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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Anderson de Rezende Rocha é professor associado (Livre-Docente) do Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Graduou-se em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) em 2003. Concluiu o mestrado (2006), doutorado (2009) e Pós-Doutorado (2009) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Suas principais áreas de atuação são Computação Forense, Inferência em Dados Complexos e Inteligência de Máquina. Tem participado como membro de comitê de programa de diversos eventos importantes em Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e Computação Forense e atuado como editor associado de importantes periódicos internacionais tais como o IEEE Transactions on Information Forensics and Security (T.IFS), Elsevier Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCI), Springer/Eurasip Journal on Image and Video Processing (JIVP) e a IEEE Security & Privacy Magazine. É membro afiliado eleito da Academia Brasileira de Ciências (ABC) e da Academia Brasileira de Ciências Forenses (ABCF). Foi o chair do IEEE Information Forensics and Security Technical Committee (IFS-TC) para o biênio 2019/2020. É um Microsoft Research e um Google Research Faculty Fellow, reconhecimentos acadêmicos promovidos pela Microsoft Research e pela Google, respectivamente. Adicionalmente, em 2016 tornou-se um Tan Chin Tuan (TCT) Faculty Fellow, reconhecimento feito pela Tan Chin Tuan Foundation de Singapura. É coordenador de diversos projetos de pesquisa financiados por agências de fomento e empresas nacionais e multi-nacionais tendo diversas patentes licenciadas. Finalmente, é bolsista de produtividade do CNPq 1D. Desde Março de 2019, é Diretor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Discriminatory algorithms |
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| Algoritmos parciais |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total): |
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| VEICULO: TITULO (DATA) |
Resumo ExecutivoEste projeto tem como objetivo realizar a renovação de um servidor que compõem o nosso cluster de processamento de infraestrutura computacional do Instituto de Computação para gerenciamento do Data Center. Objetiva-se a aquisição de um servidor para substituir alguns servidores com mais de 10 anos. A presente proposta visa beneficiar a todos os usuários das redes de inform…
A presente proposta é dividida em quatro linhas de pesquisa, a saber: 1) Otimização de produção (RL1) - Modelagem de reservatório; 2) Otimização de produção (RL2) - Artificial Lift and Flow Assurance; 3) EOR / IOR (RL3); e 4) Water handling (RL4). No plano de modelagem de reservatórios, a aplicação inicial (primeiros anos de projeto) estará em um reservatório com as características do cam…
Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo - mas não limitado a - internet, redes sociais e imagens de vigilância. …
Este projeto tem como objetivo a finalização da infraestrutura física do Data Center doInstituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas - Unicamp, com ainstalação de um sistema de monitoramento e controle de acesso; combate à incêndio;switches e GBICs para implantação da arquitetura de rede em 10GBs e aquisição de doisnovos servidores para compor o cluster de processamento da …
Documentos digitais (e.g., imagens, vídeos) estão em toda parte --- desde nossos celulares a websites de notícias. No entanto, o que podemos fazer com as diferentes técnicas de processamento de documentos digitais disponíveis atualmente traz à tona uma diversidade surpreendente de questões legais e éticas que precisamos tratar. A manipulação de uma imagem é apropriada em casos onde a mesm…
