计算机研究与发展

作者：周泽,孙颖慧,孙权森,沈肖波,郑钰辉,

关键词：目标跟踪, 对抗攻击, 对抗检测, 频域分解, 性能差异,

针对跟踪模型存在被对抗攻击的风险且当前缺少相关的对抗检测方法，利用频域手段解决这一问题.结合扰动噪声视觉不可见的特点，首先理论证明了扰动噪声主要存在于图像的中高频段.然后定量地分析出视频序列的低频分量对跟踪性能的贡献最大且受对抗攻击的影响最小.最后根据上述理论证明和定量分析，提出了基于频段跟踪性能差异的检测框架，其中的频域分解模块用于提取视频序列的低频段分量；目标跟踪器及其同构同参的镜像跟踪器分别以视频序列的全频段和低频段分量为输入；判别模块通过对比2个跟踪器的输出差异，判定当前视频序列是否为对抗输入.该检测框架以跟踪器为载体，无需对抗训练，仅通过对比不同频段跟踪性能的差异性，即可实现对抗检测.大量的实验结果表明提出的检测框架不仅能够有效地检测当前主流的对抗攻击，如CSA，TTP，Spark，检测精度高达97.55%，而且对跟踪器的原始跟踪性能影响较小.此外，检测框架具有泛化性，能够灵活地集成到多个跟踪器，如SiamRPNpp，SiamMask，SiamCAR，SiamBAN.

来源：2025年第8期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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