公开(公告)号：CN118942126B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202410992988.8

申请日：2024-07-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 于珊平 ,  吴冠廷 ,  曾亮

IPC: G06V40/12 ,  G06V40/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于图像防御技术领域，涉及一种基于生成对抗网络的掌静脉图像防御方法。所述掌静脉图像防御方法，包括数据预处理、生成对抗网络训练与测试匹配；通过基于Swin Transformer的Unet结构构建类DiscoGAN跨域关系发现生成对抗网络的SwinGAN，实现掌静脉识别与SwinGAN对抗攻击防御；对抗攻击防御通过生成器、鉴别器及损失函数实现；生成器包括浅层卷积、下采样、上采样及Swin Transformer；所述方法提高生成、对抗网络的特征提取能力并通过改进的DiscoGAN训练框架训练得到一个生成器用于防御对抗攻击，在输入图像阶段通过生成器进行图像预处理重构出消除对抗扰动的原始图像。

公开(公告)号：CN118942126A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410992988.8

申请日：2024-07-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 于珊平 ,  吴冠廷 ,  曾亮

IPC: G06V40/12 ,  G06V40/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于图像防御技术领域，涉及一种基于生成对抗网络的掌静脉图像防御方法。所述掌静脉图像防御方法，包括数据预处理、生成对抗网络训练与测试匹配；通过基于Swin Transformer的Unet结构构建类DiscoGAN跨域关系发现生成对抗网络的SwinGAN，实现掌静脉识别与SwinGAN对抗攻击防御；对抗攻击防御通过生成器、鉴别器及损失函数实现；生成器包括浅层卷积、下采样、上采样及Swin Transformer；所述方法提高生成、对抗网络的特征提取能力并通过改进的DiscoGAN训练框架训练得到一个生成器用于防御对抗攻击，在输入图像阶段通过生成器进行图像预处理重构出消除对抗扰动的原始图像。