Nosso objetivo nesta pesquisa é inferir o ordenamento cronológico de um par de dados relacionadas. Dado um par de imagens com o mesmo contexto semântico, pretendemos identificar qual delas pertence a um momento anterior, não importando as condições de captura ou a cena que representem. (AU)
Nesta pesquisa, temos como principal objetivo responder à questão de como encontrar possíveis relações entre imagens de diferentes momentos no tempo (por exemplo, como diferentes partes da imagem contribuem para criar uma composição). Esta pesquisa permitirá o desenvolvimento de uma série de soluções para analisar a proveniência de um objeto visual, permitindo verificar sua veracidade e i…
Nesta pesquisa, nós estamos interessados em identificar os tópicos mais relevantes contidos dentro de um conjunto de dados; encontrar subtemas de interesse contidos nos itens dado uma consulta; determinar se dois itens do conjunto de dados (visuais e textuais) são referentes aos mesmos itens; determinar atores envolvidos (que estão presentes nos itens do conjunto de dados); e, finalmente,…
Recentemente, com a quantidade de artigos científicos publicados sendo cada vez maior, o número de casos de má conduta na comunidade científica está crescendo, gerando investimentos financeiros e desgastes de profissionais em pesquisas irreprodutíveis. Esse projeto visa auxiliar a comunidade científica, verificando a integridade de artigos, pela automatização de processos forenses em suas…
Atualmente, para se ter o conhecimento melhor sobre um evento, é primordial analisar itens provenientes de redes sociais. Entretanto, para se coletar esses itens, geralmente é necessário definir um conjunto de palavras-chave, e esse método invariavelmente coleta itens não relacionados a esse evento e, ao mesmo tempo, não consegue coletar todos os itens que de fato são relacionados com o m…
O mundo tem presenciado o início de uma nova era onde a comunicação através de mídias sociais tem desempenhado um papel fundamental na vida das pessoas. Juntamente com inegáveis benefícios, diversos efeitos colaterais surgiram, sendo um deles a ampla divulgação de notícias falsas com intenções malignas, o que tem sido comumente chamado de "Fake News" (notícias falsas). O combate contra es…
O mundo está enfrentando uma nova era na qual a comunicação através das mídias sociais desempenha um papel fundamental na vida das pessoas. Juntamente com benefícios irrefutáveis, surgiram várias desvantagens colaterais, uma delas sendo a ampla disseminação de informações falsas com intenções maliciosas, o que agora é comumente chamado de "Fake News". A luta contra esse problema não é fác…
A medida que dispositivos móveis se tornaram ubíquos nos dias de hoje, pessoas passaram a registrar e compartilhar momentos de suas vidas em redes sociais. Todo tipo de evento, de concertos musicais a incêndios em prédios históricos, gera uma quantidade massiva de dados, capturando diferentes pontos de vista e momentos no tempo. Para compreender o desenrolar de um acontecimento, é essenci…
Com a sofisticação cada vez maior dos crimes e ameaças terroristas, torna-se imprescindível a pesquisa e o desenvolvimento de abordagens cientificamente embasadas capazes de responder às quatro questões mais importantes na área de forense criminal: "quem", "em que circunstâncias", "por que", e "como". Embora a vigilância eletrônica por meio de câmeras possa, muitas vezes, nos ajudar a res…
(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)
| Publicações | 123 |
| Citações | 1.118 |
