文字画像における敵対的サンプルの生成

抄録

本研究では，文字画像に対して人間には認識できないレベルの微小なノイズを与えることにより，敵対的サンプルを生成することを目的とする．文字画像は一般画像とは異なり，白と黒の２値で表される．そのため，既存の手法でノイズを与えた際に画像の変化が顕著となり，不自然な画像が生成される．そこで本研究では，損失関数の勾配の絶対値が大きい画素にのみノイズを与えて，白または黒とする手法と，文字を表す画素周辺の画素にのみ画素値の変化を与える手法を提案する．提案手法を用いることで，文字らしさを維持しつつ機械学習モデルに誤分類をさせる文字画像を生成することが可能になると考えられる．