Appareil photographique reflex mono-objectifUn appareil photographique reflex mono-objectif est un type d'appareil photographique dans lequel un même objectif sert à la fois à la visée et à la prise de vue. Lors de la visée, un miroir réfléchit vers le verre de visée la lumière en provenance de l'objectif (d'où le nom de reflex). Ce miroir se relève brièvement lors de la prise de vue, afin de laisser la lumière atteindre la surface sensible. Les appareils reflex mono-objectif peuvent être argentiques ou numériques, de petit ou de moyen format.
Appareil photographique reflex numériquethumb|upright=1.2|Un appareil reflex numérique grand public Nikon D3200 thumb|upright=1.7|Schéma d'un appareil reflex numérique. On distingue le capteur numérique derrière le miroir mobile. Un appareil photographique reflex numérique (APRN, ou en anglais Digital Single-Lens Reflex, DSLR) est un appareil photographique numérique de type reflex mono-objectif utilisant un capteur numérique de grande taille (format 4/3, APS-C, APS-H, et "moyen format"), ayant une visée reflex et permettant de changer d'objectif.
Camérathumb|Arrière de la caméra argentique Mitchell BNC dotée en supplément sur le côté droit d'un enregistreur vidéo analogique, utilisée par Stanley Kubrick pour pouvoir rapidement monter un "brouillon" de son film Apocalypse Now lors du tournage, avant toute opération de montage sur la pellicule photographique même. Une caméra est un appareil de prise de vues destiné à enregistrer ou à transmettre des images photographiques successives afin de restituer l'impression de mouvement pour le cinéma, la télévision, la recherche, la télésurveillance, l'imagerie industrielle et , ou bien pour d'autres applications, professionnelles ou domestiques.
Appareil photographique hybridevignette|L'hybride Olympus OM-D E-M1. Un appareil photographique hybride (mirrorless en anglais, « sans miroir ») est un appareil photographique numérique à objectifs interchangeables dont la visée se fait par viseur numérique ou écran. Ceux-ci montrent ce que capte le capteur (contrairement aux viseurs des reflex). L’appellation mirrorless est utilisé en opposition aux reflex, sur lesquels la visée oculaire montre ce que cadre l'objectif grâce à la réflexion d'un miroir.
Appareil photographique plénoptiqueUn appareil photographique plénoptique est un appareil photographique numérique qui utilise une matrice de micro-objectifs captant l'information de profondeur du champ lumineux, composée de l'intensité lumineuse d'une scène comme sur un appareil classique, mais aussi la direction d'arrivée des rayons lumineux. Ceci permet en particulier de faire la mise au point par post-traitement. En 2007, Adobe présentait quelques axes de recherches sur les appareils plénoptiques notamment en optique.
Caméra argentiqueUne caméra argentique est un appareil de prise de vues cinématographique (caméra) qui enregistre les photogrammes (images) des plans d'un film sur une pellicule photographique. Son utilisation était limitée aux domaines du cinéma et de la télévision. Elle est aujourd'hui supplantée par les caméras numériques et entrée dans le domaine muséologique. Le terme caméra est issu du latin camera qui signifie « chambre » en français. La camera obscura (« chambre noire ») est un dispositif optique, connu depuis l'Antiquité, qui permet la formation d'une image inversée d'une scène.
Appareil photographique numériqueUn appareil photographique numérique (ou APN) est un appareil photographique qui recueille la lumière sur un capteur photographique électronique, plutôt que sur une pellicule photographique, et qui convertit l'information reçue par ce support pour la coder numériquement. Un appareil photo numérique utilise un capteur CCD ou CMOS pour acquérir les images, et les enregistre habituellement sur des cartes mémoire (CompactFlash, SmartMedia, Memory Stick, Secure Digital, etc.).
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Segmented regressionSegmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.
Match movingLe match moving est une technique utilisée dans le domaine des effets visuels et liée à la capture de mouvement. Ce terme est employé pour faire référence aux différentes techniques permettant d'extraire les informations de mouvement depuis une séquence vidéo, et plus particulièrement les mouvements de caméra. Est également connu sous le nom de motion tracking. Dans cet article, match moving sera défini comme l'art d'extraire l'information de mouvement depuis une unique séquence vidéo.
Stepwise regressionIn statistics, stepwise regression is a method of fitting regression models in which the choice of predictive variables is carried out by an automatic procedure. In each step, a variable is considered for addition to or subtraction from the set of explanatory variables based on some prespecified criterion. Usually, this takes the form of a forward, backward, or combined sequence of F-tests or t-tests.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.