重庆邮电大学胡军获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114881104B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210297830.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统是由胡军;李思洁;黄永洪设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于对抗样本防御领域，具体涉及一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统，所述方法包括：将多个不同结构的深度神经网络使用相同的训练集进行训练，得到多个完成训练的分类器作为备选模型；从多个备选模型中构建最优模型池；将对抗图像进行随机几何变换，破坏对抗图像中扰动的特定空间结构；从最优模型池中随机选择一个分类器，对进行随机几何变换后图像进行分类；本发明提出的对抗防御方法同时从数据和模型层面构建防御，可以更全面地抵御多种类型和不同扰动强度的对抗图像，并且几乎不会影响模型对干净样本的分类表现。
本发明授权一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对图像分类的两阶段对抗防御方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 将多个不同结构的深度神经网络使用相同的训练集进行训练，得到多个完成训练的分类器作为备选模型； 利用多个备选模型构建最优模型池，具体包括： 将训练好的备选模型任意组合成池中数量为s的不同模型池pool； 计算各模型池的多样性-准确性指标DAApool，表示为： 其中，是指将模型池中的分类器两两配对，共有对；表示第n对模型间的多样性-准确性指标； 将所有DAApool指标中最大值对应的模型池作为模型池大小为s时的最优模型池； 将对抗图像进行随机几何变换，破坏对抗图像中扰动的空间结构； 从最优模型池中随机选择一个分类器，对进行随机几何变换后图像进行分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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