UFABC-professores-CMCC

Paulo Henrique Pisani

Professor na Universidade Federal do ABC (UFABC). Formação: Pós-doutorado pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e pela Universidade de São Paulo (USP). Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP), na linha de pesquisa Inteligência Computacional. Mestrado em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC (UFABC), na linha de pesquisa Inteligência Artificial. Especialização em Análise e Projeto de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia de São Paulo (FATEC-SP). Graduação no curso Superior de Tecnologia em Processamento de Dados pela Faculdade de Tecnologia de São Paulo (FATEC-SP). (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/8600362001728230 (07/11/2024)

Rótulo/Grupo: CMCC

Bolsa CNPq:

Período de análise: 2018-HOJE

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Av. dos Estados, 5001, Bloco A, Torre 2, Sala 507-2 Santa Terezinha 09210580 - Santo André, SP - Brasil Telefone: (11) 49968303 Ramal: 8303

Grande área: [sem-grandeArea]

Área: [sem-area]

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (3)
1. SANTOS, GEISE ; Pisani, Paulo Henrique ; LEYVA, ROBERTO ; LI, CHANG-TSUN ; TAVARES, TIAGO ; ROCHA, ANDERSON. Manifold learning for user profiling and identity verification using motion sensors. PATTERN RECOGNITION. v. 106, p. 107408, issn: 0031-3203, 2020.
2. Pisani, Paulo Henrique; MHENNI, ABIR ; GIOT, ROMAIN ; CHERRIER, ESTELLE ; POH, NORMAN ; FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON ; ROSENBERGER, CHRISTOPHE ; AMARA, NAJOUA ESSOUKRI BEN. Adaptive Biometric Systems. ACM COMPUTING SURVEYS. v. 52, p. 1-38, issn: 0360-0300, 2019.
3. Pisani, Paulo Henrique; Lorena, Ana Carolina ; DE CARVALHO, ANDRE. Adaptive Biometric Systems using Ensembles. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS. v. 33, p. 19-28, issn: 1541-1672, 2018.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (3)
1. LIMA, GABRIEL MENDES DE ; Pisani, Paulo Henrique. Comparativo de técnicas de inteligência artificial explicável na detecção de fraudes em transações com cartão de crédito. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, p. 244, 2024.
2. FREITAS JUNIOR, J. S. ; PISANI, P. H.. Performance and model complexity on imbalanced datasets using resampling and cost-sensitive algorithms. Em: Fourth International Workshop on Learning with Imbalanced Domains: Theory and Applications (LIDTA 2022), v. 183, p. 83-97, 2022.
3. ZAMPIROLLI, FRANCISCO DE ASSIS ; Pisani, Paulo Henrique ; JOSKO, JOÃO MARCELO ; KOBAYASHI, GUIOU ; FRAGA, FRANCISCO ; GOYA, DENISE ; SAVEGNAGO, HEITOR RODRIGUES. Parameterized and automated assessment on an introductory programming course. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p. 1573-1582, 2020.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (1)
1. PISANI, P. H.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Biometrics in a data stream context. Em: 31º Concurso de Teses e Dissertações / XXXVIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2018, Natal. 31º Concurso de Teses e Dissertações (CTD 2018), 2018.
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (1)
1. PISANI, P. H. Inteligência artificial no contexto de biometria. 2023. Apresentação de Trabalho/Simpósio
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (1)
1. Pisani, Paulo Henrique; Ribeiro, Monael Pinheiro. Meu programa não funciona! E agora?. 2018. Curso de curta duração ministrado/Extensão

