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公开(公告)号：CN118506239B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410656144.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于时序对抗融合的动作检测查询攻击方法。本发明首先对视频预处理为帧序列，将其输入时空特征编码器，获得时空特征图；再通过时空动作检测模块，解码获得目标边界框和动作类别；然后通过时序对抗融合模块获得时序对抗融合样本；最后通过时序一致性攻击模块，优化时序对抗融合样本，并通过对模型的少量查询生成强大的对抗样本，作为时空动作检测模型的输入使其对动作类别与检测的判断错误。本发明通过时序对抗融合模块，将对抗攻击限制在语义相关的目标区域从而减少搜索空间，并利用目标区域相邻的语义无关区域对目标区域攻击；通过时序一致性攻击利用对齐相邻视频片段攻击方向优化对抗样本，从而提高对动作检测模型攻击的强度。
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公开(公告)号：CN118942162A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411420732.6
申请日：2024-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于前景语义增强的双路多标记时空动作检测方法。本发明首先对视频采样生成视频片段集合与背景集合，通过动作前景语义增强模块融合背景信息，获得动作前景语义增强的视频片段集合；再利用二维卷积和三维卷积神经网络获取目标边界框，并提取目标级时空特征和视频时空特征图；之后，由交互关系编码器构建目标交互关系，获得刻画交互关系的目标级运动特征；最后，通过双路动作多标记学习模块，建模动作标记之间的关系，输出动作类别。本发明不仅通过增强动作前景语义与目标动作类别建模以减少语义偏差，还通过刻画不同动作标记内在关联以缓解标记稀疏问题，同时最小化双路动作分类损失缓解正负类别不平衡的问题，提高了动作检测精度。
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公开(公告)号：CN118942162B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411420732.6
申请日：2024-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于前景语义增强的双路多标记时空动作检测方法。本发明首先对视频采样生成视频片段集合与背景集合，通过动作前景语义增强模块融合背景信息，获得动作前景语义增强的视频片段集合；再利用二维卷积和三维卷积神经网络获取目标边界框，并提取目标级时空特征和视频时空特征图；之后，由交互关系编码器构建目标交互关系，获得刻画交互关系的目标级运动特征；最后，通过双路动作多标记学习模块，建模动作标记之间的关系，输出动作类别。本发明不仅通过增强动作前景语义与目标动作类别建模以减少语义偏差，还通过刻画不同动作标记内在关联以缓解标记稀疏问题，同时最小化双路动作分类损失缓解正负类别不平衡的问题，提高了动作检测精度。
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公开(公告)号：CN118506239A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410656144.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于时序对抗融合的动作检测查询攻击方法。本发明首先对视频预处理为帧序列，将其输入时空特征编码器，获得时空特征图；再通过时空动作检测模块，解码获得目标边界框和动作类别；然后通过时序对抗融合模块获得时序对抗融合样本；最后通过时序一致性攻击模块，优化时序对抗融合样本，并通过对模型的少量查询生成强大的对抗样本，作为时空动作检测模型的输入使其对动作类别与检测的判断错误。本发明通过时序对抗融合模块，将对抗攻击限制在语义相关的目标区域从而减少搜索空间，并利用目标区域相邻的语义无关区域对目标区域攻击；通过时序一致性攻击利用对齐相邻视频片段攻击方向优化对抗样本，从而提高对动作检测模型攻击的强度。
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