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题名遥感图像中不确定性驱动的像素级对抗噪声检测方法
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作者
要旭东
郭雅萍
刘梦阳
孟钢
李阳
张浩鹏
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机构
北京航空航天大学天目山实验室
北京航空航天大学宇航学院
某部项目管理中心
北京市遥感信息研究所
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出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第6期1633-1644,共12页
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基金
国家自然科学基金(62271017)。
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文摘
现有对抗防御策略大多针对特定攻击方式进行对抗样本判别,计算复杂度高、迁移性差,且无法实现噪声的像素级检测。对于大尺寸遥感图像,对抗噪声往往集中于局部关键地物区域。为此,该文结合对抗噪声高不确定性特征,面向遥感图像提出一种不确定性驱动的像素级对抗噪声检测方法。首先设计带蒙特卡罗批归一化的特征提取网络,通过多次前向传播生成蒙特卡罗样本,并将样本的均值和标准差分别作为输出图像和不确定性图。依据输出图像的均方误差判断其是否属于对抗样本,若属于则进一步结合不确定性图实现多种类型对抗噪声的像素级检测。在遥感数据集上的实验结果表明,该方法能够准确检测出对抗噪声,并在不同攻击方式下展现出强鲁棒性与良好的泛化性能。
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关键词
遥感图像处理
神经网络
对抗攻击与防御
对抗噪声检测
不确定性建模
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Keywords
Remote sensing image processing
Neural networks
Adversarial attacks and defenses
Adversarial noise detection
Uncertainty modeling
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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