null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

• Data kinds: signal → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values), registry से लेना हो तो opsimgforensics.get("null_distribution"))

उपयोग

जिन sample के बारे में पता है कि उनमें छेड़छाड़ नहीं हुई, उनसे evidence statistic का null distribution बनाता है।

यह family लगातार कोई verdict नहीं लौटाती। यह सही है, लेकिन जैसा अभी है, उपयोगकर्ता को PCE 1832 जैसी एक संख्या थमा दी जाती है और उसके पास उसे समझने का कोई साधन नहीं है। फिर भी threshold साथ में देना झूठ होगा ―― अलगाव का बिंदु images की संख्या, resolution, compression ratio और subject के साथ बदलता है, इसलिए यह ऐसा मान नहीं है जिसे shipping के समय तय किया जा सके।

इसलिए distribution को उपयोगकर्ता के अपने clean data से मापा जाता है। साथ में जो दिया जाता है वह "एक threshold" नहीं बल्कि "threshold कैसे मापें" है, और यह शर्तें बदलने पर भी सही रहता है।

Parameters

values : array_like

उन pairs पर मापी गई evidence मात्राएँ जिनके बारे में पता है कि उनसे छेड़छाड़ नहीं हुई (hash_distance या

fingerprint_correlate()["pce"] आदि)। इन्हें समान शर्तों में इकट्ठा करें।

Returns

dict

n / mean / std / min / max / quantiles

(5, 25, 50, 75, 95, 99th percentiles)। कम samples होने पर tails मापी नहीं जा सकतीं,

इसलिए n < 20 को caveats में बताया जाता है (बिना बताए extrapolation नहीं)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

evidence_quantile

इसी category के (calibration)

evidence_quantile

*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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