sensor op• Data kinds: fingerprint → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))
fingerprint की हर block की प्रभावी शक्ति (standard deviation) का map। image2d।
PRNU saturated pixels या घुप्प काले pixels में नहीं दिखता (यह multiplicative defect है, इसलिए इसे signal चाहिए)। यह map यह देखने के लिए है कि "fingerprint कहाँ कुछ नहीं कह सकता"; कम मान वाले regions में matching के परिणाम कमज़ोर होते हैं। हर non-overlapping block-वर्ग block का standard deviation लौटाया जाता है, जिसे block constants के रूप में मूल (H, W) तक फैलाया जाता है (किनारों को किनारे वाले block के मान से भरा जाता है)।
मापा गया (tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half, 128x128 की 8 images से बना fingerprint जिनमें केवल बायाँ आधा saturated है): saturated पक्ष पर औसत strength 0.075 बनाम सामान्य पक्ष पर 1.409 = 18.8 गुना। बाएँ आधे में PRNU के लिए कोई जगह नहीं है (यह multiplicative defect है, इसलिए इसे signal चाहिए), यह सीधे दिखता है।
यह fingerprint vocabulary का एक exit भी है (ताकि कोई dead end न बने)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · noise_inconsistency_map · copy_move_regions · watermark_embed
sensor)sensor_fingerprint · fingerprint_correlate
*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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