calibration op• Data kinds: measurement × table → table
• Call: import imgforensics; imgforensics.evidence_quantile(measurement, null, higher_is_stronger=True) (or opsimgforensics.get("evidence_quantile"))
Where the evidence statistic sits within the clean distribution. It does not return a verdict.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
`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。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
table as input)—
calibration)*Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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