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基于骨骼动态信息的人体动作识别中的硬性无框对抗性攻击
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究发现基于骨骼的人体活动识别方法易受对抗性攻击。研究人员提出了一种新的攻击方法，称为骨骼-运动信息梯度，可以对现有分类器构成真正的威胁，并提升了对抗样本的转移性和感知性。
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关键要点
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该研究发现基于骨骼的人体活动识别方法易受对抗性攻击。
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研究人员提出了一种新的攻击方法，称为骨骼-运动信息梯度。
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该方法能够对现有分类器构成真正的威胁。
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新方法提升了对抗样本的转移性和感知性。
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攻击方法无需访问受攻击模型、训练数据或标签。
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