【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习领域，尤其涉及一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法。
技术介绍
1、迁移攻击方法是黑盒对抗攻击中一种常见且实用的方法。其基础实现方法，是通过在一个代理深度学习模型上使用基于梯度或基于优化的白盒对抗攻击方法对干净样本进行攻击，生成能够使得代理模型结果出错的对抗点云，最后使用这些对抗点云来攻击受害目标模型。然而，仅使用普通的白盒对抗攻击方法进行迁移攻击往往效果不佳。
2、随着对抗攻击与防御领域的发展，人们也越来越关注点云领域的对抗攻击的迁移性改进。与图像领域类似，点云领域的对抗攻击迁移性改进也主要由(1)使用数据增强方法；(2)优化技术改进；(3)损失函数设计改进；(4)模型组件改进。围绕这几个方向展开，hamdi等人提出了一种迁移性增强的攻击方法advpc，它通过同时求未重建点云和经过自动编码器重建的点云的梯度来迭代更新对抗点云，通过引入自动编码器避免对代理模型的过拟合并对对抗点云的对抗性提出更高的要求。liu等人提出了一种基于频域的点云对抗攻击方法，他们将点云用图傅里叶变换分为低频分量和高频分...
【技术保护点】
1.一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，所述S10中的骨架球包括球心坐标、骨架球半径和球心点特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，所述S10包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，在执行所述S10中的将待攻击点云样本输入编码器前，还包括对所述待攻击点云样本归一化和下采样处理。
5.根据权利要求2...
【技术特征摘要】
1.一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，所述s10中的骨架球包括球心坐标、骨架球半径和球心点特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，所述s10包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，在执行所述s10中的将待攻击点云样本输入编码器前，还包括对所述待攻击点云样本归一化和下采样处理。
5.根据权利要求2所述的一种基于中轴变换的点云深度神经网络迁移攻击方法，其特征在于，所述s20中的对待攻击点云样本的表面点坐标进行初始化包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于中轴变换的...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐可可，高瑀泽，杜子勇，彭伟龙，李树栋，田志宏，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：
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