[发明专利]一种深度神经网络图像对抗样本检测方法和系统在审
申请号: | 202010111521.X | 申请日: | 2020-02-24 |
公开(公告)号: | CN111353403A | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
发明(设计)人: | 梁彬;李红程 | 申请(专利权)人: | 中国人民大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 孙楠 |
地址: | 100872 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种深度神经网络图像对抗样本检测方法和系统,属于图像处理技术领域,包括以下步骤:1)输入图像f,计算图像f的一维熵;2)根据图像f的一维熵值,采用标量量化和平滑滤波的方法,对图像f进行降噪处理,生成降噪图像f′;3)对图像f和降噪图像f′进行分类,若图像f和降噪图像f′属于同一类别,表明输入的图像f为正常样本,否则,图像f为对抗样本。本发明无需对目标模型进行修改,也不需要大量的对抗样本作为检测基础,也不需要了解对抗样本的具体技术细节,就可以轻易的部署到已有的模型中进行检测,检测效果好,精确度高。 | ||
搜索关键词: | 一种 深度 神经网络 图像 对抗 样本 检测 方法 系统 | ||
【主权项】:
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