論文の概要: Point Cloud Attacks in Graph Spectral Domain: When 3D Geometry Meets Graph Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13326v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 07:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:51:29.052684
• Title: Point Cloud Attacks in Graph Spectral Domain: When 3D Geometry Meets Graph Signal Processing
• Title（参考訳）: グラフスペクトル領域におけるポイントクラウド攻撃:3次元幾何学とグラフ信号処理
• Authors: Daizong Liu, Wei Hu, Xin Li
• Abstract要約: ポイントクラウド学習モデルは敵の攻撃に弱いことが示されている。 本稿では,様々な幾何学的構造に対応するスペクトル領域におけるグラフ変換係数の摂動を目的としたグラフスペクトル領域攻撃を提案する。 実験結果から,提案攻撃の有効性を,非受容性と攻撃成功率の両方の観点から検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.121036441677838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing attention in various 3D safety-critical applications, point cloud learning models have been shown to be vulnerable to adversarial attacks. Although existing 3D attack methods achieve high success rates, they delve into the data space with point-wise perturbation, which may neglect the geometric characteristics. Instead, we propose point cloud attacks from a new perspective -- the graph spectral domain attack, aiming to perturb graph transform coefficients in the spectral domain that corresponds to varying certain geometric structure. Specifically, leveraging on graph signal processing, we first adaptively transform the coordinates of points onto the spectral domain via graph Fourier transform (GFT) for compact representation. Then, we analyze the influence of different spectral bands on the geometric structure, based on which we propose to perturb the GFT coefficients via a learnable graph spectral filter. Considering the low-frequency components mainly contribute to the rough shape of the 3D object, we further introduce a low-frequency constraint to limit perturbations within imperceptible high-frequency components. Finally, the adversarial point cloud is generated by transforming the perturbed spectral representation back to the data domain via the inverse GFT. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed attack in terms of both the imperceptibility and attack success rates.
• Abstract（参考訳）: 様々な3D安全クリティカルなアプリケーションに注目が集まる中、ポイントクラウド学習モデルは敵の攻撃に対して脆弱であることが示されている。 既存の3D攻撃手法は高い成功率を達成するが、点の摂動でデータ空間を探索し、幾何学的特性を無視する可能性がある。 代わりに、ある幾何学的構造に対応するスペクトル領域のグラフ変換係数を摂動させることを目的として、グラフスペクトル領域攻撃という新しい視点からポイントクラウド攻撃を提案する。 具体的には、グラフ信号処理を利用して、まず、コンパクトな表現のためにグラフフーリエ変換(GFT)を用いて、点の座標をスペクトル領域に適応的に変換する。 そこで, 学習可能なグラフスペクトルフィルタを用いてGFT係数を摂動させることにより, 異なるスペクトル帯域が幾何構造に与える影響を解析する。 また,低周波成分は主に3次元物体の粗い形状に寄与すると考えられるため,受動高周波成分内の摂動を制限するために低周波制約を導入する。 そして、逆GFTを介して、摂動スペクトル表現をデータ領域に戻すことにより、対向点雲を生成する。 実験の結果, 提案手法の有効性が, 受動性および攻撃成功率の両面で示された。

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