Les systèmes d’image sociale : du passé au présent

Cette séance de cours donne un aperçu des systèmes d'image sociaux, en commençant par un aperçu des pratiques de partage d'images au 20ème siècle. Il se penche sur la recherche sur des plates-formes comme Flickr, Instagram et Snapchat, explorant le rôle de la vision par ordinateur dans la mise en place de ces systèmes. La séance de cours couvre également la classification visuelle à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur tels que ResNet, GoogleNet et VGG, en mettant l'accent sur l'ensemble de données ImageNet. En outre, il traite de la montée des selfies sur des plates-formes comme Instagram, de l’utilisation de la biométrie en tant que service et de l’impact des visages sur les mesures d’engagement. La séance de cours se termine par des aperçus de l'analyse de selfie à grande échelle et du projet Selfiecity.

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Concepts associés (61)

DH-500: Computational Social Media

The course integrates concepts from media studies, machine learning, multimedia and network science to characterize social practices and analyze content in sites like Facebook, Twitter and YouTube. St

L'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.

La stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).

vignette|Détection de visage par la méthode de Viola et Jones. La détection de visage est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un visage humain dans une . C'est un cas spécifique de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise d'un ou plusieurs visages dans une image. C'est l'un des domaines de la vision par ordinateur parmi les plus étudiés, avec de très nombreuses publications, brevets, et de conférences spécialisées.

thumb|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.

In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.