« Détection de classe d'objets » : différence entre les versions
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En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance. | En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance. | ||
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Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | ||
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Version du 6 mai 2020 à 08:58
Définition
En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance.
Français
détection de classe d'objets nom fém.
Anglais
object class detection
Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
