Erkennung von anomalen oder außerhalb der Verteilung liegenden Daten in Sichtmodellen mithilfe statistischer Techniken

Wir untersuchen, ob die Abweichung der Bildstatistiken vom Benford'schen Gesetz widergespiegelt wird, wenn Bilder auf verschiedenen Ebenen korrupt sind. Unsere Ergebnisse zeigen, dass für viele Korruptionsarten Bilder, die auf einer höheren Ebene korrupt sind, typischerweise stärker von der erwarteten Verteilung abweichen.