CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Faculdade de Ciências (FC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Graduado em Matemática pelo Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, UNESP, S. J. Rio Preto, em 1986. Mestre em Ciência da Computação pelo Instituto de Computação da UNICAMP, Campinas, na área de Linguagens de Programação, em 1990. Doutor em Engenharia Elétrica pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP, Campinas, em 1997. Realizou estágio de doutorado sanduíche no King's College London, Londres, Reino Unido, no período de setembro de 1995 a janeiro de 1997, na área de Visão Computacional. Livre-docente em Sistemas Biométricos pela Universidade Estadual Paulista, em 2010. Realizou estágio de pós-doutorado na Michigan State University, East Lansing, MI, USA, no período de agosto de 2004 a julho de 2005, com o Professor Anil K. Jain, na área de Biometria. Foi chefe do Departamento de Computação, da Faculdade de Ciências, Unesp, Bauru, no período de julho de 2002 a julho de 2004. Foi coordenador dos cursos de pós-graduação lato-sensu, CEInfo e CETI, da Faculdade de Ciências, Unesp, Bauru, nos anos de 2000, 2001, 2006 e 2007. Foi presidente do Grupo de Avaliação Local da Faculdade de Ciências, Unesp, Bauru, no processo de Avaliação Institucional da Unesp, durante o triênio 2006-2008. Foi coordenador do Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Unesp, Bauru, no período de abril de 2008 a abril de 2010 e no período de setembro de 2018 a agosto de 2022. Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp no período de junho de 2010 a abril de 2014. (Fonte: Currículo Lattes)
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No primeiro dia do evento haverá uma cerimônia de abertura em que deverão estar presentes o Pró-Reitor de Pós-Graduação da UNESP, os diretores das quatro Unidades que compõem o PPGCC, o coordenador do PPGCC e o presidente da Comissão Organizadora do evento. Estão também programadas para o primeiro dia 5 palestras. A primeira será proferida pelo Pró-Reitor de Pós-Graduação da UNESP, e abor…
A estimação de poses humanas em imagens é um importante e desafiador problema de Visão Computacional. Atualmente, métodos que empregam técnicas de aprendizado em profundidade destacam-se na tarefa de estimação de poses humanas 2D. Poses 2D podem ser utilizadas em um conjunto diverso e amplo de aplicações, de grande relevância para a sociedade. Entretanto, a utilização de poses 3D pode tra…
Nas últimas décadas, a biometria tem se tornado uma importante ferramenta para identificação de indivíduos nas mais diversas áreas, usada para evitar fraudes e aumentar a segurança dos cidadãos na sociedade. Os sistemas biométricos atuais são, em sua maioria, baseados na análise de características físicas como impressões digitais e faces. Apesar dos bons resultados obtidos, decorrentes do…
Nas últimas décadas, seja por razões de segurança ou conveniência, as características biométricas estão sendo cada vez mais utilizadas para a identificação de indivíduos que desejam ter acesso a sistemas e ambientes, sendo que os traços faciais são uma das características mais utilizadas para esta finalidade. Para que a identificação biométrica seja eficaz, o grau de acurácia do reconheci…
Estimação de poses humanas monocular em imagens é um importante e desafiador problema de Visão Computacional cujo objetivo é obter a forma do corpo de um indivíduo baseando-se em uma única imagem. Atualmente, métodos que empregam técnicas de aprendizado em profundidade destacam-se na tarefa de estimação de poses humanas 2D. Poses 2D podem ser utilizadas em um conjunto diverso e amplo de a…
O problema de ajustar parâmetros em técnicas de aprendizado em profundidade tem recebido considerável atenção nos últimos anos, uma vez que o ajuste manual destes parâmetros é um processo custoso e suscetível a erros. Nesta proposta, modelamos o problema de ajuste de parâmetros como uma tarefa de otimização, já que técnicas meta-heurísticas têm obtido resultados muito interessantes em div…
Técnicas de aprendizado em profundidade têm sido amplamente usadas nos últimos anos devido aos seus promissores resultados em várias aplicações, principalmente para detecção de faces e objetos. Contudo, uma de suas principais deficiências está relacionada à seleção de parâmetros adequados que permitam resultados razoáveis. Uma vez que se pode ter milhões de parâmetros, seria inviável um a…