[发明专利]一种基于深度字符树模型的图像可解释性及防御扰动方法在审
| 申请号： | 202210313273.6 | 申请日： | 2022-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN115019081A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王宇;卓胜达;吴迪 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 刘艳玲 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度字符树模型的图像可解释性及防御扰动方法，收集相关的输入图像数据集，对图像数据集进行初步预处理，处理并保存使用五种攻击扰动算法生成对应的五种不同对抗样本及不经过任何处理的正常样本，将对应不同的对抗样本+正常样本作为训练样本，将训练样本输入到深度字符树模型训练，采用对抗样本+正常样本作为测试样本，检验模型的防御能力，模型对不同的扰动样本高亮显示输出对应的扰动决策点。该基于深度字符树模型的图像可解释性及防御扰动方法，对于不同的对抗样本具备有很好防御能力的同时，也具备有对不同对抗样本扰动攻击点的可解释性，从而确保能精确识别出不同的对抗样本对图像的攻击扰动最大决策点所处位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 字符 模型 图像 解释性 防御 扰动 方法 | ||
【主权项】：
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