Acquisition compriméeL'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
Projection orthogonaleEn mathématiques, la projection orthogonale est une transformation de l'espace, une application linéaire : en géométrie plane, c'est une projection telle que les deux droites — la droite sur laquelle on projette et la direction de projection — sont perpendiculaires ; en géométrie dans l'espace, c'est une projection telle que la droite et le plan — quels que soient leurs rôles respectifs — sont perpendiculaires.
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Sparse approximationSparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.
Correspondence problemThe correspondence problem refers to the problem of ascertaining which parts of one image correspond to which parts of another image, where differences are due to movement of the camera, the elapse of time, and/or movement of objects in the photos.
3D projectionA 3D projection (or graphical projection) is a design technique used to display a three-dimensional (3D) object on a two-dimensional (2D) surface. These projections rely on visual perspective and aspect analysis to project a complex object for viewing capability on a simpler plane. 3D projections use the primary qualities of an object's basic shape to create a map of points, that are then connected to one another to create a visual element.
Axonometric projectionAxonometric projection is a type of orthographic projection used for creating a pictorial drawing of an object, where the object is rotated around one or more of its axes to reveal multiple sides. "Axonometry" means "to measure along the axes". In German literature, axonometry is based on Pohlke's theorem, such that the scope of axonometric projection could encompass every type of parallel projection, including not only orthographic projection (and multiview projection), but also oblique projection.
Parallel projectionIn three-dimensional geometry, a parallel projection (or axonometric projection) is a projection of an object in three-dimensional space onto a fixed plane, known as the projection plane or , where the rays, known as lines of sight or projection lines, are parallel to each other. It is a basic tool in descriptive geometry. The projection is called orthographic if the rays are perpendicular (orthogonal) to the image plane, and oblique or skew if they are not.
Dessin technique400px|thumb|right|Table à dessin. Le dessin technique est un langage graphique figuratif pour la représentation graphique, la communication technique, la conception et l'analyse systémique de produits mécaniques, électroniques ou mécatroniques. Il est utilisé principalement en génie mécanique, mécanique industrielle, génie électrique, (bureau d'études, bureau des méthodes), en génie civil (architecture) ainsi qu'en électronique pour la représentation des différentes composantes et de leur structure.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
Perception de la profondeurLa perception de la profondeur est la capacité visuelle à percevoir le monde en trois dimensions. La perception de la profondeur et du relief se base sur différents types d'indices visuels qu'il est possible de classer en trois catégories : en premier lieu ceux qui dépendent du mouvement ; parmi les autres, ceux qui requièrent la vision binoculaire ; enfin, ceux perçus avec un seul œil. Les objets de l'environnement présentent en général plusieurs indices convergents sur leur position dans la profondeur de l'espace.
Strongly correlated materialStrongly correlated materials are a wide class of compounds that include insulators and electronic materials, and show unusual (often technologically useful) electronic and magnetic properties, such as metal-insulator transitions, heavy fermion behavior, half-metallicity, and spin-charge separation. The essential feature that defines these materials is that the behavior of their electrons or spinons cannot be described effectively in terms of non-interacting entities.
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.
Système visuel humainLe est l'ensemble des organes participant à la perception visuelle humaine, de la rétine au système sensori-moteur. Son rôle est de percevoir et d'interpréter deux images en deux dimensions en une image en trois dimensions. Il est principalement constitué de l'œil (et plus particulièrement la rétine), des nerfs optiques, du chiasma optique, du tractus optique, du corps genouillé latéral, des radiations optiques et du cortex visuel. En première approximation, l'œil peut être assimilé à un appareil photographique.
Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Essai de compressionUn essai de compression mesure la résistance à la compression d'un matériau sur une machine d'essais mécaniques suivant un protocole normalisé. Les essais de compression se font souvent sur le même appareil que l'essai de traction mais en appliquant la charge en compression au lieu de l'appliquer en traction. Pendant l'essai de compression, l'échantillon se raccourcit et s'élargit. La déformation relative est « négative » en ce sens que la longueur de l'échantillon diminue.
Recalage d'imagesEn , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.
Théorie des représentationsLa théorie des représentations est une branche des mathématiques qui étudie les structures algébriques abstraites en représentant leurs éléments comme des transformations linéaires d'espaces vectoriels, et qui étudie les modules sur ces structures algébriques abstraites. Essentiellement, une représentation concrétise un objet algébrique abstrait en décrivant ses éléments par des matrices et les opérations sur ces éléments en termes d'addition matricielle et de produit matriciel.
DématriçageLe dématriçage (aussi connu sous le néologisme débayerisator, ou démosaïsage) est une des phases du traitement du signal brut issu du capteur d'un appareil photographique numérique. Il consiste à interpoler les données de chacun des photosites monochromes rouge, vert et bleu composant le capteur électronique pour obtenir une valeur trichrome pour chaque pixel. La mosaïque de Bayer, comportant une moitié de capteurs à filtre vert disposés en quinconce, séparés par des capteurs à filtre alternativement rouge et bleu, est la disposition la plus courante pour les capteurs couleur.
Régularisation (mathématiques)vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.
