Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

David Menotti Gomes

Professor Associado do Departamento de Informática (DInf) da Universidade Federal do Paraná (UFPR) desde julho de 2015. Engenheiro de Computação (2000) e Mestre em Informática Aplicada (2003) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Doutor em Informatique (2008) pela Université Paris-Est (França) e em Ciência da Computação (2008) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Atuou como Professor Adjunto do Departamento de Computação (DECOM) da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), de agosto de 2008 até junho de 2015, e também como Membro Permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFOP, de setembro de 2009 até julho de 2019. Ainda atua como Professor Colaborador nos Programas de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFOP, UFMG e Universidade de Campinas (UNICAMP). Realizou pós-doutorado durante seu ano sabático (de junho de 2013 à junho de 2014) no Instituto de Computação da UNICAMP. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Reconhecimento de Padrões, Visão Computacional, Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquinas. (Texto informado pelo autor)

https://lattes.cnpq.br/6692968437800167 (20/09/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do Paraná, Setor de Exatas / Departamento de Informática. Avenida Coronel Francisco Heráclito dos Santos, 100 Jardim das Américas 81530000 - Curitiba, PR - Brasil - Caixa-postal: 19081 Telefone: (41) 33613206 Fax: (41) 33613031 URL da Homepage: web.inf.ufpr.br/menotti

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (34)
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Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. MENOTTI, D.; NAZARE-JR, A.C. (Org.). Electronic Proceedings of SIBGRAPI 2012. 25 ed. 2012. v. 1, .
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Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (1)
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Trabalhos completos publicados em anais de congressos (66)
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5. VITEK, M. DAS, A. POURCENOUX, Y. MISSLER, A. PAUMIER, C. DAS, S. DE GHOSH, I. LUCIO, D. R. ZANLORENSI, L. A. MENOTTI, D. BOUTROS, F. DAMER, N. GREBE, J. H. KUIJPER, A. HU, J. HE, Y. WANG, C. LIU, H. WANG, Y. SUN, Z. OSORIO-ROIG, D. RATHGEB, C. BUSCH, C. TAPIA, J. VALENZUELA, A. , et al.ZAMPOUKIS, G. TSOCHATZIDIS, L. PRATIKAKIS, I. NATHAN, S. SUGANYA, R. MEHTA, V. DHALL, A. RAJA, K. GUPTA, G. KHIARAK, J. N. AKBARI-SHAHPER, M. JARYANI, F. ASGARI-CHENAGHLU, M. VYAS, R. DAKSHIT, S. PEER, P. PAL, U. STRUC, V. ; SSBC 2020: Sclera Segmentation Benchmarking Competition in the Mobile Environment. Em: 2020 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), p. 1, 2020.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (21)
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2. GONCALVES, G. R. ; MENOTTI, D. ; SCHWARTZ, W. R.. An Approach for License Plate Recognition Based on Temporal Redundancy. Em: Workshop of Thesis and Dissertations - XXIX Conference on Graphics, Patterns and Images, 2016, São José dos Campos. WTD-SIBGRAPI 2016, p. 1-6, 2016.
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3. DUCZMAL, LUIZ H. ; MOREIRA, GLADSTON J. P. ; PAQUETE, LUÍS ; MENOTTI, D. ; TAKAHASHI, RICARDO H. C.. Dry Climate as a Predictor of Chagas Disease Irregular Clusters: A Covariate Study. Em: Conference of the International Society for Disease Surveillance (ISDS 2014), 2015, Philadelphia, EUA. Online Journal of Public Health Informatics, v. 7, p. 1-1, 2015.
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4. GONCALVES, G. R. ; MENOTTI, D. ; SCHWARTZ, W. R.. License Plate Character Segmentation using Partial Least Squares. Em: Workshop of Works in Progress - Conference on Graphics, Images and Patterns, 2015, Salvador, BA. WIP-SIBGRAPI 2015, p. 1-4, 2015.
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5. MELO, V. H. C. ; MENOTTI, D. ; SCHWARTZ, W. R.. Fast and Robust Optimization Approaches for Pedestrian Detection. Em: Workshop of Theses and Dissertations - Conference on Graphics, Images and Patterns, 2015, Salvador, BA. WTD-SIBGRAPI 2015, p. 1-6, 2015.
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6. SILVA, P. H. L. ; MENOTTI, D.. Uma abordagem para detecção de lentes de contato baseado em Deep Representations. Em: Workshop of Undergraduate Works - Conference on Graphics, Images and Patterns, 2015, Salvador, BA. WUW-SIBGRAPI 2015, p. 1-6, 2015.
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7. SILVA, S. P. G. ; SILVA, P. H. L. ; MENOTTI, D.. Um Estudo de Um Metodo de Reconhecimento de Iris em Ambiente Nao Cooperativo. Em: Workshop of Undergraduate Students - XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014, Rio de Janeiro. WUW-SIBGRAPI 2014, v. 1, p. 1-6, 2014.
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8. PRATES, R. F. C. ; CAMARA-CHAVEZ, G. ; MENOTTI, D.. Segmentando Imagens da Espuma de Flotação de Minério de Ferro: Uma Metodologia baseada em Metaheurística para Extração de Marcadores. Em: Workshop of Undergraduate Students - XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2013, Arequipa, Perú. WUW-SIBGRAPI 2013, 2013.
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10. ARAÚJO, L. ; SILVA, S. P. G. ; MENOTTI, D.. Segmenting and Recognizing License Plate Characteres. Em: Workshop of Undergraduate Students - XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2013, Arequipa, Perú. WUW-SIBGRAPI 2013, 2013.
