Noyau (algèbre)En mathématiques et plus particulièrement en algèbre générale, le noyau d'un morphisme mesure la non-injectivité d'un morphisme. Dans de nombreux cas, le noyau d'un morphisme est un sous-ensemble de l'ensemble de définition du morphisme : l'ensemble des éléments qui sont envoyés sur l'élément neutre de l'ensemble d'arrivée. Dans des contextes plus généraux, le noyau est interprété comme une relation d'équivalence sur l'ensemble de définition : la relation qui relie les éléments qui sont envoyés sur une même par le morphisme.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
MicroscopeUn microscope est un instrument scientifique utilisé pour observer des objets trop petits pour être vus à l'œil nu. La microscopie est la science de l'étude de petits objets et structures à l'aide d'un tel instrument. Le microscope est un outil important en biologie, médecine et science des matériaux dès que les facteurs de grossissement d'une loupe se révèlent insuffisants. Les principes physiques utilisés pour l'effet de grossissement peuvent être de nature très différente.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
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).
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.
Microscope optiqueLe microscope optique ou microscope photonique est un instrument d'optique muni d'un objectif et d'un oculaire qui permet de grossir l'image d'un objet de petites dimensions (ce qui caractérise sa puissance optique) et de séparer les détails de cette image (et son pouvoir de résolution) afin qu'il soit observable par l'œil humain. Il est utilisé en biologie, pour observer les cellules, les tissus, en pétrographie pour reconnaître les roches, en métallurgie et en métallographie pour examiner la structure d'un métal ou d'un alliage.
Hinge lossIn machine learning, the hinge loss is a loss function used for training classifiers. The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y, the hinge loss of the prediction y is defined as Note that should be the "raw" output of the classifier's decision function, not the predicted class label. For instance, in linear SVMs, , where are the parameters of the hyperplane and is the input variable(s).
Microscope électronique en transmission à balayagevignette|Exemple de Microscope électronique en transmission à balayage VG501 Un microscope électronique en transmission à balayage (METB ou en anglais STEM pour scanning transmission electron microscope) est un type de microscope électronique dont le principe de fonctionnement allie certains aspects du microscope électronique à balayage et du microscope électronique en transmission. Une source d'électrons focalise un faisceau d'électrons qui traverse l'échantillon.
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.
