En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
H.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.
vignette|upright=1.5|Représentation d’un tétraèdre sous forme de BRep En infographie, la B-Rep (Boundary Representation en anglais ou Représentation Frontière ou Représentation par les Bords en français) est une technique de modélisation 3D géométrique des solides par les surfaces. Cette méthode consiste à représenter la peau des objets géométriques en « cousant » des carreaux géométriques restreints, portés par des surfaces canoniques (en général des surfaces B-splines, des Bézier, des NURBS).
thumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
3D rendering is the 3D computer graphics process of converting 3D models into 2D images on a computer. 3D renders may include photorealistic effects or non-photorealistic styles. Rendering is the final process of creating the actual 2D image or animation from the prepared scene. This can be compared to taking a photo or filming the scene after the setup is finished in real life. Several different, and often specialized, rendering methods have been developed.
Tiled rendering is the process of subdividing a computer graphics image by a regular grid in optical space and rendering each section of the grid, or tile, separately. The advantage to this design is that the amount of memory and bandwidth is reduced compared to immediate mode rendering systems that draw the entire frame at once. This has made tile rendering systems particularly common for low-power handheld device use.
En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
In computer vision, pattern recognition, and robotics, point-set registration, also known as point-cloud registration or scan matching, is the process of finding a spatial transformation (e.g., scaling, rotation and translation) that aligns two point clouds. The purpose of finding such a transformation includes merging multiple data sets into a globally consistent model (or coordinate frame), and mapping a new measurement to a known data set to identify features or to estimate its pose.