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11. LUZ, E. J. S. ; MENOTTI, D. ; SCHWARTZ, W. R.. Análise do Uso do Sinal de ECG em Baixas Frequências como Biometria. Em: Workshop of Works in Progress - Conference on, 2013, Arequipa, Perú. WIP-SIBGRAPI 2013, p. 1-4, 2013.
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12. ALMEIDA, S. S. ; ARAÚJO, A. de A. ; CAMARA-CHAVEZ, G. ; MENOTI, D.. Aceleração de Um Algoritmo de Sumarização de Vídeos com Processadores Gráficos (GPU). Em: Workshop of Works in Progress - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2013, Arequipa, Perú. WIP-SIBGRAPI 2013, p. 1-4, 2013.
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13. TINÔCO, S. L. J. L. ; MENOTTI, D.. An Approach for Reducing the Training Set of the KNN Applied to Remote Sensed Hyperspectral Images Classification. Em: Workshop of Thesis and Dissertations - XXV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2012, Ouro Preto. WTD-SIBGRAPI 2012, p. 1-5, 2012.
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14. SANTOS, A. B. ; ARAUJO, A. de A. ; MENOTTI, D.. Combining Multiple Approaches for Accuracy Improvement in Remote Sensed Hyperspectral Image Classification. Em: Workshop of Thesis and Dissertations - XXV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2012, Ouro Preto. WTD-SIBGRAPI 2012, p. 1-6, 2012.
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16. SOUZA, T. L. G. ; ALMEIDA, S. S. ; MENOTTI, D.. Caracterização Automática de Danos em Folíolos de Soja. Em: Workshop of Undergraduate Students - XXIV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió, AL. WUW-SIBGRAPI 2011, p. 1-6, 2011.
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17. MENDES-JR, P.R. ; NEVES, J.M.R. ; MENOTTI, D.. Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Placas de Identificação. Em: Workshop of Undergraduate Work - XXIII Conference on Graphics, Patterns and Image, 2010, Gramado (RS). WUW-SIBGRAPI 2010, p. 1-6, 2010.
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18. SOUZA, T. L. G. ; SEDIYAMA, T. ; NEVES, J.M.R. ; MENOTTI, D.. Desenvolvimento de uma interface online de avaliação manual em rumo a um método automático de caracterização dos agentes causadores de lesões em folíolos de cultivares de soja. Em: Workshop of Undergraduate Work - XXIII Conference on Graphics, Patterns and Image, 2010, Gramado (RS). WUW-SIBGRAPI 2010, p. 1-5, 2010.
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19. MELO, V. H. C. ; MENOTTI, D.. A Preliminary Comparision of Histogram Equalization Methods for Contrast Enhancement in Different Color Spaces. Em: Special Session on Works in Progress - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2010, Gramado (RS). WIP-SIBGRAPI 2010, p. 1-2, 2010.
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20. NAZARE-JR, A.C. ; MENOTTI, D. ; SEDIYAMA, T.. Towards A New Approach for Edge Recovering in Damaged Soybean Leaf. Em: Special Session on Works in Progress - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2010, Gramado (RS). WIP-SIBGRAPI 2010, p. 1-2, 2010.
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21. COUTINHO, G. C. A. ; SAUDE, A. V. ; ARAUJO, A. de A. ; MENOTTI, D.. Towards Live Cattle Classification Using Computer Vision: Building a 3D-Model. Em: Special Session on Works in Progress - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2010, Gramado/RS. WIP-SIBGRAPI 2010, 2010.
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Resumos publicados em anais de congressos (0)
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Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
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Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (44)
1. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do MCPR 2019 (Mexican Conference on on Pattern Recognition). 2019.
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2. Menotti, David. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2019 - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2019.
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3. Menotti, David. Membro do comitê de programa do IbPRIA 2019 (9th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis). 2019.
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4. MENOTTI, D. Revisor de artigos para BTAS 2018 (The 9th IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications, and Systems). 2018.
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5. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CSBC 2018 - CTIC, Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica. 2018.
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6. MENOTTI, D. Membro do comite de programa de Elsevier Computers & Graphics Journal (CG) Track of SIBGRAPI 2018 - the 31st Conference on Graphics, Patterns and Images. 2018.
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7. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2018 - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2018.
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8. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CIARP 2018 (23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition). 2018.
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9. MENOTTI, D. Revisor de artigos para WTD-SIBGRAPI 2018 (Workshop of Theses and Dissertations at the 31st Conference on Graphics, Patterns and Images). 2018.
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10. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WebMedia 2018 (24th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web). 2018.
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11. MENOTTI, D. Revisor de artigos para ICB 2018 (11th IAPR International Conference on Biometrics). 2018.
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12. MENOTTI, D. Revisor de artigos para ICB 2018 (IAPR International Conference on Pattern Recognition). 2018.
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13. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CIARP 2017 (22st Iberoamerican Congress on Pattern Recognition). 2017.
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14. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2017 (30th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2017.
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15. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WebMedia 2017 (23th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web). 2017.
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16. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CSBC WIM 2017 (17th Workshop de Informática Médica / SBC). 2017.
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17. MENOTTI, D. Revisor de artigos para IJCB 2017 (International Joint Conference on Biometrics). 2017.
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18. MENOTTI, D. Revisor de artigos para SBrT (XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais). 2017.
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19. MENOTTI, D. Revisor de artigos para WIA - SIBGRAPI 2017 - Workshop of Industry Applications. 2017.
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20. MENOTTI, D. Revisor de artigos para WTD - SIBGRAPI 2017 - Workshop of Theses and Dissertations. 2017.
