Processeur vectorielvignette|Processeur vectoriel d'un supercalculateur Cray-1. Un processeur vectoriel est un processeur possédant diverses fonctionnalités architecturales lui permettant d'améliorer l’exécution de programmes utilisant massivement des tableaux, des matrices, et qui permet de profiter du parallélisme inhérent à l'usage de ces derniers. Développé pour des applications scientifiques et exploité par les machines Cray et les supercalculateurs qui lui feront suite, ce type d'architecture a rapidement montré ses avantages pour des applications grand public (on peut citer la manipulation d'images).
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Rétinevignette|(Fig. 1) Rétinographie : la tache grise au centre est la macula, la tache claire est la papille. vignette|(Fig. 2) Organisation axiale simplifiée de la rétine. La figure montre le fond de l’œil à droite, la lumière venant de la gauche. L’organisation est à la fois radiaire, depuis les photorécepteurs (à droite) jusqu'au fond de l'œil (au centre) puis aux cellules ganglionnaires (à gauche), mais aussi tangentielle avec de nombreuses interactions entre cellules voisines. (Modifié d'un dessin de Ramón y Cajal).
Capteurvignette|Le système informatique d'un avion de ligne gère en une fraction de seconde les données issues de nombreux capteurs (vitesse, direction, contrôle des réacteurs). vignette|Capteur infrarouge. Un capteur est un dispositif transformant l'état d'une grandeur physique observée en une grandeur utilisable, telle qu'une tension électrique, une hauteur de mercure, un courant électrique ou la déviation d'une aiguille. Le capteur se distingue de l'instrument de mesure par le fait qu'il ne s'agit que d'une interface entre un processus physique et une information manipulable.
PerceptronLe perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires (c'est-à-dire séparant deux classes). Il a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au laboratoire d'aéronautique de l'université Cornell. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes.
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.
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.
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.
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.
ImageUne image est une représentation visuelle, voire mentale, de quelque chose (objet, être vivant ou concept). Elle peut être naturelle (ombre, reflet) ou artificielle (sculpture, peinture, photographie), visuelle ou non, tangible ou conceptuelle (métaphore), elle peut entretenir un rapport de ressemblance directe avec son modèle ou au contraire y être liée par un rapport plus symbolique. Pour la sémiologie ou sémiotique, qui a développé tout un secteur de sémiotique visuelle, l'image est conçue comme produite par un langage spécifique.
