Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
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 visagevignette|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.
False positives and false negativesA false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a and a ).
Binary classificationBinary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.
Sensibilité et spécificitéEn statistique, la sensibilité (ou sélectivité) d'un test mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'une hypothèse est vérifiée. Elle s'oppose à la spécificité, qui mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée. Ces notions sont d'une importance majeure en épidémiologie et en , notamment au travers des courbes ROC. Cet article présente ces notions dans le cadre de l'application en épidémiologie.
Perception des visagesLa perception des visages désigne le processus cognitif par lequel le cerveau analyse une pour y détecter et identifier un visage. La perception des visages fait appel à une aire cérébrale spécialisée, spécificité du genre humain. Le rôle fondamental que tient le visage dans la communication verbale et non verbale est à l'origine d'une faculté très développée chez l'être humain et les autres primates qui consiste à pouvoir identifier très rapidement un visage dans son environnement et être capable d'en reconnaître l'identité particulière parmi plusieurs centaines d'autres.
Face IDFace ID est un procédé, système de reconnaissance faciale et logiciel propriétaire imaginé et réalisé par Apple. Il est utilisé sur les iPhone X,XS,XS Max,XR,11,11 Pro,11 Pro Max,12 mini,12,12 Pro,12 Pro Max,13 mini,13,13 Pro, 13 Pro Max, 14, 14 Plus, 14 Pro, 14 Pro Max, iPads Pro 2018, iPads Pro 2020 et iPads Pro 2022 et se veut plus fiable que Touch ID. De la même manière que Touch ID, il permet l’authentification des utilisateurs pour le déverrouillage, la possibilité d’effectuer des paiements au sein de magasins d’applications tels sont l'App Store et l'iTunes Store, mais également d’effectuer des achats grâce à Apple Pay.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Courbe ROCLa fonction d’efficacité du récepteur, plus fréquemment désignée sous le terme « courbe ROC » (de l’anglais receiver operating characteristic, pour « caractéristique de fonctionnement du récepteur ») dite aussi caractéristique de performance (d'un test) ou courbe sensibilité/spécificité, est une mesure de la performance d'un classificateur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des éléments en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs des caractéristiques de chacun