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (3)
1. Gabriel Mendes de Lima. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
2. Lucas Mazim de Sousa. Meta-aprendizado para seleção de estratégias de adaptação em um sistema biométrico. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. Início: 2020.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
3. Murilo Rodrigues de Oliveria. Sistema biométrico com adaptação online baseada em grafos e fontes de dados adicionais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (5)
1. Lucas da Silva de Lima. Aprendizado federado aplicado no reconhecimento de usuários pela forma de caminhar. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
2. Kaio Vinicius Souza Santos. Estudo sobre medidas de complexidade ao longo do tempo. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
3. Gabriel de Sousa Dias. Avaliação de características dos dados em dinâmica da digitação de texto livre. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
4. David Pianura da Silva. Avaliação de técnicas de justiça no contexto de sistemas de recomendação. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
5. Antonio Kung. Detecção de spam usando aprendizado de máquina. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2023.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Iniciação científica (2)
1. Thiago Fernandes Dias. Avaliação de abordagens de ajuste de hiperparâmetros em dinâmica da digitação. . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
2. André Ribeiro Thasmo. Técnicas de seleção de atributos em dinâmica da digitação. . Início: 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (11)
1. Isabela Lima Sigaki. Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas em Pairs Trading. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2024.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
2. Gabriel Mendes de Lima. Comparativo de algoritmos de inteligência artificial explicável no mercado financeiro. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2023.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
3. Guilherme Ferreira Galdino. Comparação de técnicas de busca adversarial em jogos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2023.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
4. Denis Yudi Nakajima. Avaliação de técnicas para sistemas de recomendação baseados em sessão. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2023.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
5. Jairo da Silva Freitas Júnior. Comparativo de técnicas de aprendizado sensível ao custo e reamostragem em conjuntos de dados desbalanceados. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
6. Arthur Henrique Fernandes. Avaliação de técnicas para aprendizado de máquina justo. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
7. Paulo Alexander Simões. Estudo comparativo entre diferentes técnicas utilizadas em sistemas de recomendação. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
8. Jair Edipo Jerônimo. Avaliação de estratégias de inteligência artificial em jogos competitivos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
9. Gabriel Martins Trettel. Comparação de técnicas de extração de características para atribuição de autoria. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
10. Matheus de Araújo Vargas. Comparação de técnicas de reconhecimento de usuários por meio da dinâmica da digitação de texto livre. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2020.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
11. Lucas Mazim de Sousa. Avaliação de Fluxos de Dados Biométricos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2019.
  Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Iniciação científica (3)

Gabriel Bellomi Meale. Normalização de scores em dinâmica da digitação. Iniciação Científica - Universidade Federal do ABC, . 2020.
Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Karla Gomes de Souza. Algoritmos de classificação em dinâmica da digitação: avaliação por indivíduo. Iniciação Científica - Universidade Federal do ABC, . 2019.
Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Wellington Antonio de Oliveira Costa. Estratégias de extração de características para biometria baseada em sinais contínuos de sensores de smartphones. Iniciação Científica - Universidade Federal do ABC, . 2019.
Orientador: Paulo Henrique Pisani.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (1)

