A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Projection-Based Physical Adversarial Attack for Monocular Depth Estimation Ataque adversário físico baseado em projeção para estimativa de profundidade monocular

Renya DAIMO, Satoshi ONO

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Resumo:

A estimativa de profundidade monocular melhorou drasticamente devido ao desenvolvimento de redes neurais profundas (DNNs). No entanto, estudos recentes revelaram que DNNs para estimativa de profundidade monocular contêm vulnerabilidades que podem levar a estimativas incorretas quando perturbações são adicionadas à entrada. Este estudo investiga se DNNs para estimativa de profundidade monocular são vulneráveis ​​a estimativas incorretas quando luz padronizada é projetada em um objeto usando um projetor de vídeo. Para tanto, este estudo propõe um método evolutivo de ataque adversário com esquema de avaliação multifidelidade que permite criar exemplos adversários sob condição de caixa preta enquanto suprime o custo computacional. Experimentos em cenas simuladas e reais mostraram que o padrão de luz projetado fez com que um DNN estimasse erroneamente os objetos, como se eles tivessem se movido para trás.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.1 pp.31-35
Data de publicação
2023/01/01
Publicitada
2022/10/17
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022MUL0001
Tipo de Manuscrito
Special Section LETTER (Special Section on Enriched Multimedia--Advanced Safety, Security and Convenience--)
Categoria

autores

Renya DAIMO
  Kagoshima University
Satoshi ONO
  Kagoshima University

Palavra-chave