Indexação automática de imagens na web: tendências e desafios no contexto Deep Learning

Autores

  • Luciana de Souza Gracioso Universidade Federal de São Carlos

DOI:

https://doi.org/10.26512/rici.v11.n2.2018.8342

Palavras-chave:

deep learning, indexação de imagens, machine learning, recuperação de imagens na web

Resumo

O objetivo deste estudo é investigar em que medida as pesquisas na Ciência da Informação (CI) tem aproximado às 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.

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Biografia do Autor

Luciana de Souza Gracioso, Universidade Federal de São Carlos

Departamento de Ciência da Informação, São Carlos, SP, Brasil.

 

 

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Publicado

2018-05-28

Como Citar

Gracioso, L. de S. (2018). Indexação automática de imagens na web: tendências e desafios no contexto Deep Learning. Revista Ibero-Americana De Ciência Da Informação, 11(2), 541–561. https://doi.org/10.26512/rici.v11.n2.2018.8342

Edição

Seção

Artigos de revisão