evidence_quantile — IMGFORENSICS `calibration` op

• 資料種類:measurement × table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True)(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True);從台帳取用則 opsimgforensics.get("evidence_quantile"))

用法

證據量落在乾淨分布的什麼位置。不給出判定。

消費 null_distribution 輸出的一方。回傳的是「比百分之幾的乾淨組更靠外」，而不是「已被竄改」 ―― 落在外側只意味著在該條件下罕見(罕見的乾淨影像是存在的)。

Parameters

measurement : float

測得的證據量(hash_distance 的回傳值等)。

null : dict

null_distribution 的回傳值。

higher_is_stronger : bool

若像 PCE 或相關那樣越大證據越強，則為 True。

若像漢明距離那樣越小證據越強，則為 False。

不要依賴預設值，務必思考 —— 這裡弄錯的話，證據最

強的組會顯示為「完全不罕見」(不會拋出例外)。

Returns

dict

beyond_fraction(乾淨分布中位於該值內側的比例 =

落在百分之幾的乾淨組之外。[0, 1] 的連續值)/

z(是標準差的幾倍。離散為 0 時為 None)/ caveats。

Notes

beyond_fraction 以 null 持有的分位點(min / 5 / 25 / 50 / 75 / 95 / 99 百分位 / max)為節點，是分段線性內插的經驗分布函數。在節點上精確，節點之間為線性近似，在 min 內側為 0，在 max 外側飽和為 1(不往樣本之外外插)。higher_is_stronger=False 時回傳以 1 減去後的一側。當乾淨值全部相同而節點重合時，恰好該值處設為 0.5(中間秩)。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

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同類別(`calibration`)

null_distribution

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

evidence_quantile — IMGFORENSICS calibration op

用法