Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
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.
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.
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.
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.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
Artvignette|300px|La création d'Adam. Michel-Ange, 1508-1512. Plafond de la chapelle Sixtine, dans la cité du Vatican.L’art est une activité, le produit de cette activité ou l'idée que l'on s'en fait, qui s'adresse délibérément aux sens, aux émotions, aux intuitions et à l'intellect. On peut affirmer que l'art est le propre de l'humain ou de toute autre conscience, en tant que découlant d'une intention, et que cette activité n'a pas de fonction pratique définie.
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.
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.
Graph cuts in computer visionAs applied in the field of computer vision, graph cut optimization can be employed to efficiently solve a wide variety of low-level computer vision problems (early vision), such as , the stereo correspondence problem, , object co-segmentation, and many other computer vision problems that can be formulated in terms of energy minimization. Many of these energy minimization problems can be approximated by solving a maximum flow problem in a graph (and thus, by the max-flow min-cut theorem, define a minimal cut of the graph).
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Entrée-sortieDans un système à base de processeur, de microprocesseur, de microcontrôleur ou d'automate, on appelle entrée-sortie toute interface permettant d’échanger des données entre le processeur et les périphériques qui lui sont associés. De la sorte, le système peut réagir à des modifications de son environnement, voire le contrôler. Elles sont parfois désignées par l'acronyme I/O, issu de l'anglais Input/Output ou encore E/S pour entrée/sortie. Dans un système d'exploitation : les entrées sont les données envoyées par un périphérique (disque, réseau, clavier, capteur.
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.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
Visual temporal attentionVisual temporal attention is a special case of visual attention that involves directing attention to specific instant of time. Similar to its spatial counterpart visual spatial attention, these attention modules have been widely implemented in video analytics in computer vision to provide enhanced performance and human interpretable explanation of deep learning models.
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.
Art algorithmiqueL'art algorithmique, également connu sous le nom d'art des algorithmes, est l'art, et plus précisément l'art visuel, dont la conception est générée par un algorithme. Les artistes algorithmiques sont parfois appelés algoristes. L'art algorithmique est un sous-domaine de l'art génératif (généré par un système autonome) et est lié à l'art des systèmes (influencé par la théorie des systèmes). L'art fractal est un exemple d'art algorithmique. gauche|vignette|Figures géométriques arabes dans le temple de Darb-e Emam à Isfahan, précurseurs de l'art algorithmique.
Common Object Request Broker ArchitectureCORBA, acronyme de Common Object Request Broker Architecture, est une architecture logicielle pour le développement de composants et d’object request broker (ORB). Ces composants, qui sont assemblés afin de construire des applications complètes, peuvent être écrits dans des langages de programmation distincts, être exécutés dans des processus séparés, voire être déployés sur des machines distinctes. CORBA est un standard maintenu par l’Object Management Group.
Système de détection d'intrusionUn système de détection d'intrusion (ou IDS : Intrusion detection System) est un mécanisme destiné à repérer des activités anormales ou suspectes sur la cible analysée (un réseau ou un hôte). Il permet ainsi d'avoir une connaissance sur les tentatives réussie comme échouées des intrusions. Il existe deux grandes catégories d'IDS, les plus connues sont les détections par signatures (reconnaissance de programme malveillant) et les détections par anomalies (détecter les écarts par rapport à un modèle représentant les bons comportements, cela est souvent associé a de l'apprentissage automatique).
