Pose trackingIn virtual reality (VR) and augmented reality (AR), a pose tracking system detects the precise pose of head-mounted displays, controllers, other objects or body parts within Euclidean space. Pose tracking is often referred to as 6DOF tracking, for the six degrees of freedom in which the pose is often tracked. Pose tracking is sometimes referred to as positional tracking, but the two are separate. Pose tracking is different from positional tracking because pose tracking includes orientation whereas and positional tracking does not.
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.
Modèle discriminatifDiscriminative models, also referred to as conditional models, are a class of logistical models used for classification or regression. They distinguish decision boundaries through observed data, such as pass/fail, win/lose, alive/dead or healthy/sick. Typical discriminative models include logistic regression (LR), conditional random fields (CRFs) (specified over an undirected graph), decision trees, and many others. Typical generative model approaches include naive Bayes classifiers, Gaussian mixture models, variational autoencoders, generative adversarial networks and others.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
Pose (computer vision)In the fields of computing and computer vision, pose (or spatial pose) represents the position and orientation of an object, usually in three dimensions. Poses are often stored internally as transformation matrices. The term “pose” is largely synonymous with the term “transform”, but a transform may often include scale, whereas pose does not. In computer vision, the pose of an object is often estimated from camera input by the process of pose estimation.
Capture de mouvementLa capture de mouvement (motion capture en anglais, parfois abrégé en mocap) est une technique permettant d'enregistrer les positions et rotations d'objets ou de membres d'êtres vivants, pour en contrôler une contrepartie virtuelle sur ordinateur (caméra, modèle 3D, ou avatar). Une restitution visuelle de ces mouvements en temps réel est faite via le moteur de rendu 3D de l'application interfacée avec le matériel utilisé qui peut les stocker dans un fichier d'animation de type BVH pour être traités ultérieurement dans un logiciel 3D classique (Maya, 3dsMax, XSI, Cinema4d, etc.
Tracking systemA tracking system, also known as a locating system, is used for the observing of persons or objects on the move and supplying a timely ordered sequence of location data for further processing. A myriad of tracking systems exists. Some are 'lag time' indicators, that is, the data is collected after an item has passed a point for example a bar code or choke point or gate. Others are 'real-time' or 'near real-time' like Global Positioning Systems (GPS) depending on how often the data is refreshed.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Modèle génératifvignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .
TrackingVideo tracking is the process of locating a moving object (or multiple objects) over time using a camera. It has a variety of uses, some of which are: human-computer interaction, security and surveillance, video communication and compression, augmented reality, traffic control, medical imaging and video editing. Video tracking can be a time-consuming process due to the amount of data that is contained in video. Adding further to the complexity is the possible need to use object recognition techniques for tracking, a challenging problem in its own right.
Bootstrap aggregatingLe bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.
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.
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.
Finger trackingIn the field of gesture recognition and , finger tracking is a high-resolution technique developed in 1969 that is employed to know the consecutive position of the fingers of the user and hence represent objects in 3D. In addition to that, the finger tracking technique is used as a tool of the computer, acting as an external device in our computer, similar to a keyboard and a mouse. The finger tracking system is focused on user-data interaction, where the user interacts with virtual data, by handling through the fingers the volumetric of a 3D object that we want to represent.
Géolocalisationthumb|upright=1.5|Schéma de principe de la géolocalisation par GPS La géolocalisation est un procédé permettant de positionner un objet, un véhicule, ou une personne sur un plan ou une carte à l'aide de ses coordonnées géographiques. Certains systèmes permettent également de connaître l'altitude (géolocalisation - dans l'espace - en 3D). Cette opération est réalisée à l'aide d'un terminal capable d'être localisé grâce à un système de positionnement par satellites et un récepteur GPS par exemple, ou par d'autres techniques.
Face IDFace ID est un procédé, système de reconnaissance faciale et logiciel propriétaire imaginé et réalisé par Apple. Il est utilisé sur les iPhone X,XS,XS Max,XR,11,11 Pro,11 Pro Max,12 mini,12,12 Pro,12 Pro Max,13 mini,13,13 Pro, 13 Pro Max, 14, 14 Plus, 14 Pro, 14 Pro Max, iPads Pro 2018, iPads Pro 2020 et iPads Pro 2022 et se veut plus fiable que Touch ID. De la même manière que Touch ID, il permet l’authentification des utilisateurs pour le déverrouillage, la possibilité d’effectuer des paiements au sein de magasins d’applications tels sont l'App Store et l'iTunes Store, mais également d’effectuer des achats grâce à Apple Pay.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Forêt d'arbres décisionnelsvignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
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.
