Match movingLe match moving est une technique utilisée dans le domaine des effets visuels et liée à la capture de mouvement. Ce terme est employé pour faire référence aux différentes techniques permettant d'extraire les informations de mouvement depuis une séquence vidéo, et plus particulièrement les mouvements de caméra. Est également connu sous le nom de motion tracking. Dans cet article, match moving sera défini comme l'art d'extraire l'information de mouvement depuis une unique séquence vidéo.
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.
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.
Structure tensorIn mathematics, the structure tensor, also referred to as the second-moment matrix, is a matrix derived from the gradient of a function. It describes the distribution of the gradient in a specified neighborhood around a point and makes the information invariant respect the observing coordinates. The structure tensor is often used in and computer vision. For a function of two variables p = (x, y), the structure tensor is the 2×2 matrix where and are the partial derivatives of with respect to x and y; the integrals range over the plane ; and w is some fixed "window function" (such as a Gaussian blur), a distribution on two variables.
Harris affine region detectorIn the fields of computer vision and , the Harris affine region detector belongs to the category of feature detection. Feature detection is a preprocessing step of several algorithms that rely on identifying characteristic points or interest points so to make correspondences between images, recognize textures, categorize objects or build panoramas. The Harris affine detector can identify similar regions between images that are related through affine transformations and have different illuminations.
Réalité augmentéeLa réalité augmentée est la superposition de la réalité et d'éléments (sons, images 2D, 3D, vidéos) calculés par un système informatique en temps réel. Elle désigne souvent les différentes méthodes qui permettent d'incruster de façon réaliste des objets virtuels dans une séquence d'images. Elle s'applique aussi bien à la perception visuelle (superposition d'images virtuelles aux images réelles) qu'aux perceptions proprioceptives comme les perceptions tactiles ou auditives.
Bundle adjustmentIn photogrammetry and computer stereo vision, bundle adjustment is simultaneous refining of the 3D coordinates describing the scene geometry, the parameters of the relative motion, and the optical characteristics of the camera(s) employed to acquire the images, given a set of images depicting a number of 3D points from different viewpoints. Its name refers to the geometrical bundles of light rays originating from each 3D feature and converging on each camera's optical center, which are adjusted optimally according to an optimality criterion involving the corresponding image projections of all points.