2018-2024. [CAPES-Print UFABC] Ciência Orientada a Dados
Descrição: Data science is an interdisciplinary research field that comprises scientific methods, systems, and processes used to gain insights and to understand a phenomenon of interest using data in distinct formats, i.e., structured, semi-structured, or unstructured. This research area emerged as a consequence of the advancements in information technologies (e.g., GPS, wearable equipment, and hard sensors) leading to an increase in the volume of available data, the so-called Big Data. The data processing and analysis are supported by techniques and theories from different domains like mathematics, computer science, statistics, information science, and, in particular, machine learning, pattern recognition, data mining, graph theory, and data visualization. Nevertheless, several challenges remain, from the use of existing methodologies in new domain contexts (e.g., social media analysis for weather forecasting) to the development of new approaches for dealing with existing problems (e.g., text mining using deep learning). This project aims to establish an interdisciplinary research network of international collaboration to address some challenges in the following stages of data science cycle: 1) Pre-processing and representation, including data integration, multidimensional databases, complex networks, text and multimedia mining, interoperability of different information systems and Internet-of-things; 2) Features engineering, in order to extract the relationship among the features through the neural network and symbolic regression; 3) Creation of regression and classification models through semi and supervised learning; 4) Combinatory and numerical optimization for feature selection; 5) Model validation through the interpretability of the generated model and applications to real world scenarios; 6) Challenges associated with the use of a large amount of data, as well as the use of parallel and distributed computing for high-performance systems. These studies will be applied to political science and sentiment analysis in social networks, text and multimedia mining, educational data mining, smart cities and agriculture, urban resilience against natural disasters, scientometrics, systems biology, Neurocomputing, brain-computer interface, neuromorphic computing, aided image and video segmentation, and robotics.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo Henrique Pisani - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Fabricio Olivetti de França - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Thiago Ferreira Covões - Integrante / David Corrêa Martins Junior - Coordenador / Guilherme Oliveira Mota - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Wagner Tanaka Botelho - Integrante / Jesús Pascual Mena-Chalco - Integrante / João Paulo Gois - Integrante / Flávio Eduardo Aoki Horita - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / Edson Pinheiro Pimentel - Integrante / Francisco Javier Ropero Pelaez - Integrante / Itana Stiubiener - Integrante / Saul de Castro Leite - Integrante / Denis Gustavo Fantinato - Integrante / Rodrigo Moreira Bacurau - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Fábio Marques Simões de Souza - Integrante / Marina Sparvoli de Medeiros - Integrante / Vladimir Emiliano Moreira Rocha - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Membro: Paulo Henrique Pisani.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (2)

Menção honrosa na trilha de trabalhos completos do WTICG do SBSeg24 (com o trabalho de Gabriel Mendes de Lima).. 2024.
Membro: Paulo Henrique Pisani.
2º lugar na categoria Tese de Doutorado - 11ª edição do Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIAC) 2018, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2018.
Membro: Paulo Henrique Pisani.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (2)

XI Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) / VII Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) 2018.Biometrics in a data stream context. 2018. (Outra).
XXXVIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Biometrics in a data stream context. 2018. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (4)

Paulo Henrique Pisani ⇔ Denise Hideko Goya (1.0)
ZAMPIROLLI, FRANCISCO DE ASSIS ; Pisani, Paulo Henrique ; JOSKO, JOÃO MARCELO ; KOBAYASHI, GUIOU ; FRAGA, FRANCISCO ; GOYA, DENISE ; SAVEGNAGO, HEITOR RODRIGUES. Parameterized and automated assessment on an introductory programming course. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p. 1573-1582, 2020.

Paulo Henrique Pisani ⇔ Francisco de Assis Zampirolli (1.0)
ZAMPIROLLI, FRANCISCO DE ASSIS ; Pisani, Paulo Henrique ; JOSKO, JOÃO MARCELO ; KOBAYASHI, GUIOU ; FRAGA, FRANCISCO ; GOYA, DENISE ; SAVEGNAGO, HEITOR RODRIGUES. Parameterized and automated assessment on an introductory programming course. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p. 1573-1582, 2020.

Paulo Henrique Pisani ⇔ Guiou Kobayashi (1.0)
ZAMPIROLLI, FRANCISCO DE ASSIS ; Pisani, Paulo Henrique ; JOSKO, JOÃO MARCELO ; KOBAYASHI, GUIOU ; FRAGA, FRANCISCO ; GOYA, DENISE ; SAVEGNAGO, HEITOR RODRIGUES. Parameterized and automated assessment on an introductory programming course. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p. 1573-1582, 2020.

Paulo Henrique Pisani ⇔ João Marcelo Borovina Josko (1.0)
ZAMPIROLLI, FRANCISCO DE ASSIS ; Pisani, Paulo Henrique ; JOSKO, JOÃO MARCELO ; KOBAYASHI, GUIOU ; FRAGA, FRANCISCO ; GOYA, DENISE ; SAVEGNAGO, HEITOR RODRIGUES. Parameterized and automated assessment on an introductory programming course. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p. 1573-1582, 2020.

Data de processamento: 16/11/2024 16:20:29

Relatório gerado por scriptLattes V9. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: jesus.mena@ufabc.edu.br