Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Système sensorielUn système sensoriel est une partie du système nerveux responsable de la sensation. Il regroupe les récepteurs sensoriels, les voies nerveuses, et les parties du cerveau responsables du traitement de l'information sensorielle. L'ensemble des systèmes sensoriels se divisent en sensibilité générale ou somesthésie et en sens dits spécifiques : la vision, l'odorat, le goût, l'ouïe et le toucher. Il existe sept sens : les cinq sens vu ci-dessus (vision, odorat, goût, ouïe et toucher), ainsi que le système vestibulaire et le système proprioceptif.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Trouble de l'intégration sensorielleLe trouble du traitement sensoriel (ou SPD, pour Sensory processing disorder, aussi anciennement dénommé "dysfonctionnement de l'intégration sensorielle") désigne un trouble correspondant à une difficulté ou à une incapacité du système nerveux central à traiter adéquatement les flux d'informations sensorielles arrivant dans le cerveau, lequel ne peut alors fournir de réponses appropriées aux exigences de l'environnement.
Intégration sensorielleL’intégration sensorielle fait référence à plusieurs concepts différents. En neurophysiologie, l’intégration sensorielle se réfère au processus neurologique impliquant la réception, la modulation et l’intégration des informations sensorielles. Le système nerveux transforme les sensations en perceptions en organisant les informations sensorielles provenant du corps et de l’environnement (fournies par les différents systèmes sensoriels : tactile, auditif, visuel, gustatif/olfactif, vestibulaire, proprioceptif) afin d’utiliser efficacement le corps.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Récepteur (cellule)thumb|Cônes et bâtonnets de la rétine en microscopie électronique (fausses couleurs). Les neurones récepteurs (ou sensoriels) constituent le premier niveau cellulaire du système nerveux de la perception. Ils transduisent des signaux physiques (lumière, son, température, pression, tension mécanique...) en signaux chimiques (neurotransmetteurs) transmis à un neurone postsynaptique qui convertira le message en signal nerveux transmis sous forme de trains de potentiel d'action. photorécepteur (vision) bâtonnet
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
PerceptionLa perception est l'activité par laquelle un sujet fait l'expérience d'objets ou de propriétés présents dans son environnement. Cette activité repose habituellement sur des informations fournies par ses sens. Chez l'espèce humaine, la perception est aussi liée aux mécanismes de cognition. Le mot « perception » désigne : soit le processus de recueil et de traitement de l'information sensorielle ou sensible (en psychologie cognitive par exemple) ; soit la prise de conscience qui en résulte (en philosophie de la perception notamment).
ExpérienceL'expérience est la connaissance acquise à travers l'interaction avec l'environnement. Une expérience est un enchaînement d'événements dont on peut tirer une leçon par un retour d'expérience. La connaissance issue de l'expérience s'oppose à celle qui relève d'une élaboration théorique. L'expérience d'une personne est l'ensemble des savoirs qu'elle a acquis par la pratique, et non seulement par un enseignement formel. Lorsque cette connaissance est socialement partagée et construite dans l'intersubjectivité, il s'agit d'expérience sociale.
