摘要
本发明提供一种智能感知欺骗方法及系统,包括以下步骤:选取焦点映射图和已经训练好的针对某图像识别数据集的智能识别模型;选取一张原始图,并记录其类别真实标签;将焦点映射图和原始图分别输入识别模型S,得到各自的特征图,得到原始图像的边缘特征图;构建映射三角损失函数,其值为:损失子函数一、损失子函数二和损失子函数三之和;计算得到经典的交叉熵损失函数;得到总损失函数;将扰动值与原始图叠加得到对抗样本;利用得到的对抗样本进行欺骗。本发明通过构建映射三角损失函数,多角度充分利用图像在识别模型中的浅层特征,提升欺骗的效果。
技术关键词
欺骗方法
焦点
边缘检测算法
样本
欺骗系统
图像
标签
特征值
通道
多角度
数据
参数
系统为您推荐了相关专利信息
剪枝方法
参数
皮尔逊相关系数
深度学习模型
全局信息融合
一元线性回归模型
配置网络
特征X射线
待测元素
矿石
风电机组叶片
状态检测方法
样本
直流充电电源
特征参量
染色体
图像分割模型
图像分割方法
图像训练样本
轮廓数据