[发明专利]一种基于生成机制的高分辨率对抗样本的合成方法在审
| 申请号： | 202110621340.6 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113344814A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 李志伟;方贤进;杨高明 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 苗苗 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习计算机视觉领域，具体的是一种基于生成机制的高分辨率对抗样本的合成方法，包括以下步骤：首先使用数据增强技术对高分辨率的数据集进行预处理，来获得复杂的数据分布以减少生成对抗网络在训练时出现过拟合现象；接着使用特征提取模型来提取输入的深层特征；然后结合主成分分析(PCA)和基于核函数的主成分分析(KPCA)方法，在保持原始输入96％以上的特征的同时将输入映射到噪声矢量；最后将上述特征和噪声矢量作为生成对抗网络生成器的输入进行训练，进而合成具有高分辨率的对抗样本。本发明实现了在高分辨率图像上产生更自然的扰动；提升了在复杂深度学习模型上的攻击成功率；合成了具有较好迁移性的强语义关联对抗样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 机制 高分辨率 对抗 样本 合成 方法 | ||
【主权项】：
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