-
题名面向单目标追踪的对抗攻击技术综述
- 1
-
-
作者
陆正之
黄希宸
彭勃
-
机构
国防科技大学试验训练基地
国防科技大学电子科学学院
-
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第16期1-15,共15页
-
基金
长沙市杰出创新青年培养计划(kq2107002)。
-
文摘
单目标追踪是计算机视觉中的关键任务之一。随着人工智能技术的发展,基于深度学习的追踪方法已经成为单目标追踪的主流,显著提升了追踪的精度和可用性。然而深度学习方法易受到对抗攻击威胁,攻击者能够诱使深度追踪模型产生错误的追踪结果,严重影响追踪的鲁棒性和安全性。综述了近年来单目标追踪领域对抗性攻击技术的研究进展,揭示了深度学习追踪模型所面临的潜在安全风险,并分析了该领域所面临的挑战和难题。依据攻击方法是否与视频追踪的在线特性相适应,对现有的单目标追踪对抗性攻击技术进行了分类总结,阐述了基本原理、特征以及代表性工作。最后从构建安全可靠的追踪模型和面向实际应用的追踪攻击等视角,对追踪对抗技术的未来发展趋势进行了展望,探讨了当前追踪攻击研究中的关键问题,包括追踪对抗防御、多模态追踪攻击、物理可实现追踪攻击及非合作追踪攻击等,以推动该领域创新与进步。
-
关键词
单目标追踪(SOT)
对抗攻击
深度学习
人工智能
-
Keywords
single object tracking(SOT)
adversarial attacks
deep learning
artificial intelligence
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
