一种针对图像识别过程中的小像素对抗样本防御方法

摘要

本发明涉及机器学习领域，提供了一种针对图像识别过程中的小像素对抗样本防御方法，目的在于解决在小像素图像识别过程中，对添加扰动伪装后的图像识别错误的问题。主要方案包括，使原始样本集O进行模型的训练，得到一个未经过增强的分类模型，对训练数据集中的每一张图片，进行对抗样本生成，得到对抗样本集合A并进行扰动数值的统计，统计每个扰动数值所占的比重，计算出每一张对抗样本的扰动数值分布，得到对抗样本的扰动分布直方图；使用对抗样本的扰动分布直方图，模拟对抗样本生成算法扰动规律，对DUNet模型进行训练，得到降噪输入层；将降噪输入层和未经过增强的小像素图像分类模型进行拼接，得到增强的模型。