CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui pós-doutorados por Surrey (University of Surrey - Inglaterra - 2018) e pela UAH (Universidad de Alcalá - Espanha - 2009), doutorado em Engenharia Elétrica pela UNICAMP (Universidade Estadual de Campinas - 2007 - Conceito CAPES 7), mestrado em Engenharia Elétrica pela UNICAMP (Universidade Estadual de Campinas - 2002 - Conceito CAPES 7), e graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela UNESP (Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - 1996). Atualmente é Professor Assistente Doutor da Unesp (Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho) - Campus de Presidente Prudente. Tem experiência profissional na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Engenharia da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: hardware, circuitos lógico-programáveis, FPGA, curvas elípticas, criptografia, processamento de imagens e tecnologia educacional. (Fonte: Currículo Lattes)
O uso de técnicas para análise de imagens de sensoriamento remoto auxiliadas por diferentes classificadores vem contribuindo significativamente para o desenvolvimento de novas metodologias por parte da comunidade científica, sendo essas, empregadas com sucesso a inúmeras aplicações. Recentemente, foi proposta uma estratégia de uso de classificadores para localização de poluição de água...
Para a Cartografia, que é uma Geociência relacionada a mapeamentos, uma anomalia é um padrão não conforme, tal como uma estrutura desconhecida ou inesperada, por exemplo presente em imagens obtidas por sensoriamento remoto, que precisa receber algum tipo de tratamento para ser resolvida. A vasta quantidade dessas imagens em tamanho grande, que estão disponíveis para pesquisa, represent...
| 1 | Bolsas no país em andamento |
| 1 | Bolsas no exterior concluídas |
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(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)
DIAS, MAURICIO ARAUJO; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; DE AZEVEDO, SAMARA CALCADO; CASACA, WALLACE; STATELLA, THIAGO; NEGRI, ROGERIO GALANTE. An Incongruence-Based Anomaly Detection Strategy for Analyzing Water Pollution in Images from Remote Sensing. REMOTE SENSING, v. 12, n. 1, JAN 1 2020. Citações Web of Science: 1. (16/24185-8)