[发明专利]一种基于图像预处理与对抗训练结合的防御对抗样本的方法

摘要

本发明提出了一种基于图像预处理与对抗训练结合的防御对抗样本的方法。包括：1)将原始图像和对抗样本分割为小块，进行DCT变换，并设计量化表，所述对抗样本是由原始图像和对抗性噪声线性叠加而成；2)将量化表按比例缩放得到实现不同压缩比所需要的量化表，对原始图像应用不同压缩比进行压缩得到不同的数据集，再添加噪声作为训练对抗样本，原始图像和训练对抗样本构成训练数据集，送入深度神经网络进行训练得到不同的分类器；3)将待分类图像以不同压缩比进行压缩得到不同的图像，并送入对应压缩比数据集训练得到的分类器，由多个分类器投票得到最终结果。与现有方法相比，该方法能够保证原始图像的分类精度，并提高对抗样本的防御效率。