个人简介
林韧昊，男，1993年04月生，博士学历，现任河南省科学院空天信息研究所助理研究员。主要从事人工智能安全、深度学习鲁棒性、神经网络验证、对抗攻防等领域的研究工作。
研究方向
深度学习模型的对抗鲁棒性
研究聚焦：构建针对神经网络鲁棒性验证的性能优化方法；研究面向对抗训练的高性能协同优化策略
核心方法：形式化验证、对抗训练
多源遥感图像融合与信息挖掘
- 研究焦点：集成光学与合成孔径雷达(SAR)卫星数据的优势，提升复杂环境下的目标识别与信息提取能力
- 核心方法：
- 光学影像云雾物理特性估算
- SAR影像主被动畸变检测与校正
- 基于像元质量加权的深度学习融合模型构建
- 云层干扰下目标探测
代表性论文
Robustness evaluation for deep neural networks via mutation decision boundaries analysis
2022
Information Sciences, 2022, 601: 147-161. (IF=8.1, CCF-B)