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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍陸軍工程大學申請的專利一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116258867B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211479552.6，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法是由曹鐵勇;王燁奎;付炳陽;鄭云飛;方正;趙斐;申海霞;王楊;陳雷設計研發完成，并于2022-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法，包括：獲取包含對抗目標的原始圖像；將原始圖像輸入預設的對抗樣本生成網絡獲得對抗樣本；所述對抗樣本生成網絡包括感知模塊和生成器；將原始圖像輸入至感知模塊獲得感知區域掩模；將原始圖像輸入生成器生成初始擾動；將初始擾動經過平滑濾波模塊進行濾波處理后與感知區域掩模進行相乘獲得最終擾動；將最終擾動與所述原始圖像疊加生成初始對抗樣本；計算初始對抗樣本與原始圖像之間的網絡損失L；根據網絡損失L對對抗樣本生成網絡進行迭代優化；利用優化后的對抗樣本生成網絡將原始圖像轉化為最終對抗樣本；生成的對抗樣本更加接近真實圖像，提高了對抗樣本的不可感知性。

本發明授權一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于關鍵區域低感知性擾動的對抗樣本生成方法，其特征在于，包括： 獲取包含對抗目標的原始圖像；將原始圖像輸入預設的對抗樣本生成網絡；所述對抗樣本生成網絡包括感知模塊和生成器； 將原始圖像輸入至感知模塊獲得感知區域掩模；將原始圖像輸入生成器生成擾動A； 將擾動A經過平滑濾波模塊進行濾波處理，具體包括： 遍歷擾動A中的所有像素點，將噪聲的原始像素值替換為其周圍八個相鄰點的中值像素值，公式為： ； 公式中，gj,k是擾動A的第j行，第k列噪點像素值；Med函數為中位數函數，Med函數輸出值為輸入的中位數； 對擾動A進行濾波處理后與知區域掩模進行相乘獲得干擾B；將干擾B與所述原始圖像疊加生成初始對抗樣本； 計算初始對抗樣本與原始圖像之間的感知損失和GAN損失；由初始對抗樣本中提取多尺度特征圖B、候選區域和候選區域類別，計算候選區域類別的類別損失和多尺度特征圖B的特征圖損失；根據感知損失、GAN損失、類別損失和特征圖損失對對抗樣本生成網絡進行迭代優化；利用優化后的對抗樣本生成網絡將原始圖像轉化為最終對抗樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍陸軍工程大學，其通訊地址為：210007 江蘇省南京市秦淮區后標營路88號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。