Bolsa 19/15825-1 - Aprendizado computacional, Computação forense

Processo:	19/15825-1
Modalidade de apoio:	Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Data de Início da vigência:	01 de agosto de 2019
Data de Término da vigência:	30 de novembro de 2023
Área de conhecimento:	Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação

Pesquisador responsável:	Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:	Gabriel Capiteli Bertocco

Instituição Sede:	Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil

Vinculado ao auxílio:	17/12646-3 - DéjàVu: Coerência Temporal, Espacial e de Caracterização de Dados Heterogêneos para Análise e Interpretação de Integridade, AP.TEM

Bolsa(s) vinculada(s):	22/02299-2 - Aprendizado Auto-Supervisionado para Biometria e outras Aplicações, BE.EP.DD

Assunto(s):	Aprendizado computacional Computação forense Antropologia forense Reconhecimento facial Inteligência artificial Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:	Aprendizado de Máquina \| Computação Forense \| dados heterogêneos \| Inteligência Artificial \| mineração de dados complexos \| Aprendizado de Máquina, Computação Forense
Resumo Nesta pesquisa, temos por objetivo projetar um framework para classificar a frequência da aparição de diferentes indivíduos, objetos ou lugares -- baseados em texto e informações visuais -- relacionados a um evento de interesse para análise posterior. Além disso, pretendemos (1) projetar e desenvolver métodos apropriados para buscar algumas possíveis classes de interesse (possíveis suspeitos, lugares ou objetos de interesse), rejeitando classes / objetos não-interessantes; e (2) desenvolver métodos de identificação humana (por exemplo, reconhecimento facial) para tais cenários desafiadores e específicos para identificar possíveis suspeitos em um evento.

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Publicações científicas (4)

(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

BERTOCCO, GABRIEL; ANDALO, FERNANDA; BOULT, TERRANCE E.; ROCHA, ANDERSON. . IEEE TRANSACTIONS ON BIOMETRICS, BEHAVIOR, AND IDENTITY SCIENCE, v. 7, n. 2, p. 14-pg., 2025-04-01. (22/02299-2, 19/15825-1, 23/12865-8)

BERTOCCO, GABRIEL; THEOPHILO, ANTONIO; ANDALO, FERNANDA; ROCHA, ANDERSON. . IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 18, p. 15-pg., 2023-01-01. (19/15825-1, 18/10204-6, 17/12646-3)

BERTOCCO, GABRIEL C.; ANDALO, FERNANDA; ROCHA, ANDERSON. . IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 16, p. 4419-4434, 2021. (19/15825-1, 17/12646-3)

BERTOCCO, GABRIEL; ANDALO, FERNANDA; BOULT, TERRANCE; ROCHA, ANDERSON. . 2024 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, WIFS 2024, v. N/A, p. 6-pg., 2024-01-01. (22/02299-2, 19/15825-1, 23/12865-8)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BERTOCCO, Gabriel Capiteli. Self-supervised learning for fully unsupervised re-identification in real-world applications. 2024. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.

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