摘要
基于空域频域流多源对抗训练的动作识别防御方法、装置、设备及存储介质。首先对原始视频预处理得到原始视频样本;通过空域频域流掩码生成模块,使用遗传算法将原始视频样本的输入空间域、输入频域掩码作为优化目标,得到空域频域流掩码;之后,通过空域频域流对抗样本生成模块,输入空域频域流掩码和原始视频样本,使用投影梯度下降算法生成视频对抗样本;然后,通过多源对抗训练模块,输入视频对抗样本和原始视频样本,平衡两者之间的数据分布,得到具有强对抗鲁棒性的动作识别模型。本发明不仅基于视频关键区域生成对抗样本学习真实对抗样本数据分布,又能缓解对抗样本与原始视频样本的数据分布差异问题,提高了动作识别模型的对抗鲁棒性。
技术关键词
样本
动作识别模型
鲁棒模型
遗传算法优化
识别视频数据
模块
离散余弦变换
数据分布
像素
梯度下降算法
构建鲁棒
防御设备
鲁棒性
符号
处理器
矩形
可读存储介质
处理单元
系统为您推荐了相关专利信息
无人机系统
待测部件
卷积神经网络模型
元素
测试方法
品质特征
品质评价模型
白酒
分析方法
建立神经网络模型
样本分类方法
推荐算法
特征提取器
重构算法
矩阵