Feb, 2024

图像质量评估模型的黑盒对抗攻击

PDF
TL;DR本文首次尝试探索黑盒对抗攻击 NR-IQA 模型，通过最大限度地增加原始和扰动图像的质量评分之间的差异来误导对抗性示例的估计质量评分，针对 NR-IQA 模型开发出一种高效和有效的黑盒攻击方法。广泛实验表明，所有评估的 NR-IQA 模型都对该攻击方法存在漏洞，生成的扰动不可转移，有助于研究不同 IQA 模型的特性。
no-reference image quality assessmentnr-iqa modelsblack-box adversarial attacksperturbed image distortionsopposite direction
发现论文，激发创造
  • 一种基于查询的黑盒方法探索无参考图像质量评估模型的漏洞

    本文提出了一种基于查询的黑盒攻击方法，通过使用多个分数边界和人类视觉系统的特性，使得攻击方法能够有效地测试无参考图像质量评估方法的稳健性。实验证明，该攻击方法优于其他先进方法，并揭示了 NR-IQA 在黑盒攻击下的脆弱性，同时为进一步研究 NR-IQA 的稳健性提供了有力工具。

    Jan, 2024

  • 用梯度范数正则化防御无参考图像质量模型的对抗攻击

    通过提出一种防御方法，并建立正规化训练策略，我们实验了四个基线模型来降低对无参考图像质量评估模型的对抗攻击所造成的分数变化，从而提高其对抗攻击的鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 视频质量评估模型的漏洞：对抗性攻击的挑战

    通过黑盒攻击评估非参考视频质量评估模型的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 超越评分变化：从两个角度对无参考图像质量评估进行对抗攻击

    深度神经网络在无参考图像质量评估中取得了令人印象深刻的成功，但最近的研究强调了 NR-IQA 模型对微小对抗扰动的脆弱性，导致模型预测与主观评分之间的不一致性。当前的对抗攻击忽视了整个图像集内得分之间的关联关系，本研究提出了一种基于关联误差的攻击框架，同时破坏图像集内的关联性和个体图像的得分变化。该研究主要关注 Spearman 等排名相关的关联度和 Mean Squared Error 等预测误差度量。通过实验证明，该方法显著破坏了 Spearman 相关系数并对个体图像的得分产生了明显的变化，同时在不同类别的指标上表现出了最先进的性能，为 NR-IQA 模型的鲁棒性提供了新的视角。

    Apr, 2024

  • 适用于数据高效、无参考图像质量评估的学习通用感知表示

    无参考图像质量评估中，无监督学习的质量表示具有广泛的扭曲捕捉能力，并通过视觉语言模型提取高层次的图像质量信息，将这两组特征结合训练简单回归器有效预测质量，并展示了这些特征在数据有效和零样本情况下的优越性能。

    Dec, 2023

  • 使用大数据学习增强图像的无参考质量评估模型

    本文研究了通过机器学习进行图像质量评估和增强的问题，并开发了一个新的无参考图像质量评估模型和一个基于质量优化的强大的图像增强框架。

    Apr, 2019

  • 通过 MAP 估计在扩散潜变量中比较无参考图像质量模型

    现代无参考图像质量评估（NR-IQA）模型可以有效量化感知图像质量，在固定测试集上模型预测与人类感知评分之间存在高相关性。然而，在从感知优化的角度比较 NR-IQA 模型方面几乎没有取得进展。本文首次证明 NR-IQA 模型可以被插入到最大后验估计（MAP）框架用于图像增强，通过在可微且双射的扩散隐变量而不是原始像素域中进行梯度运算。不同的 NR-IQA 模型可能导致不同的增强图像，最终需要经过感知测试。这为在合成分析框架内比较 NR-IQA 模型提供了一种新的计算方法。与传统基于相关性的度量方法相比，我们的方法在感知优化的背景下提供了互补的洞察力，用于评估竞争的 NR-IQA 模型的相对优点和缺陷。

    Mar, 2024

  • 基于 Transformer、相对排名和自一致性的无参考图像质量评估

    提出了一种新颖的模型，它通过卷积神经网络和 Transformers 中的自我关注机制，从输入图像中提取局部和非局部特征来解决无参考图像质量评估（NR-IQA）任务，同时提供自我一致性作为一个自我监督信号来提高模型的鲁棒性。经过在七个标准 IQA 数据集上的测试，证明了该模型达到了各种数据集上的最先进成果。

    Aug, 2021

  • 透過對抗學習實現的畫面虛擬感知品質評估：無需參考圖像

    本文介绍了一种基于幻觉引导的质量回归网络来解决无参考图像质量评估问题，其中幻觉引导的参考图像和失真图像的信息会被发送至回归器进行学习，从而实现了有效的质量预测。实验证明该方法明显优于现有的最先进方法。

    Apr, 2018

  • 自适应特征选择在无参考图像质量评估中的应用：对比缓解语义噪声敏感性

    使用对比学习方法的质量感知特征匹配图像质量评估度量 (QFM-IQM)，通过对具有相似语义特征但质量得分不同的图像对进行比较，以自适应地调整上游任务的特征，移除有害特征并通过蒸馏方法提高模型的泛化能力，在 8 个标准 NR-IQA 数据集上实现了优越的性能。

    Dec, 2023