Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
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.
Oldest dated rocksThe oldest dated rocks formed on Earth, as an aggregate of minerals that have not been subsequently broken down by erosion or melted, are more than 4 billion years old, formed during the Hadean Eon of Earth's geological history. Meteorites that were formed in other planetary systems can pre-date Earth. Particles from the Murchison meteorite were dated in January 2020 to be 7 billion years old. Hadean rocks are exposed on Earth's surface in very few places, such as in the geologic shields of Canada, Australia, and Africa.
Phénomène lunaire transitoireUn phénomène lunaire transitoire (PLT), également appelé phénomène transitoire lunaire (PTL) ou en anglais en (LTP), terme créé en 1968 par l'astronome Patrick Moore, consiste en l'apparition d'une lumière ou d'une modification d'aspect de la surface lunaire pendant une courte durée. Des signalements de tels phénomènes remontent à plus de mille ans, certains d'entre eux ayant fait l'objet d'observations indépendantes de multiples témoins ou de scientifiques de bonne réputation.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
Pupillary distancePupillary distance (PD), more correctly known as interpupillary distance (IPD) is the distance in millimeters between the centers of each pupil. Distance PD is the separation between the visual axes of the eyes in their primary position, as the subject fixates on an infinitely distant object. Near PD is the separation between the visual axes of the eyes, at the plane of the spectacle lenses, as the subject fixates on a near object at the intended working distance. Intermediate PD is at a specified plane in between distance and near.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Détection de personnesvignette|Un exemple de détection de personnes sur une voie de circulation La détection de personnes est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un humain dans une . C'est un cas particulier de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise, dans une image, d'une ou plusieurs personnes, en général dans une posture proche de celle de la station debout ou de la marche. On parle également de détection de piéton, en raison de l'importance des applications en vidéosurveillance et pour les systèmes de vision embarqués dans des véhicules.
