論文の概要: PapMOT: Exploring Adversarial Patch Attack against Multiple Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09361v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 22:45:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:52:13.752767
• Title: PapMOT: Exploring Adversarial Patch Attack against Multiple Object Tracking
• Title（参考訳）: PapMOT: 複数物体追跡に対する敵対的パッチアタックの探索
• Authors: Jiahuan Long, Tingsong Jiang, Wen Yao, Shuai Jia, Weijia Zhang, Weien Zhou, Chao Ma, Xiaoqian Chen,
• Abstract要約: PapMOTは、デジタルシナリオと物理シナリオの両方において、MOTに対する物理的敵パッチを生成することができる。 本稿では,ビデオフレーム間の追跡結果の時間的一貫性をさらに低下させるパッチ拡張戦略を提案する。 また、現実世界に印刷された敵パッチを配置することにより、PopMOTの物理的攻撃に対する有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.524551222453654
• License:
• Abstract: Tracking multiple objects in a continuous video stream is crucial for many computer vision tasks. It involves detecting and associating objects with their respective identities across successive frames. Despite significant progress made in multiple object tracking (MOT), recent studies have revealed the vulnerability of existing MOT methods to adversarial attacks. Nevertheless, all of these attacks belong to digital attacks that inject pixel-level noise into input images, and are therefore ineffective in physical scenarios. To fill this gap, we propose PapMOT, which can generate physical adversarial patches against MOT for both digital and physical scenarios. Besides attacking the detection mechanism, PapMOT also optimizes a printable patch that can be detected as new targets to mislead the identity association process. Moreover, we introduce a patch enhancement strategy to further degrade the temporal consistency of tracking results across video frames, resulting in more aggressive attacks. We further develop new evaluation metrics to assess the robustness of MOT against such attacks. Extensive evaluations on multiple datasets demonstrate that our PapMOT can successfully attack various architectures of MOT trackers in digital scenarios. We also validate the effectiveness of PapMOT for physical attacks by deploying printed adversarial patches in the real world.
• Abstract（参考訳）: 連続的なビデオストリームで複数のオブジェクトを追跡することは、多くのコンピュータビジョンタスクにとって不可欠である。 連続したフレームにまたがって、オブジェクトをそれぞれのアイデンティティで検出し、関連付ける。 複数物体追跡法(MOT)の進歩にもかかわらず、近年の研究では、既存のMOT法が敵の攻撃に対して脆弱であることを明らかにしている。 それでもこれらの攻撃はすべて、入力画像にピクセルレベルのノイズを注入するデジタル攻撃に属するため、物理的シナリオでは効果がない。 このギャップを埋めるために、デジタルシナリオと物理シナリオの両方において、MOTに対する物理的逆パッチを生成するPapMOTを提案する。 検出メカニズムの攻撃に加えて、PapMOTは、新たなターゲットとして検出できるプリント可能なパッチを最適化して、IDアソシエーションプロセスを誤解させる。 さらに,ビデオフレーム間の追跡結果の時間的一貫性をさらに低下させるパッチ強化戦略を導入し,攻撃性を高めた。 さらに,このような攻撃に対するMOTの堅牢性を評価するために,新たな評価指標を開発した。 複数のデータセットに対する大規模な評価は、私たちのPopMOTがデジタルシナリオにおけるMOTトラッカーの様々なアーキテクチャをうまく攻撃できることを示している。 また、現実世界に印刷された敵パッチを配置することにより、PopMOTの物理的攻撃に対する有効性を検証する。

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