基于深度学习的人脸图像对抗样本模型生成方法

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【摘  要】 随着深度学习算法的快速发展，攻击者可以方便地从社交网络海量的私人照片中找到目标图片，这就造成了泄露隐私的风险。为此，文章设计了一种深度神经网络模型，通过对人脸图像输入的细小扰动，生成该图像的对抗样本，欺骗指定的分类器，实现隐私的保护。在公共数据集CelebA上的实验结果表明，文章提出的模型，其生成的对抗样本能显著地降低性别分类器的识别率，也能保证对抗样本的视觉质量。（剩余4592字）

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