用于欺骗物理世界中行人检测器的对抗纹理
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v4
摘要
如今，配备 AI 系统的摄像头能够捕获并分析图像以自动检测行人。然而，当接收到现实世界中经过刻意设计的图案（即物理对抗样本）时，AI 系统会出错。先前的工作表明，将对抗补丁打印在衣物上以规避基于 DNN 的行人检测器是可行的。但这些对抗样本在视角（即相机相对于物体的角度）改变时，攻击成功率可能出现灾难性下降。为实施多角度攻击，我们提出对抗纹理（AdvTexture）。AdvTexture 可覆盖任意形状的衣物，使得穿着此类衣物的人能从不同视角躲过行人检测器。我们提出一种名为基于环面裁剪的可扩展生成攻击（TC-EGA）的生成方法，以制作具有重复结构的 AdvTexture。我们打印了若干块带有 AdvTexture 的布料，并在物理世界中制作了 T 恤、裙子和连衣裙。实验表明，这些衣物能在物理世界中欺骗行人检测器。
引用
@article{arxiv.2203.03373,
title = {Adversarial Texture for Fooling Person Detectors in the Physical World},
author = {Zhanhao Hu and Siyuan Huang and Xiaopei Zhu and Fuchun Sun and Bo Zhang and Xiaolin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03373},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR 2022