In this paper, we propose a novel physical stealth attack against the person detectors in real world. The proposed method generates an adversarial patch, and prints it on real clothes to make a three dimensional (3D) invisible cloak. Anyone wearing the cloak can evade the detection of person detectors and achieve stealth. We consider the impacts of those 3D physical constraints (i.e., radian, wrinkle, occlusion, angle, etc.) on person stealth attacks, and propose 3D transformations to generate 3D invisible cloak. We launch the person stealth attacks in 3D physical space instead of 2D plane by printing the adversarial patches on real clothes under challenging and complex 3D physical scenarios. The conventional and 3D transformations are performed on the patch during its optimization process. Further, we study how to generate the optimal 3D invisible cloak. Specifically, we explore how to choose input images with specific shapes and colors to generate the optimal 3D invisible cloak. Besides, after successfully making the object detector misjudge the person as other objects, we explore how to make a person completely disappeared, i.e., the person will not be detected as any objects. Finally, we present a systematic evaluation framework to methodically evaluate the performance of the proposed attack in digital domain and physical world. Experimental results in various indoor and outdoor physical scenarios show that, the proposed person stealth attack method is robust and effective even under those complex and challenging physical conditions, such as the cloak is wrinkled, obscured, curved, and from different angles. The attack success rate in digital domain (Inria data set) is 86.56%, while the static and dynamic stealth attack performance in physical world is 100% and 77%, respectively, which are significantly better than existing works.


翻译:在本文中, 我们提议对真实世界中的人探测器进行新型的物理隐形攻击。 提议的方法产生一个对抗性补丁, 并将它印在真实衣服上, 以制作一个三维( 3D) 隐形斗篷。 穿戴斗篷的任何人都可以逃避探测人探测器, 并实现隐形。 我们考虑3D的物理限制( 即, 亮度、 皱纹、 隐形、 角度等) 对人隐形攻击的影响, 并提议3D变换3D 隐形斗篷。 我们提议的方法是在3D 物理空间中进行隐形攻击, 3D 而不是 2D 平面, 在3D 3D 的物理情景下打印实装补丁。 任何穿戴斗篷的常规和 3D 变形都可以回避 。 具体地说, 我们探索如何选择带有特定形状和颜色的输入图像来生成最佳的 3D 隐形斗篷。 此外, 在成功地使物体探测器误判人成为其他物体之后, 我们探索如何让一个人完全消失, 。 (efreal) rial rial rial action action action action) (e)

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月16日
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月2日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员