对抗样本(论文解读十):Evading Real-Time Person Detectors by Adversarial T-shirt

本文介绍了一种新型物理对抗攻击——对抗T恤,能有效躲避人体检测器,即使在穿着者运动导致T恤变形的情况下也具有高鲁棒性。通过对薄板样条(TPS)变换的运用,该研究成功模拟了非刚性物体的变形,实现了对YOLOv2及Faster R-CNN等检测器的同时攻击。

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Evading Real-Time Person Detectors by Adversarial T-shirt

Kaidi Xu1 Gaoyuan Zhang2 Sijia Liu2 Quanfu Fan2 Mengshu Sun1 Hongge Chen3 Pin-Yu Chen2 Yanzhi Wang1 Xue Lin1

1Northeastern University, USA 2MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research, USA 3Massachusetts Institute of Technology, USA

论文公开于October 25, 2019

Abstract

现有的物理对抗攻击大多集中在静态物体上,如眼镜框、停止标志和附在硬纸板上的图像。在这里,我们提出了对抗T恤,一个鲁棒的物理对抗样本用于躲避人体检测器即使因人的姿势变换导致T恤变形,其仍具有较高的鲁棒性。我们首先对变形的影响进行建模,以设计针对t恤等非刚性物体的物理对抗实例。进一步的利用最小/最大优化,其可以同时攻击YOLOv2及Faster R-CNN.

1 Introduction
Early works studied adversarial examples in the digital space only. Recently, some works showed that it is possible to create adversarial perturbations on physical objects … However, most of the studied physical adversarial attacks encounter two limitations: a)通常考虑静态图像 b)忽略了移动目标造成的形变。 In this paper, we propose a new type of physical adversarial attack, adversarial T-shirt, to evade 引出

Most of the existing physical adversarial attacks were generated against image classifiers and object detectors. 人脸识别、stop sign、镜头贴条,EOT:旋转、平移、对比度、光照及随机噪声等。 Compared to attacki

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