兰州大学张海涛获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种基于主成分分析的卷积神经网络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：CN121033626B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511154347.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于主成分分析的卷积神经网络对抗样本生成方法是由张海涛;张富翔;王京设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于主成分分析的卷积神经网络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主成分分析的卷积神经网络对抗样本生成方法，包括：获取原始图像数据；将所述原始图像数据输入至卷积神经网络模型中，得到所述原始图像数据的梯度矩阵，利用主成分分析计算所述梯度矩阵的平衡值；基于所述平衡值，获取掩码矩阵；根据所述掩码矩阵，确定所述原始图像数据中的可篡改像素；根据所述可篡改像素，获取对抗样本。本发明提出的篡改策略能够为篡改操作提供更精确的篡改指导，可有效平衡篡改强度和篡改数量，能够在较少的篡改数量的情况下获得一个相对较弱的篡改强度，生成一个与原始图像更为相似的对抗样本。
本发明授权一种基于主成分分析的卷积神经网络对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析的卷积神经网络对抗样本生成方法，其特征在于，包括： 获取原始图像数据； 将所述原始图像数据输入至卷积神经网络模型中，得到所述原始图像数据的梯度矩阵，利用主成分分析计算所述梯度矩阵的平衡值； 利用主成分分析计算所述梯度矩阵的平衡值包括： 根据所述梯度矩阵，计算协方差矩阵； 对所述协方差矩阵进行特征分解，获取特征向量矩阵和特征值矩阵； 根据所述特征值矩阵和预设的方差解释率，获取可篡改通道数； 根据所述特征向量矩阵、可篡改通道数和梯度矩阵，获取所述梯度矩阵的主成分空间； 基于所述主成分空间，获取所述原始图像数据中像素的投影强度； 根据所述投影强度，获取所述平衡值； 基于所述主成分空间，获取所述原始图像数据中像素的投影强度的方法为： 其中，Pj表示第j个像素的投影强度，为主成分空间中对应位置的元素，k为可篡改通道数； 基于所述平衡值，获取掩码矩阵； 根据所述掩码矩阵，确定所述原始图像数据中的可篡改像素； 根据所述可篡改像素，获取对抗样本。
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