sensor op• 데이터 종류: fingerprint → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))
지문의 블록별 실효 강도(표준편차)를 늘어놓은 지도. image2d.
PRNU는 포화된 화소와 새까만 화소에서는 나오지 않는다(곱셈적 결함이므로 신호가 필요하다). 이 지도는 "지문이 어디서 아무것도 말할 수 없는가"를 보기 위한 것이며, 값이 낮은 영역의대조 결과는 약하다. block 정사각의 비중첩 블록마다의 표준 편차를 원래 (H, W)로블록 상수로 되돌려 반환한다(가장자리는 가장자리 블록의 값으로 채운다).
실측(tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half, 128x128의 왼쪽 절반만을 포화시킨 8장으로 지문을 만든다): 포화 측의 평균 강도 0.075에 대해 통상 측 1.409 = 18.8배. 왼쪽 절반에서는 PRNU가 실릴 여지가없다(곱셈적 결함이므로 신호가 필요하다)는 것이 그대로 나타나 있다.
이것은 fingerprint 어휘의 출구이기도 하다(막다른 길을 만들지 않기 위해).
• 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.
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
image2d 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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