{"id":1107,"date":"2016-09-01T11:32:14","date_gmt":"2016-09-01T09:32:14","guid":{"rendered":"https:\/\/dyrecta.com\/lab\/?page_id=1107"},"modified":"2026-01-13T11:54:32","modified_gmt":"2026-01-13T10:54:32","slug":"information-image-retrieval","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/information-image-retrieval\/","title":{"rendered":"Information\/Image Retrieval"},"content":{"rendered":"

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L\u2019Information Retrieval (IR)<\/strong> si occupano della rappresentazione, della memorizzazione e dell\u2019organizzazione di informazioni, al fine di renderne agevole le successive ricerche<\/strong> da parte dell\u2019utente. Le tradizionali tecniche di Information Retrieval, basate sulle keyword per il ritrovamento di documenti testuali, sono state in seguito estese ed applicate alle immagini (Image Retrieval), considerando il loro contenuto grafico (forma, colore e texture).\u00a0I sistemi IR sono ampiamente diffusi in diversi settori, come la biochimica per l’indicizzazione delle molecole<\/strong>; l\u2019architettura e l\u2019archeologia per la ricerca di costruzioni<\/strong>, siti e piante in base alle similarit\u00e0 nei particolari; il giornalismo per archiviare e ritrovare filmati <\/strong>rispetto a migliaia di fotogrammi girati; ai beni culturali e al design; alla didattica, all’e-commerce e al settore dello spettacolo, ai GIS ai sistemi di remote sensing, al settore medico, giacch\u00e9 le diagnosi vengono spesso effettuate servendosi di immagini, ai sistemi di identificazione e di sorveglianza.<\/p>\n

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