しきい値の実測記録

Sensitivity のしきい値は当てずっぽうではなく、実写画像で距離を測って決めている。判定を変えたくなったらこの手順をなぞって測り直すこと。

測定に使った素材

macOS 内蔵の動画壁紙（実写のタイムラプス）からフレームを切り出したものを元画像とした。

ファイル	内容
`shotA.jpg`	元画像（1600×900, JPEG）
`A_copy.jpg`	`cp` によるバイト単位の完全コピー
`A_half.jpg`	50% に縮小
`A_quarter.jpg`	25% に縮小
`A_lowq.jpg`	同じ寸法で JPEG 品質 25 に再圧縮
`A_crop.jpg`	中央 1400×900 にトリミング
`A_rot90.jpg`	ピクセルごと 90 度回転
`shotA_burst.jpg`	0.5 秒後のフレーム（連写相当）
`shotB.jpg` / `shotC.jpg`	30 秒後 / 90 秒後のフレーム（同一シーンの別カット）
`sonoma.jpg`	まったく別の写真

測定結果（Vision の feature print 距離 / dHash のハミング距離）

shotA.jpg を基準にした値。

相手	feature print	ハミング	判定したい？
完全コピー・再エンコード	0.000	0	○（SHA-256 で先に確定）
50% 縮小	0.049	5	○
低画質再圧縮	0.116	1	○
25% 縮小	0.162	4	○
連写（0.5 秒差）	0.008	0	○
同一シーン 30 秒差	0.017	6	○
同一シーン 90 秒差	0.039	14	○
トリミング	0.417	11	「ゆるい」でのみ
90 度回転	0.802	28	✗（後述）
無関係な写真	1.378	24	✗

決めたしきい値

段階	feature print	ハミング	何が拾えるか
厳しい	0.20	8	コピー・縮小（25% まで）・再圧縮
標準	0.30	12	上記＋連写・同一シーンの近いカット
ゆるい	0.55	20	上記＋トリミングされた版

「ゆるい」の 0.55 でも無関係な写真の 1.38 とは大きく離れているので、誤検出の余地は小さい。当初案の「厳しい = 0.15」では 25% 縮小（0.162）を取りこぼしたため 0.20 に上げた。

回転の扱い（意図的な仕様）

dHash も Vision も EXIF の向きを反映してから比較している。つまり 「画面に表示したときの見た目」どうしを比べている。

回転がピクセルに焼き込まれた版と、EXIF の向きタグで回している版 → 距離 0.002 で検出できる （LINE や AirDrop を経由して向きが焼き込まれた、という現実的なケース）
実際に向きが違う写真どうし（元画像 vs 90 度回転） → 距離 0.80 で検出しない

後者を拾うには4方向ぶんの特徴量を計算する必要があり、コストが4倍になる割に写真整理の用途では出番が少ないため、対応していない。

測り直す手順

ffmpeg -ss 0 -i "/System/Library/Desktop Pictures/.wallpapers/Tahoe Day/Tahoe Day.mov" -frames:v 1 -vf scale=1600:-1 shotA.jpg
sips -Z 800 shotA.jpg --out A_half.jpg
sips -s format jpeg -s formatOptions 25 shotA.jpg --out A_lowq.jpg
sips -c 900 1400 shotA.jpg --out A_crop.jpg

これらを1つのフォルダに置き、GenerateImageFeaturePrintRequest（cropAndScaleAction = .scaleToFit）で総当たりの距離行列を出す。アプリ本体の FeaturePrinter.compute(for:) と同じ設定であることを確認すること。

3.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape