Modèles du neurone biologique
Les différents modèles de neurones à impulsions peuvent être divisés en différentes catégories : les modèles mathématiques les plus détaillés sont les modèles de neurones biophysiques (également appelés modèles de Hodgkin-Huxley) qui décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et de l'activation des différents canaux ioniques. Plus simple mathématiquement, les modèles d'intégration-et-tir décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et prédisent les impulsions sans description des processus biophysiques à l'origine du potentiel d'action. Des modèles encore plus abstraits prédisent uniquement les impulsions de sortie (mais pas la tension membranaire) en fonction de stimulation pouvant provenir d'une entrée sensorielle ou pharmacologique.
Détection de personnes
Les modèles discriminants cherchent à déterminer la meilleure frontière de décision permettant de trouver l'hyperplan optimal séparant les vecteurs positifs des vecteurs négatifs dans l'espace de représentation des vecteurs. Les machines à vecteurs de support font partie des modèles les plus employés et les plus efficaces dans ce domaine. Ils ont été utilisés pour la détection de personnes avec un noyau linéaire, des noyaux gaussiens ou polynomiaux. Un autre type de modèle discriminant très utilisé est la cascade de classifieurs boostés, construite comme dans la méthode de Viola et Jones. L'emploi d'un classifieur dans une structure en cascade permet d'obtenir des temps de détection très courts, les performances en détection dépendant des caractéristiques et des classifieurs faibles utilisés. Les réseaux de neurones peuvent également être employés, par exemple un perceptron multicouche modifié afin que les neurones cachés ne reçoivent leurs entrées que d'une région spatiale locale.