[发明专利]一种基于重要特征的视觉目标跟踪可转移黑盒攻击方法在审
| 申请号： | 202210084771.8 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114511593A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 姚睿;朱享彬;周勇;王鹏;张艳宁;赵佳琦;胡伏原 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京冠誉至恒知识产权代理有限公司 32426 | 代理人： | 黄成萍 |
| 地址： | 221116 江苏省徐州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于重要特征的视觉目标跟踪可转移黑盒攻击方法，通过对特征中与跟踪目标高度相关而不受源模型影响的重要特征进行攻击，将其重要程度降低，同时增强不重要的特征以实现具有可转移性的攻击；即通过反向传播获得的所对应的梯度来体现其特征的重要程度，随后通过梯度得到的加权特征以进行攻击。此外，本发明使用视频相邻两帧之间相似这一时序信息，提出特征相似下降损失函数，通过减小相邻帧之间的特征相似度以进行攻击。本发明能够在不可知目标跟踪模型以及不进行大量查询的情况下，通过生成的具有强可转移性的对抗样本，对目标跟踪器实现有效的黑盒攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 重要 特征 视觉 目标 跟踪 转移 黑盒 攻击 方法 | ||
【主权项】：
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