Analysis of the application of convolutional neural networks in the field of computer vision
Descripción del Articulo
This article analyzes the application of Convolutional Neural Networks (CNN) in the field of computer vision, using the bibliometric method. An analysis of literary samples, using basic descriptive statistics, is performed by filtering the Scopus database of 2526 records, comprising a period of 5 ye...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Hermilio Valdizan |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Hermilio Valdizán |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.unheval.edu.pe:article/2105 |
| Enlace del recurso: | http://revistas.unheval.edu.pe/index.php/riv/article/view/2105 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | redes neuronales convolucionales visión artificial análisis bibliométrico convolutional neural networks computer vision bibliometric analysis |
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Analysis of the application of convolutional neural networks in the field of computer visionAnálisis bibliométrico de la aplicación de redes neuronales convolucionales en el área de la visión artificialDe la Cruz-Rocca, Marco A.Muñoz-Robles, WilliamsTrinidad-Malpartida, Melquiades A.redes neuronales convolucionalesvisión artificialanálisis bibliométricoconvolutional neural networkscomputer visionbibliometric analysisThis article analyzes the application of Convolutional Neural Networks (CNN) in the field of computer vision, using the bibliometric method. An analysis of literary samples, using basic descriptive statistics, is performed by filtering the Scopus database of 2526 records, comprising a period of 5 years (2018-2022). The review of the theoretical framework reveals that CNRs are employed in various computer vision applications such as image recognition, object classification, pattern detection and other applications related to image processing including fault diagnosis. The bibliometric analysis indicates a significant increase in the production of articles on CNRs in the area of machine vision, covering several areas, such as computer science and engineering, areas that have the highest concentration of research papers, and Chinese organizations have the highest proportion of affiliation and research funding capacity in this topic, not to mention that China leads the number of publications in CNRs. The most prominent lead author is Schumann, A.W., not the same in other similar studies. Key directions for future research include quantitative experimental exploration, diversification of fields of action.Este artículo analiza la aplicación de las Redes Neuronales Convolucionales (RNC) en el campo de la visión artificial, mediante el método bibliométrico. Se realiza un análisis de muestras literarias, utilizando estadísticas descriptivas básica, mediante un filtro de la base de datos Scopus de 2526 registros, comprendido en un periodo de 5 años (2018-2022). La revisión del marco teórico revela que las RNC se emplean en diversas aplicaciones de visión artificial como reconocimiento de imágenes, clasificación de objetos, detección de patrones y otras aplicaciones relacionadas con el procesamiento de imágenes incluyendo el diagnóstico de fallas. El análisis bibliométrico indica un significativo aumento en la producción de artículos sobre RNC en el área de la visión artificial, abarcando diversas áreas, como ciencias de la computación e ingeniería, áreas que tienen la concentración más alta de documentos investigativos, además las organizaciones chinas son las que tienen la mayor proporción de filiación y capacidad de financiamiento de investigaciones en este tema sin dejar de mencionar que China lidera la cantidad de publicaciones en RNC. El autor principal que más destaca es Schumann, A.W, no siendo el mismo en otros estudios similares. Las direcciones clave para investigaciones futuras abarcan la exploración experimental cuantitativa y la diversificación de los campos de acción.Universidad Nacional Hermilio Valdizán2024-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.unheval.edu.pe/index.php/riv/article/view/210510.33554/riv.18.1.2105Investigación Valdizana; Vol. 18 No. 1 (2024); e2105Investigación Valdizana; Vol. 18 Núm. 1 (2024); e2105Investigación Valdizana; v. 18 n. 1 (2024); e21051995-445X1994-1420reponame:Revistas - Universidad Nacional Hermilio Valdizáninstname:Universidad Nacional Hermilio Valdizaninstacron:UNHEVALspahttp://revistas.unheval.edu.pe/index.php/riv/article/view/2105/1900http://revistas.unheval.edu.pe/index.php/riv/article/view/2105/1956Derechos de autor 2024 Marco A. De la Cruz-Rocca, Williams Muñoz-Robles, Melquiades A. Trinidad-Malpartidahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.unheval.edu.pe:article/21052024-08-15T03:20:07Z |
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This article analyzes the application of Convolutional Neural Networks (CNN) in the field of computer vision, using the bibliometric method. An analysis of literary samples, using basic descriptive statistics, is performed by filtering the Scopus database of 2526 records, comprising a period of 5 years (2018-2022). The review of the theoretical framework reveals that CNRs are employed in various computer vision applications such as image recognition, object classification, pattern detection and other applications related to image processing including fault diagnosis. The bibliometric analysis indicates a significant increase in the production of articles on CNRs in the area of machine vision, covering several areas, such as computer science and engineering, areas that have the highest concentration of research papers, and Chinese organizations have the highest proportion of affiliation and research funding capacity in this topic, not to mention that China leads the number of publications in CNRs. The most prominent lead author is Schumann, A.W., not the same in other similar studies. Key directions for future research include quantitative experimental exploration, diversification of fields of action. |
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