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身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证, 存在很大的隐私泄露隐患. 并且, 当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件, 很难在物理世界达到理想的攻击效果, 不适用于复杂背景、数据及黑盒条件. 为缓解上述问题, 本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法, 考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果. 本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换, 在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性. 通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响, 本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率. 身份证数据集后续将开源. 相似文献
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已有的针对上下文信息的大多数工作均侧重于视觉词之间的上下文信息建模,没有考虑到局部特征之间的上下文信息建模问题,且图像在拍照时往往受到姿势、尺度变化,光照以及相机参数的影响,导致分类精度不高.文中综合考虑局部特征之间的上下文信息,提出一种基于有判别力仿射局部特征上下文的图像分类方法.对于一幅图像上的某一位置,采用该区域的局部特征,及其周边一定距离、角度内的局部特征来进行描述(局部特征上下文);然后对这些局部特征上下文进行仿射变换,并通过最小化编码损失的策略来进行有判别力的仿射局部特征上下文的选择,得到更有判别力的特征.最后通过实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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