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J-GLOBAL ID：201702248056606851   整理番号：17A1677537

ベクトル地理データの階層的標識法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Secret Classification Marking Method for Vector Geographic Data

著者 (4件)： Li Mengyuan (南京師范大学地理科学学院,南京 210023;南京師范大学虚擬地理環境教育部重点実験室,南京 210023) ,  Li Anbo (南京師范大学地理科学学院,南京 210023;南京師范大学虚擬地理環境教育部重点実験室,南京 210023;江蘇省地理信息資源開発与利用協同創新中心,南京 210023) ,  Zhou Wei (南京師范大学地理科学学院,南京 210023;南京師范大学虚擬地理環境教育部重点実験室,南京 210023;江蘇省地理信息資源開発与利用協同創新中心,南京 210023) ,  Jiang Wei (南京師范大学地理科学学院,南京 210023;南京師范大学虚擬地理環境教育部重点実験室,南京 210023)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 19  号： 3  ページ： 298-306  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ラベル付けは,情報製品のセキュリティレベルを識別するために使用される情報であり,情報管理,制御,および応用のための基礎と前提である。密な地理情報製品の主要な組織形式のベクトル地理データとして、その密な標識方法の研究は重要な意義がある。ベクトル地理データが幾何学的攻撃を受ける時に、その要素空間関係の不変性特徴、および密な標識方法の非感知性、高いロバスト性の要求に基づき、本論文は距離比変調に基づくベクトル地理データの密度識別方法を提案し、ベクトル地理データの等級管理と保護を実現する。その主要な考え方は以下の通りである。1)距離比の変調に基づく方法は,幾何学的攻撃に対してより良い応答を示した。(2)各ライン要素の中で,暗号化を繰り返すことによって,編集操作に対するアルゴリズムのロバスト性を効果的に改善することができる。(3)特徴点を抽出するために,格子-ラック-アルゴリズムを用いて,それに基づいて,コンパクトな標識を埋め込むことによって,圧縮攻撃に対してより良い対抗性を得ることができた。実験結果は以下を示す。この方法は,良好な知覚不能性を示した。一方,幾何学的変換,データ編集,データ圧縮などの攻撃を埋め込むことによって,高密度標識の抽出率が80%以上に達することができて,この方法がより良いロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不変性 ,  *ベクトル ,  データ圧縮 ,  *標識法 ,  ロバスト性 ,  暗号 ,  情報管理 ,  *地理学 ,  編集 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 幾何学変換 ,  特徴点 ,  空間的相関関係 ,  幾何学的攻撃 ,  地理情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： secret classification marking ,  distance ratio modulating ,  vector geographic data ,  robustness

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベクトル ,  地理 ,  標識法 ,  研究