類似度判定装置１は、コンピュ
ータ装置が所定のプログラムを読み込んで実行すること
により形成される、データ入力部１１、統計量算出部１
２、正規化処理部１３、外れ値処理部１４、共通領域判
定部１５、結果出力部１６、を具備して構成される。

【００１７】上記プログラムは、通常は、上記コンピュ
ータ装置の内部記憶装置あるいは外部記憶装置に記録さ
れ、随時読み取られて実行されるようになっているが、
上記コンピュータ装置とは分離可能な記録媒体、例えば
ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク型ＲＯＭ）やＦＤ
（フレキシブルディスク）等に記録され、使用時に上記
内部記憶装置または外部記憶装置にインストールされて
随時実行に供されるものであってもよい。また、コンピ
ュータ装置に読み取られて所要の機能をそのコンピュー
タ装置に付与する形態であれば本発明を実施することが
できるので、必ずしも上記記録形態に限定されるもので
はない。

【００１８】データ入力部１１は、例えば、スキャナや
画像データベース等より入力される原著作物画像、及び
コンテンツ内で原著作物画像に近似（同一または類似）
することが推定される画像（以下、対象画像）を取得す
るものである。取得された原著作物画像及び対象画像
は、統計量算出部１２に入力される。なお、以下の説明
では、対象画像が原著作物画像に対する改変処理が施さ
れて作成されている場合には、該改変処理に係る平行移
動、回転、拡大、縮小等への対応は、各々総当たり処理
により検出可能であるために、位置合わせ処理は、既に
完了していることを前提とする。

【００１９】統計量算出部１２は、入力された原著作物
画像及び対象画像に対し、所定の画素単位、例えば、８
ｘ８の画素単位で複数のブロック（画像領域、以下同
じ）に分割し、分割されたブロック毎の濃度値、平均濃
度値、全ブロックの平均濃度値、及び標準偏差値のいず
れかを含む統計量（Ｓ）の算出を行う。

【００２０】統計量算出部１２では、また、正規化処理
を施すブロックの画像全体における割合を定めるパラメ
ータ（以下、画像割合パラメータ）ａ、及び後述する
「外れ値」を特定するときの精度を示すパラメータ（以
下、きざみ幅）ｂの設定を行うものである。例えば、画
像割合パラメータａを５０％とした場合には、画像の半
分に対して正規化が行われるようになる。また、画像割
合パラメータａは、システムパラメータとして予め適宜
設定してもよく、これが正規化処理における閾値として
使用される。一方、きざみ幅ｂは、例えば、５％きざみ
または１０％きざみとし、上記画像割合パラメータａと
同様に、システムパラメータとして予め適宜設定してお
く。なお、きざみ幅ｂの値は、画像割合パラメータａの
値以下（ｂ＜ａ）になるように設定するものである。

【００２１】正規化処理部１３では、統計量算出部１２
で算出された統計量で両画像の全体に対する所定の正規
化処理、及び距離値の算出を行う。この正規化処理は、
例えば、各濃度値と平均濃度値との差分を標準偏差値で
除算することにより行われる。一方、距離値は、例え
ば、両画像間における各平均濃度の差分の２乗和を算出
し、この算出値を総ブロック数で除算することにより算
出される。

【００２２】外れ値処理部１４は、正規化処理部１４に
おける正規化の結果から、両画像における対応するブロ
ック間で、濃度値の差分が相対的に大きくなるものから
所定数を「外れ値」として決定するとともに、当該外れ
値に対応するブロックを以降の正規化処理の対象から除
去するものである。ここにいう「外れ値」とは、両画像
間における特徴の差分が所定の閾値よりも大きい領域の
ことであり、換言すれば、正規化処理において無視可能
となる領域を意味する。

【００２３】共通領域判定部１５は、正規化処理部１３
で算出された距離値に基づいて、両画像間における共通
領域に関する判定を行うものである。この場合の判定方
法としては、例えば、両画像間に係る共通領域が多いと
判定される場合の閾値を予め設定しておき、この閾値と
対象画像における距離値との比較によりその対象画像が
近似画像かどうかを判定するようにする。ここでの判定
結果は、判定結果出力部１６に出力される。

