电子科技大学杨阳获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法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：CN116758588B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310788365.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法是由杨阳;位纪伟;潘晨;王国庆设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法，创新性地构建了一种动态攻击策略控制对抗样本的生成阶段，由于设定的损失阈值是固定的，行人重识别模型性能提升后，为达到相应的损失阈值，扰动范围会增加，对抗样本的难度会增加，这样能根据当前的行人重识别模型状态动态地调整对抗样本的难度，实现由弱到强的攻击，有效提高对抗训练的鲁棒性。同时，本发明创新性地提出了一种性能对齐损失函数，用于约束样本生成阶段，生成分布上更贴近干净样本的对抗样本，从而使鲁棒性和干净样本性能更加对齐。
本发明授权一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态攻击策略的鲁棒行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、选取m张行人图像，送入行人重识别模型中，得到m张行人图像特征xi,i＝1,2,…,m，并作为干净样本x，对于第i张行人图像，在m张行人图像中有多张正样本图像，除正样本图像外，其余为负样本图像； 计算干净样本x的三元组函数均值，代表此时干净样本的难度，如果大于预设的损失阈值，则表示难度足够，不需要进行攻击，直接使用干净样本作为训练数据，进入步骤3，否则，进入步骤2，进行动态攻击，其中，三元组函数均值为： 其中，xpi为正样本图像特征中距离图像特征xi最大的图像特征，xni为负样本图像特征中距离图像特征xi中距离最小的图像特征，D表示求欧几里得距离； 2、动态攻击
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