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公开(公告)号:CN118644728A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410809839.3
申请日:2024-06-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于预测向量映射的黑盒模型逆向重建方法,属于图像处理与机器学习领域。本发明在数据挑选阶段,通过从公共数据集中选择具有最高置信度的图像和对应预测向量,构成训练集;在训练阶段,训练一个从预测向量到StyleGAN潜在空间再到图像的逆向模型,并引入多种损失函数确保重建图像与真实图像的相似性;在攻击阶段,通过预测集成攻击方法,增强目标身份的特征,实现有效的图像重建。本发明解决了现有方法中计算成本高、效率低的问题,通过解耦潜在空间的对齐,提升了重建图像的质量和精度。本发明取得了高效攻击过程、语义连续的面部嵌入、增强的特征对齐和更高的重建性能等效果。