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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(上海)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利對(duì)抗樣本生成的方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116959046B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210364017.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)對(duì)抗樣本生成的方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)是由尹邦杰;姚太平;吳雙;李博;徐江河;丁守鴻設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本對(duì)抗樣本生成的方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N人臉識(shí)別模型的對(duì)抗樣本生成的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)中的人臉識(shí)別領(lǐng)域。本申請(qǐng)實(shí)施例在獲取攻擊人臉圖像和目標(biāo)人臉圖像后，根據(jù)該攻擊人臉圖像，得到屬性噪聲向量，并根據(jù)該屬性噪聲向量對(duì)人臉真實(shí)屬性向量進(jìn)行編輯，得到第一屬性向量，然后根據(jù)該第一屬性向量對(duì)該攻擊人臉圖像進(jìn)行屬性編輯，生成該目標(biāo)人臉圖像的對(duì)抗樣本。本申請(qǐng)實(shí)施例的方法能夠有助于提高對(duì)抗樣本中對(duì)抗噪聲的隱蔽性，進(jìn)而能夠有助于提升人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性。

本發(fā)明授權(quán)對(duì)抗樣本生成的方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種人臉識(shí)別模型的對(duì)抗樣本生成的方法，其特征在于，包括： 獲取攻擊人臉圖像和目標(biāo)人臉圖像； 根據(jù)所述攻擊人臉圖像和所述目標(biāo)人臉圖像，得到屬性噪聲向量； 根據(jù)所述屬性噪聲向量對(duì)人臉真實(shí)屬性向量進(jìn)行編輯，得到第一屬性向量，其中，所述第一屬性向量和所述人臉真實(shí)屬性向量的相似度大于或等于第一閾值；所述人臉真實(shí)屬性向量為對(duì)真實(shí)人臉屬性進(jìn)行解耦得到的用于人臉屬性編輯的向量； 根據(jù)所述第一屬性向量對(duì)所述攻擊人臉圖像進(jìn)行屬性編輯，生成所述目標(biāo)人臉圖像的對(duì)抗樣本，其中，所述對(duì)抗樣本和所述目標(biāo)人臉圖像的相似度大于或等于第二閾值； 其中，所述根據(jù)所述攻擊人臉圖像和所述目標(biāo)人臉圖像，得到屬性噪聲向量，包括： 利用人臉識(shí)別模型提取所述攻擊人臉圖像的第一特征圖，并利用所述人臉識(shí)別模型提取所述目標(biāo)人臉圖像的第二特征圖； 根據(jù)所述第一特征圖和所述第二特征圖之間的差異，確定所述屬性噪聲向量。

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