fullseye

null_distribution — IMGFORENSICS calibration op

• データ種: signal → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.null_distribution(values) (実装を直接呼ぶなら import imgforensics; imgforensics.null_distribution(values)、台帳から引くなら opsimgforensics.get("null_distribution"))

使い方

改竄が無いと分かっている標本から、証拠量の帰無分布をまとめる。

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_forensics_audit — py -3.11 examples/image_forensics_audit.py
• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

evidence_quantile

同カテゴリ(calibration)

evidence_quantile

---

Provenance: imgforensics.py — IMGFORENSICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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