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一种面向姿态估计深度神经网络的扰动图像生成方法

基本信息

申请号	CN202110704930.5	申请日	-
公开（公告）号	CN113487545A	公开（公告）日	2021-10-08
申请公布号	CN113487545A	申请公布日	2021-10-08
分类号	G06T7/00（2017.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	刘复昌;潘志庚;曹明亮;丁丹丹;张明敏;梁应滔;梁应鸿;王昊	申请（专利权）人	广州玖的数码科技有限公司
代理机构	重庆市信立达专利代理事务所（普通合伙）	代理人	刘洁
地址	510640广东省广州市天河区平云路163号之二901室
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种面向姿态估计深度神经网络的扰动图像生成方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、将图像x输入目标神经网络K，得结果P0；S2、将P0重组后生成P1，并将P0作为图像x的标签，P1作为图像x的第一次训练结果；S3、将P0和P1输入目标神经网络K，产生P0与P1的误差值，获取该误差值的梯度方向并将其乘以系数λ作为单次噪声值z；S4、多次迭代训练获取噪声值累加z'，将z'规范化处理，使图像x与z'叠加生成扰动图a。本发明通过预测图像的结果与真实结果产生的误差值，并通过获取误差值变化的梯度方向对图像添加扰动噪声，不仅能对图像分类产生很好误导效果，还能对姿态识别方面产生较佳误导效果，让原正确姿态识别为另一种毫不相干姿态。