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申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所
摘要：本发明涉及一种基于谱特征分析的目标检测后门攻击数据检测方法，属于后门检测领域。本发明首先根据目标检测数据集每张图像的边界框标注信息从原始图像裁剪出每一个单独的目标生成新的目标数据集；然后将目标数据集作为输入，训练一个分类神经网络，获取每个目标样本的特征表示；接着将获取的特征表示按类别进行划分，得到每个类别的特征表示，进而计算得到每个类别的协方差矩阵，随后对协方差矩阵进行奇异值分解来分析协方差矩阵中的谱特征；然后根据奇异值分解得到的谱特征中的奇异向量计算得到每个样本的异常分数；最后设定一个分数阈值作为判断标准，确定有毒样本和有毒图像。本发明能提升目标检测任务中的后门攻击数据检测能力。
主权项：1.一种基于谱特征分析的目标检测后门攻击数据检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤S1、目标数据集生成：首先根据目标检测数据集每张图像的边界框标注信息从原始图像裁剪出每一个单独的目标生成新的目标数据集；步骤S2、特征提取：然后将目标数据集作为输入，训练一个分类神经网络，获取每个目标样本的特征表示；步骤S3、谱特征分析：接着将获取的特征表示按类别进行划分，得到每个类别的特征表示，进而计算得到每个类别的协方差矩阵，随后对协方差矩阵进行奇异值分解来分析协方差矩阵中的谱特征；步骤S4、计算异常分数：然后根据奇异值分解得到的谱特征中的奇异向量计算得到每个样本的异常分数；步骤S5、判断有毒图像：最后设定一个分数阈值作为判断标准，将异常分数大于阈值的样本记为有毒样本，返回有毒样本及其对应的异常分数，最终将有毒样本对应的的原始图像记为有毒图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京计算机技术及应用研究所 一种基于谱特征分析的目标检测后门攻击数据检测方法
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