【摘 要】
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基于对抗样本开展对抗训练目前已成为提升模型鲁棒性、安全性的重要手段．新冠疫情使得佩戴口罩成为常态，遮挡人脸识别成为现实需要．针对当前缺乏遮挡人脸识别对抗样本生成方法的问题，提出了一种自适应对抗样本生成方法（adversarial examples against occluded faces recognition based on adaptive method， AOA）．首先，根据目标模型调
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62172433，62172434）；
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基于对抗样本开展对抗训练目前已成为提升模型鲁棒性、安全性的重要手段．新冠疫情使得佩戴口罩成为常态，遮挡人脸识别成为现实需要．针对当前缺乏遮挡人脸识别对抗样本生成方法的问题，提出了一种自适应对抗样本生成方法（adversarial examples against occluded faces recognition based on adaptive method， AOA）．首先，根据目标模型调整对抗样本生成策略，并根据输入人脸自动调整干扰区域．其次，通过将扰动集中在对识别影响更大的区域，结合集成模型和高斯滤波，在局部特征增强的虹软、百度人脸识别上实现了黑盒攻击．最后，结合动态掩码和动态扰动乘数避免了攻击过程中的冗余计算，并保证了攻击的可持续性，生成的扰动使得人脸修复遮挡识别模型错误分割遮挡区域，进而降低模型的识别准确率．设计实现了人脸修复遮挡识别模型Arc-UFI．实验表明，AOA能够实现针对局部特征增强和人脸修复的遮挡人脸识别的有效攻击．此外，AOA可为模型安全对抗训练提供有益支撑．
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