Физические атаки на модели распознавания человека

В недавних исследованиях состязательные атаки на детекторы людей с использованием заплат или статических модификации текстур на основе 3D-моделей боролись с низкими показателями успеха из-за гибкой природы человеческого движения. Моделирование 3D-деформаций, вызванных различными действиями, было серьезной проблемой. К счастью, достижения в области Neural Radiance Fields (NeRF) для динамического моделирования человека открывают новые возможности. В этой статье мы представляем UV-Attack, новаторский подход, который достигает высоких показателей успеха даже при обширных и невидимых действиях человека. Мы решаем вышеуказанную проблему, используя динамическое UV-картирование на основе NeRF. UV-Attack может генерировать изображения человека при различных действиях и точках обзора и даже создавать новые действия путем выборки из пространства параметров SMPL. В то время как динамические модели NeRF способны моделировать человеческие тела, изменение текстур одежды является сложной задачей, поскольку они встроены в параметры нейронной сети. Чтобы решить эту проблему, UV-Attack генерирует UV-карты вместо RGB-изображений и изменяет текстурные стеки. Этот подход позволяет редактировать текстуры в реальном времени и делает атаку более практичной. Мы также предлагаем новую потерю Expectation over Pose Transformation (EoPT) для повышения успешности уклонения от невидимых поз и видов. Наши эксперименты показывают, что UV-Attack достигает 92,75% успешности атаки против модели FastRCNN в различных позах в динамических настройках видео, значительно превосходя современную атаку AdvCamou, которая имела только 28,50% ASR. Более того, мы достигаем 49,5% ASR на новейшем детекторе YOLOv8 в настройках черного ящика. Эта работа подчеркивает потенциал динамического UV-картирования на основе NeRF для создания более эффективных состязательных атак на детекторы людей, решая ключевые проблемы в моделировании движения человека и модификации текстуры. - UV-Attack: Physical-World Adversarial Attacks for Person Detection via Dynamic-NeRF-based UV Mapping

См. также другие публикации по теме физические атаки