[發明專利]一種用于人機識別的圖形識別碼生成方法

有效

• 申請號: 202110578878.3
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113033747B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 劉小壘;李璐璇;殷明勇;路海
• 申請（專利權）人: 中國工程物理研究院計算機應用研究所
• 主分類號: G06K19/06
• 分類號: G06K19/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都正煜知識產權代理事務所(普通合伙) 51312
• 代理人: 徐金瓊

1.一種用于人機識別的圖形識別碼生成方法，其特征在于，包括：

步驟S1、預設圖片尺寸, 基于圖片尺寸選取圖片集，將圖片集和圖片集的分類結果輸入對抗樣本生成系統生成擾動，再將擾動添加在圖片集的圖片邊框上,得到初始化的圖片對抗樣本集；

步驟S2、基于初始化的圖片對抗樣本集，利用白盒訓練模型對干擾進行優化，生成最終的圖片對抗樣本，即圖片干擾邊框；

步驟S3、將圖片干擾邊框加入待干擾圖片或待干擾圖片集上，形成圖片識別碼，即圖片驗證碼，其中，待干擾圖片或待干擾圖片集中的圖片的尺寸與圖片集中的圖片的尺寸大小相同；

所述步驟S2的具體步驟為：

步驟S2.1、基于每一張圖片以及其分類結果對進行更新；

更新方式：

其中，為損失函數，即Lossfuction，指損失函數沿圖片的顏色通道值梯度方向反向傳播，為步長，，表示對的第幾輪更新，為圖片集內圖片數，為圖片集內第張圖片分類結果，為圖片集內的第張圖片；

步驟S2.2、固定循環輪數后得到的差值的絕對值小于給定的誤差值eps，則不再更新，在所有循環結果中選出損失函數最大的一例對應的結果作為最終的干擾邊框；

所述步驟S1的具體步驟為：

步驟S1.1、獲取圖片集 ；

其中，表示圖片集，表示圖片集中的第張圖片，表示圖片的高度，表示圖片的寬度，表示圖片的顏色通道數，R表示實數域；

步驟S1.2、將圖片集中的圖片分別輸入白盒分類系統，得到圖片集中各圖片的分類結果；

步驟S1.3、將圖片集和分類結果輸入到對抗樣本生成系統，生成只作用在圖片邊框的擾動，將該擾動添加到圖片集上，得到初始化的圖片對抗樣本集。