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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN113902959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111261097.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由裴博润;陈永录;仇国龙设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质，属于图像识别技术领域。所述方法包括：在原始样本图像中添加扰动，获得初始对抗样本图像；将初始对抗样本图像输入至语义分割网络模型，并使用基于余弦相似度的特征欺骗算法对语义分割网络模型进行攻击，以获得对抗样本图像；利用训练样本集合对语义分割网络模型进行优化训练，获得语义分割网络优化模型，其中，训练样本集合为按照指定比例加入了对抗样本图像的集合；利用语义分割网络优化模型对待识别图像进行识别。采用本方法获得的语义分割网络优化模型具有较强的抗干扰能力以及较好的识别效果。

本发明授权图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在原始样本图像中添加扰动，获得初始对抗样本图像； 将所述初始对抗样本图像输入至语义分割网络模型，并使用基于余弦相似度的特征欺骗算法对所述语义分割网络模型进行攻击，以获得对抗样本图像； 利用训练样本集合对所述语义分割网络模型进行优化训练，获得语义分割网络优化模型，其中，所述训练样本集合为按照指定比例加入了所述对抗样本图像的集合； 利用所述语义分割网络优化模型对待识别图像进行识别； 其中，所述语义分割网络模型中的损失函数的目标为最大化所述语义分割网络模型每层输出的第一向量与第二向量之间的夹角，所述第一向量为所述语义分割网络模型各层输出的与所述原始样本图像对应的向量，所述第二向量为所述语义分割网络模型各层输出的与所述初始对抗样本图像对应的向量； 其中，所述语义分割网络模型中的损失函数为： 使得‖δ‖∞ξ 其中，K为被攻击的层数范围，θ为最大化每层原始输出与对抗输出之间的夹角以使余弦相似度最小，ξ为无穷小量，lix为语义分割网络模型第i层的输出，lix+δ为在原始样本图像的数据矩阵中添加扰动的情况下语义分割网络模型第i层的输出，‖lix+δ‖2为在原始样本图像数据矩阵中添加扰动后形成的矩阵的第二范式，‖lix‖2为原始样本图像数据矩阵的第二范式，δ为对抗扰动； 其中，所述损失函数中的lix为所述语义分割网络模型每层输出的第一向量，lix+δ为所述语义分割网络模型每层输出的第二向量； 其中，所述损失函数通过将余弦值与1做差来抑制训练后期损失值趋近于0，并通过对数运算限制损失值范围。

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