Deepfakevignette|Deepfake sur Kim Jong-Un. Le deepfake , ou hypertrucage, est une technique de synthèse multimédia reposant sur l'intelligence artificielle. Elle peut servir à superposer des fichiers vidéo ou audio existants sur d'autres fichiers vidéo (par exemple changer le visage d'une personne sur une vidéo) ou audio (par exemple reproduire la voix d'une personne pour lui faire dire des choses inventées). Cette technique peut être utilisée pour créer des infox et des canulars malveillants.
Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
Batch normalizationBatch normalization (also known as batch norm) is a method used to make training of artificial neural networks faster and more stable through normalization of the layers' inputs by re-centering and re-scaling. It was proposed by Sergey Ioffe and Christian Szegedy in 2015. While the effect of batch normalization is evident, the reasons behind its effectiveness remain under discussion. It was believed that it can mitigate the problem of internal covariate shift, where parameter initialization and changes in the distribution of the inputs of each layer affect the learning rate of the network.
Aide au diagnostic médicalUne aide au diagnostic médical (ou diagnostic assisté par ordinateur) est un système d'aide à la décision médicale utilisé dans le processus du diagnostic médical, qui est composé d'une base de données et d'un moteur de recherche. Il donne accès aux informations de la base de données, et peut proposer des diagnostics différentiels en fonction de données pré-renseignées après un examen clinique, des estimations pronostiques, ou signaler des informations manquantes pour établir un diagnostic. Catégorie:Base
Image retrievalAn image retrieval system is a computer system used for browsing, searching and retrieving images from a large database of digital images. Most traditional and common methods of image retrieval utilize some method of adding metadata such as captioning, keywords, title or descriptions to the images so that retrieval can be performed over the annotation words. Manual image annotation is time-consuming, laborious and expensive; to address this, there has been a large amount of research done on automatic image annotation.
Traduction automatiqueLa traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.
Recherche d'image par le contenuLa recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) est une technique permettant de rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où l'on souhaite retrouver des images visuellement similaires à un exemple donné en requête.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Deep image priorDeep image prior is a type of convolutional neural network used to enhance a given image with no prior training data other than the image itself. A neural network is randomly initialized and used as prior to solve inverse problems such as noise reduction, super-resolution, and inpainting. Image statistics are captured by the structure of a convolutional image generator rather than by any previously learned capabilities.
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).
