calibration op• Datenarten: measurement × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True) (die Implementierung direkt: import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True); aus dem Register: opsimgforensics.get("evidence_quantile"))
Wo die Beweisstatistik innerhalb der sauberen Verteilung liegt. Sie liefert kein Urteil.
Der Verbraucher der Ausgabe von null_distribution. Zurückgegeben wird "außerhalb wie viel % der sauberen Paare", nicht "manipuliert" ―― außen zu liegen bedeutet nur, unter diesen Bedingungen selten zu sein (seltene saubere Bilder gibt es).
measurement : float
Die gemessene Evidenzgröße (z. B. der Rückgabewert von hash_distance).
null : dict
Der Rückgabewert von null_distribution.
higher_is_stronger : bool
True, wenn wie bei PCE oder Korrelation größer stärkere Evidenz bedeutet.
False, wenn wie beim Hamming-Abstand kleiner stärkere Evidenz bedeutet.
Immer selbst durchdenken, statt sich auf den Default zu verlassen —— ein Fehler hier lässt das Paar mit
der stärksten Evidenz als "überhaupt nicht selten" erscheinen (es wird keine Ausnahme ausgelöst).
dict
beyond_fraction (Anteil der sauberen Verteilung, der innerhalb dieses Werts liegt =
außerhalb wie viel % der sauberen Paare er liegt; stetiger Wert in [0, 1]) /
z (wie viele Standardabweichungen; None bei Streuung 0) / caveats.
beyond_fraction nimmt die Quantile aus null (min / 5 / 25 / 50 / 75 / 95 / 99. Perzentil / max) als Stützstellen und ist die stückweise linear interpolierte empirische Verteilungsfunktion. Exakt auf den Stützstellen, linear genähert dazwischen; innerhalb von min sättigt sie bei 0, außerhalb von max bei 1 (keine Extrapolation über die Stichproben hinaus). Bei higher_is_stronger=False wird die von 1 abgezogene Seite zurückgegeben. Sind alle sauberen Werte gleich und fallen die Stützstellen zusammen, wird genau dieser Wert auf 0.5 (mittlerer Rang) gesetzt.
• 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.
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py
table als Eingabe)—
calibration)*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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