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21. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CIARP 2016 (21st Iberoamerican Congress on Pattern Recognition). 2016.
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22. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2016 (29th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2016.
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23. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WebMedia 2016 (22th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web). 2016.
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24. MENOTTI, D. Revisor de artigos para SBrT (XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais). 2016.
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25. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2015 (28th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2015.
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26. MENOTTI, D. Revisor de artigos para WSCG 2015 (International Conferences in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision). 2015.
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27. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WebMedia 2015 (21th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web). 2015.
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28. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2014 (27th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2014.
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29. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WTD (Works of Thesis and Dissertations) SIBGRAPI 2014 (27th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2014.
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30. MENOTTI, D. Revisor de artigos para CBA 2014 (XX Congresso Brasileiro de Automática). 2014.
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31. FALCÃO, A. X. ; MENOTTI, D.. Revisor de artigos para CAIP 2013 (Computer Analysis of Images and Patterns). 2013.
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32. MENOTTI, D. Revisor de artigos para SIBGRAPI 2013 (XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images). 2013.
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33. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2012 (25th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2012.
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34. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CSBC 2012 - CTIC, XXXI Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica. 2012.
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35. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WIP (Works in Progress) SIBGRAPI 2012 (25th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2012.
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36. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2011 (24th Conference on Graphics, Patterns and Images). 2011.
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37. MENOTTI, D. Revisor de artigos para WUW (Workshop of Undergraduate Works) - SIBGRAPI 2011 (Conference on Graphics, Patterns, and Images). 2011.
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38. MENOTTI, D. Avaliador de Projetos apresentados na IV Mostra Pró-Ativa, integrando o Encontro de Saberes da UFOP. 2011.
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39. MENOTTI, D. Avaliador de resumos submetidos ao XIX Seminário de Iniciação Científica da UFOP. 2011.
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40. MENOTTI, D. Revisor de artigos para IWSSIP 2010 (17th International Conference on Systems, Signal and Image Processing. 2010.
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41. N. Ziviani ; MENOTTI, D.. Revisor de artigos para CIKM 2011 (20th ACM Conference on Information and Knowledge Management). 2010.
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42. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do SIBGRAPI 2010 (23rd Conference on Graphics, Patterns, and Images). 2010.
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43. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CIARP 2010 (15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition). 2010.
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44. MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do WIP (Works in Progress) / SIBGRAPI 2010. 2010.
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Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (6)
1. Marcelo dos Santos. Identificação de Pessoas para Imagem da Face Parcial. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2021.
  Orientador: David Menotti Gomes.
2. Juliana Costa Silva. Análise de dados de expressão diferencial de genes e inferência de redes de regulação: uma ferramenta completa. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2020.
  Orientador: David Menotti Gomes.
3. Rafael Staiger Bressan. Abordagens de Aprendizado Adaptativo visando Melhorias em Contextos Dinâmicos. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2020.
  Orientador: David Menotti Gomes.
4. Rayson Bartoski Laroca dos Santos. Rayson Bartoski Laroca dos Santos. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná. (Coorientador)., Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientadores: David Menotti Gomes, Rodrigo Minetto.
5. Valter Luís Estevam Junior. A Unified Framework for Zero-shot and Low-Shot Learning Problems Applied to Video Action Recognition. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2018.
  Orientador: David Menotti Gomes.
6. Diego Rafael Lucio. Sclera segmentation: under study. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2017.
  Orientador: David Menotti Gomes.
Dissertação de mestrado (5)
1. Valfride Wallace do Nascimento. Reconhecimento de placas de veículos a partir de vídeos digitais. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2021.
  Orientador: David Menotti Gomes.
2. Sérgio de Andrade Stempliuk. Agriculture Multispectral UAV Image Registration using Saliente Feaures and Mutual Information. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2020.
  Orientador: David Menotti Gomes.
3. Everton Vilhena Cardoso. Automatic License Plate Dectection for Mercosur. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2020.
  Orientador: David Menotti Gomes.
4. Jorge Luiz dos Santos Ramos Junior. Cattle Identification. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . Início: 2020.
  Orientador: David Menotti Gomes.
5. Gabriel Salomon Aniceto. Open Set Face Identification. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientador: David Menotti Gomes.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Elisa de Cássia Silva Rodrigues. . Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
  Supervisor: David Menotti Gomes.
Tese de doutorado (4)

Luiz Antônio Zanlorensi Junior. Deep Representations for Iris and Periocular Biometric Systems. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
Orientador: David Menotti Gomes.
Bruno Miguel Nogueira de Souza. Detecção e localização de fogo em imagens digitais usando técnicas de aprendizagem de máquina.. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, . 2019.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Eduardo José da Silva Luz. Exploring Deep Learning Representations For Biometric Multimodal Systems. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, . 2019.
Orientador: David Menotti Gomes.
Thierry Pinheiro Morerira. Video Action Recognition Based on Fusion of Visual Rhythm Representations. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientadores: Hélio Pedrini, David Menotti Gomes.
Dissertação de mestrado (18)

Gustavo Rafael Valiati. Uma Especialização do YOLOv3 para Detecção de Pedestres. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2019.
Orientador: David Menotti Gomes.
Evair Borges Severo. Uma Abordagem de Localização de Íris baseada em Aprendizado Profundo. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2019.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rayson Bartoski Laroca dos Santos. Real-time Vehicle License Plate Recognition based on Deep Learning. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rafael Gasparin Urbano. Reinforcement Learning for Macromanagement in the MicroRTS Game. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2019.
Orientador: David Menotti Gomes.
