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摘 要:本发明公开了一种基于人类视觉模型的鲁棒自适应对抗样本生成方法,包括以下步骤:利用人类视觉模型寻找最合适的对抗扰动,为每幅图像选择最佳的扰动嵌入区域;利用梯度攻击的方式,对于图像中梯度值较大的像素进行扰动,提高损失增长的速度;通过基于纹理掩蔽理论设计噪声可见函数,针对每幅图像的颜色和内容计算出一个动态的自适应系数矩阵;通过滤波式计算来提高计算图像局部方差的速度;通过自定义扰动的上限和下限来有效的控制对抗扰动的强度和不可见性进行平衡。本发明在保证人眼观察不到嵌入的对抗性扰动的前提下,使扰动强度最大化,且生成的对抗样本具备优良的不可见性和鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110647462.2 | 专利名称: | 一种基于人类视觉模型的鲁棒自适应对抗样本生成方法 |
申请日: | 2021-06-10 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/70搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-02-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113450271B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |