Codex mayaLes codex mayas sont des assemblages de feuilles ou cahiers rédigés en écriture maya par des scribes de la civilisation maya précolombienne. Ces codex ont reçu les noms des villes dans lesquelles ils sont désormais conservés : Dresde, Madrid, Paris, Mexico. Le codex de Dresde est généralement considéré comme le plus important des quatre. Lors de la conquête espagnole du Yucatan au , il existait de nombreux livres semblables qui furent par la suite détruits sur une large échelle par les Conquistadors et les prêtres.
Civilisation mayathumb|upright=1.3|Pyramide à degrés de la cité postclassique maya de Chichén Itzá. La civilisation maya est une ancienne civilisation de Mésoamérique principalement connue pour ses avancées dans les domaines de l'écriture, de l'art, de l'architecture, de l'agriculture, des mathématiques et de l'astronomie. C'est une des civilisations précolombiennes les plus étudiées avec celles des Aztèques et des Incas. Elle occupait à l'époque précolombienne un territoire centré sur la péninsule du Yucatán, correspondant actuellement à une partie du sud du Mexique, au Belize, au Guatemala, au Honduras et au Salvador.
Écriture mayaLécriture maya est un système d'écriture logosyllabique, c'est-à-dire à la fois logographique (un symbole — graphème — correspond à une notion — lemme) et syllabographique (un graphème correspond au son d'une syllabe), servant à retranscrire l'ensemble des langues mayas. L'écriture était l'apanage d'une caste de « Ah Tz'iib » faisant partie de la haute société. Seules deux autres castes dirigeantes y avaient accès : les prêtres et les chefs. Elle était inaccessible au reste de la population.
Religion mayaLa religion maya est l'ensemble des croyances et des rites partagés à l'époque précolombienne par les Mayas, et dont il reste des pratiques très importantes dans certaines communautés indigènes mayas, notamment au Guatemala. Cette religion polythéiste partage de nombreux points communs avec les autres religions mésoaméricaines, tant du point de vue des croyances que des pratiques rituelles et des arts sacrés. Les Mayas croyaient en la récurrence des cycles de création et de destruction.
Système d'écriture mésoaméricainLa Mésoamérique, aux côtés de la Mésopotamie et de la Chine, fait partie des trois endroits au monde où l'écriture s'est développée. Les textes mésoaméricains déchiffrés à ce jour se présentent sous la forme d'une combinaison de caractères logographiques et syllabiques. Ils sont souvent appelés hiéroglyphes en raison de l'aspect de « dessins » adopté par nombre des glyphes, présentant une parenté de forme avec les hiéroglyphes égyptiens.
Maya classiqueLe maya classique est le plus ancien membre historiquement attesté de la famille des langues mayas. C'est aussi la principale langue dans laquelle les inscriptions pré-colombiennes de l'époque maya classique sont gravées. Écriture maya Comme la plupart des autres langues mayas, le maya classique est de type verbe-sujet-objet (VSO) ou verbe-objet-sujet (VOS). De plus, c'est une langue à structure d'actance de type absolutif-ergatif.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
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.
Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
CodexUn codex (pluriel : codices ou codex ) est un cahier formé de pages manuscrites reliées ensemble en forme de livre. Cet ancêtre du livre moderne s'est répandu dans le monde romain à partir du , pour progressivement remplacer le rouleau de papyrus (le volumen) grâce à son faible encombrement, son coût modéré, sa maniabilité et la possibilité qu'il offre d'accéder directement à n'importe quelle partie du texte.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
Complexité paramétréeEn algorithmique, la complexité paramétrée (ou complexité paramétrique) est une branche de la théorie de la complexité qui classifie les problèmes algorithmiques selon leur difficulté intrinsèque en fonction de plusieurs paramètres sur les données en entrée ou sur la sortie. Ce domaine est étudié depuis les années 90 comme approche pour la résolution exacte de problèmes NP-complets. Cette approche est utilisée en optimisation combinatoire, notamment en algorithmique des graphes, en intelligence artificielle, en théorie des bases de données et en bio-informatique.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Détection d'objetthumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. 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 . 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 ou la vidéo surveillance.
Système d'écriturevignette|400px|Carte légendée des systèmes d'écriture dans le monde. Un système d’écriture est un ensemble organisé et plus ou moins standardisé de signes d'écriture permettant la communication des idées. En général, il s'agit de la transcription de la parole énoncée dans une langue parlée : on parle alors de glottographie. Il existe cependant des systèmes transmettant des idées sans l'intermédiaire direct de la parole : on parle alors de sémasiographie, que tous les spécialistes ne s'accordent cependant pas à considérer comme de véritables systèmes d'écriture ; on parle donc également de pré-écriture ou de proto-écriture.
Reconnaissance optique de caractèresvignette|Vidéo montrant un processus de reconnaissance optique de caractères effectué en direct grâce à un scanner portable. La reconnaissance optique de caractères (ROC, ou OCR pour l'anglais optical character recognition), ou océrisation, désigne les procédés informatiques pour la traduction d'images de textes imprimés ou dactylographiés en fichiers de texte. Un ordinateur réclame pour l'exécution de cette tâche un logiciel d'OCR.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
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.
EpsilonEpsilon (capitale Ε, minuscule ε ; en grec έψιλον), est la lettre de l'alphabet grec, précédée par delta et suivie par zêta. Dérivée de la lettre he x12px de l'alphabet phénicien, elle est l'ancêtre des lettres E et Ɛ (epsilon) de l'alphabet latin, et des lettres Е et Є de l'alphabet cyrillique et de leurs formes diacritées ou culbutées. En grec ancien, epsilon représente, suivant les dialectes, la voyelle mi-fermée antérieure non arrondie courte , sa forme longue ou la voyelle mi-ouverte antérieure non arrondie longue .
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.
