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.
Espècevignette| redresse=1.2| L'espèce est l'unité de base de la classification du vivant. Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique. La définition la plus communément admise est celle du concept biologique : une espèce est un ensemble d'individus qui peuvent effectivement ou potentiellement se reproduire entre eux et engendrer une descendance viable et féconde, dans des conditions naturelles.
Réalité augmentéeLa réalité augmentée est la superposition de la réalité et d'éléments (sons, images 2D, 3D, vidéos) calculés par un système informatique en temps réel. Elle désigne souvent les différentes méthodes qui permettent d'incruster de façon réaliste des objets virtuels dans une séquence d'images. Elle s'applique aussi bien à la perception visuelle (superposition d'images virtuelles aux images réelles) qu'aux perceptions proprioceptives comme les perceptions tactiles ou auditives.
Réalité mixtevignette|Un exemple de réalité mixte, montrant des personnages virtuels mélangés dans un flux en direct du monde réel. La réalité mixte (RM ; en anglais : mixed reality, MR) est la fusion de mondes réels et virtuels pour produire de nouveaux environnements et visualisations, où les objets physiques et numériques coexistent et interagissent en temps réel. La réalité mixte ne se déroule pas exclusivement dans le monde physique ou virtuel, mais est un hybride de réalité et de réalité virtuelle, englobant à la fois la réalité augmentée et la virtualité augmentée par le biais de la technologie immersive.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
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).
Classification des virusLa classification des virus n'est pas intégrée à celle réalisée pour les êtres vivants, l'appartenance même des virus au monde vivant étant sujette à débat. Deux méthodes font autorité : la classification Baltimore, proposée par David Baltimore, lauréat du prix Nobel de physiologie ou médecine en 1975, qui est basée sur le type d'acide nucléique des virus (ADN ou ARN) et son mode d'expression ; la classification de l'International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV), qui utilise une méthode assez semblable à celle utilisée pour les êtres vivants, où les virus sont rangés par ordre, famille, sous-famille, genre et espèce.
Computer-mediated realityComputer-mediated reality refers to the ability to add to, subtract information from, or otherwise manipulate one's perception of reality through the use of a wearable computer or hand-held device such as a smartphone. Mediated reality is a proper superset of mixed reality, augmented reality, and virtual reality, as it also includes, for example, diminished reality. Typically, it is the user's visual perception of the environment that is mediated.
Réalité étendueLa réalité étendue est la mise en œuvre de technologies de réalité augmentée (AR), de réalité virtuelle (VR) et de réalité mixte (MR) en un seul terme générique. Parfois, on utilise l'acronyme (pour eXtended Reality en anglais) pour désigner l'ensemble de ces technologies. L'objectif de la technologie est de fusionner ou de refléter le monde physique avec un qui peut interagir avec lui. La réalité virtuelle et la réalité augmentée connaissent une croissance rapide et sont actuellement utilisées dans de nombreux domaines différents, tels que le divertissement, le marketing, l'immobilier, la formation et le travail à distance.
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.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
Reconnaissance gestuelleGesture recognition is a topic in computer science and language technology with the goal of interpreting human gestures via mathematical algorithms. It is a subdiscipline of computer vision. Gestures can originate from any bodily motion or state, but commonly originate from the face or hand. Focuses in the field include emotion recognition from face and hand gesture recognition since they are all expressions. Users can make simple gestures to control or interact with devices without physically touching them.
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.
Taxonomievignette|350px|La classification classique du vivant classe les êtres vivants selon une hiérarchie de groupes de plus en plus vastes. La taxonomie ou taxinomie est une branche des sciences naturelles qui a pour objet l'étude de la diversité du monde vivant. Cette activité consiste à décrire et circonscrire en termes d'espèces les organismes vivants et à les organiser en catégories hiérarchisées appelées taxons. Elle doit proposer des outils et des méthodes permettant de les identifier (notamment grâce aux clés de détermination).
Mammalia (classification phylogénétique)vignette|400x400px|Cladogramme des tétrapodes illustrant la position phylogénétique des mammifères. Cette page a pour objet de présenter un arbre phylogénétique des Mammalia (ou Mammifères), c'est-à-dire un cladogramme mettant en lumière les relations de parenté existant entre leurs différents groupes (ou taxa), telles que les dernières analyses reconnues les proposent. Ce n'est qu'une possibilité, et les principaux débats qui subsistent au sein de la communauté scientifique sont brièvement présentés ci-dessous, avant la bibliographie.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Complexe d'espècesthumb|Un champignon du genre Stereum, près de Mörfelden-Walldorf, Hesse (Allemagne). Dans le complexe d'espèces Stereum hirsutum–Stereum ostrea, seul un examen microscopique permet de déterminer quel individu appartient à quelle espèce.En biologie, un complexe d'espèces est un groupe d'organismes étroitement apparentés qui sont si semblables en apparence que les limites entre eux (permettant de les distinguer les uns des autres) sont souvent peu évidentes.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