Cides Semprebom Bezerra. Uma abordagem de segmentação semântica de Íris para fins Biométricos usando Aprendizagem Profunda. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: David Menotti Gomes.
Fabio Sato. Análise Comparativa de Algoritmos de Estimativa de Radiação Solar Horária. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2018.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Fabrício José de Oliveira Ceschin. Need for Speed: Analysis of Brazilian Malware Classifiers? Expiration Date.. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Sirlene Pio Gomes da Silva Peixoto. Localização, segmentação e reconhecimento de caracteres de placas de veículos. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rafael Marlon Pereira Costa Baeta Carreira. Fusão de dados de múltiplos sensores utilizando redes convolucionais. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2017.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Dennis Carnelossi Furlaneto. An analysis of Ensemble Empirical Mode Decomposition applied to Trend Prediction on Financial Time Series.. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, . 2017.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Gabriel Resende Gonçalves. License plate recognition based on temporal redundancy. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Suellen Silva de Almeida. Aceleração de Algoritmos de Sumarização de Vídeos com Processadores Gráficos (GPUs) e Multicore CPUs. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Victor Hugo Cunha de Melo. Fast and Robust Optimization Approaches for Pedestrian Detection. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2014.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Raphael Felipe de Carvalho Prates. Detecção de Placas Veiculares: Uma Abordagem Adaptativa para a Localização de Placas Utilizando Descritores HoG. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Vantuil José de Oliveira Neto. Proposta e Avaliação de um Sistema Automático para Identificação de Veículos. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto, Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-graduação / Universidade Federal de Ouro Pre. 2013.
Orientador: David Menotti Gomes.
Sandro Luiz Jailson Lopes Tinôco. Análise de Combinação de Classificadores usando uma Abordagem Multiobjetivo: baseada em Acurácia e Número de Classificadores. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2013.
Orientador: David Menotti Gomes.
Andrey Bicalho Santos. Combinação de Múltiplas Abordagens de Classificação para Interpretação de Imagens Hiperespectrais de Sensosiamento Remoto. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2013.
Supervisor: David Menotti Gomes.
Eduardo José da Silva Luz. Classificação Automática de Arritmias: Um novo método usando Classificação Hierárquica. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2012.
Orientador: David Menotti Gomes.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (13)

Lucas Silva Martins. ANÁLISE DE VIABILIDADE: ESTUDO DE CASO DA INCORPORAÇÃO DE UM EDIFÍCIO RESIDENCIAL. (Graduação em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, . 2017.
Orientadores: David Menotti Gomes, Tiago Pascoal Filomena.
Clarissa Dreischerf Pereira. Auxílio ao treinamento de reanimação cardiopulmonar de qualidade em um simulador de baixo custo por análise de vídeos. (Graduação em Informática Biomédica) - Universidade Federal do Paraná, . 2017.
Orientador: David Menotti Gomes.
Renan Luciano Burda. Sistema adaptativo: Analisando usuários e definindo o melhor layout em um e-commerce com Aprendizado de Máquina. (Graduação em Computação) - Universidade Federal do Paraná, . 2016.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rafael Gasparin Urbano. An Implementation of a StarCraft Bot Using IndividualActionPlanLearning for Learning Strategies. (Graduação em Computação) - Universidade Federal do Paraná, . 2016.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rafael Marlon Pereira Costa Baeta Carreira. Análise e Comparação de Métodos de Casamento de Impressões Digitais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: David Menotti Gomes.
Raphael Felipe de Carvalho Prates. Uma metdologia para Extração de Marcadores para Segmentação da Espuma de Flotação Empregando Análise de Imagens. (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Ouro Preto, . 2013.
Orientador: David Menotti Gomes.
Victor Hugo Cunha de Melo. Uma Metodologia para Avaliação de Métodos de Contagem de Pessoas Baseada em Análise de Vídeo. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, . 2012.
Orientador: David Menotti Gomes.
Sandro Luiz Jailson Lops Tinôco. Classificação de Imagens de Satélite a partir de Características de Textura. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Presidente Antônio Carlos, . 2011.
Orientador: David Menotti Gomes.
Suellen Silva de Almeida. Caracterização Automática dos Agentes Causadores de Lesões em Folíolos de Cultivares do Brasil. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, . 2011.
Orientador: David Menotti Gomes.
Daniel Rocha Gualberto. Em rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Reconhecimento de Caracteres em Placas de Veículos. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, . 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
André Melo Pontes. Contagem Automatizada de Ovos de Schistosoma Mansoni para o Método de Kato-Katz. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Matheus Silva Vilela. Cálcuo da Área Foliar Danificada da Soja através de Processamento de Imagens em um Dispositivo Móvel. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Duilio Campos Sasdelli. Uma implementação das etapas de extração de pontos de interesse de imagens do algoritmo SIFT no ambiente Android. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Iniciação científica (10)

Pedro Henrique Lopes Silva. Uma abordagem para deteção de lentes de contato baseado em Deep Representations. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: David Menotti Gomes.
Sirlene Pio Gomes da Silva. Implementação de um Sistema de Auxílio à Diagnóstico de Danos Causados em Folíolos de Soja em Dispositivos Móveis. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: David Menotti Gomes.
Sirlene Pio Gomes da Silva. Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Reconhecimento de Caracteres em Placas de Identificação. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: David Menotti Gomes.
Rafael Marlon Pereira Costa Baeta Carreira. Desenvolvimento de um Sistema de Autenticação por Impressão Digital de Candidatos Aprovados em Processos Seletivos da UFOP. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: David Menotti Gomes.
Pedro Ribeiro Mendes Júnior. Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Veículos em Vídeo. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Orientador: David Menotti Gomes.
