Um estudo bibliométrico e analítico sobre a produção científica relacionada a modelos computacionais de saliência visual (2010–2025) - Ximenes, Felipe Mattei; Sousa, Aline Farias Gomes de (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 (ERAD-NO2) e Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2 (ERAMIA-NO2), 2025)
Esta pesquisa apresenta uma análise bibliométrica de modelos de saliência visual entre 2010 e 2025, com base nas plataformas IEEE Xplore e SBC OpenLib. Empregou-se um pipeline em Python, com pandas e matplotlib, para analisar tendências temporais, principais veículos e autores, bem como a coocorrência de palavras-chave. Observou-se pico de 35 publicações em 2018, média de 4.43 autores por artigo e alta recorrência dos termos “video saliency”, “visual attention”, “deep learning” e “saliency detection”. Destacam-se frentes emergentes associadas a vídeo 360◦ e atenção multimodal. A IEEE Xplore apresentou 291 publicações, no entanto não foram localizados estudos na SBC OpenLib dentro dos critérios adotados, sinalizando lacuna de cobertura nacional e oportunidade de pesquisa.