尽管深度神经网络在很多任务上取得了良好的结果,但是它们对于微小的对抗扰动却很容易出现预测错误.然而在人体姿态估计的对抗攻击任务中,通常需要添加较大的扰动噪声才能攻击成功,这使得其不可察性变差;减少扰动噪声又会削弱攻击效果....尽管深度神经网络在很多任务上取得了良好的结果,但是它们对于微小的对抗扰动却很容易出现预测错误.然而在人体姿态估计的对抗攻击任务中,通常需要添加较大的扰动噪声才能攻击成功,这使得其不可察性变差;减少扰动噪声又会削弱攻击效果.为了克服该矛盾,提出一种面向人体姿态估计的两阶段局部对抗攻击方法.所提方法首先通过预攻击估计出扰动关键区域,然后利用不可察性约束在关键区域内生成扰动.方法不仅可以对人体姿态进行有效攻击,而且还能确保最终扰动区域具有低可察性.采用COCO2017作为对抗扰动实验数据集并使用PCK(percentage of correct keypoints)作为评价指标,比较在人体姿态估计模型中IGSM和C&W方法的攻击效果,其PCK降低值分别提高了15.4%与2.8%.实验结果表明所提方法在保证攻击的低可察的同时,能够取得较好的攻击效果.展开更多
针对同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中定位精度较低和角度漂移等问题,受哺乳动物海马体空间认知机理的启发,提出一种构建多尺度网格细胞到位置细胞信息转换的仿生SLAM算法.首先,引入头方向细胞和...针对同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中定位精度较低和角度漂移等问题,受哺乳动物海马体空间认知机理的启发,提出一种构建多尺度网格细胞到位置细胞信息转换的仿生SLAM算法.首先,引入头方向细胞和条纹细胞感知自身运动信息,并生成多尺度网格细胞覆盖整个空间环境,减小由于角度偏移而产生的累计误差;其次,对于定位精度低问题,采用Hebb学习规则下的竞争型神经网络建立多尺度网格细胞到位置细胞的信息转换关系;最后,构建位置细胞与空间环境中不同地标的映射关系,通过选取最大放电率的位置细胞形成空间认知拓扑地图,实现移动机器人的自主定位.与RatSLAM和ORB-SLAM2在KITTI公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法能够通过对位置信息进行编码实现未知环境中的自主定位和建图,同时,控制平移误差不超过1.50 m,旋转误差不高于1.0°.展开更多
文摘尽管深度神经网络在很多任务上取得了良好的结果,但是它们对于微小的对抗扰动却很容易出现预测错误.然而在人体姿态估计的对抗攻击任务中,通常需要添加较大的扰动噪声才能攻击成功,这使得其不可察性变差;减少扰动噪声又会削弱攻击效果.为了克服该矛盾,提出一种面向人体姿态估计的两阶段局部对抗攻击方法.所提方法首先通过预攻击估计出扰动关键区域,然后利用不可察性约束在关键区域内生成扰动.方法不仅可以对人体姿态进行有效攻击,而且还能确保最终扰动区域具有低可察性.采用COCO2017作为对抗扰动实验数据集并使用PCK(percentage of correct keypoints)作为评价指标,比较在人体姿态估计模型中IGSM和C&W方法的攻击效果,其PCK降低值分别提高了15.4%与2.8%.实验结果表明所提方法在保证攻击的低可察的同时,能够取得较好的攻击效果.
文摘针对同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中定位精度较低和角度漂移等问题,受哺乳动物海马体空间认知机理的启发,提出一种构建多尺度网格细胞到位置细胞信息转换的仿生SLAM算法.首先,引入头方向细胞和条纹细胞感知自身运动信息,并生成多尺度网格细胞覆盖整个空间环境,减小由于角度偏移而产生的累计误差;其次,对于定位精度低问题,采用Hebb学习规则下的竞争型神经网络建立多尺度网格细胞到位置细胞的信息转换关系;最后,构建位置细胞与空间环境中不同地标的映射关系,通过选取最大放电率的位置细胞形成空间认知拓扑地图,实现移动机器人的自主定位.与RatSLAM和ORB-SLAM2在KITTI公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法能够通过对位置信息进行编码实现未知环境中的自主定位和建图,同时,控制平移误差不超过1.50 m,旋转误差不高于1.0°.
