null_distribution — IMGFORENSICS `calibration` op

• 数据种类:signal → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values)(要直接调用实现,import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values);从台账取用则 opsimgforensics.get("null_distribution"))

用法

由已知未被篡改的样本汇总证据量的零分布。

这一族一贯不返回判定。这是正确的，但照此下去，用户拿到 PCE 1832 这样的数值却没有解读它的手段。然而附带阈值又会成为谎言 ―― 分离点随张数、分辨率、压缩率、拍摄对象而变，不是出厂时能定下的值。

因此从用户自己的干净数据测出分布。附带的不是“阈值”，而是“阈值的测法”，这样即使条件改变也依然正确。

Parameters

values : array_like

在已知未被篡改的组上测得的证据量(hash_distance 或

fingerprint_correlate()["pce"] 等)。要在相同条件下收集。

Returns

dict

n / mean / std / min / max / quantiles

(5, 25, 50, 75, 95, 99 百分位)。样本少时无法测出尾部，

所以 n < 20 会在 caveats 中给出(不会默默外推)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

evidence_quantile

同类别(`calibration`)

evidence_quantile

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

用法