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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于几何特征领域添加扰动的对抗点云生成方法，考虑到三维点云之间的差异主要由几何形状决定，而神经网络模型经常会关注点云所具有的不同几何形状特征，并根据这些特征的差异来对点云进行分类，在此基础上，通过近似计算每个点的曲率，筛选出点云中几何特征明显的区域，并在这些区域中采样更多的点来保留更丰富的特征信息。此外，通过释放非特征区域的扰动，充分将扰动预算分配到特征区域来进行强调，使得神经网络模型更易关注错误信息，引导其错误分类，实现更有效的迁移黑盒攻击，从而能够在一定的扰动限制下，解决目前的3D点云对抗攻击算法针对正常训练的点云分类网络迁移攻击效果下降的问题。
主权项：1.一种基于几何特征领域添加扰动的对抗点云生成方法，其特征在于，包括：S1，计算3D点云中各点的曲率，将曲率大于预设曲率阈值的点划分为几何特征区域点，其余点划分为非特征区域点；分别从几何特征区域点和非特征区域点中采样n*ageo和n*1-ageo个点作为输入样本；其中，ageo为采样关注参数，n∈R+；S2，将所述输入样本输入点云分类器，基于分类损失函数和距离感知损失函数计算所述输入样本的梯度；S3，将梯度与步长的乘积作为所述输入样本经本次迭代得到的扰动，将其中非特征区域采样点的扰动置零后，叠加至上一次迭代得到的几何特征区域采样点的扰动上并进行缩放，使其不大于扰动阈值；S4，将缩放后的几何特征区域采样点的扰动叠加至所述输入样本，得到对抗样本；S5，将所述对抗样本作为输入样本，重复步骤S2-S4，直至达到预设迭代次数，得到对抗点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于几何特征领域添加扰动的对抗点云生成方法
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