Compression de donnéesLa compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.
Lossy compressionIn information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.
Compression artifactA compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.
Algorithme de compression sans pertevignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.
Compression d'imageLa compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.
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.
RAW (format d'image)thumb|Fonctionnement de la matrice de Bayer. Raw est la désignation générique d'un type de fichier d' issues d’appareils photo numériques ou de scanners. Un fichier Raw contient les données brutes du capteur et les paramètres nécessaires à la transformation en fichier image visible sur écran. Le fichier est plus volumineux que celui au format JPEG, servant le plus souvent à la communication des images, mais il n'a pas subi de transformations irréversibles, ce qui permet de retravailler sans dommage.
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.
JPEGJPEG (sigle de Joint Photographic Experts Group) est une norme qui définit le format d'enregistrement et l'algorithme de décodage pour une représentation numérique compressée d'une image fixe. Les extensions de nom de fichiers les plus communes pour les fichiers employant la compression JPEG sont .jpg et .jpeg, cependant .jpe, .jfif et .jif furent aussi utilisées. JPEG est l’acronyme de Joint Photographic Experts Group. Il s'agit d'un comité d’experts qui édicte des normes de compression pour l’image fixe.
JPEG 2000JPEG 2000 ou ISO/CEI 15444-1, abrégé JP2 (quelquefois J2K), est une norme de compression d’ commune à l’ISO, la CEI et l’UIT-T, développée entre 1997 et 2000, et créée par le groupe de travail Joint Photographic Experts Group. Depuis mai 2015, il est officiellement reconnu par l'ISO / CEI et l'UIT-T sous le code ISO/IEC CD 15444. JPEG 2000 peut travailler avec ou sans perte, en utilisant des transformées en ondelettes (méthode d’analyse mathématique du signal), dont la décomposition est similaire à la transformée de Fourier à court terme.
DeflateDeflate est un format de compression de données sans perte qui couple l'algorithme LZ77 et le codage de Huffman. Il fut défini à l'origine par Phil Katz pour la version 2 de son archiveur PKZIP, et fut plus tard défini dans les RFC 1950, 1951, et 1952, en 1996, par Jean-Loup Gailly et Mark Adler. Deflate n'est soumis à aucun brevet, ce qui a conduit à son utilisation dans les formats gzip et PNG, en plus du format zip auquel il était au départ destiné, à l'époque où le brevet sur l'algorithme LZW (utilisé dans le format GIF) n'avait pas encore expiré.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
WebPvignette|Comparatif de compression sans perte, jpeg et WebP WebP est un format d' développé et mis à disposition du public par Google. Il exploite un algorithme de compression avec pertes prédictif utilisé pour les du VP8 (qui est le codec vidéo du format WebM) et un conteneur léger et extensible . Google le présente comme mieux adapté que les compresseurs précédents aux processeurs actuels et surtout aux densités de pixels des écrans actuels (110 à 240 ppi).
Compresseur (audio)vignette|upright|Un rack de compresseurs analogiques dans un studio d'enregistrement Un compresseur est un appareil de traitement du son destiné à réduire la dynamique du signal. C'est un effet audio qui réduit le niveau des parties du signal qui dépassent durablement un seuil déterminé par l'utilisateur. Les compresseurs se présentent sous forme matérielle comme une unité rackable, une pédale d'effet, un module intégré à une console de mixage analogique, ou sous forme logicielle comme plug-in audio de station audio-numérique.
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).
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.
Wavelet transformIn mathematics, a wavelet series is a representation of a square-integrable (real- or complex-valued) function by a certain orthonormal series generated by a wavelet. This article provides a formal, mathematical definition of an orthonormal wavelet and of the integral wavelet transform. A function is called an orthonormal wavelet if it can be used to define a Hilbert basis, that is a complete orthonormal system, for the Hilbert space of square integrable functions.
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.
