Champ aléatoire conditionnelLes champs aléatoires conditionnels (conditional random fields ou CRFs) sont une classe de modèles statistiques utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en apprentissage statistique. Les CRFs permettent de prendre en compte l'interaction de variables « voisines ». Ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles (langage naturel, séquences biologiques, vision par ordinateur). Les CRFs sont un exemple de réseau probabiliste non orienté.
Propagation des convictionsLa propagation des convictions (Belief Propagation ou BP en anglais), aussi connu comme la transmission de message somme-produit, est un algorithme à passage de message pour effectuer des inférences sur des modèles graphiques, tels que les réseaux Bayésiens et les champs de Markov. Il calcule la distribution marginale de chaque nœud « non-observé » conditionnée sur les nœuds observés.
Graph cuts in computer visionAs applied in the field of computer vision, graph cut optimization can be employed to efficiently solve a wide variety of low-level computer vision problems (early vision), such as , the stereo correspondence problem, , object co-segmentation, and many other computer vision problems that can be formulated in terms of energy minimization. Many of these energy minimization problems can be approximated by solving a maximum flow problem in a graph (and thus, by the max-flow min-cut theorem, define a minimal cut of the graph).
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
Champ aléatoire de MarkovUn champ aléatoire de Markov est un ensemble de variables aléatoires vérifiant une propriété de Markov relativement à un graphe non orienté. C'est un modèle graphique. Soit un graphe non orienté et un ensemble de variables aléatoires indexé par les sommets de . On dit que est un champ aléatoire de Markov relativement à si une des trois propriétés suivantes est vérifiée c'est-à-dire que deux variables aléatoires dont les sommets associés ne sont pas voisins dans le graphe sont indépendantes conditionnellement à toutes les autres variables.
Algorithme espérance-maximisationL'algorithme espérance-maximisation (en anglais expectation-maximization algorithm, souvent abrégé EM) est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. Il a été proposé par Dempster et al. en 1977. De nombreuses variantes ont par la suite été proposées, formant une classe entière d'algorithmes.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Modèle de contour actifUn modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. Un modèle de contour actif est formé d'une série de points mobiles et répartis sur une courbe en deux dimensions.
Bruit de mesureEn métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.
