买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116011525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211676127.6，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法是由邓鑫洋;赵畅菲;蒋雯设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法，包括以下步骤：步骤一、从目标数据集中获取原始图像xclean作为对抗样本x0；步骤二、输入迭代过程中的对抗样本xt，获取弥补性图像样本xt‑enhance；步骤三、利用xt‑enhance和xt获得高频弥补图像频谱Ft‑high；步骤四、随机丢弃Ft‑high的低频信息，得到频谱增强对抗样本集合；步骤五、获取平均聚合梯度；步骤六、更新对抗扰动；步骤七、重复步骤二至步骤六，直至达到最大迭代次数T，输出xT作为对抗样本xadv。本发明提出了对梯度迭代过程中的对抗样本进行高频信息的弥补和低频分量的随机丢弃的对抗样本生成方法，缓解对抗样本对白盒模型的过拟合现象，提升了对抗样本的可迁移性。

本发明授权一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像频谱增强的对抗样本生成方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、从目标数据集中获取类别标签为y的原始图像xclean，将其作为迭代次数t＝0时的对抗样本xt，即x0； 步骤二、输入迭代过程中的对抗样本xt，利用低通滤波和高频增强滤波获取弥补性图像样本xt-enhance： 步骤201、选取低通卷积核W对对抗样本进行卷积操作，即低通滤波，获得低通图像样本xt-low： xt-low＝xt*W 步骤202、将对抗样本xt与低频图像样本xt-low作差，获取非锐化掩膜xt-mask： xt-mask＝xt-xt-low 步骤203、设置权重因子k，利用非锐化掩膜xt-mask实现高频增强滤波，获取高频增强图像样本xt-high： xt-high＝xt+k×xt-mask 步骤204、将高频增强图像样本xt-high与低频图像样本xt-low作差，获取弥补性图像样本xt-enhance： xt-enhance＝xt-high-xt-low 步骤三、利用弥补性图像样本xt-enhance对对抗样本xt进行高频分量的弥补，获得高频弥补图像频谱Ft-high： 步骤301、设置与图像尺寸n,n相同的高频掩膜MH，用于提取图像频谱的高频部分： 其中r为高低频分割参数，满足0＜r＜n； 步骤302、利用离散余弦变换将弥补性图像样本xt-enhance变换到频域，并与高频掩膜MH进行哈达玛积，获得弥补性图像高频频谱Ft-enhance： Ft-enhance＝DCTxt-enhanceMH 步骤303、设置高频弥补因子β＞0，利用弥补性图像高频频谱Ft-enhance对对抗样本xt进行频谱增强，获得高频弥补对抗频谱Ft-high： Ft-high＝DCTxt+β×Ft-high 步骤四、多次随机丢弃高频弥补对抗频谱Ft-high的低频信息，得到完整频谱增强对抗样本集合： 步骤401、设置与图像尺寸n,n相同的低频掩膜ML，用于对图像频谱的低频分量进行随机丢弃： 其中R0,1,p代表以p的概率为0，以1-p的概率为1，且0≤p≤1； 步骤402、将高频弥补对抗频谱Ft-high与低频掩膜ML进行哈达玛积，利用逆离散余弦变换将丢弃低频信息的频谱转换到空间域，获得完整频谱增强对抗样本x′t： x′t＝IDCTFt-high⊙ML 步骤403、重复步骤401-402，直至达到频谱增强变换次数N，获得完整频谱增强对抗样本集合x′t-1，x′t-2，…，x′t-N； 步骤五、将完整频谱增强对抗样本集合中的图像分别输入神经网络，获取平均聚合梯度： 步骤501、分别将完整频谱增强对抗样本x′t-1，x′t-2，…，x′t-N输入神经网络，利用网络损失对图像样本的梯度求导获得梯度Gi： 步骤502、依据获得的Gi获取平均聚合梯度 其中λi为神经网络为完整频谱增强对抗样本分配的权重，满足： 步骤六、利用平均聚合梯度更新动量，指引对抗样本的更新方向： 步骤601、设定动量延迟因子μ∈[0,1]，利用平均聚合梯度更新动量gt+1： 步骤602、设定扰动噪声阈值ξ与最大迭代次数T，得到单次对抗扰动施加大小 步骤603、以动量gt+1为扰动的施加方向，更新对抗样本的像素值： xt+1＝xt+α·signgt+1 步骤604、以干净图像样本的像素值为中心，利用扰动噪声阈值ξ对xt+1的像素值进行剪切，并限制剪切后图像的像素值处于正常显示范围[0,255]，得到更新后的对抗样本： 步骤七、重复步骤二至步骤六，直至达到最大迭代次数T，输出更新后图像样本xT作为对抗样本xadv。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。