一种基于关键区域约束的图像对抗样本生成方法

本发明涉及一种基于关键区域约束的图像对抗样本生成方法，属于计算机视觉技术领域，通过目标模型分类结果筛选对应的目标图像，再由代理模型识别得到末端特征图和全连接层权重并计算出类别激活映射图，通过实例分割将目标图像分割为多个目标区域，用类别激活映射图从各目标区域中筛选出候选分割区域，再用代理模型对基于候选分割区域组合得到的掩盖后图像识别并筛选出关键区域，对每个关键区域依次进行基于施密特正交化的无梯度优化，根据目标模型的输出结果更新扰动向量，经过多轮迭代后最终生成对抗样本，解决了现有生成图像对抗样本效率低、过程复杂、无法兼顾隐蔽性和扰动效果的问题。