计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘复昌, 王昊, 王延斌, 缪永伟

关键词：对抗攻击, 人体姿态估计, 不可察性, 白盒攻击, 局部扰动

尽管深度神经网络在很多任务上取得了良好的结果, 但是它们对于微小的对抗扰动却很容易出现预测错误.然而在人体姿态估计的对抗攻击任务中, 通常需要添加较大的扰动噪声才能攻击成功, 这使得其不可察性变差; 减少扰动噪声又会削弱攻击效果. 为了克服该矛盾, 提出一种面向人体姿态估计的两阶段局部对抗攻击方法. 所提方法首先通过预攻击估计出扰动关键区域, 然后利用不可察性约束在关键区域内生成扰动. 方法不仅可以对人体姿态进行有效攻击, 而且还能确保最终扰动区域具有低可察性. 采用 COCO2017 作为对抗扰动实验数据集并使用PCK(percentage of correct keypoints)作为评价指标, 比较在人体姿态估计模型中 IGSM 和 C&W 方法的攻击效果,其 PCK 降低值分别提高了 15.4%与 2.8%. 实验结果表明所提方法在保证攻击的低可察的同时, 能够取得较好的攻击效果.

来源：2023年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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