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.
Image resolutionImage resolution is the level of detail an holds. The term applies to digital images, film images, and other types of images. "Higher resolution" means more image detail. Image resolution can be measured in various ways. Resolution quantifies how close lines can be to each other and still be visibly resolved. Resolution units can be tied to physical sizes (e.g. lines per mm, lines per inch), to the overall size of a picture (lines per picture height, also known simply as lines, TV lines, or TVL), or to angular subtense.
Global optimizationGlobal optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .
Output deviceAn output device is a piece of computer hardware that converts information into a human-perceptible form or, historically, into a physical machine-readable form for use with other non-computerized equipment. It can be text, graphics, tactile, audio, or video. Examples include monitors, printers, speakers, headphones, projectors, GPS devices, optical mark readers, and braille readers.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
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.
Microscopie à super-résolutionLa microscopie à super-résolution est un ensemble de techniques permettant d'imager en microscopie optique des objets à une résolution à l’échelle nanométrique. Elle se démarque par le fait que la résolution obtenue n'est plus limitée par le phénomène de diffraction. Du fait de la diffraction de la lumière, la résolution d’un microscope optique conventionnel est en principe limitée, indépendamment du capteur utilisé et des aberrations ou imperfections des lentilles.
Périphérique d'entréeUn périphérique d'entrée est un équipement informatique périphérique permettant de fournir des données à un système de traitement de l'information tel qu'un ordinateur. vignette|Un clavier d'ordinateur, périphérique d'entrée pour transmettre de l'information en pressant des touches En informatique, les logiciels ont souvent besoin d'entrée fournies par l'utilisateur. Afin de permettre à ce dernier d'interagir avec l'ordinateur, différents types de dispositifs électroniques ont été développés au cours du temps, avec plus ou moins de succès.
Parallélisme (informatique)vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
