[发明专利]基于特征图去噪以及图像增强的敌对样本防护方法有效
| 申请号： | 202010031024.9 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111259881B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王咏珊;刘嘉木 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06N3/0464;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/62;G06V10/82 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征图去噪以及图像增强的敌对样本防护方法，包括步骤：在神经网络模型的第一层卷积层，对目标特征通道进行切片和特征图提取；定位坐标到特征图的最亮点，对特征图进行切片；判断切片属于亮区、暗区还是鲁棒区，如果属于亮区，则将定位点坐标移动到特征图第二亮的点，如果属于暗区或鲁棒区，则搜索寻找所述特征图中的第二亮的点，将特征图切片中所有点的像素值更改为最亮点像素值；将暗区和鲁棒区所有点的像素值归0；将经过以上处理的特征图进行合并叠加。本发明能有效缓解去噪过程对神经网络的影响，使其在识别干净样本时，保持较高的正确率，并具有较好的普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 图去噪 以及 图像 增强 敌对 样本 防护 方法 | ||
【主权项】：
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