Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
Compression fractaleLa compression fractale est une méthode de encore peu utilisée aujourd’hui. Elle repose sur la détection de la récurrence des motifs, et tend à éliminer la redondance d’informations dans l'image. C'est une méthode destructive puisque l'ensemble des données de départ ne se retrouve pas dans l'image finale. Il existe plusieurs méthodes (subdivision de triangles, Delaunay etc.) mais la compression par la méthode Jacquin est la plus connue.
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.
Affine shape adaptationAffine shape adaptation is a methodology for iteratively adapting the shape of the smoothing kernels in an affine group of smoothing kernels to the local image structure in neighbourhood region of a specific image point. Equivalently, affine shape adaptation can be accomplished by iteratively warping a local image patch with affine transformations while applying a rotationally symmetric filter to the warped image patches. Provided that this iterative process converges, the resulting fixed point will be affine invariant.
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.
Matching pursuitMatching pursuit (MP) is a sparse approximation algorithm which finds the "best matching" projections of multidimensional data onto the span of an over-complete (i.e., redundant) dictionary . The basic idea is to approximately represent a signal from Hilbert space as a weighted sum of finitely many functions (called atoms) taken from . An approximation with atoms has the form where is the th column of the matrix and is the scalar weighting factor (amplitude) for the atom . Normally, not every atom in will be used in this sum.
Video coding formatA video coding format (or sometimes video compression format) is a content representation format for storage or transmission of digital video content (such as in a data file or bitstream). It typically uses a standardized video compression algorithm, most commonly based on discrete cosine transform (DCT) coding and motion compensation. A specific software, firmware, or hardware implementation capable of compression or decompression to/from a specific video coding format is called a video codec.
Vidéothumb|Réalisateur vidéo Le terme vidéo désigne à la fois l'ensemble des techniques permettant la constitution d'un signal électrique représentant des s animées et la restitution de celles-ci ainsi que ce signal lui-même. Le signal vidéo se caractérise par différents paramètres normalisés : cadence image / trame, résolution, standard couleur éventuellement associé, composition analogique ou numérique, format d'image, données associées... Le mot « vidéo » provient du latin « video » signifiant « je vois », apocope de vidéophonie ou de vidéogramme.
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.
Traitement de la vidéoLe traitement de la vidéo est la branche du traitement du signal qui s'applique à un signal vidéo, dans le but notamment d'en améliorer la qualité, de le compresser, ou d'en extraire de l'information. Bien qu'il soit courant de « traiter » une vidéo en traitant indépendamment chacune de ses (ou frames) comme dans le cas des corrections de colorimétrie, ou certains effets spéciaux comme l'incrustation), la théorie du traitement vidéo consiste, a priori, à tirer également parti de la relation qui lie chacune des images à ses précédentes et ses suivantes, par évolution de mouvements ou autres modifications graduelles dans le temps.
Quantum complexity theoryQuantum complexity theory is the subfield of computational complexity theory that deals with complexity classes defined using quantum computers, a computational model based on quantum mechanics. It studies the hardness of computational problems in relation to these complexity classes, as well as the relationship between quantum complexity classes and classical (i.e., non-quantum) complexity classes. Two important quantum complexity classes are BQP and QMA.
Modèle de contour actifUn modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. Un modèle de contour actif est formé d'une série de points mobiles et répartis sur une courbe en deux dimensions.
