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公开(公告)号：CN115496966A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211167515.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种跨模态生成视频对抗样本的方法和系统，涉及深度学习的技术领域，包括：获取干净视频样本，转换为一系列图片帧；对每张图片帧进行特征提取，获得对应的特征向量；根据特征向量，在一系列图片帧中确定关键帧；对每张关键帧进行划分，获得一系列图像块图片，并计算每张图像块图片的梯度分数；选择梯度分数最大的图像块图片作为局部图片；在局部图片上添加扰动，获得对抗帧，并计算局部图片与对抗帧的相似度；更新扰动，直到相似度取得最小值，将对应的对抗帧作为图片对抗样本；利用图片对抗样本替换对应的关键帧，获得视频对抗样本。本发明生成视频对抗样本的生成效率高、隐蔽性强，提高对抗样本的交叉模态可转移性。
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