[发明专利]定位篡改图元组的矢量地图完整性认证方法

权利要求书

1.一种定位篡改图元组的矢量地图完整性认证方法，其特征在于：

(1)图元顶点分类；

将矢量地图图元的顶点划分为两类：标记顶点和非标记顶点；标记顶点用于嵌入其所在图元所属图元组的组别信息即标记，非标记顶点可嵌入认证水印，将每个线图元的第一个顶点和最后一个顶点视为其标记顶点，其他顶点视为非标记顶点；

(2)基于模拟退火方法的图元组自适应划分；

依据每个图元的非标记顶点数目，利用模拟退火方法，将矢量地图的图元划分为若干组，将得到的最优图元组划分方法记为S_best，假设S_best划分的图元组数目为g(S_best)，S_best的第j个图元组为中图元的数目为中第i个图元为

(3)生成认证水印；

生成步骤(2)中每个图元组的认证水印；将图元组的认证水印记为H_j＝{h_j,i∈{0,1},i＝0,1,...,L-1}，其中，L表示H_j中比特的数目，h_j,i表示H_j的第i个比特，将H_j转换为待嵌入水印序列W_j＝{w_j,i|w_j,i＝0,1,…,2^c–1,i＝0,1,…,N_r–1}，w_j,i＝h_j,i×c×2^c-1+h_j,i×c+1×2^c-2+…+h_j,(i+1)×c-1×2⁰；i＝0,1,…,L–1；j＝1,2,…,g(S_best)；

(4)嵌入认证水印；

利用基于量化的可逆信息隐藏方法，将步骤(3)中生成的待嵌入水印序列W_j嵌入到图元组的前个非标记顶点中；在图元组中嵌入其对应的认证水印H_j后，得到含水印图元组将的含水印线图元记为

(5)标记图元；

利用步骤(4)的信息嵌入方法，在含水印图元组的每个线图元的标记顶点的坐标中嵌入组别信息，即该组的索引值j，在每个图元中嵌入标记后，得到含标记矢量地图；

(6)水印认证及原始数据恢复；

依据图元标记及可逆信息隐藏方法，恢复矢量地图数据并定位篡改，具体步骤如下：

(6.1)识别原始图元组；

从每个线图元的标记顶点中提取嵌入的标记，并将标记顶点恢复至嵌入标记前的状态，利用标记识别每个图元组的图元，得到含水印图元组

(6.2)水印提取及原始数据恢复；

从每个含水印图元组中提取认证水印并恢复矢量地图原始数据；j＝1,2,…,g(S_best)；将恢复数据后的含水印图元组记为从中提取出的水印序列记为W_j'＝{w_j,i'|w_j,i'＝0,1,…,2^c–1,i＝0,1,…,N_r–1}；利用以下公式，将W_j'转化为二进制序列

H_j'＝{h_j,i'|h_j,i'∈{0,1},i＝0,1,…,L–1}，

(6.3)生成认证水印；

利用步骤(3)的方法，生成每个恢复数据后的图元组的认证水印；假设为图元组生成的认证水印为H_j”＝{h_j,i”|h_j,i”∈{0,1},i＝0,1,…,L–1}；j＝1,2,…,g(S_best)；

(6.4)水印认证；

依据图元组中提取出的水印H_j'和生成的水印H_j”，判定该图元组是否发生篡改；j＝1,2,…,g(S_best)；若H_j'＝H_j”，则该组未发生篡改；否则，该组发生了篡改；验证完每个图元组的完整性后，显示所有被篡改的图元；

定义利用模拟退火方法自适应划分图元组所需的解为：将矢量地图M的所有线图元的一种排列视为一个解；假设矢量地图M包含N个线图元，将S_r＝{P₁,P₂,…,P_N}视为一个解，P_i表示解S_r中第i个线图元；i＝1,2,…,N；

定义利用模拟退火方法自适应划分图元组所需的评价函数为：Cost(S_r)＝N-g(S_r)，其中，Cost(S_r)为解S_r的评价函数值，其中，g(S_r)表示解S_r能够划分的图元组数目；

计算g(S_r)的具体方法如下：

(2.1)设定每个图元组需满足的条件；假设每个图元组需嵌入的认证水印的比特数目为L，L≥1，每个非标记顶点坐标可隐藏的信息比特数目为c，则每个图元组至少包含个非标记顶点，才能完全嵌入L比特的认证水印；假设一个图元组中非标记顶点的数目为N_c，N_c≥0，则该图元组需满足如下条件：N_c≥N_r

(2.2)选取解S_r的第一个图元组；将线图元P_i的非标记顶点数目记为解S_r的第j个图元组记为G_j，j0，将解S_r的前个线图元划分至第一个图元组G₁中，其中为满足如下关系的最小正整数

(2.3)将余下的解S_r的线图元划分为各个图元组；对于每个图元组G_j，j1，将余下的解S_r的前个线图元划分给该组，为满足如下关系的最小正整数

δ表示图元组G_j之前的组包含的线图元的数目，即

由于顺次将解S_r的线图元划分为各个图元组，如果存在最后的图元组无法完全嵌入认证水印的情况，此时，将最后一组和倒数第二组合并为一组；将解S_r的线图元划分为各个组后，得到图元组数目g(S_r)；

定义利用模拟退火方法自适应划分图元组所需的新解生成函数为：假设S_r为当前解，通过随机交换S_r的两个线图元位置的方式，生成当前解的新解；将新解生成函数记为Neighbor(·)；

利用模拟退火方法，自适应划分图元组的具体过程如下：

(2.4)假设初始解为S_o，当前解为S_cur，最优解为S_best，初始温度为T_o，当前温度为T_cur，内层循环最大次数为Inner_max，外层循环最大次数为Outer_max，当前内层循环次数为Inner_cur，当前外层循环次数为Outer_cur，矢量地图M的N个线图元依据记录号的排列为令S_cur＝S_o，S_best＝S_o，T_cur＝T_o，Inner_cur＝0，Outer_cur＝0；

(2.5)利用新解生成函数Neighbor(·)，由当前解S_cur生成新解S_new；

(2.6)依据增量△C，判定是否接受新解S_new

△C＝Cost(S_new)-Cost(S_cur)

k_B为Boltzmann常数，random为在区间(0,1)内均匀分布的随机小数，如果△C0或者exp(-△C/(k_BT_cur))random，则接受新解S_new为当前解，即令S_cur＝S_new；如果接受S_new为当前解并且Cost(S_new)Cost(S_best)，则将S_new视为最优解S_best，即令S_best＝S_new；

(2.7)令Inner_cur＝Inner_cur+1；如果Inner_curInner_max，则转入本过程的步骤(2.5)；

(2.8)令Outer_cur＝Outer_cur+1，利用如下方法，依据降温速率α，降低当前温度T_cur，T_cur＝T_cur×α，α＝1/(Outer_cur+1)

如果Outer_curOuter_max，则令Inner_cur＝0，转入本过程的步骤(2.5)；否则，结束该过程，将S_best视为最优解，将由S_best划分的图元组视为待嵌入水印的图元组。