一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法
发明专利本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法，在训练阶段，不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数，获得迭代梯度反向传播的微小扰动，每次只保留图片背景有限区域的扰动，经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块，将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果，通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上，并放置于前景人脸之后，实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块，实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征，杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
《一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法》是一发明专利，专利号为 2022117244351，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（衢州）提出申请，发明人为王帅;张晨晨;王文一，申请日期为2022-12-30，公开（公告）日期为2026-03-20，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：卷积神经网络识别 计算机视觉 信息安全 人工智能 自然语言处理 人脸识别 图像分类 自动驾驶。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法，在训练阶段，不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数，获得迭代梯度反向传播的微小扰动，每次只保留图片背景有限区域的扰动，经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块，将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果，通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上，并放置于前景人脸之后，实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块，实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征，杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
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