【００２４】結果出力部１６は、共通領域判定部１５に
よる判定結果に基づいて、原著作物画像及び対象画像に
関する情報の出力を図示しないメモリ手段及び表示装置
に出力するものである。メモリ手段への蓄積に対して
は、近似画像及び距離値が閾値以下となるブロックの情
報を、その対象画像ないしコンテンツの識別情報と共に
蓄積するようにする。また、これらの情報を表示装置上
で視覚化して実時間で操作者に提示させるようにする。

【００２５】次に、上記のように構成される本実施形態
の画像類似度判定装置１の動作を説明する。上記正規化
処理部１３において、「外れ値」を考慮した場合には、
以下に示す２つの形態の正規化処理が可能になる。 「形態１」：明らかな「外れ値」を予め特定した正規化
処理 「形態２」：「外れ値」を特定する精度を反復処理によ
り向上させる正規化処理

【００２６】上記「形態１」に基づく正規化処理では、
例えば、両画像における統計量に対して、所定の探索的
解析を施して両画像間で特徴の差分が大きくなる画像領
域を特定する。そして、その画像領域を予め除去して正
規化処理を行う。この場合の探索的解析は、「統計用語
辞典：芝祐順、渡部洋、石塚智一、編、新曜社、１９８
４」の記述に基づいて容易に実施することができる。

【００２７】また、上記「形態２」に基づく場合は、図
２に示す手順で正規化処理を実施することができる。す
なわち、データ入力部１１により原著作物画像及び対象
画像を取得する（ステップＳ１０１）。その後、取得し
た両画像を統計量算出部１２に入力し、両画像に対して
所定の画素単位で複数のブロック分割を行うとともに、
画像割合パラメータａ％を設定する（ステップＳ１０
２）。さらに、統計量算出部１２において両画像に対す
る所定の統計量（Ｓ）を算出するとともに（ステップＳ
１０３）、きざみ幅ｂを設定する（ステップＳ１０
４）。正規化処理部１３では、ステップＳ１０３で算出
した統計量に基づいて両画像を正規化する（ステップＳ
１０５）。正規化の結果は、外れ値処理部１４に入力さ
れ、両画像において各々対応するブロック間の正規化さ
れた濃度値に係る差分の絶対値が算出される。この絶対
値が大きいものから順に、きざみ幅ｂ％分を「外れ値」
として決定する（ステップＳ１０６）。

【００２８】外れ値処理部１４では、ステップＳ１０６
で決定された「外れ値」に対応するブロックを正規化処
理対象から除去し、再度、統計量算出部１２において、
当該ブロックを除去した統計量（Ｓ）を算出する（ステ
ップＳ１０７）。さらに、正規化処理部１３において、
「外れ値」に対応するブロックを除外した後の画像全体
をステップＳ１０７で算出された統計量で正規化し、距
離値を算出する（ステップＳ１０８）。

【００２９】共通領域判定部１５では、算出された対象
画像の距離値と予め設定された閾値との比較を行い、距
離値が閾値以下の場合は共通領域が多いとして近似画像
と判定する（ステップＳ１０９：Yes）、そして、対応
する両画像に関する情報を結果出力部１６に入力する。
これにより結果出力部１６は、表示装置に上記情報を実
時間に表示させるとともに、メモリ手段の特定のファイ
ルに蓄積させる（ステップＳ１１１）。一方ステップＳ
１０９において、共通領域が少ないと判定される場合は
（ステップＳ１０９：No）、新たにきざみ幅ｂを設定し
てステップＳ１０５に戻り、正規化処理を繰り返す。こ
の場合の、新たなきざみ幅ｂの設定は、例えば、ステッ
プＳ１０４での設定値以上且つ画像割合パラメータａ以
下となるようにする。

【００３０】次に、本実施形態の画像類似度判定装置１
による実験結果を説明する。この実験は、映像情報メデ
ィア学会で用いられている標準画像を原著作物画像とし
て使用したシュミレーション実験であり、対象画像に
は、原著作物画像に対して異なるデータを書き込んで改
変処理を施したものを使用した。なお、改変位置、書き
込む値及びレンジ等は、すべて乱数による決定に基づく
ものとしていることから、正規化のための平均濃度値や
標準偏差は離散することになる。

【００３１】図３は、原著作物画像と対象画像との距離
値を算出する際に、「外れ値」処理を行う場合と行わな
い場合とで、該距離値における変動の程度に関する検証
を行った結果を表している。また、本実験では、「外れ
値」処理を行わない場合には、上記図２におけるステッ
プＳ１０４で設定される正規化処理のきざみ幅ｂを、画
像割合パラメータａと同じ値（ａ＝ｂ）として、ステッ
プＳ１０５〜Ｓ１１０の繰り返し処理を行わないように
して対処したものである。

