Swarm behaviourSwarm behaviour, or swarming, is a collective behaviour exhibited by entities, particularly animals, of similar size which aggregate together, perhaps milling about the same spot or perhaps moving en masse or migrating in some direction. It is a highly interdisciplinary topic. As a term, swarming is applied particularly to insects, but can also be applied to any other entity or animal that exhibits swarm behaviour.
Détection de personnesvignette|Un exemple de détection de personnes sur une voie de circulation La détection de personnes est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un humain dans une . C'est un cas particulier de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise, dans une image, d'une ou plusieurs personnes, en général dans une posture proche de celle de la station debout ou de la marche. On parle également de détection de piéton, en raison de l'importance des applications en vidéosurveillance et pour les systèmes de vision embarqués dans des véhicules.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Détection d'objetthumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Agrégation (comportement)vignette|Une nuée d'étourneaux sansonnets en Cumbria en février 2006. Une agrégation désigne un regroupement plus ou moins temporaire d'animaux grégaires. Lorsque ce regroupement a tendance à devenir permanent et développe de nombreuses relations sociales, il s'agit d'une société animale. Quand l'agrégation concerne des oiseaux, l'éthologie comportementale parle de nuée, voire de ronde ; certains phénomènes impressionnants de vols de nombreux oiseaux qui décrivent des figures dans le ciel sont appelés murmuration (anglicisme).
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
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.
Système multi-agentsEn informatique, un système multi-agent (SMA) est un système composé d'un ensemble d'agents (un processus, un robot, un être humain, une fourmi etc.), actifs dans un certain environnement et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global.
Appareil photographique numériqueUn appareil photographique numérique (ou APN) est un appareil photographique qui recueille la lumière sur un capteur photographique électronique, plutôt que sur une pellicule photographique, et qui convertit l'information reçue par ce support pour la coder numériquement. Un appareil photo numérique utilise un capteur CCD ou CMOS pour acquérir les images, et les enregistre habituellement sur des cartes mémoire (CompactFlash, SmartMedia, Memory Stick, Secure Digital, etc.).
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
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.
Détection d'anomaliesDans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, anomaly detection ou outlier detection) est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Généralement, les anomalies indiquent un problème tel qu'une fraude bancaire, un défaut structurel, un problème médical ou une erreur dans un texte. Les anomalies sont également appelées des valeurs aberrantes, du bruit, des écarts ou des exceptions.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
CommunicationLa communication est l'ensemble des interactions avec un tiers humain ou animal qui véhiculent une ou plusieurs informations. En dehors de la communication animale, on distingue chez l'être humain, la communication interpersonnelle, la communication de groupe et la communication de masse, c'est-à-dire de l'ensemble des moyens et techniques permettant la diffusion du message d'une organisation sociale auprès d'une large audience. Plusieurs disciplines emploient la notion de communication sans s'accorder sur une définition commune.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Camérathumb|Arrière de la caméra argentique Mitchell BNC dotée en supplément sur le côté droit d'un enregistreur vidéo analogique, utilisée par Stanley Kubrick pour pouvoir rapidement monter un "brouillon" de son film Apocalypse Now lors du tournage, avant toute opération de montage sur la pellicule photographique même. Une caméra est un appareil de prise de vues destiné à enregistrer ou à transmettre des images photographiques successives afin de restituer l'impression de mouvement pour le cinéma, la télévision, la recherche, la télésurveillance, l'imagerie industrielle et , ou bien pour d'autres applications, professionnelles ou domestiques.
