null_distribution — IMGFORENSICS `calibration` op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values)(구현을 직접 호출하려면 import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values), 원장에서 가져오려면 opsimgforensics.get("null_distribution"))

사용법

변조가 없다고 알려진 표본으로부터 증거량의 귀무분포를 정리합니다.

이 족은 일관되게 판정을 반환하지 않는다. 그것은 옳지만, 그대로라면 이용자는 PCE 1832 같은 수치를 받고도 해석할 수단이 없다. 그렇다고임계값을 동봉하면 거짓말이 된다 ―― 분리점은 장수·해상도·압축률·피사체에 따라움직이므로, 출하 시에 정할 수 있는 값이 아니다.

그래서 이용자 자신의 깨끗한 데이터에서 분포를 잰다. 동봉하는 것은 "임계값"이아니라 "임계값을 재는 법"이며, 그렇다면 조건이 바뀌어도 옳은 채로 있다.

Parameters

values : array_like

변조가 없다고 알려진 쌍에서 잰 증거량(hash_distance나

fingerprint_correlate()["pce"] 등). 같은 조건에서 모을 것.

Returns

dict

n / mean / std / min / max / quantiles

(5, 25, 50, 75, 95, 99 퍼센타일). 표본이 적으면 꼬리는 잴 수 없으므로

n < 20은 caveats에 낸다(조용히 외삽하지 않는다).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

evidence_quantile

같은 카테고리(`calibration`)

evidence_quantile

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

사용법