Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
Écart interquartilevignette|Diagramme en boîte avec l'écart quartile apparent (noté IQR) En statistiques, l’écart interquartile (aussi appelé étendue interquartile ou EI ; en anglais, interquartile range ou IQR'') est une mesure de dispersion qui s'obtient en faisant la différence entre le troisième et le premier quartile : EI = Q3 - Q1. L'EI est un estimateur statistique robuste.
Interquartile meanThe interquartile mean (IQM) (or midmean) is a statistical measure of central tendency based on the truncated mean of the interquartile range. The IQM is very similar to the scoring method used in sports that are evaluated by a panel of judges: discard the lowest and the highest scores; calculate the mean value of the remaining scores. In calculation of the IQM, only the data between the first and third quartiles is used, and the lowest 25% and the highest 25% of the data are discarded. assuming the values have been ordered.
Probable errorIn statistics, probable error defines the half-range of an interval about a central point for the distribution, such that half of the values from the distribution will lie within the interval and half outside. Thus for a symmetric distribution it is equivalent to half the interquartile range, or the median absolute deviation. One such use of the term probable error in this sense is as the name for the scale parameter of the Cauchy distribution, which does not have a standard deviation.
Quartilevignette|Histogramme avec représentation visuelle des quartiles. En statistique descriptive, un quartile est chacune des trois valeurs qui divisent les données triées en quatre parts égales, de sorte que chaque partie représente 1/4 de l'échantillon de population. Le quartile fait partie des quantiles.
Médiane (statistiques)En théorie des probabilités et en statistiques, la médiane est une valeur qui sépare la moitié inférieure et la moitié supérieure des termes d’une série statistique quantitative ou d’une variable aléatoire réelle. On peut la définir aussi pour une variable ordinale. La médiane est un indicateur de tendance centrale. Par comparaison avec la moyenne, elle est insensible aux valeurs extrêmes mais son calcul est un petit peu plus complexe. En particulier, elle ne peut s’obtenir à partir des médianes de sous-groupes.
MidhingeIn statistics, the midhinge is the average of the first and third quartiles and is thus a measure of location. Equivalently, it is the 25% trimmed mid-range or 25% midsummary; it is an L-estimator. The midhinge is related to the interquartile range (IQR), the difference of the third and first quartiles (i.e. ), which is a measure of statistical dispersion. The two are complementary in sense that if one knows the midhinge and the IQR, one can find the first and third quartiles.
Median absolute deviationIn statistics, the median absolute deviation (MAD) is a robust measure of the variability of a univariate sample of quantitative data. It can also refer to the population parameter that is estimated by the MAD calculated from a sample. For a univariate data set X1, X2, ..., Xn, the MAD is defined as the median of the absolute deviations from the data's median : that is, starting with the residuals (deviations) from the data's median, the MAD is the median of their absolute values. Consider the data (1, 1, 2, 2, 4, 6, 9).
Espace d'échelleLa théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.
Capture de mouvementLa capture de mouvement (motion capture en anglais, parfois abrégé en mocap) est une technique permettant d'enregistrer les positions et rotations d'objets ou de membres d'êtres vivants, pour en contrôler une contrepartie virtuelle sur ordinateur (caméra, modèle 3D, ou avatar). Une restitution visuelle de ces mouvements en temps réel est faite via le moteur de rendu 3D de l'application interfacée avec le matériel utilisé qui peut les stocker dans un fichier d'animation de type BVH pour être traités ultérieurement dans un logiciel 3D classique (Maya, 3dsMax, XSI, Cinema4d, etc.
