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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于关键区域低感知性扰动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：CN116258867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211479552.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于关键区域低感知性扰动的对抗样本生成方法是由曹铁勇;王烨奎;付炳阳;郑云飞;方正;赵斐;申海霞;王杨;陈雷设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键区域低感知性扰动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关键区域低感知性扰动的对抗样本生成方法，包括：获取包含对抗目标的原始图像；将原始图像输入预设的对抗样本生成网络获得对抗样本；所述对抗样本生成网络包括感知模块和生成器；将原始图像输入至感知模块获得感知区域掩模；将原始图像输入生成器生成初始扰动；将初始扰动经过平滑滤波模块进行滤波处理后与感知区域掩模进行相乘获得最终扰动；将最终扰动与所述原始图像叠加生成初始对抗样本；计算初始对抗样本与原始图像之间的网络损失L；根据网络损失L对对抗样本生成网络进行迭代优化；利用优化后的对抗样本生成网络将原始图像转化为最终对抗样本；生成的对抗样本更加接近真实图像，提高了对抗样本的不可感知性。

本发明授权一种基于关键区域低感知性扰动的对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键区域低感知性扰动的对抗样本生成方法，其特征在于，包括： 获取包含对抗目标的原始图像；将原始图像输入预设的对抗样本生成网络；所述对抗样本生成网络包括感知模块和生成器； 将原始图像输入至感知模块获得感知区域掩模；将原始图像输入生成器生成扰动A； 将扰动A经过平滑滤波模块进行滤波处理，具体包括： 遍历扰动A中的所有像素点，将噪声的原始像素值替换为其周围八个相邻点的中值像素值，公式为： ； 公式中，gj,k是扰动A的第j行，第k列噪点像素值；Med函数为中位数函数，Med函数输出值为输入的中位数； 对扰动A进行滤波处理后与知区域掩模进行相乘获得干扰B；将干扰B与所述原始图像叠加生成初始对抗样本； 计算初始对抗样本与原始图像之间的感知损失和GAN损失；由初始对抗样本中提取多尺度特征图B、候选区域和候选区域类别，计算候选区域类别的类别损失和多尺度特征图B的特征图损失；根据感知损失、GAN损失、类别损失和特征图损失对对抗样本生成网络进行迭代优化；利用优化后的对抗样本生成网络将原始图像转化为最终对抗样本。

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