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本发明公开了一种基于类特征修复融合的图像取证对抗性攻击防御方法，包括：将含有对抗扰动的原始图像输入至基于卷积神经网络构建的分类模型中，并对提取特征图进行类特征可视化，基于可视化结果获取重构区域后，对重构区域进行特征修复，获得修复图像；原始图像去噪处理后得到去噪图像，融合修复图像和去噪图像，得到融合图像，依据融合图像的像素分布特征，选择图像质量高的若干个分类区域输入至分类模型中，将分类模型输出的最高分类概率作为防御后的类标。该方法能够提高深度学习模型鲁棒性并准确还原取证信息。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112215780 A
(43)申请公布日 2021.01.12
(21)申请号 202011175112.2
(22)申请日 2020.10.28
(71)申请人 浙江工业大学
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