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William Robson Schwartz

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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

William Schwartz é professor do Departamento de Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Fez estágio pós-doutoral no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas, com bolsa de estudos da FAPESP (2010-2012). Possui doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Maryland, College Park, com bolsa de estudos CAPES/Fulbright (2010). Possui mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2005) com bolsa do CNPq. Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2002). Suas áreas de interesse incluem visão computacional, biometria e processamento de imagens. (Fonte: Currículo Lattes)

Bolsas no país
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 08/08/2020
2 Bolsas no país concluídas

Processos vinculados
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (3)

(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)

Publicações3
Citações82
Cit./Artigo27,3
Dados do Web of Science

SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; GUO, HUIMIN; CHOI, JONGHYUN; DAVIS, LARRY S.. Face Identification Using Large Feature Sets. IEEE Transactions on Image Processing, v. 21, n. 4, p. 2245-2255, . Citações Web of Science: 52. (10/10618-3)

SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; DE SIQUEIRA, FERNANDO ROBERTI; PEDRINI, HELIO. Evaluation of feature descriptors for texture classification. JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, v. 21, n. 2, . Citações Web of Science: 9. (10/10618-3)

DA SILVA, RICARDO DUTRA; MINETTO, RODRIGO; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; PEDRINI, HELIO. Adaptive edge-preserving image denoising using wavelet transforms. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, v. 16, n. 4, p. 567-580, . Citações Web of Science: 21. (10/10618-3)

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