[发明专利]一种面向AR应用的基于生成对抗网络的对抗样本生成方法

摘要

本发明公开了一种面向AR应用的基于生成对抗网络的对抗样本生成方法，包括如下步骤：S1：生成器G以三个随机噪声(ZAdv,ZBen,ZZ)的嵌入Z＝Embedding(ZAdv,ZBen,ZZ)作为输入来生成对抗扰动Adv＝G(Z)；然后，将生成的对抗扰动Adv叠加到良性样XBen来生成对抗样本XAdv＝XBen+Adv，并计算对抗扰动损失LAdv；S2：判别器D以对抗样本XAdv，良性样本XBen和良性样本XBen的分类类别YBen作为输入，判别器D正确地区分(XBen,XAdv)，并分别计算生成器G和判别器D的GAN损失LWGAN‑GP；判别器D输出(XBen,XAdv)的类别，并分别计算生成器G和判别器D的ACGAN分类损失LACGAN。本发明只需要训练一次，就可以快速的生成对抗样本，极大的降低了计算资源消耗与时间消耗，本发明生成的对抗样本具有良好的感知，并且能够很好的愚弄多个深度神经网络并具有很好的视觉感知。