null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

• Datenarten: signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values) (die Implementierung direkt: import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values); aus dem Register: opsimgforensics.get("null_distribution"))

Verwendung

Fasst die Nullverteilung der Beweisstatistik aus Proben zusammen, die nachweislich unmanipuliert sind.

Diese Familie gibt durchweg keine Urteile zurück. Das ist richtig, aber so bekommt der Nutzer eine Zahl wie PCE 1832 und hat kein Mittel, sie zu deuten. Andererseits wäre ein mitgelieferter Schwellwert eine Lüge ―― der Trennpunkt verschiebt sich mit Bildanzahl, Auflösung, Kompressionsrate und Motiv, er ist also kein Wert, der sich bei Auslieferung festlegen lässt.

Daher wird die Verteilung aus den eigenen sauberen Daten des Nutzers gemessen. Mitgeliefert wird nicht "ein Schwellwert", sondern "wie man einen Schwellwert misst", und das bleibt richtig, auch wenn sich die Bedingungen ändern.

Parameters

values : array_like

Evidenzgrößen, gemessen an Paaren, die bekanntermaßen nicht manipuliert sind (hash_distance oder

fingerprint_correlate()["pce"] usw.). Unter denselben Bedingungen sammeln.

Returns

dict

n / mean / std / min / max / quantiles

(5., 25., 50., 75., 95., 99. Perzentil). Bei wenigen Stichproben lassen sich die Ränder nicht messen,

daher wird n < 20 in caveats ausgegeben (keine stille Extrapolation).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

evidence_quantile

Gleiche Kategorie (calibration)

evidence_quantile


*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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