evidence_quantile — IMGFORENSICS `calibration` op

• Datenarten: measurement × table → table

• Aufruf: import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True) (oder opsimgforensics.get("evidence_quantile"))

Verwendung

Wo die Beweisstatistik innerhalb der sauberen Verteilung liegt. Sie liefert kein Urteil.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`null_distribution` の出力を消費する側。返すのは「清浄な組の何 % より

外側か」であって、「改竄されている」ではない ―― 外側に座ることは、

その条件で珍しいことしか意味しない(珍しい清浄画像は存在する)。

Parameters

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measurement : float

測った証拠量(`hash_distance` の返り値など)。

null : dict

:func:null_distribution の返り値。

higher_is_stronger : bool

PCE や相関のように大きいほど強い証拠なら `True`。

ハミング距離のように小さいほど強い証拠なら `False`。

既定に頼らず必ず考えること —— ここを間違えると、いちばん証拠の

強い組が「まったく珍しくない」と出る(例外は出ない)。

Returns

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dict

`beyond_fraction`(清浄分布のうち、この値より内側にある割合 =

清浄な組の何 % より外側に座るか。`[0, 1]` の連続値)/

`z(標準偏差の何倍か。ばらつき 0 なら None)/ caveats`。

Notes

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`beyond_fraction は null が持つ分位点(min` / 5 / 25 / 50 / 75 /

95 / 99 パーセンタイル / `max`)を節として **区分線形に内挿した経験分布

関数**。節の上では厳密、節の間は線形近似で、`min` より内側なら 0、

`max` より外側なら 1 に飽和する(標本の外へは外挿しない)。

`higher_is_stronger=False` なら 1 から引いた側を返す。清浄な値がすべて

同じで節が重なる場合、その値ちょうどは 0.5(中央順位)に置く。

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 `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`calibration`)

null_distribution

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

evidence_quantile — IMGFORENSICS calibration op