申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2021-01-02

公开（公告）日：2021-05-07

公开（公告）号：CN112766324A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06K9/40(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本发明属于深度学习领域中的图像识别技术领域，公开了一种图像对抗样本检测方法、系统、存储介质、终端及应用，降噪神经网络对原始图像进行降噪处理，得到降噪图像；分类模型对原始图像进行分类处理，获取处理后的logits值；分类模型对降噪图像进行分类处理，获取处理后的logits值；利用原始图像和降噪图像的logits值，计算原始图像和降噪图像之间的差异得分；根据差异得分判断原始图像是对抗样本还是普通样本。本发明降噪神经网络只需要在加性高斯白噪声下训练，训练成本大大降低；降噪神经网络采用xUnit激活单元，使得降噪模型参数大大较少，有利于在计算资源有限的设备上进行部署。

主权项：1.一种图像对抗样本检测方法，其特征在于，所述图像对抗样本检测方法包括：降噪神经网络对原始图像进行降噪处理，得到降噪图像；分类模型对原始图像进行分类处理，获取处理后的logits值；分类模型对降噪图像进行分类处理，获取处理后的logits值；利用原始图像和降噪图像的logits值，计算原始图像和降噪图像之间的差异得分；根据差异得分判断原始图像是对抗样本还是普通样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 图像对抗样本检测方法、系统、存储介质、终端及应用

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