Suellen Silva de Almeida. Detecção Automática de Agentes Causadores de Lesões em Folhas de Cultivares do Brasil. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Orientador: David Menotti Gomes.
Victor Hugo de Cunha Melo. Contagem de Pessoas por Vídeo usando Câmeras em Posição Zenital. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2011.
Orientador: David Menotti Gomes.
Antonio Carlos de Nazaré Júnior. Detecção Automática da área foliar danificada por pragas em cultivares do Brasil. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Thiago Luis Guimarães de Souza. Detecção Automática de Agentes Causadores de Lesões em Folhas de Cultivares do Brasil. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Pedro Ribeiro Mendes Júnior. Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Veículos em Vídeo. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Programa de Iniciação à Pesquisa da UFOP. 2010.
Orientador: David Menotti Gomes.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (18)

2021-Atual. BOVIFOCR - Biometria Ocular, Vivacidade de Imagens Faciais e Reconhecimento de Texto (OCR) em Documentos Oficiais
Descrição: Este trabalho de pesquisa tem como objetivo principal a melhoria de algoritmos de visão computacional para larga escala em termos de quantidades de image especializados em cenários controlados para aquisição das imagens e focados em problemas em aberto dos seguintes assuntos: (i) biometria ocular da face huma (ii) vivacidade de imagens faciais; (iii) reconhecimento da informação textual em documentos, em especial com apoio de vocabulário da língua portuguesa. Projeto em parceria com a empresa ACESSO DIGITAL TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO S.A. (UNICO), CNPJ: 05.563.165/0001-95. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador. Financiador(es): ACESSO DIGITAL TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO S.A. - Auxílio financeiro.
Membro: David Menotti Gomes.
2021-Atual. Explorando Representacoes Robustas e Compactas com Deep Learning para Biometria e Vigilancia
Descrição: Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para realizar verificação e identificação biométricas a partir de diversas fontes (face, região ocular, íris, batimentos cardíacos) de humanos e animais (particularmente a fossa nasal de bovinos) e também efetuar monitoramento de veículos em rodovias e estradas a partir de dados obtidos por meio de câmeras de vigilância ou dispositivos portáteis (smartphones).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador.
Membro: David Menotti Gomes.
2021-Atual. V2IP: Videomonitoramento para Identificacao de Pessoas e Ve??culos
Descrição: Ao longo dos últimos anos, autoridades públicas têm utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de regiões críticas em grandes cidades brasileiras. Se, por um lado, as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados (incontáveis horas de vídeo) torna-se um grande desafio quando feita manualmente, principalmente quando se trata de dados desafiadores, como a baixa qualidade dos dados devido à grande distância dos agentes (pessoas e veículos) em relação à câmera. Desta maneira, o processamento automático e acurado desses dados torna-se imprescindível, de modo a auxiliar agentes de segurança na prevenção de crimes (vigilância) e busca por evidências em casos em que os crimes já ocorreram (computação forense). Ao mesmo tempo, necessidades da ciência forense surgem para identificação de veículos em cenas de crime quando a placa de identificação não está somente distante da câmera como também não é legível ou interpretável pelo ser humano, sendo necessário o uso de técnicas de super- resolução para identificação do veículo envolvido no crime.. Ainda destacamos a necessidade de identificar indivíduos pela área de segurança pública em dois cenários: i) quando a comunidade carcerária realiza rebeliões e os indivíduos de interesse se encontram totalmente mascarados, e a única região da face visível é a ocular; ii) com a pandemia da COVID-19, o uso de máscaras na região da boca e nariz descaracteriza os métodos de reconhecimento de faces tradicionais.. É neste contexto social que surgem os problemas a serem estudados neste projeto. A equipe (coordenador principal (CP), coordenador associado brasileiro (CAB), coordenador associado estrangeiro (CAE), pesquisador estrangeiro (PE) e os membros da PF) já conta com vários trabalhos bem desenvolvidos para os problemas que serão estudados. Em conjunto, o CP e o CAB já desenvolveram trabalhos, projetos e estudos para a identificação automática de veículos e o resultado destes já se encontram em programas de computadores registrados e em uso pela sociedade por meio de projeto de PD com empresas. E desde 2017 existe interação destes com o PCF Jorge Albuquerque Lambert por meio do evento InterForensics, e por meio da tese de doutorado do PCF cujo assunto principal é identificação de placas de carro. O CP e o CAE orientam atualmente doutorando sobre o reconhecimento baseado em região ocular, e os problemas em aberto deste doutorado são os propostos como estudo para este projeto com a colaboração estrangeira. O CAB participou como CA do projeto DeepEyes / PRO-Forenses 2014-2018, e os problemas propostos agora são desdobramentos daqueles já estudados anteriormente. Além disso, os coordenadores e o PE já trabalharam isoladamente abordando diversos aspectos dos problemas que estão propostos aqui. Dessa forma, todo e qualquer algoritmo, abordagem e método serão modulados como ferramentas para serem integrados ao sistema PERITUS.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON - Integrante / Hugo Proença - Integrante / Rafael Oliveira Ribeiro - Integrante / Jorge Albuquerque Lambert - Integrante / João Carlos Neves - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
Membro: David Menotti Gomes.
