典型文献
基于低秩降维和稀疏重构的图像扰动防御算法
文献摘要：
在图像识别等机器视觉任务中,存在一类微弱的、不可察觉的对抗扰动,该扰动能够改变深度神经网络的输出结果.针对图像分类任务中的对抗扰动,提出了一种基于低秩降维和稀疏重构的图像对抗扰动防御算法.针对自然图像的稀疏和低秩特性,所提算法采用低秩分解削弱图像中的对抗扰动,同时利用多尺度稀疏编码对低秩图像进行重构,在滤除残余扰动的同时恢复原始图像的细节信息.采用3种攻击算法分别在黑盒攻击和灰盒攻击下验证所提算法的防御效果,并与其他4种防御算法进行了对比,实验结果表明,所提算法处理后的对抗扰动图像的Top-1分类准确率优于对比算法,且所提算法具有更好的鲁棒性.
文献关键词：
图像处理;对抗防御;低秩降维;多尺度稀疏编码
中图分类号：
作者姓名：
张熙凡;于凌志
作者机构：
天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]张熙凡;于凌志-.基于低秩降维和稀疏重构的图像扰动防御算法)[J].激光与光电子学进展,2022(12):72-81
A类：
低秩降维,多尺度稀疏编码
B类：
稀疏重构,图像识别,机器视觉,视觉任务,微弱,可察觉,对抗扰动,变深,深度神经网络,输出结果,图像分类,分类任务,低秩特性,低秩分解,滤除,恢复原,原始图像,细节信息,攻击算法,黑盒攻击,灰盒,动图,Top,分类准确率,对比算法,对抗防御
AB值：
0.336947
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
