JPEG-LSJPEG-LS (souvent surnommé Lossless JPEG) est une norme de compression sans perte (donc réversible), basée sur l'algorithme LOCO-I (LOw COmplexity LOssless COmpression for Images) et évaluée par le Joint Photographic Experts Group, dont la notoriété est reconnue pour les formats de compression JPEG ISO/CEI 10918-1 et JPEG 2000. Dans JPEG-LS la compression est réalisée par la combinaison d'un codage adaptatif (extension des codes de Golomb) avec un codeur entropique proche du codeur de Huffman pour les zones à faible entropie.
H.264vignette|Le diagrame de ce système H.264, ou MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding), ou MPEG-4 Part 10, est une norme de codage vidéo développée conjointement par l'UIT-T Q.6/SG16 Video Coding Experts Group (VCEG) ainsi que l'ISO/CEI Moving Picture Experts Group (MPEG) et est le produit d'un effort de partenariat connu sous le nom Joint Video Team (JVT). La norme UIT-T H.264 et la norme ISO/CEI MPEG-4 Part 10 (ISO/CEI 14496-10) sont techniquement identiques, et la technologie employée est aussi connue sous le nom AVC, pour Advanced Video Coding.
H.265H.265, ou « MPEG-H HEVC » (High Efficiency Video Coding), est une norme de codage/compression vidéo ISO/CEI 23008-2 et UIT-T H.265, publiée le . Elle est développée conjointement par les groupes Video Coding Experts Group (VCEG) et Moving Picture Experts Group (MPEG) et doit succéder au H.264 (ISO/CEI 14496-10 et UIT-T H.264). Ses applications concernent aussi bien la compression des vidéos en ultra-haute définition que la diminution du débit de transmission sur les réseaux pour les vidéos en définition standard avec des applications pour la vidéo sur mobile et pour l'extension de l'éligibilité aux services audiovisuels (TV, VoD.
WebPvignette|Comparatif de compression sans perte, jpeg et WebP WebP est un format d' développé et mis à disposition du public par Google. Il exploite un algorithme de compression avec pertes prédictif utilisé pour les du VP8 (qui est le codec vidéo du format WebM) et un conteneur léger et extensible . Google le présente comme mieux adapté que les compresseurs précédents aux processeurs actuels et surtout aux densités de pixels des écrans actuels (110 à 240 ppi).
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Performances (informatique)En informatique, les performances énoncent les indications chiffrées mesurant les possibilités maximales ou optimales d'un matériel, d'un logiciel, d'un système ou d'un procédé technique pour exécuter une tâche donnée. Selon le contexte, les performances incluent les mesures suivantes : Un faible temps de réponse pour effectuer une tâche donnée Un débit élevé (vitesse d'exécution d'une tâche) L'efficience : faible utilisation des ressources informatiques : processeur, mémoire, stockage, réseau, consommation électrique, etc.
Codage neuronalLe codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
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.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Adobe RGBAdobe RVB est un espace de couleur Rouge Vert Bleu (RVB) créé par Adobe Systems en 1998. Il a été conçu pour les graphistes dont le travail sur écran se destine à l'impression. Le codage de couleurs sRGB antérieur à Adobe RGB, englobe un peu moins de la moitié de la totalité des couleurs visibles, qui ont toutes une représentation dans l'espace CIE 1931. Son rapport avec cet espace se fonde sur les écrans d'ordinateurs à tube cathodique, hérités de ceux de la télévision en couleurs.
