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REVISIÓN DE MÉTODOS DE RECUPERACIÓN DE VIDEO CON BASE EN CONTENIDO
| dc.contributor.author | Peña Riquer, Gustavo Steve Luis | |
| dc.contributor.author | Rodríguez Mazahua, Lisbeth | |
| dc.contributor.author | Arrioja Rodríguez, Mario Leoncio | |
| dc.contributor.author | Juárez Martínez, Ulises | |
| dc.contributor.author | Abud Figueroa, María Antonieta | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-18T04:55:01Z | |
| dc.date.available | 2023-01-18T04:55:01Z | |
| dc.date.issued | 2022-12-01 | |
| dc.identifier.issn | 2594-2298 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/747 | |
| dc.description | El crecimiento explosivo de datos multimedia, específicamente video, genera la necesidad de desarrollar métodos de recuperación basada en contenido. Este artículo presenta los resultados de una revisión de 32 artículos relacionados con recuperación de video basada en contenido (CBVR). Además, se propone una arquitectura de un módulo CBVR que se integrará a un sistema para la gestión de datos históricos del Instituto Tecnológico de Orizaba. Las tecnologías consideradas para el desarrollo del módulo son el lenguaje de programación Java con el marco de trabajo JavaServer Faces, el sistema gestor de bases de datos Cottontail DB, la biblioteca de visión artificial OpenCV y el descriptor SURF (Speeded-Up Robust Features, Funciones robustas aceleradas). | es |
| dc.description.abstract | El crecimiento explosivo de datos multimedia, específicamente video, genera la necesidad de desarrollar métodos de recuperación basada en contenido. Este artículo presenta los resultados de una revisión de 32 artículos relacionados con recuperación de video basada en contenido (CBVR). Además, se propone una arquitectura de un módulo CBVR que se integrará a un sistema para la gestión de datos históricos del Instituto Tecnológico de Orizaba. Las tecnologías consideradas para el desarrollo del módulo son el lenguaje de programación Java con el marco de trabajo JavaServer Faces, el sistema gestor de bases de datos Cottontail DB, la biblioteca de visión artificial OpenCV y el descriptor SURF (Speeded-Up Robust Features, Funciones robustas aceleradas). | es |
| dc.description.sponsorship | Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) Secretaría de Educación Pública (SEP) Tecnológico Nacional de México (TecNM) | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Federación Global de Profesiones F.G.D.P. | es |
| dc.subject | Content-based Video Retrieval (CBVR) | es |
| dc.subject | SURF | es |
| dc.subject | Bases de datos multimedia | es |
| dc.title | REVISIÓN DE MÉTODOS DE RECUPERACIÓN DE VIDEO CON BASE EN CONTENIDO | es |
| dc.type | Article | es |
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