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公开(公告)号:CN118781367A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410814126.6
申请日:2024-06-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于黑盒的跨模态双稀疏视频对抗样本生成方法,属于计算机视觉领域,包括:提供视频样本,按均匀稀疏策略划分关键帧集和稀疏帧集;获取ImageNet预训练图像模型VGG‑16;提供米字形蒙版;初始化对抗扰动,利用米字形蒙版图像限制,将初始扰动添加到当前关键帧的米字形区域得到被初始扰动后的当前关键帧;将被扰动前和被扰动后的当前关键帧输入预训练图像模型并获取二者的中间特征图;通过减小二者中间特征图图的结构相似度损失不断更新对抗扰动,最终形成当前对抗帧;将关键帧集依次处理形成对抗帧集;按初始帧顺序重组对抗帧和稀疏帧形成视频对抗样本。本发明可以生成在时间和空间具有双稀疏性的视频对抗样本。