Desenvolvimento de novas metodologias e soluções tecnológicas inteligentes em segmentação de imagens digitais e enfrentamento da COVID-19

• Processo: 21/03328-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Wallace Correa de Oliveira Casaca
• Beneficiário: Wallace Correa de Oliveira Casaca
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Processamento de imagens Segmentação de imagens Modelos preditivos Métodos epidemiológicos COVID-19 SARS-CoV-2 Pandemias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Covid-19 | modelos matemáticos preditivos | plataforma computacional | Processamento de imagens | segmentação de imagens digitais | Visão Computacional e Soluções contra COVID-19

Resumo

Este projeto contempla duas linhas distintas de pesquisa: Segmentação de Imagens Digitais e Modelagem Epidemiológica da COVID-19 Dirigida por Dados. Trata-se de um projeto de natureza multidisciplinar que procura aliar desenvolvimentos teóricos e computacionais como solução de diferentes aplicações no âmbito da Inteligência Computacional, com resultados anteriores já publicados em conferências e periódicos de seletivo processo de aceitação como IEEE CVPR, IEEE TIP e IEEE TPAMI. Na frente de segmentação de imagens, serão exploradas novas concepções e estratégias de clustering em grafos construídos a partir de imagens digitais. Para essa tarefa, serão empregadas técnicas de corte espectral e de minimização de funcionais de energia, bem como estratégias de aprendizado profundo (deep learning) a fim de avaliar as potencialidades de operadores diferenciais em grafos no contexto de imagens, ou ainda investigar as entidades espectrais do referido grafo, isto é, seus autovalores e autofunções, viabilizando, desta forma, a formulação de novas metodologias e resultados teóricos. Na linha de enfrentamento da COVID-19, o projeto estende as ações e pesquisas ora em curso conduzidas pelo pesquisador e colaboradores no combate da pandemia no Brasil, que tem compreendido desde iniciativas de inclusão digital da sociedade em meio ao tema até o estudo de novos modelos matemáticos inteligentes para predição de dados epidemiológicos do novo coronavírus. (AU)

Publicações científicas

(15)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; BRESSANE, ADRIANO; COLNAGO, MARILAINE; CASACA, WALLACE. ABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images. SOFTWARE IMPACTS, v. 15, p. 3-pg., 2023-02-17. (21/03328-3, 21/01305-6)

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DIAS, MAURICIO ARAUJO; MARINHO, GIOVANNA CARREIRA; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE; MUNOZ, IGNACIO BRAVO; ELER, DANILO MEDEIROS. A Machine Learning Strategy Based on Kittler's Taxonomy to Detect Anomalies and Recognize Contexts Applied to Monitor Water Bodies in Environments. REMOTE SENSING, v. 14, n. 9, p. 38-pg., 2022-05-01. (20/06477-7, 21/01305-6, 16/24185-8, 21/03328-3)