人間の視覚認知を利用したパターン生成による秘密分散法の構築

本年度は、主にフランス L’Ecole de Design Nantes Atlantique の READi Design Labで行った研究成果を国内学会において口頭にて発表した。また、同研究テーマは国内論文誌にも採録された。提案手法は2次元(2D)平面上で定義された任意のプロット(点群)データを球面上へマッピングする手法を提案するものである。単位球面上へできるだけ大きくかつ歪みが小さくなるようにマッピングすることを可能とする点が特徴である。提案手法は任意の2Dプロットを扱うことができ、昨年度提案した「コモン・シェアを用いた(k,n)-EVCS」と組み合わせることを想定している。これは複数枚の画像を重ね合わせることで複数の秘密画像あるいは秘密情報が復元可能で、かつ秘密分散法の要請を満たすパターン生成手法である。同手法はエンタテインメントや視覚復号型暗号への応用が様々考えられる汎用性の高い手法であった。しかし、同手法およびこれまでの視覚復号型暗号は2次元グリッド状の画素の並びを前提としたパターンとして、すなわち通常の2次元画像を前提としたユークリッド空間におけるパターン合成手法であった。他方で、今回提案した手法を利用することで2次元ユークリッド空間上のプロット(画素)を非ユークリッド空間である球面上にマッピングすることが可能となる。すなわち「非ユークリッド空間(球面) における視覚復号型暗号」という新たな研究分野開拓に繋がる提案を行うことが可能となった。以上より、「複数枚の画像を重ね合わせることで複数の秘密画像あるいは秘密情報が復元可能であり、かつ秘密分散法の要請を満たした新規的なパターン生成手法を確立する」という研究目的を「コモン・シェアを用いた(k,n)-EVCS」を提案することで達成し、さらに本年度の成果によってより発展的な課題への展望が開けたものと考える。

本年度は、主にフランス L’Ecole de Design Nantes Atlantique の READi Design Labで行った研究成果を国内学会において口頭にて発表した。また、同研究テーマは国内論文誌にも採録された。提案手法は2次元(2D)平面上で定義された任意のプロット(点群)データを球面上へマッピングする手法を提案するものである。単位球面上へできるだけ大きくかつ歪みが小さくなるようにマッピングすることを可能とする点が特徴である。提案手法は任意の2Dプロットを扱うことができ、昨年度提案した「コモン・シェアを用いた(k,n)-EVCS」と組み合わせることを想定している。これは複数枚の画像を重ね合わせることで複数の秘密画像あるいは秘密情報が復元可能で、かつ秘密分散法の要請を満たすパターン生成手法である。同手法はエンタテインメントや視覚復号型暗号への応用が様々考えられる汎用性の高い手法であった。しかし、同手法およびこれまでの視覚復号型暗号は2次元グリッド状の画素の並びを前提としたパターンとして、すなわち通常の2次元画像を前提としたユークリッド空間におけるパターン合成手法であった。他方で、今回提案した手法を利用することで2次元ユークリッド空間上のプロット(画素)を非ユークリッド空間である球面上にマッピングすることが可能となる。すなわち「非ユークリッド空間(球面) における視覚復号型暗号」という新たな研究分野開拓に繋がる提案を行うことが可能となった。以上より、「複数枚の画像を重ね合わせることで複数の秘密画像あるいは秘密情報が復元可能であり、かつ秘密分散法の要請を満たした新規的なパターン生成手法を確立する」という研究目的を「コモン・シェアを用いた(k,n)-EVCS」を提案することで達成し、さらに本年度の成果によってより発展的な課題への展望が開けたものと考える。