2018-2021. Explorando Tendencias e Aplicacoes de Deep Learning em Visao Computacional - Bolsa de Produtividade Pq
Descrição: O desempenho dos métodos de aprendizado de máquina é muito dependente da escolha da representação de dados sobre a qual eles são aplicados. O rápido desenvolvimento do campo de aprendizado de representações preocupa-se com questões sobre como pode-se melhor aprender representações de dados que sejam significativas, discriminativas e úteis. Neste sentido, as representações em profundidade, compostas de várias camadas, empilhadas, aprendidas a partir dos próprios dados tem permitido a obtenção de resultados estado da arte em diversas áreas e mostrado grande avanço na última década, criando uma nova área de estudo dentro de aprendizado de máquina, e também em específico na área de visão computacional. Como aproveitar a disponibilidade de dados para a aplicação em questão é o que vem guiando o avanço das técnicas de deep learning. Este projeto tem por objetivo explorar tendências de aprendizado de representações em profundidade no contexto de visão computacional. Particularmente, este estudo é voltado para o aprendizado de representações usando redes convolucionais, explorando conceitos de: (i) transfer learning (ou fine tuning a partir de modelos pré-treinados), isto é, explorar a representação aprendida de um contexto adjacente e ajustá-la suavemente ao contexto de interesse; (ii) redes generativas (generative adversarial networks - GANs) para prover robustez as redes convolucionais que podem ser facilmente fraudadas por estas amostras adversárias ou antagônicas e; também (iii) meta learning for deep learning ? uma extensão da otimização de hiperparâmetros das redes de convolução. Ainda, o projeto objetiva o estudo dessas tendências em aplicações que o proponente tem experiência como: detecção e reidentificação de pedestres e também de reconhecimento de veículos em cenários de vigilância por câmeras de vídeo. Em aplicações de biometria, visando identificação e verificação de indivíduos, focamos mais na região periocular com e sem o uso da íris. Outro campo de exploração é a multimodalidade de biometrias, como por exemplo, face + região periocular e região periocular e íris. Ainda, estudamos a classificação em imagens de sensoriamento remoto em áreas agrícolas (e.g., café) e de região de íris humana, aproveitando arcabouço similar de segmentação semântica. Além dessas aplicações voltadas a imagens, também propomos a aplicação das técnicas em estudo para aprender representações de sinais cardíacos como em tarefas de identificação de indivíduos e de classificação de arritmias usando Eletrocardiograma.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (4) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T & A: 12
Membro: David Menotti Gomes.
2017-2020. V+: Solucoes para Video Analytics
Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) Neste projeto, dados visuais capturados a partir de câmeras de monitoramento de ambientes serão utilizados como entrada para módulos de análise (soluções baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina a serem desenvolvidas), os quais gerarão informações relevantes referentes aos ambientes... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / William Robson Schwartz - Coordenador. Financiador(es): Maxtrack Industrial Ltda - Auxílio financeiro.
Membro: David Menotti Gomes.
2017-2020. HyperOpt-Convnet: Otimizacao de Arquiteturas de Redes Convolucionais - Universal/CNPq 01/2016
Descrição: O desempenho dos métodos de aprendizado de máquina é muito dependente da escolha da representação de dados sobre a qual eles são aplicados. O rápido desenvolvimento do campo de aprendizado de representações (ou características /descritores) está preocupado com questões sobre como pode-se melhor aprender representações de dados que sejam significativas e úteis. Neste sentido, as representações em profundidade, compostas de várias camadas, empilhadas, tem permitido a obtenção de resultados estadoda-arte em diversas tarefas e mostrado grande avanço na última década, criando uma nova área de estudo dentro de aprendizado de máquina. Este projeto tem por objetivos o estudo e desenvolvimento de técnicas de aprendizado de representações em profundidade. Particularmente, este estudo é voltado à otimização de arquiteturas de redes convolucionais (RNC) para aprendizado de representações. Vários trabalhos estão preocupados com o aprendizado dos pesos desssas redes, mas outra linha de pesquisa que estamos investigando se preocupa principalmente com a busca da arquitetura de RNC ideal. Todavia, esta busca geralmente é realizada de forma aleatória ou por métodos que não procuram evitar mínimos locais. Portanto estamos especificamente interessados em estudar o comportamento de algoritmos evolucionários e metaheurísticas para a otimização deste hyper-espaço de parâmetros que modelam RNC. Ainda, o projeto objetiva a aplicação dessas técnicas em tarefas ainda não exploradas por aprendizado de representações em profundidade como: classificação de objetos visuais (pedestres, parasitos, etc.), classificação e detecção de padrões fenológico em imagens de sensoriamento remoto e classificação de lesões em mamografias. Além dessas aplicações voltadas a imagens, também propomos a aplicação das técnicas em estudo para aprender representações de sinais cardíacos como em tarefas de identificação de indivíduos em baixas frequências e de classificação de arritmias usando Eletrocardiograma.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (3) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / Alceu de Souza Britto Jr - Integrante / Guillermo Cámara Chávez - Integrante / Eduardo José da Silva Luz - Integrante / Luiz Eduardo Soares de Oliveira - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Gladston Juliano Prates Moreira - Integrante / SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 10
Membro: David Menotti Gomes.
2016-Atual. Explorando Eletrocardiograma para biometria e classificacao de aritmias
Descrição: Neste projeto, objetiva-se analisar a complexidade dos sinais de eletrocardiograma (ECG) para a classificação de batimentos cardiácos anomalos, chamados de arritmias. Além disso pretende-se utilizar e analisar o uso do ECG para biometria. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / Eduardo José da Silva Luz - Integrante / Gladston Juliano Prates Moreira - Integrante. Número de produções C, T & A: 6
Membro: David Menotti Gomes.
