Vision du tunnelLa vision du tunnel (ou vision tunnelisée) est la perte de vision périphérique avec rétention de la vision centrale, résultant en une vision circonscrite et circulaire du champ de vision. L'expression est également utilisée pour désigner de façon métaphorique l'étroitesse ou la fermeture d'esprit d'un individu, ou son comportement anomique. La vision du tunnel peut être causée par : perte de sang (hypovolémie) ; consommation d'alcool (peut causer une vision du tunnel).
Vuethumb|250px|Ommatidies de krill antarctique, composant un œil primitif adapté à une vision sous-marine. thumb|250px|Yeux de triops, primitifs et non mobiles. thumb|250px|Yeux multiples d'une araignée sauteuse (famille des Salticidae, composée d'araignées chassant à l'affut, mode de chasse nécessitant une très bonne vision). thumb|250px|Œil de la libellule Platycnemis pennipes, offrant un champ de vision très large, adapté à un comportement de prédation.
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.
Visual processingVisual processing is a term that is used to refer to the brain's ability to use and interpret visual information from the world around us. The process of converting light energy into a meaningful image is a complex process that is facilitated by numerous brain structures and higher level cognitive processes. On an anatomical level, light energy first enters the eye through the cornea, where the light is bent. After passing through the cornea, light passes through the pupil and then lens of the eye, where it is bent to a greater degree and focused upon the retina.
Cortex visuelLe occupe le lobe occipital du cerveau et est chargé de traiter les informations visuelles. Le cortex visuel couvre le lobe occipital, sur les faces latérales et internes, et empiète sur le lobe pariétal et le lobe temporal. L'étude du cortex visuel en neurosciences a permis de le découper en une multitude de sous-régions fonctionnelles (V1, V2, V3, V4, MT) qui traitent chacune ou collectivement des multiples propriétés des informations provenant des voies visuelles (formes, couleurs, mouvements).
Système visuel humainLe est l'ensemble des organes participant à la perception visuelle humaine, de la rétine au système sensori-moteur. Son rôle est de percevoir et d'interpréter deux images en deux dimensions en une image en trois dimensions. Il est principalement constitué de l'œil (et plus particulièrement la rétine), des nerfs optiques, du chiasma optique, du tractus optique, du corps genouillé latéral, des radiations optiques et du cortex visuel. En première approximation, l'œil peut être assimilé à un appareil photographique.
Night visionNight vision is the ability to see in low-light conditions, either naturally with scotopic vision or through a night-vision device. Night vision requires both sufficient spectral range and sufficient intensity range. Humans have poor night vision compared to many animals such as cats, foxes and rabbits, in part because the human eye lacks a tapetum lucidum, tissue behind the retina that reflects light back through the retina thus increasing the light available to the photoreceptors.
Vision scienceVision science is the scientific study of visual perception. Researchers in vision science can be called vision scientists, especially if their research spans some of the science's many disciplines. Vision science encompasses all studies of vision, such as how human and non-human organisms process visual information, how conscious visual perception works in humans, how to exploit visual perception for effective communication, and how artificial systems can do the same tasks.
Visual agnosiaVisual agnosia is an impairment in recognition of visually presented objects. It is not due to a deficit in vision (acuity, visual field, and scanning), language, memory, or intellect. While cortical blindness results from lesions to primary visual cortex, visual agnosia is often due to damage to more anterior cortex such as the posterior occipital and/or temporal lobe(s) in the brain.[2] There are two types of visual agnosia: apperceptive agnosia and associative agnosia. Recognition of visual objects occurs at two primary levels.
Vision périphériqueLa vision périphérique est une partie importante de la vision humaine. Contrairement à la vision fovéale dans laquelle l’œil s’arrête (pendant 200 à ) sur un point de fixation pour obtenir des détails à haute résolution, la vision périphérique livre des impressions globales, comprimées et déformées du champ de vision total. Par des groupements systématiques des bâtonnets, la vision périphérique livre jusqu’à 100 (au lieu des 3 à 4 pour la vision fovéale). Elle permet donc la perception ultrarapide de mouvements, même pendant la nuit (vision scotopique).
Jumelles de vision nocturnevignette|redresse=1.2|Deux soldats américains pendant la guerre d'Irak en 2003 vus à travers un système de vision nocturne. vignette|redresse=1.2|Un aviateur de l'U.S. Army utilisant une paire de lunettes AN/AVS-6 fixées sur un casque. vignette|redresse=1.2|Des jumelles de vision nocturne expérimentales. Les jumelles de vision nocturne (JVN), aussi appelées amplificateurs de lumière résiduelle (ALR) ou intensificateurs de lumière résiduelle (ILR) sont des instruments optiques permettant de voir dans l'obscurité (vision nocturne).
Simulation informatiquevignette|upright=1|Une simulation informatique, sur une étendue de , de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting La simulation informatique ou numérique est l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : chute d’un corps sur un support mou, résistance d’une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d’un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d’un roulem
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Model-based testingvignette|Diagramme du model-based testing Le model-based testing (MBT) est une activité qui permet de concevoir et de dériver (de manière automatique ou non) des cas de tests à partir d'un modèle abstrait et haut niveau du système sous test (SUT). Le modèle est dit abstrait car il offre bien souvent une vue partielle et discrète des comportements attendus d'un logiciel ou d'un système. Sur la base de modèles abstraits, des cas de test peuvent être dérivées sous la forme de suites de tests.
Dynamic testingDynamic testing (or dynamic analysis) is a term used in software engineering to describe the testing of the dynamic behavior of code. That is, dynamic analysis refers to the examination of the physical response from the system to variables that are not constant and change with time. In dynamic testing the software must actually be compiled and run. It involves working with the software, giving input values and checking if the output is as expected by executing specific test cases which can be done manually or with the use of an automated process.
Système dynamiqueEn mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).
Modèle climatiqueUn modèle climatique est une modélisation mathématique du climat dans une zone géographique donnée. Historiquement, le premier modèle atmosphérique date de 1950, et a été testé sur le premier ordinateur existant, l'ENIAC. À la date du sixième rapport d'évaluation du GIEC (2021), autour de 100 modèles indépendants étaient utilisés par 49 différents laboratoires de climatologie à travers le monde. Les modèles varient en complexité. Les plus simples permettent de faire des simulations couvrant de plus larges domaines et étendues de temps.
Théorie des systèmes dynamiquesLa théorie des systèmes dynamiques désigne couramment la branche des mathématiques qui s'efforce d'étudier les propriétés d'un système dynamique. Cette recherche active se développe à la frontière de la topologie, de l'analyse, de la géométrie, de la théorie de la mesure et des probabilités. La nature de cette étude est conditionnée par le système dynamique étudié et elle dépend des outils utilisés (analytiques, géométriques ou probabilistes).
