Perception artificielle

La perception artificielle, ou perception par ordinateur, est la capacité d'un système informatique à interpréter les données de manière similaire à la façon dont les humains utilisent leurs sens en relation avec le monde. Les ordinateurs prennent des informations (informatiques) et répondent à leur environnement à travers un matériel connecté. Jusqu'à présent les entrées d'informations étaient limitées à un clavier ou une souris, mais les progrès de la technologie, tant du point de vue matériels que logiciels ont permis aux ordinateurs d’accepter des entrées sensorielles de manière similaire à l'homme. La perception de la machine permet à l'ordinateur d'utiliser cette entrée sensorielle, en plus du data traditionnel de collecte d'informations pour recueillir des informations avec plus de précision et les présenter d'une manière plus pratique pour l'utilisateur, notamment pour la vision, l’ouïe ou le toucher par ordinateur. La perception artificielle, également connue sous le nom de vision par ordinateur, est un domaine de l'informatique qui implique l'analyse et l'interprétation de données visuelles à l'aide d'algorithmes. Elle vise à reproduire les fonctions de la vision humaine dans les ordinateurs et les machines, en leur permettant de comprendre les images, les vidéos et les scènes en temps réel. La perception artificielle est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance faciale, l'analyse de vidéos de sécurité, la vision industrielle, la réalité augmentée et la conduite autonome dans l'industrie automobile. Elle est rendue possible grâce à la combinaison de techniques telles que la reconnaissance de formes, la segmentation d'images et l'apprentissage en profondeur. La vision par ordinateur est un domaine qui comprend des méthodes pour l'acquisition, le traitement, l'analyse et la compréhension des images et, en général, les données de grande dimension du monde réel afin de produire de l'information numérique ou symbolique, utile par exemple, dans les formes de décisions.