摘要
本发明提出一种针对场景文本识别模型的序列感知对抗攻击方法及系统,属于计算机视觉与对抗机器学习领域,包括:S1:获取数据集和场景文本识别模型的信息;S2:将场景文本识别模型转为测试阶段,筛选出模型能识别的输入图片;S3:构建并执行攻击算法,生成对抗样本,并构造损失函数以减小对抗样本和输入图片的差异。本发明的方法利用场景文本识别模型的序列预测特性,显著提高攻击成功率并减少扰动幅度,为场景文本识别模型的鲁棒性评估提供高效攻击工具,也能用于现在前沿的隐私保护和版权保护方案。
技术关键词
场景文本识别
损失函数设计
序列
样本
字符
图片
非暂态计算机可读存储介质
图像
矩阵
鲁棒性评估
标签
处理器
随机梯度下降
电子设备
退火算法
计算机视觉
模式
参数
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异常检测系统
心脏
冲击特征
异常检测方法
信号预处理模块
故障诊断模型
服务器
历史运行状态
样本
神经网络模型