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.
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.
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Erreur de segmentationUne erreur de segmentation (en anglais segmentation fault, en abrégé segfault) est un plantage d'une application qui a tenté d'accéder à un emplacement mémoire qui ne lui était pas alloué. Les applications, lorsqu'elles s'exécutent, ont besoin de mémoire vive, allouée par le système d'exploitation. Une fois allouée à l'application, aucune autre application ne peut avoir accès à cette zone ; cela garantit une sûreté de fonctionnement pour chaque application contre les erreurs des autres.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Subjective video qualitySubjective video quality is video quality as experienced by humans. It is concerned with how video is perceived by a viewer (also called "observer" or "subject") and designates their opinion on a particular video sequence. It is related to the field of Quality of Experience. Measuring subjective video quality is necessary because objective quality assessment algorithms such as PSNR have been shown to correlate poorly with subjective ratings. Subjective ratings may also be used as ground truth to develop new algorithms.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Graph cuts in computer visionAs applied in the field of computer vision, graph cut optimization can be employed to efficiently solve a wide variety of low-level computer vision problems (early vision), such as , the stereo correspondence problem, , object co-segmentation, and many other computer vision problems that can be formulated in terms of energy minimization. Many of these energy minimization problems can be approximated by solving a maximum flow problem in a graph (and thus, by the max-flow min-cut theorem, define a minimal cut of the graph).
Plan marketingLe plan marketing est un découpage dans le temps de la stratégie marketing d'une entreprise, elle-même partie importante de la politique générale de celle-ci. Le plan marketing est un plan recensant concrètement des actions opérationnelles prévues pour une période donnée (une année par exemple). Il décrit donc les cibles de clientèle visées, les moyens à mettre en œuvre, les opérations à mener, les chiffres d'activité à atteindre et les échéances correspondantes.
Competitor analysisCompetitive analysis in marketing and strategic management is an assessment of the strengths and weaknesses of current and potential competitors. This analysis provides both an offensive and defensive strategic context to identify opportunities and threats. Profiling combines all of the relevant sources of competitor analysis into one framework in the support of efficient and effective strategy formulation, implementation, monitoring and adjustment. Competitive analysis is an essential component of corporate strategy.
