Behavioral patternIn software engineering, behavioral design patterns are design patterns that identify common communication patterns among objects. By doing so, these patterns increase flexibility in carrying out communication.
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Detection theoryDetection theory or signal detection theory is a means to measure the ability to differentiate between information-bearing patterns (called stimulus in living organisms, signal in machines) and random patterns that distract from the information (called noise, consisting of background stimuli and random activity of the detection machine and of the nervous system of the operator). In the field of electronics, signal recovery is the separation of such patterns from a disguising background.
Visiteur (patron de conception)En programmation orientée objet et en génie logiciel, le patron de conception comportemental visiteur est une manière de séparer un algorithme d'une structure de données. Le Gang of Four définit le visiteur comme: Représentant [ing] une opération à effectuer sur des éléments d'une structure d'objet. Visitor permet de définir une nouvelle opération sans changer les classes des éléments sur lesquels elle opère.
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.
Filtrage par motifLe filtrage par motif est la vérification de la présence de constituants d'un motif par un programme informatique, ou parfois par un matériel spécialisé. Par contraste avec la reconnaissance de forme, les motifs sont complètement spécifiés. De tels motifs concernent conventionnellement des séquences ou des arbres. Par exemple "HDpdf" peut signifier : "Toute chaîne contenant HD et se terminant par pdf".
Dictionnairethumb|upright=1.2|Dictionnaire en latin constitué de plusieurs volumes, œuvre d'Egidio Forcellini (1771). Un dictionnaire est un ouvrage de référence contenant un ensemble de mots d’une langue ou d’un domaine d’activité généralement présentés par ordre alphabétique et fournissant pour chacun une définition, une explication ou une correspondance (synonyme, antonyme, cooccurrence, traduction, étymologie). Le présent article concerne les dictionnaires unilingues qui décrivent ou normalisent une langue.
Stratégie (patron de conception)En génie logiciel, le patron stratégie est un patron de conception (design pattern) de type comportemental grâce auquel des algorithmes peuvent être sélectionnés à la volée au cours du temps d'exécution selon certaines conditions. Le patron de conception stratégie est utile pour des situations où il est nécessaire de permuter dynamiquement les algorithmes utilisés dans une application. Le patron stratégie est prévu pour fournir le moyen de définir une famille d'algorithmes, encapsuler chacun d'eux en tant qu'objet, et les rendre interchangeables.
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.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
