null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

• 資料種類:signal → table

• 呼叫:import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values)(或 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。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

この族は一貫して判定を返さない。それは正しいが、そのままだと利用者は

`PCE 1832` のような数値を渡されて解釈する手段が無い。かといって

しきい値を同梱すると嘘になる ―― 分離点は枚数・解像度・圧縮率・被写体で

動くので、出荷時に決められる値ではない。

そこで利用者自身の清浄データから分布を測る。同梱するのは「しきい値」

ではなく「しきい値の測り方」で、それなら条件が変わっても正しいままでいる。

Parameters

----------

values : array_like

改竄が無いと分かっている組で測った証拠量(`hash_distance` や

`fingerprint_correlate()["pce"]` など)。同じ条件で集めること。

Returns

-------

dict

`n / mean / std / min / max / quantiles`

(5, 25, 50, 75, 95, 99 パーセンタイル)。標本が少ないと裾は測れない

ので `n < 20 は caveats` に出す(黙って外挿しない)。

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

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)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.