【００３２】図中の実験結果は、５種類の標準画像にお
いて、各々、画像割合パラメータ５０％の領域に対して
改変処理を施し、シュミレーション回数５００回におけ
る平均距離値を算出したものである。濃度値としては、
ＲＧＢの平均値を用い、正規化後の値を４０倍した値を
使用して距離値を算出した。

【００３３】この実験結果から、「外れ値」を用いた場
合の距離値は、施さない場合の１／３以下となってい
る。従って、上記「外れ値」処理を導入することによ
り、改変処理が施された場合であっても、距離値は両画
像間の高い類似性を示す指標となっていることがわか
る。

【００３４】なお、以上の例では、画像の濃度値を対象
とした正規化処理について説明したが、本発明は、例え
ば、所定の離散コサイン変換におけるＤＣＴ係数の低周
波数成分を用いた解析等も可能である。この場合は、例
えば低周波成分の特徴に対応して機能ブロックを具備し
て画像類似度判定装置を構成するようにする。

【００３５】このように、本実施形態では、「外れ値」
の概念を導入して反復した正規化処理を行い、両画像間
で特徴の差分が大きい領域を特定して正規化処理対象か
ら除去していくようにしたので、共通領域を特定する際
の精度が向上する。

【００３６】また、画像の改変処理に伴って正規化のた
めの統計量が変動した場合にも、この改変処理に影響さ
れることなく、正規化後の統計量から同じ領域を特定可
能となる。このことから、改変処理に対しても算出され
る距離値は大きくなることなく、頑健且つ適切な距離値
の取得が可能となる。

【００３７】また、本実施形態における正規化処理を施
した以後に、例えば、画像のテクスチャ情報等を対象と
したより詳細な解析を行うことにより、高い確率で画像
の改変を特定することが可能となる。

【００３８】また、本実施形態における正規化処理を類
似画像判定に適用させた場合には、従来型装置と比較し
て、高精度で類似対象画像の特定が可能となるので、類
似画像判定の精度を一定値以上に維持することができる
ようになる。

【００３９】また、本実施形態における正規化処理は、
既存のディジタル透かし技術に対する補完的な作用があ
ることから、その併用により、より強力な画像の特徴抽
出が実現可能となる。

【００４０】また、本実施形態における正規化処理を用
いてインターネット等の公衆網を介した類似画像検索を
行うことにより、流通するコンテンツ群に含まれる原著
作物画像に近似する二次著作物画像の特定が高精度で実
現可能となるので、大量のコンテンツ群における不正利
用の有無を定量的且つ容易に判定することが可能とな
る。これにより、コンテンツの流通監視を正確に行うこ
とができるので、コンテンツの適正且つ円滑な流通が促
進され、健全なネットワーク環境の運用管理が可能にな
る。さらに、インタネット環境におけるエージェント技
術と融合して上記システムを構築することにより、ネッ
トワークを自動的に巡回して不正な二次著作物を含むコ
ンテンツの自動検出が可能となる。

【００４１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、原著作物画像及び二次著作物画像間の共通領
域の特定精度を一定値以上に維持できる効果がある。従
って、原著作物画像の改変により作成された二次著作物
画像の特定が容易になり、公衆網等における二次著作物
画像の不正流通の有無を有効に監視できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る画像類似度判定装置
のブロック構成図。

