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Nina Sumiko Tomita Hirata

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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1989), tendo realizado o mestrado e o doutorado em Ciência da Computação também na Universidade de São Paulo (1996 e 2000, respectivamente). Realizou parte do doutorado (um ano e quatro meses) na Texas A&M University. Atualmente é professora associada no departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Atua nas áreas de processamento e análise de imagens, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, com especial interesse em aprendizagem computacional em processamento e análise de imagens. (Fonte: Currículo Lattes)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a)
12º Encontro Brasileiro Internacional de Ciência Cognitiva  
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a):
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 16/11/2019
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
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Big data e machine learning

Publicado em 29 de abril de 2019 - Agência FAPESP. Os dados têm valor e, se bem explorados, podem gerar benefícios políticos, sociais e econômicos. Mas, se por um lado há uma infinidade de dados disponíveis para serem coletados e trabalhados, por outro há uma imensa demanda reprimida no Brasil por profissionais da área de computação. A avaliação foi feita no dia 22 de abril, na Assembleia Legislativa de São Paulo (Alesp), por pesquisadores participantes do segundo evento do Ciclo de Palestras ILP-FAPESP 2019, que teve como tema Big data e Machine learning. O ciclo é uma parceria entre o Instituto do Legislativo Paulista (ILP) e a FAPESP.

Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (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)

Publicações4
Citações31
Cit./Artigo7,8
Dados do Web of Science

HIRATA, NINA S. T.. Multilevel Training of Binary Morphological Operators. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, v. 31, n. 4, p. 707-720, . Citações Web of Science: 16. (04/11586-7)

HIRATA‚ N.S.T.; DOUGHERTY‚ E.R.; BARRERA‚ J.. Iterative design of morphological binary image operators. Optical Engineering, v. 39, n. 12, p. 3106-3123, . (00/00912-0, 98/14328-6)

HIRATA‚ N.S.T.; DOUGHERTY‚ E.R.; BARRERA‚ J.. Iterative design of morphological binary image operators. Optical Engineering, v. 39, p. 3106, . (98/14328-6)

SANTOS, CARLOS S.; HIRATA, NINA S. T.; HIRATA, ROBERTO. An Information Theory framework for two-stage binary image operator design. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 31, n. 4, SI, p. 297-306, . Citações Web of Science: 8. (04/11586-7, 05/04614-7)

HIRATA, NINA S. T.; JULCA-AGUILAR, FRANK D.. Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions. PATTERN RECOGNITION, v. 48, n. 3, p. 837-848, . Citações Web of Science: 4. (13/13535-0, 12/08389-1)

MONTAGNER, IGOR S.; HIRATA, NINA S. T.; HIRATA, JR., ROBERTO. Staff removal using image operator learning. PATTERN RECOGNITION, v. 63, p. 310-320, . Citações Web of Science: 3. (11/23310-0, 14/21692-0, 15/17741-9, 11/00325-1)

Publicações acadêmicas

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

AGUILAR, Frank Dennis Julca. Reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas usando informação contextual. 2016. Tese (Doutorado) – Instituto de Matemática e Estatística. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (12/08389-1)

KLAVA, Bruno. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional. 2014. Tese (Doutorado) – Instituto de Matemática e Estatística. Universidade de São Paulo (USP). São Paulo. (09/16852-0)

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