Uso de Simetrias em Análise Visual de Dados Massivos

• Processo: 15/14358-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Luis Gustavo Nonato
• Beneficiário: Rodrigo Colnago Contreras
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações, AP.TEM
• Assunto(s): Visualização de dados Visualização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Identificação de Simetrias | visualização de dados | Visualização

Resumo

Este projeto tem como objetivo utilizar descritores de simetrias no contexto de análise visual de dados. Mais especificamente, iremos desenvolver uma metodologia capaz de caracterizar simetrias em conjuntos de dados representados através de grafos e em conjuntos de dadosvariantes no tempo. Este projeto também será responsável pelo acréscimo de pacotes de software à biblioteca de visualização que vem sendo desenvolvida pelo grupo de Processamento Visual e Geométrico do ICMC-USP. Serão feitas aplicações do ferramental desenvolvido no contexto de análise visual de dadosurbanos através de uma parceria internacional com a New York University. Finalmente, a técnica proposta será aplicada em grandes base de dados variantes no tempo a fim de estimar informações faltantes.

Publicações científicas

(6)

(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)

VIANA, MONIQUE SIMPLICIO; MORANDIN JUNIOR, ORIDES; CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO. An Improved Local Search Genetic Algorithm with a New Mapped Adaptive Operator Applied to Pseudo-Coloring Problem dagger. SYMMETRY-BASEL, v. 12, n. 10, OCT 2020. (15/14358-0)

CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO; NONATO, LUIS GUSTAVO; BOAVENTURA, MAURILIO; GASPAROTTO BOAVENTURA, INES APARECIDA; COELHO, BRUNO GOMES; VIANA, MONIQUE SIMPLICIO; RUTKOWSKI, L; SCHERER, R; KORYTKOWSKI, M; PEDRYCZ, W; et al. A New Multi-filter Framework with Statistical Dense SIFT Descriptor for Spoofing Detection in Fingerprint Authentication Systems. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOFT COMPUTING (ICAISC 2021), PT II, v. 12855, p. 14-pg., 2021-01-01. (15/14358-0)

CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO; NONATO, LUIS GUSTAVO; BOAVENTURA, MAURILIO; BOAVENTURA, INES APARECIDA GASPAROTTO; DOS SANTOS, FRANCISCO LLEDO; ZANIN, RODRIGO BRUNO; VIANA, MONIQUE SIMPLICIO. A New Multi-Filter Framework for Texture Image Representation Improvement Using Set of Pattern Descriptors to Fingerprint Liveness Detection. IEEE ACCESS, v. 10, p. 26-pg., 2022-01-01. (15/14358-0, 22/05186-4, 21/15165-1, 13/07375-0)

VIANA, MONIQUE SIMPLICIO; MORANDIN JUNIOR, ORIDES; CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO. An Improved Local Search Genetic Algorithm with a New Mapped Adaptive Operator Applied to Pseudo-Coloring Problem. SYMMETRY-BASEL, v. 12, n. 10, p. 36-pg., 2020-10-01. (15/14358-0)

CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO; PARNANDI, AVINASH; COELHO, BRUNO GOMES; SILVA, CLAUDIO; SCHAMBRA, HEIDI; NONATO, LUIS GUSTAVO. NE-Motion: Visual Analysis of Stroke Patients Using Motion Sensor Networks. SENSORS, v. 21, n. 13, JUL 2021. (15/14358-0, 13/07375-0)

GUIDO, RODRIGO CAPOBIANCO; PEDROSO, FERNANDO; FURLAN, ANDRE; CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO; CAOBIANCO, LUIZ GUSTAVO; NETO, JOGI SUDA. CWT x DWT x DTWT x SDTWT: Clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms. INTERNATIONAL JOURNAL OF WAVELETS MULTIRESOLUTION AND INFORMATION PROCESSING, v. 18, n. 6, NOV 2020. (19/04475-0, 15/14358-0)

Publicações acadêmicas

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

CONTRERAS, Rodrigo Colnago. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC. 2020. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.