Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'informatique qui développe des techniques permettant aux ordinateurs d'interpréter les données visuelles du monde réel. Plus précisément, il s'agit de la capacité d'un ordinateur à identifier des objets et des personnes dans des images numériques et des vidéos, et à interpréter leurs informations visuelles pour construire un modèle de l'environnement physique. Elle est étroitement liée à la robotique et à l'apprentissage automatique, qui sont tous deux des branches de l'intelligence artificielle.

La vision par ordinateur est utilisée dans des applications telles que la reconnaissance d'images, la détection de mouvements, la reconnaissance faciale et la classification d'objets. Elle est également utilisée pour la navigation, le guidage et la surveillance dans les voitures autonomes, les robots et les drones. Les systèmes de vision par ordinateur trouvent également des applications dans l'imagerie médicale, la surveillance militaire, l'inspection industrielle et la surveillance.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent être divisés en deux catégories principales : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, un modèle est formé à partir d'un ensemble de données étiquetées. Une fois le modèle formé, il est utilisé pour prédire les résultats des données entrantes. Dans l'apprentissage non supervisé, aucune donnée étiquetée n'est utilisée, de sorte que l'algorithme doit découvrir des modèles par lui-même.

Les deux principaux composants des systèmes de vision par ordinateur sont les dispositifs de capture d'images numériques et les approches algorithmiques. Les dispositifs de capture d'images sont utilisés pour acquérir des images numériques, comme les caméras RVB, les caméras à grande vitesse et les scanners 3D. Les approches algorithmiques sont utilisées pour post-traiter les images et extraire des informations significatives. Ces algorithmes sont généralement basés sur des méthodes d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN).

D'une manière générale, la vision par ordinateur est un domaine passionnant de l'informatique qui évolue rapidement et dont les implications sont considérables. Elle est utilisée pour améliorer la précision et la rapidité des systèmes de prise de décision, réduire les coûts des processus de fabrication et améliorer les performances des véhicules autonomes. Ces applications et bien d'autres promettent d'être un moteur d'innovation dans les décennies à venir.