evidence_quantile — IMGFORENSICS `calibration` op

• 데이터 종류: measurement × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True)(구현을 직접 호출하려면 import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True), 원장에서 가져오려면 opsimgforensics.get("evidence_quantile"))

사용법

증거량이 깨끗한 분포의 어디쯤에 앉는지. 판정은 돌려주지 않습니다.

null_distribution의 출력을 소비하는 쪽. 반환하는 것은 "깨끗한 쌍의 몇 %보다바깥쪽인가"이지, "변조되어 있다"가 아니다 ―― 바깥쪽에 앉는 것은그 조건에서 드물다는 것밖에 의미하지 않는다(드문 깨끗한 화상은 존재한다).

Parameters

measurement : float

잰 증거량(hash_distance의 반환값 등).

null : dict

null_distribution의 반환값.

higher_is_stronger : bool

PCE나 상관처럼 클수록 강한 증거라면 True.

해밍 거리처럼 작을수록 강한 증거라면 False.

기본값에 기대지 말고 반드시 생각할 것 —— 여기를 틀리면 가장 증거가

강한 쌍이 "전혀 드물지 않다"로 나온다(예외는 나지 않는다).

Returns

dict

beyond_fraction(깨끗한 분포 중 이 값보다 안쪽에 있는 비율 =

깨끗한 쌍의 몇 %보다 바깥에 앉는가. [0, 1]의 연속값) /

z(표준 편차의 몇 배인가. 흩어짐 0이면 None) / caveats.

Notes

beyond_fraction은 null이 가진 분위점(min / 5 / 25 / 50 / 75 / 95 / 99 퍼센타일 / max)을 마디로 하여 구간 선형으로 내삽한 경험 분포함수. 마디 위에서는 엄밀하고, 마디 사이는 선형 근사이며, min보다 안쪽이면 0, max보다 바깥쪽이면 1로 포화한다(표본 바깥으로는 외삽하지 않는다). higher_is_stronger=False이면 1에서 뺀 쪽을 반환한다. 깨끗한 값이 모두같아 마디가 겹치는 경우, 그 값 바로 위는 0.5(중앙 순위)에 둔다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`calibration`)

null_distribution

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

evidence_quantile — IMGFORENSICS calibration op

사용법