Um estudo bibliométrico e analítico sobre a produção científica relacionada a modelos computacionais de saliência visual (2010–2025)

• Felipe Mattei Ximenes UNIFESSPA
• Aline Farias Gomes de Sousa UNIFESSPA

DOI: https://doi.org/10.5753/erad-eramia-no2.2025.17282

Resumo

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.

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