コンピュータビジョン可能技術からのカモフラージュ軍事資産への不適切な敵対的パッチの開発【JST・京大機械翻訳】

Wise Chris; Plested Jo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217594398274 整理番号：22P0291504

コンピュータビジョン可能技術からのカモフラージュ軍事資産への不適切な敵対的パッチの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing Imperceptible Adversarial Patches to Camouflage Military Assets From Computer Vision Enabled Technologies

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,オブジェクト検出において急速な進歩と高レベルの成功を示した。しかし,最近の証拠は敵対攻撃に対する脆弱性を強調した。これらの攻撃は,オブジェクト誤分類または検出抑制をもたらす画像摂動または敵対的パッチを計算する。伝統的カモフラージュ法は,インテリジェンス,監視,および re察技術および第5世代ミサイルにおける自律検出から,航空機および他の大きな移動資産に応用するとき,非現実的である。本論文では,コンピュータビジョン可能技術から大きな軍事資産をカムフラッギングできる,知覚できないパッチを生成するユニークな手法を提案した。パッチの色知覚性を制限する一方で,オブジェクト検出損失を最大化してこれらのパッチを開発した。本研究はまた,敵対例の理解と物体検出アルゴリズムへのそれらの効果をさらに理解することを目的とする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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