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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于相位感知的对抗噪声防御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：CN116612344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310404707.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于相位感知的对抗噪声防御方法是由王楠楠;周大为;高新波设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相位感知的对抗噪声防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相位感知的对抗噪声防御方法，涉及对抗噪声防御技术领域，包括：获取训练样本集；根据训练样本集，获取参考样本和初始对抗样本；构建相位感知对抗防御模型；其中，相位感知对抗防御模型包括相位级对抗样本生成模块和相位级对抗训练模块；将初始对抗样本和参考样本输入至相位级对抗样本生成模块，生成相位级对抗样本；将训练样本集和相位级对抗样本输入至相位级对抗训练模块，对相位级对抗训练模块进行训练，获取训练好的相位级对抗训练模块；根据相位级对抗样本生成模块和训练好的相位级对抗训练模块，获取待预测样本的分类结果，实现对抗防御。本发明能够提升分类精度。

本发明授权一种基于相位感知的对抗噪声防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相位感知的对抗噪声防御方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集；其中，所述训练样本集包括多个样本，同一样本对应同一类别目标，每个样本包括至少一张图像； 根据所述训练样本集，获取参考样本和初始对抗样本； 构建相位感知对抗防御模型；其中，所述相位感知对抗防御模型包括相位级对抗样本生成模块和相位级对抗训练模块； 将所述初始对抗样本和所述参考样本输入至所述相位级对抗样本生成模块，生成相位级对抗样本； 将所述训练样本集和所述相位级对抗样本输入至所述相位级对抗训练模块，对所述相位级对抗训练模块进行训练，获取训练好的相位级对抗训练模块； 根据所述相位级对抗样本生成模块和所述训练好的相位级对抗训练模块，获取待预测样本的分类结果，实现对抗防御； 所述相位级对抗训练模块包括共享相位特征学习模块和相位扰动对抗样本分类学习模块，所述共享相位特征学习模块和所述相位扰动对抗样本分类学习模块均包括目标分类网络；其中，所述共享相位特征学习模块用于输出所述相位级对抗样本与所述训练样本集的特征距离，所述相位扰动对抗样本分类学习模块用于输出所述相位级对抗样本的分类结果； 所述相位级对抗训练模块的训练过程包括： 将所述相位级对抗样本先经过所述相位扰动对抗样本分类学习模块的目标分类网络进行处理，将处理后的相位级对抗样本和预设的真实标签再经过对抗训练分类损失函数进行处理，得到第一特征向量； 将所述相位级对抗样本经过所述共享相位特征学习模块的目标分类网络进行处理，获取相位级对抗样本的特征向量；将所述训练样本集经过所述共享相位特征学习模块的目标分类网络进行处理，获取训练样本集的特征向量；获取所述相位级对抗样本的特征向量与所述训练样本集的特征向量之间的特征距离；将所述特征距离经过共享相位特征损失函数处理，得到第二特征向量； 将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行加权求和，获取相位层面对抗训练损失函数； 使用批量梯度下降算法对所述相位层面对抗训练损失函数进行处理，获取所述相位层面对抗训练损失函数的最小值，以更新所述相位级对抗训练模块中目标分类网络的参数； 根据更新的所述相位级对抗训练模块中目标分类网络的参数，获取训练好的所述相位级对抗训练模块。

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