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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Hong Joo Lee (Technical University of Munich) Kyo Seok Lee (Chung-Ang University) Hak Gu Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.12 No.1
발행연도
2025.1
수록면
27 - 34 (8page)
DOI
10.15323/techart.2025.1.12.1.27

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Previous adversarial attacks on three-dimensional (3D) point clouds were perturbed by considering the shape to maintain the structures of the original point cloud. However, these often resulted in detectable perturbed points, making them vulnerable to adversarial defense attacks. To address this, in this study, we introduce a novel adversarial point cloud perturbation approach by employing cage-based 3D deformation to naturally deform the geometry of 3D point clouds while preserving the adversarial attack power. Unlike previous methods that aimed to preserve the original shape, the proposed method strategically transforms the structure of the point cloud, thereby enabling effective and robust attacks against advanced defense mechanisms. Cage-based 3D deformation was utilized to control the cage surrounding the point cloud, allowing coordinated transformations by propagating changes from the cage vertices to internal points. This ensures cohesive and smooth deformations that are ideal for generating effective adversarial examples. Extensive experiments on ModelNet40 and ShapeNet datasets validated its effectiveness, demonstrating its ability to evade traditional defenses while providing natural- looking shapes. This study advances the understanding of the relationship between 3D deformation and adversarial point-cloud perturbations.
#Adversarial Attack #Point Cloud Perturbations #Cage-based Deformation.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Proposed method
4. Experiments
5. Conclusion
References

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