[发明专利]一种基于博弈交互的对抗样本检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于博弈交互的对抗样本检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、将图像或视频在空间域上划分为 个区域；将图像或视频在空间域上按照长和高进行划分，其中，视频的不同帧的相同位置属于同一区域，其中，视频在空间域上划分，视频中所有的视频帧视为一个整体，且和图像一样具有长宽，而在时间域上，则视为一系列视频帧;

步骤2、对个区域依次进行编号，得到所有编号组成的集合，同时定义为集合所有子集构成的超集；

步骤3、根据超集计算超集中每个元素对应的沙普利中间值，并基于所有沙普利中间值得到沙普利矩阵；

所述步骤3的具体步骤为：

步骤3.1、初始化向量的形状大小与图像或视频相同，且将的每个像素点的值置为1；

步骤3.2、取超集的一个元素，并将元素对应区域的的像素点值置为0；

步骤3.3、基于给定的图像/视频分类模型，得到该元素对应的沙普利中间值，其中，表示点乘，即对应像素点相乘；

步骤3.4、若超集中每个元素都计算出了沙普利中间值，则所有沙普利中间值共同组成了一个沙普利矩阵，否则，转到步骤3.2遍历超集的下一个元素进行沙普利中间值计算；

步骤4、基于沙普利矩阵中各沙普利中间值计算相邻两个区域的组合沙普利值，最终得到个组合沙普利值；

步骤5、基于个组合沙普利值计算沙普利均值，若沙普利值均值大于给定的边界阈值，则判定图像或视频为对抗样本，否则判断为正常样本。

2.根据权利要求1所述的一种基于博弈交互的对抗样本检测方法，其特征在于，所述步骤4中基于沙普利矩阵中各沙普利中间值计算相邻两个区域的组合沙普利值的具体为：

步骤4.1、对任一相邻的两个区域，获取沙普利矩阵中不包含此相邻两个区域的所有区域，并计算所得区域的所有元素的沙普利中间值之和；

步骤4.2、在步骤4.1得到的各区域加入此相邻两个区域，并计算最终所得区域的所有元素的沙普利中间值之和；

步骤4.3、将步骤4.1得到的结果减去步骤4.2得到的结果，即得到此相邻两个区域的组合沙普利值。

3.一种基于博弈交互的对抗样本检测系统，其特征在于，包括：

划分模块：将图像或视频在空间域上划分为个区域；

定义模块：对个区域依次进行编号，得到所有编号组成的集合，同时定义为集合所有子集构成的超集；将图像或视频在空间域上按照长和高进行划分，其中，视频的不同帧的相同位置属于同一区域，其中，视频在空间域上划分，视频中所有的视频帧视为一个整体，且和图像一样具有长宽，而在时间域上，则视为一系列视频帧；

沙普利矩阵计算模块：根据超集计算超集中每个元素对应的沙普利中间值，并基于所有沙普利中间值得到沙普利矩阵；所述沙普利矩阵计算模块的具体实现为：

步骤3.1、初始化向量的形状大小与图像或视频相同，且将的每个像素点的值置为1；

步骤3.2、取超集的一个元素，并将元素对应区域的的像素点值置为0；

步骤3.3、基于给定的图像/视频分类模型，得到该元素对应的沙普利中间值，其中，表示点乘，即对应像素点相乘；

步骤3.4、若超集中每个元素都计算出了沙普利中间值，则所有沙普利中间值共同组成了一个沙普利矩阵，否则，转到步骤3.2遍历超集的下一个元素进行沙普利中间值计算；

沙普利值计算模块：基于沙普利矩阵中各沙普利中间值计算相邻两个区域的组合沙普利值，最终得到个组合沙普利值；

判断模块：基于个组合沙普利值计算沙普利均值，若沙普利值均值大于给定的边界阈值，则判定图像或视频为对抗样本，否则判断为正常样本。

4.根据权利要求3所述的一种基于博弈交互的对抗样本检测系统，其特征在于，所述沙普利值计算模块中基于沙普利矩阵中各沙普利中间值计算相邻两个区域的组合沙普利值的具体为：

步骤4.1、对任一相邻的两个区域，获取沙普利矩阵中不包含此相邻两个区域的所有区域，并计算所得区域的所有元素的沙普利中间值之和；

步骤4.2、在步骤4.1得到的各区域加入此相邻两个区域，并计算最终所得区域的所有元素的沙普利中间值之和；

步骤4.3、将步骤4.1得到的结果减去步骤4.2得到的结果，即得到此相邻两个区域的组合沙普利值。