Détection de visagevignette|Détection de visage par la méthode de Viola et Jones. La détection de visage est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un visage humain dans une . C'est un cas spécifique de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise d'un ou plusieurs visages dans une image. C'est l'un des domaines de la vision par ordinateur parmi les plus étudiés, avec de très nombreuses publications, brevets, et de conférences spécialisées.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Face IDFace ID est un procédé, système de reconnaissance faciale et logiciel propriétaire imaginé et réalisé par Apple. Il est utilisé sur les iPhone X,XS,XS Max,XR,11,11 Pro,11 Pro Max,12 mini,12,12 Pro,12 Pro Max,13 mini,13,13 Pro, 13 Pro Max, 14, 14 Plus, 14 Pro, 14 Pro Max, iPads Pro 2018, iPads Pro 2020 et iPads Pro 2022 et se veut plus fiable que Touch ID. De la même manière que Touch ID, il permet l’authentification des utilisateurs pour le déverrouillage, la possibilité d’effectuer des paiements au sein de magasins d’applications tels sont l'App Store et l'iTunes Store, mais également d’effectuer des achats grâce à Apple Pay.
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.
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).
Perception des visagesLa perception des visages désigne le processus cognitif par lequel le cerveau analyse une pour y détecter et identifier un visage. La perception des visages fait appel à une aire cérébrale spécialisée, spécificité du genre humain. Le rôle fondamental que tient le visage dans la communication verbale et non verbale est à l'origine d'une faculté très développée chez l'être humain et les autres primates qui consiste à pouvoir identifier très rapidement un visage dans son environnement et être capable d'en reconnaître l'identité particulière parmi plusieurs centaines d'autres.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Facial motion captureFacial motion capture is the process of electronically converting the movements of a person's face into a digital database using cameras or laser scanners. This database may then be used to produce computer graphics (CG), computer animation for movies, games, or real-time avatars. Because the motion of CG characters is derived from the movements of real people, it results in a more realistic and nuanced computer character animation than if the animation were created manually.
Segmentation d'imageLa 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.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
