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申请/专利权人：天津理工大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262194A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/764;G06V10/40;G06V40/20;G06F21/57;G06V10/82;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于连续手语识别模型的频域对抗样本攻击方法，包括：1：将原始手语图像进行数据预处理得到图像x；2：将x通过频域对抗攻击模块得到随机频域扰动图像；3：将随机频域扰动图像输入替代模型中得到模型预测标签，根据原始手语图像的真实标签以及模型预测标签，通过损失函数对图像梯度求解；4：重复步骤2到3N次，通过将随机频域扰动图像输入替代模型得到的N个对抗样本图像梯度聚合得到平均梯度，根据平均梯度生成频域对抗样本；5：频域对抗样本经过元素数值约束得到最终对抗样本，通过本申请可以检测连续手语识别模型实际部署中对于对抗攻击的安全鲁棒性。
主权项：1.基于连续手语识别模型的频域对抗样本攻击方法，用于检测连续手语识别系统实际部署中对于对抗攻击的安全鲁棒性，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：将原始手语图像进行数据预处理得到预处理后的图像x；步骤2：将x通过频域对抗攻击模块得到随机频域扰动图像；步骤3：将通过频域对抗攻击模块得到的随机频域扰动图像输入替代模型中得到模型预测标签，根据原始手语图像的真实标签以及模型根据随机频域扰动图像预测的标签，构建损失函数，通过损失函数对图像梯度求解；步骤4：重复步骤2到3，直到预设次数N次，通过将随机频域扰动图像输入替代模型得到的N个对抗样本图像梯度聚合得到平均梯度，将平均梯度作为攻击系数与随机噪声进行乘法运算后，添加到原始手语图像上，得到频域对抗样本；步骤5：根据步骤4中得到的频域对抗样本进行元素数值约束从而获得最终对抗样本；步骤6：在连续手语识别模型上验证最终对抗样本的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于连续手语识别模型的频域对抗样本攻击方法
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