Indexação automática de imagens na web: tendências e desafios no contexto Deep Learning
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Ibero-americana de Ciência da Informação |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/8342 |
Resumo: | The objective of this study is to investigate the extent to which research in Information Science (IS) has approximated those techniques of the Deep Learning, being related to representation, description and retrieval of images on the Web, and thus, to assess the value of these researches when applied to IS methods. From an integrative review of national and international literature contextualized in the IS, the recovered documents were analyzed according to the criteria of the integrative review, identifying a set of operations that could be attached in the methodologies of representation and description of images developed and consolidated in the field of IS. It is concluded that there is still a gap in research of IS area both at national and international level on Deep Learning and that resources of this new programming structure can be approximated to the methods already validated by the area. |
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Indexação automática de imagens na web: tendências e desafios no contexto Deep Learningdeep learningindexação de imagensmachine learningrecuperação de imagens na webdeep learningindización de imágenesmachine learningrecuperación de imágens en la webdeep learningimage retrieval on the webindexing of imagensmachine learningThe objective of this study is to investigate the extent to which research in Information Science (IS) has approximated those techniques of the Deep Learning, being related to representation, description and retrieval of images on the Web, and thus, to assess the value of these researches when applied to IS methods. From an integrative review of national and international literature contextualized in the IS, the recovered documents were analyzed according to the criteria of the integrative review, identifying a set of operations that could be attached in the methodologies of representation and description of images developed and consolidated in the field of IS. It is concluded that there is still a gap in research of IS area both at national and international level on Deep Learning and that resources of this new programming structure can be approximated to the methods already validated by the area.El objetivo de este estudio es investigar en qué medida las investigaciones en la Ciencia de la Información (CI) han aproximado a las de las técnicas de Deep Learning, siendo relacionadas la representación, descripción y recuperación de imágenes en la Web, y así, aferir de la plusvalía de estas investigaciones cuando aplicados a los métodos del área de la CI. A partir de una revisión integrativa de la bibliografía nacional e internacional contextualizada en el CI, los documentos recuperados se analizaron de acuerdo con los criterios de la revisión integrativa, identificando un conjunto de operaciones que podrían ser integrado en las metodologías de representación y descripción de imágenes desarrolladas y consolidadas en el campo de CI. Se concluye que todavía existe una brecha en la investigación de CI tanto a nivel nacional como internacional sobre el aprendizaje profundo y que los recursos de esta nueva estructura de programación pueden aproximarse a los métodos ya validados por el área.O objetivo deste estudo é investigar em que medida as pesquisas na Ciência da Informação (CI) tem aproximado à s das técnicas de Deep Learning, sendo relacionadas à representação, descrição e recuperação de imagens na Web, e assim, aferir da mais valia destas pesquisas quando aplicadas aos métodos da área da CI. A partir de uma revisão integrativa de literatura nacional e internacional de modo contextualizado na CI, os documentos recuperados foram analisados conforme os critérios da revisão integrativa, identificando um conjunto de operações que poderiam ser integrados nas metodologias de representação e descrição de imagens desenvolvidas e consolidadas no campo da CI. Conclui-se que ainda há uma lacuna nas pesquisas em CI tanto no âmbito nacional como internacional sobre Deep Learning e que recursos desta nova estrutura de programação podem ser aproximados aos métodos já validados pela área.Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação2018-05-28info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/834210.26512/rici.v11.n2.2018.8342Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação; Vol. 11 No. 2 (2018); 541-561Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação; Vol. 11 Núm. 2 (2018); 541-561Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação; v. 11 n. 2 (2018); 541-5611983-521310.26512/rici.v11.n2.2018reponame:Revista Ibero-americana de Ciência da Informaçãoinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/8342/9633Copyright (c) 2018 Luciana de Souza Graciosohttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessGracioso, Luciana de Souza2021-04-09T05:05:14Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/8342Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/RICI/indexPUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/RICI/oai||rici@unb.br1983-52131983-5213opendoar:2021-04-09T05:05:14Revista Ibero-americana de Ciência da Informação - Universidade de Brasília (UnB)false |
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