Jumelles de vision nocturnevignette|redresse=1.2|Deux soldats américains pendant la guerre d'Irak en 2003 vus à travers un système de vision nocturne. vignette|redresse=1.2|Un aviateur de l'U.S. Army utilisant une paire de lunettes AN/AVS-6 fixées sur un casque. vignette|redresse=1.2|Des jumelles de vision nocturne expérimentales. Les jumelles de vision nocturne (JVN), aussi appelées amplificateurs de lumière résiduelle (ALR) ou intensificateurs de lumière résiduelle (ILR) sont des instruments optiques permettant de voir dans l'obscurité (vision nocturne).
Photopic visionPhotopic vision is the vision of the eye under well-lit conditions (luminance levels from 10 to 108 cd/m2). In humans and many other animals, photopic vision allows color perception, mediated by cone cells, and a significantly higher visual acuity and temporal resolution than available with scotopic vision. The human eye uses three types of cones to sense light in three bands of color. The biological pigments of the cones have maximum absorption values at wavelengths of about 420 nm (blue), 534 nm (bluish-green), and 564 nm (yellowish-green).
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Corps géniculé latéralLe corps géniculé latéral ou CGL (corpus geniculatum laterale, anciennement corps genouillé latéral ou corps genouillé externe) du thalamus est une partie du cerveau qui traite l'information visuelle provenant de la rétine. Les termes scientifiques « géniculé » et « genouillé » viennent du geniculatum, geniculatus, « courbé à la manière d'un genou plié ». Le corps géniculé latéral (CGL) reçoit l'information directement de la rétine et envoie des projections dans le cortex visuel primaire, dans la couche 4c.
Chiasm (anatomy)In anatomy a chiasm is the spot where two structures cross, forming an X-shape (). Examples of chiasms are: A tendinous chiasm, the spot where two tendons cross. For example, the tendon of the flexor digitorum superficialis muscle, and the tendon of the flexor digitorum longus muscle which even forms two chiasms. In neuroanatomy, the crossing of fibres of a nerve or the crossing of two nerves. Different types of crossings of nerves are referred to as chiasm: Type I: Two nerves can cross one over the other (sagittal plane) without fusing, e.
Scotopic visionIn the study of human visual perception, scotopic vision (or scotopia) is the vision of the eye under low-light conditions. The term comes from Greek skotos, meaning "darkness", and -opia, meaning "a condition of sight". In the human eye, cone cells are nonfunctional in low visible light. Scotopic vision is produced exclusively through rod cells, which are most sensitive to wavelengths of around 498 nm (blue-green) and are insensitive to wavelengths longer than about 640 nm (red-orange).
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Détection de personnesvignette|Un exemple de détection de personnes sur une voie de circulation La détection de personnes est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un humain dans une . C'est un cas particulier de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise, dans une image, d'une ou plusieurs personnes, en général dans une posture proche de celle de la station debout ou de la marche. On parle également de détection de piéton, en raison de l'importance des applications en vidéosurveillance et pour les systèmes de vision embarqués dans des véhicules.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