| Cit./Artigo | 9,1 |
| Dados do Web of Science | |
DE REZENDE, EDMAR R. S.; RUPPERT, GUILHERME C. S.; THEOPHILO, ANTONIO; TOKUDA, ERIC K.; CARVALHO, TIAGO. Exposing computer generated images by using deep convolutional neural networks. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION, v. 66, p. 113-126, AUG 2018. Citações Web of Science: 2. (17/12631-6, 17/12646-3)
SANTOS MIRANDA, GUILHERME HENRIQUE; LINTZMAYER, CARLA NEGRI; DIAS, ZANONI. Sorting Permutations by lambda-Operations. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, v. 25, n. 2, p. 98-121, 2019. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3, 13/08293-7, 15/11937-9, 16/14132-4)
FERREIRA, ALEXANDRE; CARVALHO, TIAGO; ANDALO, FERNANDA; ROCHA, ANDERSON. Counteracting the contemporaneous proliferation of digital forgeries and fake news. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 91, n. 1, 2019. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3, 17/12631-6)
OLIVEIRA, ALBERTO; OAKLEY, ERIC; TORRES, RICARDO DA SILVA; ROCHA, ANDERSON. Relevance prediction in similarity-search systems using extreme value theory. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, v. 60, p. 236-249, APR 2019. Citações Web of Science: 0. (14/50715-9, 16/50250-1, 17/20945-0, 14/12236-1, 17/12646-3, 13/50155-0, 15/24494-8)
DELAFIORI, JEANY; NAVARRO, LUIZ CLAUDIO; SICILIANO, RINALDO FOCACCIA; DE MELO, GISELY CARDOSO; BRANDT BUSANELLO, ESTELA NATACHA; NICOLAU, JOSE CARLOS; SALES, GEOVANA MANZAN; DE OLIVEIRA, ARTHUR NOIN; ALMEIDA VAL, FERNANDO FONSECA; DE OLIVEIRA, DIOGO NOIN; et al. Covid-19 Automated Diagnosis and Risk Assessment through Metabolomics and Machine Learning. Analytical Chemistry, v. 93, n. 4, p. 2471-2479, FEB 2 2021. Citações Web of Science: 4. (17/12646-3, 20/05369-6, 18/10052-1, 20/04705-2, 19/05718-3)
SHEN, BINGYU; FORSTALL, CHRISTOPHER W.; ROCHA, ANDERSON DE REZENDE; SCHEIRER, WALTER J.. Practical Text Phylogeny for Real-World Settings. IEEE ACCESS, v. 6, p. 41002-41012, 2018. Citações Web of Science: 1. (17/12646-3)
MOREIRA, DANIEL; AVILA, SANDRA; PEREZ, MAURICIO; MORAES, DANIEL; TESTONI, VANESSA; VALLE, EDUARDO; GOLDENSTEIN, SIOME; ROCHA, ANDERSON. Multimodal data fusion for sensitive scene localization. Information Fusion, v. 45, p. 307-323, JAN 2019. Citações Web of Science: 4. (17/12646-3)
NAVARRO, LUIZ C.; NAVARRO, ALEXANDRE K. W.; GREGIO, ANDRE; ROCHA, ANDERSON; DAHAB, RICARDO. Leveraging ontologies and machine-learning techniques for malware analysis into Android permissions ecosystems. COMPUTERS & SECURITY, v. 78, p. 429-453, SEP 2018. Citações Web of Science: 4. (17/12646-3)
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FERREIRA, LEONARDO N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; CARDOSO, MANOEL F.; QUILES, MARCOS G.; ZHAO, LIANG; MACAU, ELBERT E. N.. Spatiotemporal data analysis with chronological networks. NATURE COMMUNICATIONS, v. 11, n. 1, AUG 12 2020. Citações Web of Science: 5. (13/07375-0, 19/26283-5, 16/23698-1, 17/05831-9, 18/24260-5, 19/00157-3, 16/16291-2, 15/50122-0)
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MENINI, NATHALIA; ALMEIDA, ALEXANDRE E.; LAMPARELLI, RUBENS; LE MAIRE, GUERRIC; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; PEDRINI, HELIO; HIROTA, MARINA; TORRES, RICARDO DA S.. A Soft Computing Framework for Image Classification Based on Recurrence Plots. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 16, n. 2, p. 320-324, FEB 2019. Citações Web of Science: 1. (13/50169-1, 17/12646-3, 15/02105-0, 14/50715-9, 16/26170-8, 18/06918-3, 14/12236-1, 13/50155-0)
