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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于自适应梯度时序特征剪枝的动作识别迁移攻击方法。首先获取原始正样本集合，构建通道掩膜模块，输出加权通道掩膜样本；构建时序特征剪枝模块，利用通道重要性和时序冗余获得多个剪枝模型；构建自适应梯度融合模块，通过自适应分配代理模型获得对抗扰动；最后，通过迭代快速梯度符号法生成对抗样本，并将对抗样本输入到待攻击模型，完成动作识别攻击任务。本发明方法利用时序特征剪枝和自适应融合策略，防止对抗样本过度关注冗余时序特征；由源代理模型和多个剪枝模型构成的集成代理模型，可自适应融合不同代理模型的梯度，增强了对抗样本的可迁移性，提升了对动作识别模型的攻击强度；可应用于人机交互、自动驾驶等场景。
主权项：1.基于自适应梯度时序特征剪枝的动作识别迁移攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1构建原始正样本集合：获取视频数据集合，利用预训练动作识别模型，即源代理模型，对数据集内的样本划分为正确分类样本和错误分类样本，从正确样本中随机选择部分样本作为原始正样本集合；步骤2构建通道掩膜模块，输入为步骤（1）得到的原始正样本或步骤（5）得到的对抗样本，输出为加权通道掩膜样本；当第一次执行步骤2时，步骤2的输入为步骤（1）得到的原始正样本；当执行过步骤（5）之后，步骤2的输入为步骤（5）得到的对抗样本；步骤3构建时序特征剪枝模块，所述时序特征剪枝模块由一个基于通道重要性的剪枝模块和一个基于时序冗余通道的剪枝模块组成，输入为源代理模型，输出为剪枝模型；步骤4构建自适应梯度融合模块，输入为通道掩膜样本、源代理模型和剪枝模型，输出为自适应融合对抗扰动；步骤5构建对抗样本，输入为步骤（4）得到的自适应融合对抗扰动和本轮重复时步骤2的输入，输出为对抗样本；步骤6重复步骤（2）～（5）T次，得到迭代T次的对抗样本，最后将迭代T次的对抗样本输入到待攻击模型，得到攻击成功率，以评价待攻击模型的鲁棒性。
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百度查询： 杭州电子科技大学 基于自适应梯度时序特征剪枝的动作识别迁移攻击方法
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