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J-GLOBAL ID：201902268504099188   整理番号：19A2175410

モバイルユーザのための知的でセキュアなコンテンツベース画像検索【JST・京大機械翻訳】

Intelligent and Secure Content-Based Image Retrieval for Mobile Users

著者 (5件)： Liu Fei (School of Computer Science and Engineering, Center for Cyber Security, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Yong (School of Computer Science and Engineering, Center for Cyber Security, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Fan-Chuan (School of Computer Science and Engineering, Center for Cyber Security, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yong-Zheng (Chinese Academy of Sciences, Institute of Information Engineering, Beijing, China) ,  Lin Jie (School of Computer Science and Engineering, Center for Cyber Security, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 119209-119222  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートモバイルデバイスの大きな成長により,コンテンツベース画像検索(CBIR)は人気があり,大きな市場可能性を持っている。安全な画像検索は,ユーザのセキュリティ懸念により最近かなりの関心を引き付けている。しかしながら,それは,データ暗号化,特徴抽出,および画像類似性評価のような過剰な計算負荷の移動装置を取り除くことの難問にまだ悩まされている。本論文では,ユーザの一定の相互作用なしに雲上で画像検索を実行する,IND-CPA安全CBIRフレームワークを提案し,実装した。事前に訓練された深いCNNモデル,すなわち,VGG-16を用いて,画像の深い特徴を抽出した。ニューラルネットワークに関する情報は,格子ベースの同形スキームを利用することによって厳密に隠される。多数の入力を持つ深いCNNを確実かつ効率的に評価するためのフレームワークを可能にするために,実数計算機構と分割統治CNN評価プロトコルを実装した。さらに,安全な画像類似性評価プロトコルを提案し,それにより,クラウドサーバが,それらの深い特徴に関する情報を知ることなく,2つの画像を比較することを可能にした。包括的実験結果は,著者らのフレームワークが効率的で正確であることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 暗号 ,  安全性 ,  特徴抽出 ,  相互作用 ,  *画像 ,  ニューラルネットワーク ,  セキュリティ ,  *画像検索 ,  モデル
準シソーラス用語： クラウドサーバ ,  ガバナンス ,  計算負荷 ,  モバイルデバイス ,  *コンテンツベース画像検索 ,  *モバイルユーザ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： モバイルユーザ ,  コンテンツベース画像検索