evidence_quantile — IMGFORENSICS calibration op

• Data kinds: measurement × table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True), registry से लेना हो तो opsimgforensics.get("evidence_quantile"))

उपयोग

evidence statistic साफ़ distribution में कहाँ बैठता है, यह लौटाता है। निर्णय नहीं लौटाता।

null_distribution के आउटपुट का उपभोक्ता। यह जो लौटाता है वह "clean pairs के कितने % से बाहर" है, "छेड़छाड़ हुई" नहीं ―― बाहर होने का अर्थ केवल इतना है कि उन शर्तों में यह दुर्लभ है (दुर्लभ clean images भी होती हैं)।

Parameters

measurement : float

मापी गई evidence मात्रा (उदा. hash_distance का return value)।

null : dict

null_distribution का return value।

higher_is_stronger : bool

True यदि, PCE या correlation की तरह, बड़ा मान अधिक मज़बूत evidence है।

False यदि, Hamming distance की तरह, छोटा मान अधिक मज़बूत evidence है।

default पर भरोसा करने के बजाय हमेशा सोचकर तय करें —— इसे गलत करने पर सबसे मज़बूत evidence वाला pair

"बिल्कुल दुर्लभ नहीं" के रूप में आता है (कोई exception नहीं उठता)।

Returns

dict

beyond_fraction (clean distribution का वह अंश जो इस मान के अंदर है =

यह clean pairs के कितने % से बाहर है; [0, 1] में एक continuous मान) /

z (कितने standard deviation; spread 0 होने पर None) / caveats।

Notes

beyond_fraction null में रखे quantiles (min / 5 / 25 / 50 / 75 / 95 / 99th percentiles / max) को knots मानकर बना piecewise linear interpolation वाला empirical distribution function है। knots पर exact, उनके बीच linear सन्निकटन (approximation); min के अंदर यह 0 पर saturate होता है, max के बाहर 1 पर (samples से आगे extrapolation नहीं)। higher_is_stronger=False होने पर 1 से घटाया गया पक्ष लौटाया जाता है। जब सभी clean मान समान हों और knots एक हो जाएँ, तो ठीक वही मान 0.5 (median rank) पर रखा जाता है।

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)

—

इसी category के (calibration)

null_distribution

*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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