sensor op• 資料種類:image2d × fingerprint → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_correlate(image, fingerprint, denoiser: 'str' = 'wiener', sigma: 'float' = 0.02, exclude: 'int' = 11) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.fingerprint_correlate(image, fingerprint, denoiser: 'str' = 'wiener', sigma: 'float' = 0.02, exclude: 'int' = 11) -> 'dict';從台帳取用則 opsimgforensics.get("fingerprint_correlate"))
把一張影像與指紋比對。不給出判定 —— 回傳證據量與注意事項。
以 FFT 求殘差 W = I - denoise(I) 與參考訊號 I·K 的循環互相關，回傳正規化互相關的峰值與 PCE(peak-to-correlation energy)。
回傳(table 詞彙的 dict)：
pce PCE。不附帶門檻值(參見下方 caveats)
ncc_peak 正規化互相關的峰值([-1, 1])
peak_shift 峰的位置 (dy, dx)。若不是 (0, 0)，則位置有偏移
= 懷疑裁切 / 防手震 / 縮放的線索
n_pixels 使用的像素數
caveats 此數值無法斷言之事的列表(字串)
回傳 peak_shift 很重要，(0, 0) 以外的峰要麼是「同一感測器但被裁切過」，要麼是「偶然的相關」。究竟是哪一個，本 op 無法決定。實測中，與不同感測器比對時峰總是出現在 (0, 0) 以外((-51, -60) (31, -8) 等，每次都不同)，同一感測器則必定出現在 (0, 0)。
再壓縮會讓 PRNU 消失(tests/test_imgforensics.py::test_prnu_dies_under_recompression，由 8 張產生的指紋、128x128)：
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再壓縮 PCE 與無壓縮之比
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無壓縮 7246 1.00
品質 95 6174 0.85
品質 90 4214 0.58
品質 75 1412 0.19
品質 50 530 0.07
品質 30 207 0.03
========== ========== ==========
也就是說，低 PCE 可能不是「別的相機」，而是「資訊已不復存在」。在這裡附帶門檻值，就會變成把壓縮過的影像機械地判定為「別的相機」的工具。
默默出錯的路徑(實測)：向 fingerprint 傳入普通影像而非指紋時，shape 是吻合的，所以不會拋出例外，PCE 也回傳有限值。指紋是 (H, W) 的 float64，所以完全滿足既有的 image2d 述詞，執行時無法區分。
因此在入口處以 ValueError 拒絕「非零平均」的輸入(|mean| > 0.05 * std)。實測(tests/test_imgforensics.py::test_fingerprint_gate_rejects_plain_images)：
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傳入的東西 |mean|/std
============================== ============== sensor_fingerprint 的回傳 4.8e-18
普通的自然影像 4.626
暗影像(平均 0.015) 4.626
高對比影像 1.801
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該比值尺度不變，所以無論暗影像還是亮影像都能同樣拒絕(距 0.05 的門檻值 1.5 個數量級以上)。
即便如此也不完美：傳入自己做過零平均化的影像就能通過門檻，回傳 PCE = -5.97 這樣的有限值(實測)。也就是說執行時檢查 只能守住一側。這正是「不讓指紋搭 image2d 的便車，而分出獨立詞彙」這個判斷的依據，詳情見 opsimgforensics 的 docstring。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py
table 作為輸入)sensor)sensor_fingerprint · fingerprint_strength_map
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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