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出处:IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS
资助项目:Natural Science Foundation of China[71621002]
文献类型:期刊论文
作者:王飞跃
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Hashing Fake: Producing Adversarial Perturbation for Online Privacy Protection Against Automatic Retrieval Models
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS, 2022, 页码: 11
作者:
Zhang, Xingwei
;
Zheng, Xiaolong
;
Mao, Wenji
;
Zeng, Daniel Dajun
;
Wang, Fei-Yue
收藏
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浏览/下载:276/0
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提交时间:2022/11/14
Perturbation methods
Semantics
Computational modeling
Codes
Task analysis
Privacy
Software
Adversarial perturbation
deep neural network (DNN)
privacy protection
semantic retrieval
Towards Human-Machine Recognition Alignment: An Adversarilly Robust Multimodal Retrieval Hashing Framework
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS, 2022, 页码: 13
作者:
Zhang, Xingwei
;
Zheng, Xiaolong
;
Liu, Bin
;
Wang, Xiao
;
Mao, Wenji
;
Zeng, Daniel Dajun
;
Wang, Fei-Yue
收藏
  |  
浏览/下载:236/0
  |  
提交时间:2022/11/14
Training
Task analysis
Semantics
Perturbation methods
Feature extraction
Computational modeling
Robustness
Adversarial perturbation
adversarially robust training
deep hashing
multimodal retrieval