发明专利已授权

基于类特征修复融合的图像取证对抗性攻击防御方法

📄 申请号：CN202011175112.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-10-28

公开号

CN112215780B

公开日

2024-03-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_77

IPC 分类号

G06T5_77 , G06T5_70 , G06T5_90 , G06T5_50 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0475 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

图像取证图像取证对抗样本防御深度学习

应用场景

图像取证, 网络安全, 内容安全, 司法鉴定, 智能安防

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摘要

本发明公开了一种基于类特征修复融合的图像取证对抗性攻击防御方法，包括：将含有对抗扰动的原始图像输入至基于卷积神经网络构建的分类模型中，并对提取特征图进行类特征可视化，基于可视化结果获取重构区域后，对重构区域进行特征修复，获得修复图像；原始图像去噪处理后得到去噪图像，融合修复图像和去噪图像，得到融合图像，依据融合图像的像素分布特征，选择图像质量高的若干个分类区域输入至分类模型中，将分类模型输出的最高分类概率作为防御后的类标。该方法能够提高深度学习模型鲁棒性并准确还原取证信息。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多线程的多摄像头实时检测方法

当前第 / 件

基于粒子群算法的深度学习系统鲁棒性增强方法及装置

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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