PINTO, ALLAN; GOLDENSTEIN, SIOME; FERREIRA, ALEXANDRE; CARVALHO, TIAGO; PEDRINI, HELIO; ROCHA, ANDERSON. Leveraging Shape, Reflectance and Albedo From Shading for Face Presentation Attack Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 15, p. 3347-3358, 2020. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3, 19/16253-1, 17/12631-6)
ROBERTO E SOUZA, MARCOS; MAIA, HELENA DE ALMEIDA; VIEIRA, MARCELO BERNARDES; PEDRINI, HELIO. Survey on visual rhythms: A spatio-temporal representation for video sequences. Neurocomputing, v. 402, p. 409-422, AUG 18 2020. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3, 17/09160-1)
BRITO, KLAIRTON LIMA; JEAN, GERALDINE; FERTIN, GUILLAUME; OLIVEIRA, ANDRE RODRIGUES; DIAS, ULISSES; DIAS, ZANONI. Sorting by Genome Rearrangements on Both Gene Order and Intergenic Sizes. JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY, v. 27, n. 2, DEC 2019. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3, 17/16246-0, 15/11937-9)
RAIMUNDO, MARCOS M.; DRUMOND, THALITA F.; MARQUES, ALAN CAIO R.; LYRA, CHRISTIANO; ROCHA, ANDERSON; VON ZUBEN, FERNANDO J.. Exploring multiobjective training in multiclass classification. Neurocomputing, v. 435, p. 307-320, MAY 7 2021. Citações Web of Science: 0. (16/19080-2, 14/11125-1, 14/13533-0, 17/12646-3)
FOLEGO, GUILHERME; WEILER, MARINA; CASSEB, RAPHAEL F.; PIRES, RAMON; ROCHA, ANDERSON; I, ALZHEIMER'S DIS NEUROIMAGING; LIF, AUSTRALIAN IMAGING BIOMARKERS. Alzheimer's Disease Detection Through Whole-Brain 3D-CNN MRI. FRONTIERS IN BIOENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY, v. 8, OCT 30 2020. Citações Web of Science: 0. (17/12646-3)
ALEXANDRINO, ALEXSANDRO OLIVEIRA; MIRANDA, GUILHERME HENRIQUE SANTOS; LINTZMAYER, CARLA NEGRI; DIAS, ZANONI. Length-weighted lambda-rearrangement distance. JOURNAL OF COMBINATORIAL OPTIMIZATION, v. 41, n. 3, NOV 2020. Citações Web of Science: 0. (17/16246-0, 17/12646-3, 15/11937-9)
ODIR RODRIGUES MELO, CARLOS FERNANDO; NAVARRO, LUIZ CLAUDIO; DE OLIVEIRA, DIOGO NOIN; GUERREIRO, TATIANE MELINA; LIMA, ESTELA DE OLIVEIRA; DELAFIORI, JEANY; DABAJA, MOHAMED ZIAD; RIBEIRO, MARTA DA SILVA; DE MENEZES, MAICO; MARTINS RODRIGUES, RAFAEL GUSTAVO; et al. A Machine Learning Application Based in Random Forest for Integrating Mass Spectrometry-Based Metabolomic Data: A Simple Screening Method for Patients With Zika Virus. FRONTIERS IN BIOENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY, v. 6, APR 11 2018. Citações Web of Science: 0. (14/00302-0, 11/50400-0, 15/06809-1, 16/17066-2, 17/12646-3)
LI, HAOLIANG; HE, PEISONG; WANG, SHIQI; ROCHA, ANDERSON; JIANG, XINGHAO; KOT, ALEX C.. Learning Generalized Deep Feature Representation for Face Anti-Spoofing. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 13, n. 10, p. 2639-2652, OCT 2018. Citações Web of Science: 13. (17/12646-3)
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DANTAS, ANA PAULA S.; DE SOUZA, CID C.; DIAS, ZANONI. A heuristic for the convex recoloring problem in graphs. International Transactions in Operational Research, v. 29, n. 3, p. 1454-1478, MAY 2022. Citações Web of Science: 0. (15/11937-9, 17/12646-3, 17/16246-0, 18/04760-3)
PADILHA, RAFAEL; ANDALO, FERNANDA A.; LAVI, BAHRAM; PEREIRA, LUIS A. M.; ROCHA, ANDERSON. Temporally sorting images from real-world events. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 147, p. 212-219, JUL 2021. Citações Web of Science: 0. (18/16548-9, 17/12646-3, 17/21957-2, 18/05668-3)
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PROCESSO E EQUIPAMENTO DE RANDOMIZAÇÃO PROGRESSIVA PARA ANÁLISE E RACIOCÍNIO EM MULTIMÍDIA PI0605994-5 - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Anderson de Rezende Rocha; Siome Klein Goldestein - 29 de setembro de 2006