【図２】本実施形態の画像類似度判定装置における処理
手順図。

【図３】本実施形態の画像類似度判定装置のシュミレー
ション実験による距離値の算出結果を示す説明図。

【符号の説明】

１ 画像類似度判定装置 １１ データ入力部 １２ 統計量算出部 １３ 正規化処理部 １４ 外れ値処理部 １５ 共通領域判定部 １６ 結果出力部

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 電子化された原著作物画像とこの原著作
   物画像に近似することが推定される対象画像を特定する
   過程と、 特定された前記対象画像及び前記原著作物画像をそれぞ
   れ所定サイズの画像領域に分割する過程と、 分割により得られた画像領域毎の特徴の統計量を両画像
   について比較して統計量の差分の絶対値が相対的に大き
   い１または複数の画像領域を特定し、特定した画像領域
   を順次除去した後に両画像を正規化して画像間の距離値
   を算出する処理を両画像の特徴の統計量が所定値以下に
   なるまで繰り返す過程と、 を含む画像正規化方法。
2. 【請求項２】 電子化された原著作物画像に近似するこ
   とが推定される対象画像とを特定する過程と、 特定された前記対象画像及び前記原著作物画像のそれぞ
   れの特徴の統計量に所定の探索的解析を施して両画像間
   の特徴の差分を抽出する過程と、 抽出された差分が最大となる画像領域を特定し、特定し
   た画像領域をそれぞれ除去した後に両画像を正規化して
   画像間の距離値を算出する過程と、 を含む画像正規化方法。
3. 【請求項３】 前記統計量が前記画像領域毎の濃度値、
   平均濃度値、ブロック全体の平均濃度値、標準偏差値の
   いずれかを含むことを特徴とする請求項１または２記載
   の画像正規化方法。
4. 【請求項４】 電子化された原著作物画像とこの原著作
   物画像に近似することが推定される対象画像とを特定す
   る画像特定手段と、 特定された原著作物画像及び対象画像の特徴の統計量を
   両画像について算出するとともに、算出された統計量に
   基づいて両画像を正規化して画像間の距離値を算出する
   正規化処理手段と、 前記算出された距離値が所定値以下となる画像領域を含
   む前記対象画像を近似画像として出力する出力手段と、
   を備えて成る画像類似度判定装置。
5. 【請求項５】 前記正規化処理手段は、両画像間の正規
   化後の統計量を比較してその差分の絶対値が相対的に大
   きい画像領域を特定し、特定した画像領域を除去した後
   に両画像を正規化することを特徴とする請求項４記載の
   画像類似度判定装置。
6. 【請求項６】 前記正規化処理手段は、前記両画像に対
   して正規化を施すべき画像領域の割合を定める画像割合
   パラメータを設定する手段と、前記除去の対象となる画
   像領域の特定数に係る除去ブロックパラメータを設定す
   る手段とを含み、前記除去ブロックパラメータの値を前
   記算出された距離値に応じて再設定するように構成され
   ていることを特徴とする請求項５記載の画像類似度判定
   装置。
7. 【請求項７】 前記正規化処理手段は、前記除去ブロッ
   クパラメータに基づいいて両画像間の前記統計量を比較
   し、その統計量の差分の絶対値が相対的に大きい１また
   は複数の画像領域を特定し、特定した画像領域を順次除
   去した後に両画像を正規化するように構成されているこ
   とを特徴とする請求項６記載の画像類似度判定装置。
8. 【請求項８】 前記出力手段は、前記近似画像及び前記
   距離値が所定値以下となる画像領域の情報を、当該画像
   の識別情報と共に蓄積するメモリ手段を具備することを
   特徴とする請求項４ないし７のいずれかの項記載の類似
   画像判定装置。
9. 【請求項９】 前記出力手段は、前記近似画像及び前記
   距離値が所定以下となる画像領域の情報を視覚化して実
   時間で提示する提示手段を具備することを特徴とする請
   求項４ないし７のいずれかの項記載の画像類似度判定装
   置。
10. 【請求項１０】 電子化された原著作物画像とこの原著
    作物画像に近似することが推定される対象画像を特定す
    る処理、 特定された前記対象画像及び前記原著作物画像をそれぞ
    れ所定サイズの画像領域に分割する処理、及び、 分割により得られた画像領域毎の特徴の統計量を両画像
    について比較して統計量の差分の絶対値が相対的に大き
    い１または複数の画像領域を特定し、特定した画像領域
    を順次除去した後に両画像を正規化して画像間の距離値
    を算出することを両画像の特徴の統計量が所定値以下に
    なるまで繰り返す処理、 をコンピュータ装置に実行させるプログラムが当該コン
    ピュータ可読の形態で記録された記録媒体。
11. 【請求項１１】 電子化された原著作物画像に近似する
    ことが推定される対象画像とを特定する処理、 特定された前記対象画像及び前記原著作物画像のそれぞ
    れの特徴の統計量に所定の探索的解析を施して両画像間
    の特徴の差分を抽出する処理、及び、 抽出された差分が最大となる画像領域を特定し、特定し
    た画像領域をそれぞれ除去した後に両画像を正規化して
    画像間の距離値を算出する処理、 をコンピュータ装置に実行させるプログラムが当該コン
    ピュータ可読の形態で記録された記録媒体。