(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210494180.8 (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人 华中科技大 学 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路 1037号 (72)发明人 吕俊挺　盛银　曾志刚　 (74)专利代理 机构 华中科技大 学专利中心 42201 专利代理师 王颖翀 (51)Int.Cl. G06V 20/64(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于几何特征领域添加扰动 的对抗点 云生成方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于几何特征领域添加 扰动的对抗点云生成方法， 考虑到三维点云之间 的差异主要由几何形状决定， 而神经网络模型经 常会关注 点云所具有的不同几何形状特征， 并根 据这些特征的差异来对点云进行分类， 在此基础 上， 通过近似计算每个点的曲率， 筛选出点云中 几何特征明显的区域， 并在这些区域中采样更多 的点来保留更丰富的特征信息。 此外， 通过释放 非特征区域的扰动， 充分将扰动预算分配到特征 区域来进行强调， 使 得神经网络模 型更易关注错 误信息， 引导其错误分类， 实现更有效的迁移黑 盒攻击， 从而能够在一定的扰动限制下， 解决目 前的3D点云对抗攻击算法针对正常训练的点云 分类网络 迁移攻击效果下降的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114973235 A 2022.08.30 CN 114973235 A 1.一种基于几何特 征领域添加扰动的对抗 点云生成方法， 其特 征在于， 包括： S1， 计算3D点云中各点的曲率， 将曲率大于预设曲率阈值的点划分为几何特征 区域点， 其余点划分为非特征区域点； 分别从几何特征区域点和非特征区域点中采样n*ageo和n*(1‑ ageo)个点作为输入样本； 其中， ageo为采样关注参数， n∈R+； S2， 将所述输入样本输入点云分类器， 基于分类损失函数和距离感知损失函数计算所 述输入样本的梯度； S3， 将梯度与步长的乘积作为所述输入样本经本次迭代得到的扰动， 将其中非特征区 域采样点的扰动置零后， 叠加至上一次迭代 得到的几何特征区域采样点的扰动上并进 行缩 放， 使其不大于扰动阈值； S4， 将缩放后的几何特 征区域采样点的扰动叠加至所述输入样本， 得到对抗样本； S5， 将所述对抗样本作 为输入样本， 重复步骤S2 ‑S4， 直至达到预设迭代次数， 得到对抗 点云。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用最远点采样法分别从几何特征区域点和 非特征区域点中采样n*ageo和n*(1‑ageo)个点作为输入样本 。 3.如权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 梯度的计算公式为： 其中， gi为第i次迭代计算得到的输入样本的梯度,P0为初始输入的采样后点云， Pi为第 i次迭代的输入的点云， y为输入点云P0的正确分类标签， J(Pi,y)为分类损失函数， D(P0,Pi) 为距离感知损失函数。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 扰动叠加的计算公式为： δi+1＝ δi(feature)+α ·gi； 其中， δi+1为第i+1次迭代计算得到的输入样本的扰动， δi(feature)为第i次迭代的几何 特征区域点的扰动， α 为迭代步长， gi为第i次迭代计算的梯度。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 按照以下公式对 几何特征区域采样点的扰动 进行缩放： δi+1(feature)为第i+1次迭代的几何特征区域采样点的扰动, δi+1为第i+1次迭代计算 得到的输入样 本的扰动， δi+1(origin)为第i +1次迭代的非特征区域采样点的扰动， G( ·)为 量化扰动大小的函数， ε为扰动阈值。 6.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 对抗样本的计算公式为： Pi+1＝P0+δi+1(feature)； 其中， Pi+1为输出对抗点云， P0为原始输入点云， δi+1(feature)为第 i+1次迭代得到的几 何特征区域点的扰动。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 曲率的计算公式为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973235 A 2其中， qi为点云 中的点， 为qi的k个相邻点的集合， < ·,·>为 向量的内积， 为qi在点云表面的单位法向量。 8.一种基于几何特征领域添加扰动的对抗点云生成系统， 其特征在于， 包括： 计算机可 读存储介质和处 理器； 所述计算机可读存 储介质用于存 储可执行指令； 所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令， 执行如权利要求 1‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973235 A 3