天津大学尤翰墨获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试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：CN116363463B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310082053.1，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试方法是由尤翰墨;陈俊洁;王赞;刘爽;李硕川设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试系统及方法，该系统包括图像变异处理模块、图片真实性保证模块和模糊测试模块；步骤1、每次选择一个种子图片进行图像变异处理，将处理后的种子图片作为对抗生成网络的输入；步骤2、利用训练得到的对抗生成网络，进行真实图片过滤；步骤3、进行模糊测试，即多次迭代地将对抗生成网络输出的真实图片分别输入原始图片识别模型和回归图片识别模型完成同步预测，如果两个模型的预测结果不同，则该图片触发了回归错误，并收集该图片；如果两个模型的预测结果相同，则该图片未触发回归错误。本发明可以大幅筛选掉真实度较低的图片，从而提升测试的有效性。
本发明授权一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试方法在权利要求书中公布了：1.一种面向深度学习图像识别模型演化的模糊测试系统，其特征在于，该系统包括图像变异处理模块、图片真实性保证模块和模糊测试模块；其中： 所述图像变异处理模块，用于对种子图片进行图像变异处理；其中图像变异处理包括16种预定义的变异规则，所述变异规则分为像素级变异规则和图像级变异规则，且变异幅度被限制为不改变图片语义； 所述图片真实性保证模块，用于利用对抗生成网络进行真实图片过滤，其中所述对抗生成网络包括生成器和识别器，所述识别器输出真实度分数，仅保留真实度分数高于预设阈值的图片； 所述模糊测试模块，用于多次迭代地将真实种子图片分别输入原始图片识别模型和回归图片识别模型完成同步预测，如果两个模型的预测结果不同，则判定该种子图片触发了回归错误并进行收集；如果两个模型的预测结果相同，则该种子图片未触发回归错误，所述模糊测试模块还包括基于树的种子图片池修剪操作，用于移除冗余种子图片以触发多样错误行为。
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