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申请/专利权人：富士通株式会社
摘要：公开了神经网络及其训练方法。所述神经网络用于检测呈现攻击，并且被配置为：针对输入的图像提取多个尺寸的特征图；将所述多个尺寸的特征图进行联接，并且基于联接后的特征图生成第一特征；基于所提取的特征图中的最大尺寸的特征图确定多个局部区域；针对所述多个局部区域分别提取特征，并且基于所提取的多个特征生成第二特征；通过将所述第一特征和所述第二特征进行联接而生成分类特征；以及基于所述分类特征来确定所述图像是真实图像还是伪造图像。
主权项：1.一种基于神经网络的用于检测呈现攻击的方法，包括：针对输入的图像提取多个尺寸的特征图；将所述多个尺寸的特征图进行联接，并且基于联接后的特征图生成第一特征；基于所提取的特征图中的最大尺寸的特征图确定多个局部区域；针对所述多个局部区域分别提取特征，并且基于所提取的多个特征生成第二特征；通过将所述第一特征和所述第二特征进行联接而生成分类特征；以及基于所述分类特征来确定所述图像是真实图像还是伪造图像，其中，生成所述第一特征的步骤还包括：在存在N个尺寸逐渐递减的特征图的情况下，对第i个特征图进行处理，以将其尺寸改变为与第i+1个特征图相同，其中，i＝1,2,...,N-1；将处理后的第i个特征图与第i+1个特征图进行联接；对联接后得到的特征图应用全连接层，以生成所述第一特征，其中，生成所述第二特征的步骤还包括：针对所提取的多个特征中的每一个维度，选择对应于该维度的所有元素中的最大值；利用针对各个维度选出的最大值形成所述第二特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 富士通株式会社 神经网络及其训练方法
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