Visual field testA visual field test is an eye examination that can detect dysfunction in central and peripheral vision which may be caused by various medical conditions such as glaucoma, stroke, pituitary disease, brain tumours or other neurological deficits. Visual field testing can be performed clinically by keeping the subject's gaze fixed while presenting objects at various places within their visual field. Simple manual equipment can be used such as in the tangent screen test or the Amsler grid.
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.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Acuité visuellevignette|Tableau de Snellen qui permet de mesurer l'acuité visuelle humaine. L'acuité visuelle (mesurée sur un œil, en vision de loin) est la capacité de discerner un petit objet (ou optotype) situé le plus loin possible, ce qui est équivalent à voir à une distance fixe (en général cinq mètres) un optotype sous le plus petit angle possible. Le minimum visible représente la visibilité binaire d'un point ou d'une ligne (vu/non vu). Un trait ou un point de fort contraste, typiquement un trait noir sur un fond blanc, peut être distingué à partir d’un diamètre apparent de 0,5 seconde d’arc.
Visual agnosiaVisual agnosia is an impairment in recognition of visually presented objects. It is not due to a deficit in vision (acuity, visual field, and scanning), language, memory, or intellect. While cortical blindness results from lesions to primary visual cortex, visual agnosia is often due to damage to more anterior cortex such as the posterior occipital and/or temporal lobe(s) in the brain.[2] There are two types of visual agnosia: apperceptive agnosia and associative agnosia. Recognition of visual objects occurs at two primary levels.
Vision du tunnelLa vision du tunnel (ou vision tunnelisée) est la perte de vision périphérique avec rétention de la vision centrale, résultant en une vision circonscrite et circulaire du champ de vision. L'expression est également utilisée pour désigner de façon métaphorique l'étroitesse ou la fermeture d'esprit d'un individu, ou son comportement anomique. La vision du tunnel peut être causée par : perte de sang (hypovolémie) ; consommation d'alcool (peut causer une vision du tunnel).
Vision scienceVision science is the scientific study of visual perception. Researchers in vision science can be called vision scientists, especially if their research spans some of the science's many disciplines. Vision science encompasses all studies of vision, such as how human and non-human organisms process visual information, how conscious visual perception works in humans, how to exploit visual perception for effective communication, and how artificial systems can do the same tasks.
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.
Modèle de langageEn traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
