对抗图像生成方法及装置、以及目标覆盖物加工方法制造方法及图纸

本公开涉及一种对抗图像生成方法及装置、以及目标覆盖物加工方法，所述方法包括：根据概率信息，获得第一概率图像；根据第一概率图像，获得对抗图像块；根据对抗图像块和第一红外图像，获得第二红外图像；通过目标检测网络对第二红外图像进行检测，获得目标检测结果；根据目标检测结果对第一概率图像进行优化，获得对抗图像。根据本公开的实施例的对抗图像生成方法，可基于第一概率图像生成对抗图像块，并对红外图像中的目标对象进行覆盖，使得对抗图像块不受维度的限制，可应用于红外图像中的三维的行人，无需使红外图像中的行人以特定角度面向红外摄像头。度面向红外摄像头。度面向红外摄像头。

【技术实现步骤摘要】
对抗图像生成方法及装置、以及目标覆盖物加工方法


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种对抗图像生成方法及装置、以及目标覆盖物加工方法。

技术介绍

[0002]红外成像，指的是一种通过光电技术检测物体热辐射的特定红外线波段信号，将该信号转换成人眼可分辨的图像，并可进一步计算出温度值的技术。红外成像技术在夜间安防、自动驾驶和人体测温等领域有着广泛的应用。与可见光成像相比，红外成像技术具有被动成像、温度敏感和可穿透性等优点。
[0003]行人检测，指的是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并进行精确定位。红外行人检测特指针对红外图像或者视频序列的行人检测。随着深度学习技术的发展，行人检测技术取得了长足的进步，检测准确率逐步提高。但另一方面，人们也发现存在一些精心设计的扰动，可以使得行人检测算法容易出现错判或者漏判。这些精心设计过的扰动被称为对抗样本。针对行人检测算法的干扰被称为对抗攻击。按照攻击的领域不同，对抗攻击可以分为在数字世界的攻击和在物理世界的攻击。对抗样本的研究对于行人检测的安全性与可靠性有着重要的意义。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对抗图像生成方法，其特征在于，包括：根据概率信息，获得第一概率图像，其中，所述概率信息包括各像素点的第一概率信息，所述第一概率图像为二值图像，所述第一概率图像的像素点的像素值是根据所述第一概率信息获得的值；根据所述第一概率图像，获得对红外图像中的目标对象所在区域的至少部分区域进行覆盖的对抗图像块；根据所述对抗图像块和第一红外图像，获得对所述第一红外图像中的目标对象所在区域的至少部分区域进行覆盖后的第二红外图像；通过目标检测网络对所述第二红外图像进行检测，获得目标检测结果；根据所述目标检测结果对所述第一概率图像进行优化，获得对抗图像，所述对抗图像为二值图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一概率图像，获得对红外图像中的目标对象所在区域的至少部分区域进行覆盖的对抗图像块，包括：对所述第一概率图像进行周期扩展，获得尺寸大于所述第一概率图像的第二概率图像；对所述第二概率图像进行随机剪裁，获得第三概率图像；根据所述第三概率图像，获得具有非刚性形变视觉效果的第四概率图像；对所述第四概率图像添加扰动信息，获得所述对抗图像块。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第三概率图像，获得具有非刚性形变视觉效果的第四概率图像，包括：在所述第三概率图像中设置多个关键点；对所述第三概率图像进行随机形变，获得形变图像；根据所述形变图像中的关键点与所述第三概率图像中的关键点，对所述形变图像进行曲面拟合处理，获得所述第四概率图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第四概率图像添加扰动信息，获得所述对抗图像块，包括：对所述第四概率图像进行旋转、改变亮度、改变对比度、添加随机噪声、改变尺寸中的至少一种处理，获得所述对抗图像块。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测结果包括所述第二红外图像中存在目标对象的第二概率信息，其中，根据所述目标检测结果对所述第一概率图像进行优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡晓林，朱小佩，胡展豪，黄思源，李建民，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：