人类视觉系统与对抗性人工智能
计算机视觉与模式识别
2020-01-09 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
本文应用关于人类视觉系统的理论，使对抗性人工智能(Adversarial AI)更加有效。迄今为止，对抗性人工智能一直使用 Lp 范数来建模干净图像与对抗样本之间的感知距离。这些范数具有数学描述简单以及在近似感知距离方面具有合理有效性的优点。然而，在前几十年中，图像处理的其它领域已经从像均方误差(MSE)这样的简单模型，转向了能更好地近似人类视觉系统(HVS)的更复杂模型。我们展示了将 HVS 模型整合进对抗性人工智能的概念验证。
引用
@article{arxiv.2001.01172,
title = {The Human Visual System and Adversarial AI},
author = {Yaoshiang Ho and Samuel Wookey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01172},
year = {2020}
}