論文の概要: Imperceptible Adversarial Examples by Spatial Chroma-Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02502v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 10:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 20:17:03.912418
• Title: Imperceptible Adversarial Examples by Spatial Chroma-Shift
• Title（参考訳）: 空間クロマシフトによる知覚不能な逆行例
• Authors: Ayberk Aydin, Deniz Sen, Berat Tuna Karli, Oguz Hanoglu and Alptekin Temizel
• Abstract要約: 本稿では,入力画像の色成分のみを変更して,逆例を生成する手法を提案する。 人間の視覚知覚研究は、これらの例がより自然に見え、しばしば元のものと区別できないことを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks have been shown to be vulnerable to various kinds of adversarial perturbations. In addition to widely studied additive noise based perturbations, adversarial examples can also be created by applying a per pixel spatial drift on input images. While spatial transformation based adversarial examples look more natural to human observers due to absence of additive noise, they still possess visible distortions caused by spatial transformations. Since the human vision is more sensitive to the distortions in the luminance compared to those in chrominance channels, which is one of the main ideas behind the lossy visual multimedia compression standards, we propose a spatial transformation based perturbation method to create adversarial examples by only modifying the color components of an input image. While having competitive fooling rates on CIFAR-10 and NIPS2017 Adversarial Learning Challenge datasets, examples created with the proposed method have better scores with regards to various perceptual quality metrics. Human visual perception studies validate that the examples are more natural looking and often indistinguishable from their original counterparts.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、様々な種類の敵の摂動に弱いことが示されている。 広く研究されている付加ノイズベースの摂動に加えて、入力画像に1ピクセルあたりの空間ドリフトを適用することで、逆の例を作ることもできる。 空間変換に基づく対向的な例は、付加的な雑音がないために人間の観察者にとって自然に見えるが、空間変換によって引き起こされる可視歪みは今も残っている。 人間の視覚は、視覚的マルチメディア圧縮規格の欠落の背後にある主要な考え方の一つであるクロミナンスチャネルに比べて輝度の歪みに敏感であるため、入力画像の色成分だけを修正して、逆の例を作成するための空間変換に基づく摂動法を提案する。 CIFAR-10 と NIPS2017 Adversarial Learning Challenge データセットの競合的不正率を持つ一方で,提案手法を用いて作成した例では,様々な知覚的品質指標に関して,より良いスコアが得られた。 ヒトの視覚知覚研究は、この例がより自然な外観であり、しばしば元のものと区別できないことを検証している。

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