Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
YUV[[Fichier:Yuv.png|thumb|Exemple d'une plage U-V, où Y' = 0,5, représenté à l'intérieur de la gamme de couleurs R'G'B' ; en noir et blanc, seule Y est utilisée, toutes ces couleurs rendent donc le même gris.]] thumb|Décomposition d'une image en Y'UV. Le modèle YUV ou plus précisément Y'UV''' définit un espace colorimétrique en trois composantes. La première, Y', représente la luma'' (à ne pas confondre avec la luminance relative notée Y, le symbole prime de Y' indiquant une correction de gamma) et les deux autres, U et V, représentent la chrominance.
Visual odometryIn robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot by analyzing the associated camera images. It has been used in a wide variety of robotic applications, such as on the Mars Exploration Rovers. In navigation, odometry is the use of data from the movement of actuators to estimate change in position over time through devices such as rotary encoders to measure wheel rotations.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Text segmentationText segmentation is the process of dividing written text into meaningful units, such as words, sentences, or topics. The term applies both to mental processes used by humans when reading text, and to artificial processes implemented in computers, which are the subject of natural language processing. The problem is non-trivial, because while some written languages have explicit word boundary markers, such as the word spaces of written English and the distinctive initial, medial and final letter shapes of Arabic, such signals are sometimes ambiguous and not present in all written languages.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Annotation automatique d'imagesL'annotation automatique d'images est le procédé par lequel un système informatique assigne automatiquement une légende ou des mots clés à une image numérique. Cette application des techniques issues de la vision par ordinateur est utilisée dans les systèmes de pour organiser et retrouver des images d'intérêts dans une base de données. Cette méthode peut être considérée comme un type de classification d'images multi-classe avec un très grand nombre de classes - de la taille du vocabulaire utilisé.
Vidéo composanteLa vidéo composante est un signal vidéo transporté par plusieurs canaux, contrairement au signal vidéo composite qui combine toutes les informations dans un seul et même signal. Les câbles vidéo composante ne transmettent pas de signaux sonores et sont donc souvent couplés à des câbles son. L'utilisation habituelle est la transmission d'une vidéo haute qualité, par exemple vers un téléviseur. La vidéo composante est souvent confondue avec la vidéo composite.
Logique épistémiqueLa logique épistémique est une logique modale qui permet de raisonner à propos de la connaissance d'un ou plusieurs agents. Elle permet aussi de raisonner sur les connaissances des connaissances des autres agents, etc. Son nom est tiré du nom grec epistḗmē qui signifie « connaissance » (du verbe epístamai « savoir »), d'où vient aussi le mot épistémologie. L'application de la logique épistémique à l'économie a été promue par Robert Aumann, Prix Nobel d'économie 2005. Elle a été introduite par et Jaakko Hintikka.
