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龙图腾网获悉清华大学申请的专利视角鲁棒性分析方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115456948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210964244.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权视角鲁棒性分析方法、装置、电子设备及存储介质是由董胤蓬;朱军;苏航设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本视角鲁棒性分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种视角鲁棒性分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，视角鲁棒性分析方法包括：获取待识别物体的多张二维图片；基于多张所述二维图片，得到所述待识别物体的三维表示；基于所述三维表示，得到初始对抗视角下的渲染二维图片；基于所述初始对抗视角下的渲染二维图片，确定所述待识别物体的优化后对抗视角，并基于所述优化后对抗视角评估视觉感知模型的视角鲁棒性。通过本发明的视角鲁棒性分析方法，提高了在对视觉感知模型进行视角鲁棒性分析过程中的分析准确性，且降低了操作成本。

本发明授权视角鲁棒性分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视角鲁棒性分析方法，其特征在于，所述视角鲁棒性分析方法包括： 获取待识别物体的多张二维图片； 基于多张所述二维图片，得到所述待识别物体的三维表示； 基于所述三维表示，得到初始对抗视角下的渲染二维图片； 基于所述初始对抗视角下的渲染二维图片，确定所述待识别物体的优化后对抗视角，并基于所述优化后对抗视角评估视觉感知模型的视角鲁棒性，其中，所述基于所述初始对抗视角下的渲染二维图片，确定所述待识别物体的优化后对抗视角，具体包括： 基于所述初始对抗视角下的渲染二维图片，得到分类损失函数； 基于所述分类损失函数，对所述初始对抗视角进行优化，得到优化后的初始对抗视角，以使基于所述优化后的初始对抗视角下的渲染二维图片得到的所述分类损失函数的值最大，并将所述优化后的初始对抗视角作为所述待识别物体的优化后对抗视角，其中，优化问题采用以下公式： 其中，f表示图像分类模型；y表示待识别物体的真实类别；Rv表示在初始对抗视角v下的渲染二维图片；L表示分类损失函数；λ表示超参数；表示分布的熵，其中，pv表示在初始对抗视角v下的分布。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱；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”。

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