北京航空航天大学肖利民获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强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：CN115995035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211265098.4，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强方法是由肖利民;郭桐;刘禹廷;沈润楠;杨锦乾设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强方法，能够相比现有方法生成更具隐蔽性的对抗补丁。针对现有对抗补丁生成技术生成的对抗补丁与周围环境极不协调，非常容易被人类发现的问题，本发明基于深度学习的可解释性与风格迁移技术设计了多模型加权热力图方法与局部风格迁移方法。本发明的主要任务是通过多模型加权热力图定位补丁最佳攻击位置，再获取目标位置的图像，用其风格与内容指导对抗补丁生成过程，最后生成更加隐蔽的对抗补丁。相比现有方案，本发明在对抗补丁的生成上能够与周围环境融合，在成功攻击的同时不易被人类察觉，实际应用效果更好。
本发明授权一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热力图与风格迁移的对抗补丁隐蔽性增强方法，能够相比现有方法生成更具隐蔽性的对抗补丁，针对现有对抗补丁生成技术生成的对抗补丁与周围环境极不协调，非常容易被人类发现的问题，通过基于深度学习的可解释性与风格迁移技术设计出多模型加权热力图方法与局部风格迁移方法，通过多模型加权热力图定位补丁最佳攻击位置，再获取目标位置的图像，用其风格与内容指导对抗补丁生成过程，最后生成更加隐蔽的对抗补丁，包括以下步骤： 步骤1选用梯度无关的热力图与输入尺寸相同的深度学习模型构建多模型加权热力图定位方法； 步骤2利用置信度加权方法生成加权热力图，并利用滑动窗口算法寻找加权热力图中贡献最大的区域最为最佳攻击区域； 步骤3根据最佳攻击区域截取图像，获取其风格与内容特征，并将其作为生成对抗补丁的初始补丁； 步骤4用余弦距离作为对抗补丁与原区域图像的风格特征与内容特征距离的度量标准，并构造损失函数； 步骤5使用Adam优化算法对初始补丁进行迭代优化，直到补丁攻击成功。
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