[发明专利]一种基于WGAN-GP的对抗扰动图像生成方法有效
| 申请号： | 202110799668.7 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113537467B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋凌云;吴梦雪;季一木;孙静;田鹏浩 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于WGAN‑GP的对抗扰动图像生成方法。该方法包括如下步骤：利用特征提取器从目标网络模型中获取其中一个卷积层的特征向量，并将其作为先验信息；生成器将原始图像的特征向量和噪声向量作为级联向量输入到生成器后生成对抗扰动图像；判别器判断生成器生成的对抗扰动图像的类别是否符合训练集中的类别描述信息；目标神经网络模型利用误判损失函数来指导生成器生成的对抗扰动图像的类别更接近目标标签的类别。本发明提升了生成对抗扰动图像的隐蔽性和图像质量，利用目标网络模型的特征提取器，使GAN网络生成器从学习原始图像的特征转换为学习目标特征，以减少训练开销和提高对抗成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 wgan gp 对抗 扰动 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
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