图像美学评估模型的对抗攻击方法、设备及存储介质技术

本申请提供一种图像美学评估模型的对抗攻击方法、设备及存储介质，涉及图像美学评估领域。该方法包括：获取原始图像样本，对原始图像样本进行特征调整得到目标攻击样本；根据原始图像样本和目标攻击样本对待攻击图像美学评估模型进行对抗攻击；将原始图像样本输入到待攻击图像美学评估模型获得原始图像评分信息，并将目标攻击样本输入待攻击图像美学评估模型得到目标攻击样本评分信息；根据原始图像评分信息和目标攻击样本评分信息确定是否满足对抗攻击条件，若是，则完成对抗攻击；若否，则对待攻击图像美学评估模型进行对抗攻击直至满足对抗攻击条件，本申请的方法实现了提高图像美学评估模型的准确度的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像美学评估领域，尤其涉及一种图像美学评估模型的对抗攻击方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着计算机视觉和人工智能领域的迅速发展，图像美学评估作为图像处理和计算机图形学中的重要任务逐渐引起了研究者们的广泛关注。随着人工智能生成内容和自媒体市场的爆发式增长，图像美学评估已成为自动判定图像是否满足用户审美偏好的重要标准。这也是成像测量和图像推荐等中必不可少的步骤。图像美学评估的目标是模拟人类的审美感知，通过算法来预测图像的美感和质量，可以自动化地评估和提升图像质量，从而提供更好的用户体验。

2、目前大多数图像美学评估模型多采用具有人类标注标签的数据集对图像美学评估模型进行训练。然而，这些标签可能主观性强，存在样本偏差、长尾分布和规模有限等问题，进而这些数据集限制并削弱了模型处理稀缺、异常或对抗性图像的能力。因此现有技术存在图像美学评估模型的训练方法有待完善，模型的美学评估准确度不高的技术问题。

技术实现思路

1、本申请提供一种图像美学评估模型的对抗攻击方法、设备及存储介质，用以解决现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像美学评估模型的对抗攻击方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像样本进行特征调整得到目标攻击样本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个初始攻击样本和多个初始权重信息确定目标攻击样本，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待攻击图像美学评估模型进行所述对抗攻击直至满足所述对抗攻击条件，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定多个攻击参数生成网络模型，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始攻击参数生成网络...

【技术特征摘要】

1.一种图像美学评估模型的对抗攻击方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像样本进行特征调整得到目标攻击样本，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个初始攻击样本和多个初始权重信息确定目标攻击样本，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待攻击图像美学评估模型进行所述对抗攻击直至满足所述对抗攻击条件，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定多个攻击参数生成网络模型，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始攻击参数生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：明安龙，郑顺天，何帅，马华东，王海滨，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：