《表1 本文方法和多数表决方法的性能对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于逐阶共识计算的虚假物理身份属性检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

不断调整Q的大小，分别设置其值为0、1/3、2/3、1这4种不同情况，每种比例情况设置25组实验，结果通过100组实验获得。考虑到现有研究主要关注从属性层面检测虚假属性，不能用于身份识别过程中的虚假属性检测，因此本文方法无法与属性层面检测方法直接进行对比，故仅将实验结果和多数表决方法[13]进行对比。表1列出了2种方法的精确率、召回率和F1值，设置K=20，δ=8。由于实验中共采用3种属性进行测试且要满足前提条件，即M<49%N，故仅设置一个虚假属性，虚假属性通过随机替换3种属性中的任意一种获得。例如可以利用其他对象的人脸替换测试对象人脸，伪造测试对象的人脸属性。