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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法、系统及终端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：CN117274769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311077047.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法、系统及终端是由张大伟;盛晶晶;肖昕;郑忠龙设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于对抗攻击技术领域，公开了一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法、系统及终端，包括以下步骤：S1，随机选取干扰图像，并添加补丁；S2，扰动测试图像特征，生成对抗样本；即在特征空间对测试图像进行优化，使其逼近带有补丁的干扰图像特征，同时保持对抗噪声在测试图像的像素空间尽可能不可察觉，该方法称为USAE；S3，样本替换，攻击目标跟踪算法；将对抗测试样本用于目标跟踪模型测试，评估跟踪结果即为攻击效果。本发明无需特定干扰数据集，对于任意数据集都可进行处理。对于数据集上添加的补丁大小，可进行大小调整，整体可调节性强，可根据实际所需进行相关设置调整。

本发明授权一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法，其特征在于，该方法首先选取ImageNet数据集中若干类作为干扰图像数据集并在其上添加特定补丁，接着通过优化原始图像的特征使其在特征空间内接近这些干扰图像而在像素空间保持不变，最后替换测试集的部分图像执行跟踪算法，对视觉目标跟踪算法的攻击效果； 针对视觉目标跟踪的对抗样本攻击方法包括： S1，随机干扰图像选取，并添加补丁：在ImageNet数据集中，随机选取若干类别图像作为干扰图像，并在干扰图像的随机位置添加一个大小为80×80像素的补丁； S2，扰动测试图像特征，生成对抗样本：在干扰图像数据集和跟踪测试集中图像进行匹配，选取特征最接近的作为一对，通过优化测试集中原始图像，使其接近配对干扰图像特征，并保持原像素空间尽量不变，并采用标准梯度下降方法进行优化，以此生成对抗样本； S3，样本替换，攻击目标跟踪算法：将生成的对抗样本替换至原始测试集，每个视频序列只替换50张图像，形成对抗测试集；并用于目标跟踪模型测试，评估跟踪结果即攻击效果； S1中选取ImageNet数据集中若干类作为干扰图像数据集，ImageNet数据集共包含14197122张图片，共1000类别，只需选取少量类别，即可获得足够干扰图像。

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浙江师范大学，其通讯地址为：321004 浙江省金华市迎宾大道688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”。