null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

• 数据种类:signal → table

• 调用:import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values)(或 opsimgforensics.get("null_distribution"))

用法

由已知未被篡改的样本汇总证据量的零分布。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

この族は一貫して判定を返さない。それは正しいが、そのままだと利用者は

`PCE 1832` のような数値を渡されて解釈する手段が無い。かといって

しきい値を同梱すると嘘になる ―― 分離点は枚数・解像度・圧縮率・被写体で

動くので、出荷時に決められる値ではない。

そこで利用者自身の清浄データから分布を測る。同梱するのは「しきい値」

ではなく「しきい値の測り方」で、それなら条件が変わっても正しいままでいる。

Parameters

----------

values : array_like

改竄が無いと分かっている組で測った証拠量(`hash_distance` や

`fingerprint_correlate()["pce"]` など)。同じ条件で集めること。

Returns

-------

dict

`n / mean / std / min / max / quantiles`

(5, 25, 50, 75, 95, 99 パーセンタイル)。標本が少ないと裾は測れない

ので `n < 20 は caveats` に出す(黙って外挿しない)。

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

evidence_quantile

同类别(calibration)

evidence_quantile

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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