[发明专利]基于显著性图的点云对抗攻击方法

摘要

本发明公开了基于显著性图的点云对抗攻击方法，该方法通过将采样点移动到点云中心计算采样点的显著性值，从而构建点云显著性图，选择具有最高显著性值的采样点集作为关键点集，以确保对网络分类结果造成更大的影响。同时利用Chamfer距离衡量点云模型之间的差异性，并选择与点云模型库中具有最近Chamfer距离的模型的关键点集进行替换，从而实现最小化点云扰动并使得人眼难以察觉。本方法提出的点云对抗攻击方法，不仅考虑到对抗攻击的效率，而且考虑了对抗样本的不可察觉性，能够高效攻击主流的点云深度神经网络。