(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210525752.4 (22)申请日 2022.05.16 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114612689 A (43)申请公布日 2022.06.10 (73)专利权人 中国科学技术大学 地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路 96号 (72)发明人 张天柱　张哲　张勇东　徐楠青　 冯巍巍　吴枫　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 樊晓 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 王敏 (54)发明名称 对抗样本生成方法、 模型训练方法、 处理方 法及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种对抗样 本生成方法、 图像处 理模型训练方法和图像处理方法。 该对抗样本生 成方法包括： 对图像执行多轮迭代处理， 直至满 足预定迭代条件； 将满足预定迭代条件的图像确 定为对抗样本。 对图像执行多轮迭代处理包括： 对与当前轮迭代对应的 图像特征数据进行处理， 得到图像特征向量； 基于目标函数， 根据与初始 图像对应的图像特征向量和与当前轮迭代对应 的图像特征向量， 得到扰动值， 目标函数是根据 离散度函数和距离函数确定的， 根据与当前轮迭 代对应的扰动值和与当前轮迭代对应的图像， 得 到与下一轮迭代对应的 图像。 本发 明还提供了一 种电子设备。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 114612689 B 2022.09.09 CN 114612689 B 1.一种对抗样本生成方法， 包括： 对图像执 行多轮迭代处 理， 直至满足预定迭代条件； 将满足所述预定迭代条件的图像确定为所述对抗样本； 其中， 所述对图像执 行多轮迭代处 理， 包括： 对与当前轮迭代对应的图像的图像特征数据进行处理， 得到与当前轮迭代对应的图像 的图像特 征向量； 基于目标函数， 根据与初始图像对应的图像特征向量和与所述当前轮迭代对应的图像 的图像特征向量， 得到与当前轮迭代对应的图像的扰动值， 其中， 所述目标函数是根据离散 度函数和距离函数确定的， 所述离散度函数是用于基于与每轮迭代对应的图像的图像特征 向量计算离散度的函数， 所述距离函数是用于计算与所述初始图像对应的图像特征向量和 与每轮迭代对应的图像的图像特 征向量之间距离的函数； 根据与所述当前轮迭代对应的图像的扰动值和与 所述当前轮迭代对应的图像， 得到与 下一轮迭代对应的图像； 其中， 所述根据与 所述当前轮迭代对应的图像的扰动 值和与所述当前轮迭代对应的图 像， 得到与下一轮迭代对应的图像， 包括： 确定与所述当前轮迭代对应的图像的更新 步长； 基于与所述当前轮迭代对应的图像的扰动值和与所述当前轮迭代对应的图像的更新 步长， 得到与所述当前轮对应的图像的更新扰动值； 根据与所述当前轮迭代对应的图像的更新扰动 值和与所述当前轮迭代对应的图像， 得 到与所述下一轮迭代对应的图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述目标函数是根据离散度函数和距离函数确定 的， 包括： 根据用于基于与每轮迭代对应的图像的图像特征向量计算离散度的函数与第一超参 数， 得到加权后的特 征离散度函数； 根据用于计算与所述初始图像对应的图像特征向量和与每轮迭代对应的图像的图像 特征向量之间距离的函数与第二超参数， 得到加权后的距离函数； 根据所述加权后的特 征离散度函数和所述加权后的距离函数， 确定所述目标函数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述对与当前轮迭代对应的图像的图像特征数据 进行处理， 得到与当前轮迭代对应的图像的图像特 征向量， 包括： 将与当前轮迭代对应的图像的图像特征数据输入特征提取模型中， 得到与当前轮迭代 对应的图像提取 特征； 对所述图像提取特征进行归一化处理， 得到所述与当前轮迭代对应的图像的图像特征 向量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 预设迭代条件 包括预设迭代次数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述离 散度包括熵值或方差 。 6.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述与所述初始图像对应的图像特征向量和与每 轮迭代对应的图像的图像特 征向量之间距离为 最优传输距离、 曼哈顿距离、 欧式距离 。 7.一种图像处 理模型训练方法， 包括： 利用对抗样本对待训练模型进行训练， 得到训练后的图像处 理模型，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612689 B 2其中， 所述对抗样本是利用根据权利要求1所述的方法生成的。 8.一种图像处 理方法， 包括： 利用图像处 理模型处 理目标原 始图像， 得到针对所述目标原 始图像的输出 结果， 其中， 所述图像处 理模型是利用根据权利要求7 所述的训练方法训练得到的。 9.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器执行根据权利要求1~6中任一项或权利要求7或权利要求8中所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612689 B 3