evidence_quantile — IMGFORENSICS `calibration` op

• 数据种类:measurement × table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True)(要直接调用实现,import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True);从台账取用则 opsimgforensics.get("evidence_quantile"))

用法

证据量落在清洁分布的什么位置。不给出判定。

消费 null_distribution 输出的一方。返回的是“比百分之几的干净组更靠外”，而不是“已被篡改” ―― 落在外侧只意味着在该条件下罕见(罕见的干净图像是存在的)。

Parameters

measurement : float

测得的证据量(hash_distance 的返回值等)。

null : dict

null_distribution 的返回值。

higher_is_stronger : bool

若像 PCE 或相关那样越大证据越强，则为 True。

若像汉明距离那样越小证据越强，则为 False。

不要依赖默认值，务必思考 —— 这里弄错的话，证据最

强的组会显示为“完全不罕见”(不会抛出异常)。

Returns

dict

beyond_fraction(干净分布中位于该值内侧的比例 =

落在百分之几的干净组之外。[0, 1] 的连续值)/

z(是标准差的几倍。离散为 0 时为 None)/ caveats。

Notes

beyond_fraction 以 null 持有的分位点(min / 5 / 25 / 50 / 75 / 95 / 99 百分位 / max)为节点，是分段线性插值的经验分布函数。在节点上精确，节点之间为线性近似，在 min 内侧为 0，在 max 外侧饱和为 1(不向样本之外外推)。higher_is_stronger=False 时返回用 1 减去后的一侧。当干净值全部相同而节点重合时，恰好该值处置为 0.5(中间秩)。

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)

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同类别(`calibration`)

null_distribution

*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)。*

evidence_quantile — IMGFORENSICS calibration op

用法