2015-2018. Aprendizado de Representacoes em Profundidade: Desenvolvimento e Aplicacoes - Bolsa de Produtividade Pq 30701020147
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / Alceu de Souza Britto Jr - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Sirlene Pio Gomes da Silva - Integrante / Luiz Eduardo Soares de Oliveira - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Gladston Juliano Prates Moreira - Integrante / LUZ, EDUARDO JOSÉ DA S. - Integrante / Pedro Henrique Lopes Silva - Integrante / PEDRINI, HELIO - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: David Menotti Gomes.
2015-2015. Aprendizado de Representacoes em Profundidade: Desenvolvimento e Aplicacoes - Bolsa de Produtividade Pq
Descrição: O desempenho dos métodos de aprendizado de máquina é muito dependente da escolha da representação de dados sobre a qual eles são aplicados. O rápido desenvolvimento do campo de aprendizado de representações (ou características/descritores) está preocupado com questões sobre como pode-se melhor aprender representações de dados que sejam significativas e úteis. Neste sentido, as representações em profundidade, compostas de várias camadas, empilhadas, tem permitido a obtenção de resultados estado-da-arte em diversas tarefas e mostrado grande avanço nos últimos 7 anos, criando uma nova área de estudo dentro de aprendizado de máquina. Este projeto tem por objetivos o estudo e desenvolvimento de técnicas de aprendizado de representações em profundidade. Particularmente, este estudo é voltado para o aprendizado de descritores usando redes neuronais convolucionais para uso em aplicações de visão computacional e reconhecimento de padrões como biometria, vigilância e classificação de objetos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / William Robson Schwartz - Integrante / Eduardo José da Silva Luz - Integrante / Sirlene Pio Gomes da Silva - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Pedro Henrique Lopes Silva - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T & A: 9
Membro: David Menotti Gomes.
2015-Atual. Visao Computacional, Processamento de Imagens e Aprendizado de Maquinas : Teoria e Aplicacoes
Descrição: Neste projeto, abarcado as produções científicas de minhas linhas de pesquisas principais e não vínculadas a um projeto específico.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador. Número de produções C, T & A: 6
Membro: David Menotti Gomes.
2014-2016. DET: Deteccao Eficiente de Pedestres Aplicada a Observacao de Pessoas
Descrição: Devido à existência de um grande volume de dados obtidos a partir de câmeras de vigilância, o entendimento e a interpretação automática de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse de modo a auxiliar a tarefa de agentes de segurança. O monitoramento automático de ambientes vigiados possibilitará o desenvolvimento de novas tecnologias, tais como, sistemas de prevenção de acidentes em ambientes movimentados e sistemas capazes de reconhecer atividades suspeitas com objetivo de prevenir crimes. Dentre outros problemas a serem resolvidos, a detecção dos pedestres é essencial para que a enorme quantidade de dados visuais capturados a partir de câmeras de vigilância seja reduzida para um volume que possa ser gerenciável pelos sistemas de computação atuais de modo que as atividades sendo executadas pelos agentes presentes na cena possam ser analisadas. Desta maneira, este projeto propõe o desenvolvimento de métodos para a detecção de pedestres com o intuito de reduzir o custo computacional e manter a acurácia obtida por detectores que obtêm bons resultados mas apresentam alto custo computacional... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (5) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / William Robson Schwartz - Coordenador / Eduardo José da Silva Luz - Integrante / Luciano Rebouças de Oliveira - Integrante.
Membro: David Menotti Gomes.
2013-2015. SmartView: Monitoramento Automatico Aplicado a Grandes Competicoes Esportivas
Descrição: Devido ao grande número de pessoas presentes em instalações esportivas que sediam competições com grandes públicos, como estádios ou ginásios, há vários problemas difíceis de serem tratados de uma forma eficiente quando todo o processo de análise é efetuado de forma manual, tais como a detecção de conflitos ocorrendo nas arquibancadas e a identificação e localização dos indivíduos envolvidos ou a delimitação de regiões das arquibancadas ou grupo de indivíduos que devem ser monitorados com maior atenção devidos aos seus comportamentos indevidos. Com intuito de auxiliar no monitoramento e, consequentemente, na segurança dos torcedores presentes em competições esportivas, este projeto visa empregar técnicas de visão computacional para automatizar a resolução dos problemas acima no sentido de proporcionar informações relevantes aos responsáveis pelo monitoramento dos torcedores em instalações esportivas objetivando o aumento da precisão e eficiência na tomada de decisões. Desta maneira, os agentes de segurança receberão apenas segmentos de vídeos contendo situações classificadas como de interesse do ponto de vista do monitoramento de ambientes e vigilância, as quais podem requerer algum tipo de intervenção humana. Para que seja possível obter as informações necessárias para a execução satisfatória do sistema de monitoramento, o projeto focará tanto na obtenção de soluções robustas por meio da utilização de descritores de características visuais acurados de modo a reduzir a propagação de erros nos problemas de detecção, reconhecimento e reidentificação de pessoas e no reconhecimento de suas ações, quanto no desenvolvimento de metodologias eficientes que possibilitarão o processamento de grandes quantidades de dados visuais... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Guillermo Cámara Chávez - Integrante / William Robson Schwartz - Coordenador / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araujo - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Bruno Pena Couto - Integrante.
Membro: David Menotti Gomes.
