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Vision par ordinateur

La 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. sous forme de décisions. Dans ce contexte, la compréhension signifie la transformation d'images visuelles (l'entrée de la rétine) en descriptions du monde qui ont un sens pour les processus de pensée et peuvent susciter une action appropriée. Cette compréhension de l'image peut être vue comme l’acquisition d'informations symboliques à partir de données d'image, par l'emploi de modèles s'apuyant sur la géométrie, la physique, les statistiques et la théorie de l'apprentissage. La discipline scientifique de la vision par ordinateur s'intéresse à la théorie des systèmes artificiels qui extraient des informations à partir d'images. Les données d'image peuvent prendre de nombreuses formes, telles que des séquences vidéo, des vues de plusieurs caméras, des données multidimensionnelles à partir d'un scanner 3D ou d'un appareil de numérisation médical. La discipline technologique de la vision par ordinateur cherche à appliquer les modèles théoriques développés à la construction de systèmes de vision par ordinateur. Les sous-domaines de la vision par ordinateur comprennent la détection d'événements, le suivi vidéo, la reconnaissance d'objets, l'apprentissage, l'indexation, l'estimation de mouvement, la modélisation de scènes 3D et la restauration d'image Le développement de la vision par ordinateur a commencé dans les universités pionnières de l'intelligence artificielle à la fin des années 1960.

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Inait

Active dans l'intelligence artificielle, les neurosciences et la vision informatique. Inait est une start-up basée à Lausanne qui révolutionne l'intelligence artificielle par l'inversion de la fonctionnalité du cerveau, offrant des composants d'IA haute performance pour diverses industries et fixant de nouveaux standards de précision dans la détection de la vision.

Fastree 3D Imagers

Active dans les capteurs semi-conducteurs, LiDAR et d'image. Fastree 3D Imagers est une société semi-conducteur spécialisée dans les capteurs d'images pour les applications industrielles et automobiles, offrant un kit de développement de matériel appelé Falcon pour l'intégration des solutions LiDAR.

Similarity measure

In statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms.

Motion detection

Motion detection is the process of detecting a change in the position of an object relative to its surroundings or a change in the surroundings relative to an object. It can be achieved by either mechanical or electronic methods. When it is done by natural organisms, it is called motion perception.

Image fusion

The image fusion process is defined as gathering all the important information from multiple images, and their inclusion into fewer images, usually a single one. This single image is more informative and accurate than any single source image, and it consists of all the necessary information. The purpose of image fusion is not only to reduce the amount of data but also to construct images that are more appropriate and understandable for the human and machine perception.

EE-451: Image analysis and pattern recognition

This course gives an introduction to the main methods of image analysis and pattern recognition.

CS-413: Computational photography

The students will gain the theoretical knowledge in computational photography, which allows recording and processing a richer visual experience than traditional digital imaging. They will also execute

CS-442: Computer vision

Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will int

Traitement de l'image : amélioration et analyse MSE-352: Introduction to microscopy + Laboratory work

Explore les techniques de traitement d'image telles que la manipulation du contraste, l'amélioration et l'affûtage à l'aide du logiciel Fiji.

Computer Vision Basics: Traitement de l'image et détection des caractéristiques MICRO-452: Basics of mobile robotics

Couvre les bases de la vision par ordinateur, en se concentrant sur les techniques de traitement d'image et la détection de caractéristiques.

Edge et contour EE-550: Image and video processing

Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.

Understanding Deep Neural Networks using Adversarial Attacks

Krishna Kanth Nakka

Deep Neural Networks (DNNs) have achieved great success in a wide range of applications, such as image recognition, object detection, and semantic segmentation. Even thoughthe discriminative power of

EPFL2022

Graph Representation Learning in Computational Pathology

Guillaume Jaume

Advances in scanning systems have enabled the digitization of pathology slides into Whole-Slide Images (WSIs), opening up opportunities to develop Computational Pathology (CompPath) methods for comput

EPFL2022

Towards Verifiable, Generalizable and Efficient Robust Deep Neural Networks.

Chen Liu

In the last decade, deep neural networks have achieved tremendous success in many fields of machine learning.However, they are shown vulnerable against adversarial attacks: well-designed, yet impercep

EPFL2022

Réseau de neurones artificiels

Un 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.

Ophtalmologie

L’ophtalmologie est la branche de la médecine chargée du traitement des maladies de l’œil et de ses annexes. C’est une spécialité médico-chirurgicale. Le médecin spécialisé pratiquant l'ophtalmologie est appelé « ophtalmologiste » ou « ophtalmologue ». Comme chez la plupart des mammifères, oiseaux, reptiles et poissons, l’œil humain est constitué d’un globe oculaire, formé de 3 enveloppes : la sclèro-cornée, l’uvée, et la rétine (de dehors en dedans).

Système d'information géographique

Un système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).