fingerprint_strength_map — IMGFORENSICS `sensor` op

• Datenarten: fingerprint → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import imgforensics; imgforensics.fingerprint_strength_map(fingerprint, block: 'int' = 16) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsimgforensics.get("fingerprint_strength_map"))

Verwendung

Eine Karte der effektiven Stärke des Fingerabdrucks pro Block (seiner Standardabweichung). image2d.

PRNU tritt in gesättigten und tiefschwarzen Pixeln nicht auf (es ist ein multiplikativer Defekt und braucht daher Signal). Diese Karte dient dazu zu sehen, "wo der Fingerabdruck nichts aussagen kann"; Abgleichergebnisse in Bereichen mit niedrigen Werten sind schwach. Die Standardabweichung je nicht überlappendem block-Quadrat wird als Blockkonstante auf das ursprüngliche (H, W) zurückgesetzt und zurückgegeben (die Ränder werden mit dem Wert des Randblocks gefüllt).

Gemessen (tests/test_imgforensics.py::test_strength_map_marks_the_saturated_half, Fingerabdruck aus 8 Bildern 128x128, bei denen nur die linke Hälfte gesättigt ist): mittlere Stärke auf der gesättigten Seite 0.075 gegenüber 1.409 auf der normalen Seite = 18.8-fach. Dass in der linken Hälfte kein Raum für PRNU ist (es ist ein multiplikativer Defekt und braucht daher Signal), zeigt sich unmittelbar.

Dies ist zugleich ein Ausgang des fingerprint-Vokabulars (um keine Sackgasse zu schaffen).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

perceptual_hash · fingerprint_correlate · error_level_map · jpeg_quality_estimate · jpeg_ghost_map · noise_inconsistency_map · copy_move_regions · watermark_embed

Gleiche Kategorie (`sensor`)

sensor_fingerprint · fingerprint_correlate

*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

fingerprint_strength_map — IMGFORENSICS sensor op