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龙图腾网恭喜贵州航天计量测试技术研究所申请的专利一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510176897.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置是由周侠;杨文涛;成建宏;郑新奇;戴宁;冯杰设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置，以生成较高质量的对抗样本。该方法包括：获取多个图片样本数据，将多个图片样本数据划分为训练集、测试集和验证集，通过训练集、验证集、测试集选取最优模型参数；将任一原始图片样本输入到人工智能模型，基于梯度和扰动的可解释性方法分别得到第一、第二特征显著图，将其进行融合增强，得到增强特征显著图；将增强特征显著图进行截断和归一化处理，得到处理后的增强特征显著图；基于全局梯度攻击算法，得到原始图片样本的全局对抗扰动；将全局对抗扰动和处理后的增强特征显著图进行叠加处理，得到原始图片样本的局部对抗扰动；将局部对抗扰动添加至原始图片样本生成对抗样本。

本发明授权一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个图片样本数据，并将所述多个图片样本数据划分为训练集、测试集和验证集，通过训练集对人工智能模型进行训练，通过验证集调整所述人工智能模型的参数，通过测试集选取最优的模型参数；将任一原始图片样本输入到所述人工智能模型，基于梯度的可解释性方法得到第一特征显著图，基于扰动的可解释性方法得到第二特征显著图，将所述第一特征显著图和所述第二特征显著图进行融合增强，得到增强特征显著图；将所述增强特征显著图进行截断和归一化处理，得到处理后的增强特征显著图；基于全局梯度攻击算法，得到所述原始图片样本的全局对抗扰动；将所述全局对抗扰动和所述处理后的增强特征显著图进行叠加处理，得到所述原始图片样本的局部对抗扰动；将所述局部对抗扰动添加至所述原始图片样本生成对抗样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州航天计量测试技术研究所，其通讯地址为：550009 贵州省贵阳市经济技术开发区红河路7号贵阳航天工业园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。