文献

J-GLOBAL ID：202002227297952047   整理番号：20A2072460

クラウド環境下でのバッグオブビジュアルワードモデルに基づいた安全なCBIR法【JST・京大機械翻訳】

A Secure CBIR Method based on Bag-of-Visual-Words Model under Cloud Environment

著者 (3件)： Xu Yanyan (State Key Lab of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Zhao Xiao (State Key Lab of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Gong Jiaying (Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd., China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISCSIC 2019  ページ： 1-8  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： クラウドコンピューティングプラットフォームは,強力な計算能力とほとんど無限の資源プールを持って,それは質量データ保存とコンピューティングのために強い保証を提供した。悪意のある外部攻撃者と「正当な」CSP(クラウドサービスプロバイダ)からの二重セキュリティ脅威を考慮して,ユーザは,クラウドへのアウトソーシング画像の前にデータセキュリティを確保するために画像を暗号化する必要があった。しかし,暗号化は,コンテンツベースの画像検索(CBIR)のような必要なデータサービスに影響を及ぼすことができる。クラウド環境の下のBoVW(Visual Words)モデルに基づく安全なCBIR方式を,本論文で提案した。画像をBoVWモデルによって周波数ヒストグラムとして表現して,直交分解を利用して,コンポーネント係数の2つの個々の部分に分割して,このように,暗号化操作と特徴抽出操作を別々に実行することができ,そして,直交構成を用いて,暗号化操作結果を融合して,安全な画像インデックスを構築した。暗号化画像指数と暗号化画像をCSPにアウトソーシングした後に,距離比較を,データプライバシーを違反することなく特徴抽出場でCSPによって実行することができた。クエリトラップドアに最も近い距離を持つ暗号化画像をユーザに返し,プレーン画像を解読し,取得した。任意の暗号アルゴリズムを使用して,直交変換を用いて画像と探索指数を暗号化することができ,その結果,提案方法は実用的である。検索精度を改善し,BoVWモデルを用いてより良い性能を達成した。セキュリティ解析と実験結果は,著者らの方式がセキュリティと検索性能において明白な利点を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検索効率 ,  特徴抽出 ,  データ蓄積 ,  暗号 ,  直交性 ,  画像検索 ,  *アウトソーシング ,  コンテンツ
準シソーラス用語： *コンテンツベース画像検索 ,  クエリー ,  検索精度 ,  クラウドコンピューティング ,  暗号アルゴリズム ,  データセキュリティ ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： BoVW ,  CBIR ,  直交変換 ,  プライバシー保護 ,  セキュリティとプライバシー

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラウド環境 ,  CBIR