null_distribution — IMGFORENSICS `calibration` op

• 資料種類:signal → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values)(要直接呼叫實作,import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values);從台帳取用則 opsimgforensics.get("null_distribution"))

用法

由已知未被竄改的樣本彙總證據量的虛無分布。

這一族一貫不回傳判定。這是正確的，但照此下去，使用者拿到 PCE 1832 這樣的數值卻沒有解讀它的手段。然而附帶門檻值又會成為謊言 ―― 分離點隨張數、解析度、壓縮率、拍攝對象而變，不是出貨時能決定的值。

因此從使用者自己的乾淨資料測出分布。附帶的不是「門檻值」，而是「門檻值的測法」，這樣即使條件改變也依然正確。

Parameters

values : array_like

在已知未被竄改的組上測得的證據量(hash_distance 或

fingerprint_correlate()["pce"] 等)。要在相同條件下收集。

Returns

dict

n / mean / std / min / max / quantiles

(5, 25, 50, 75, 95, 99 百分位)。樣本少時無法測出尾部，

所以 n < 20 會在 caveats 中列出(不會默默外插)。

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)

evidence_quantile

同類別(`calibration`)

evidence_quantile

*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)。*

null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

用法