2013-2015. ARDOP: Abordagens Robustas e Discriminativas para Observacao de Pessoas
Descrição: O entendimento automático de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse pois permite que seja efetuado o monitoramento de ambientes baseado na análise da interação entre indivíduos e de seus comportamentos. Desta maneira, novas tecnologias para prevenção de acidentes e para a identificação de comportamento suspeito podem ser desenvolvidas. Gerando, portanto, benefícios e um maior bem estar para a sociedade. Para que atividades desempenhadas por humanos sejam analisadas de forma automática, tarefas como detecção, reconhecimento, rastreamento e reidentificação de pessoas e o reconhecimento de ações individuais, devem ser tratadas de forma acurada e eficiente. Tais tarefas compreendem a subárea da visão computacional denominada observação de pessoas, que trata da análise de imagens e vídeos contendo humanos. Este projeto visa à resolução de problemas relacionados à observação de pessoas focando em abordagens robustas e discriminativas de modo que a quantidade de resultados não acurados seja reduzida e problemas de mais alto nível, como reconhecimento de atividades, possam ser resolvidos, permitindo assim que, aplicações de monitoramento automático de ambientes sejam desenvolvidas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / William Robson Schwartz - Coordenador / Erickson Rangel do Nascimento - Integrante / Antonio Wilson Vieira - Integrante.
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2013-2015. Aprendizado de Descritores para Anotacao de Imagens Naturais
Descrição: A anotação de cenas naturais (fotos, vídeos) por palavras que descrevem o conteúdo das cenas viabiliza a organização automática das imagens e subsequente recuperação eficiente de imagens por conteúdo. Esta tarefa, porém, é inviável de ser realizada manualmente em grandes bases de imagens. A abordagem tradicional é anotar algumas imagens manualmente e treinar um classificador supervisionado de padrões para que a anotação automática seja feita nas demais. O grupo de pesquisa do supervisor tem investigado, através da tese de doutorado de um aluno, técnicas de aprendizado ativo para a seleção das imagens mais representativas para anotação manual. No entanto, a eficácia da classificação depende fundamentalmente do descritor de imagem utilizado neste processo. Este projeto, portanto, tem como objetivos principais o estudo e o desenvolvimento de técnicas de aprendizado em profundidade de descritores de imagem. Estas técnicas se baseiam normalmente em sequências de operações de normalização, filtragem e seleção em várias escalas. Em cada escala, bancos de filtros lineares são aplicados na imagem e seus coeficientes podem ser gerados de modo aleatório ou mais rebuscado, aplicando-se aprendizado não supervisionado em amostras de regiões obtidas das próprias imagens da base. O projeto investigará essas e outras técnicas de aprendizado dos coeficientes desses filtros, inclusive levando em consideração a anotação de algumas imagens de treinamento, técnicas de seleção, e regras de associação dos descritores a regiões das imagens, obtidas por técnicas de segmentação das imagens em superpixels.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Paulo Eduardo Rauber - Integrante.
Membro: David Menotti Gomes.
2012-2015. LibVid: Descritores espaco temporais para o reconhecimento da lingua de sinais LIBRAS em video (FAPEMIG Universal 01/02)
Descrição: Os seres humanos foram dotados pela natureza com a capacidade de voz que lhes permite interagir e comunicar com outros seres humanos. Assim, a língua falada se torna um dos principais atributos da humanidade. Infelizmente, nem todos possuem esta capacidade, devido à falta de um sentido, isto é, a audição. A língua de sinais é o método de comunicação alternativa básica entre pessoas surdas e vários dicionários de palavras ou letras isoladas têm sido definidas para tornar esta comunicação possível. LIBRAS (LÍngua BRAsileira de Sinais) é a lingua de sinais nativa de mais de 5 milhões de pessoas da comunidade de deficientes auditívos brasileiros. Propomos avançar o estado da arte em reconhecimento de língua de sinais, associando extração automática de descritores espaço-temporais altamente discriminantes, descritores que explorem a informação de cor e de profundidade, e técnicas avançadas de Aprendizagem de Máquina capazes de prover a generalização necessária para o reconhecimento da LIBRAS. O sistema apresentado utilizará um sistema de gravação de informações baseado em um sensor de movimento criado para jogos interativos, o Kinect, desenvolvido pela empresa Microsoft para o videogame XBOX.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Guillermo Cámara Chávez - Coordenador / Edward Jorge Yuri Cayllahua Cahuina - Integrante / Karla Catherine Otiniano Rodriguéz - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: David Menotti Gomes.
2011-2015. Analise de Imagens Hiperespectrais de Sensoriamento Remoto
Descrição: O objetivo deste projeto consiste em estudar métodos de análise e classificação de imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Andrey Bicalho Santos - Integrante / Clayson Sandro Francisco de Sousa Celes - Integrante / Sandro Luiz Jailson Lopes Tinôco - Integrante / Haroldo Gambini Santos - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa. Número de produções C, T & A: 9
Membro: David Menotti Gomes.
2011-2013. Contagem de Pessoas por Video usando Cameras em Posicao Zenital
Descrição: O objetivo deste projeto é estudar métodos de detecção e rastreamento de pessoas por meio da análise de sequencia de imagens coletas em posição zenital.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: David Menotti Gomes - Coordenador / Victor Hugo Cunha de Melo - Integrante / Suellen Silva de Almeida - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa. Número de produções C, T & A: 3
Membro: David Menotti Gomes.
2010-2014. Projeto de Pesquisa Bolsa de Produtividade Edital CNPq 2009
Descrição: Título: Recuperação de Informação (Vídeos) com Base no Conteúdo Visual - RIBCIII Processo: 305573/2009-8 Vigência: 01/03/2010 a 28/02/2014 Categoria: 1D. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Menotti Gomes - Integrante / Marcelo Bernardes Vieira - Integrante / Guillermo Cámara Chávez - Integrante / Suellen Silva de Almeida - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Andrey Bicalho Santos - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Coordenador / Sylvie Philipp-Foliguet - Integrante / Matthieu Cord - Integrante / Fréderic Precioso - Integrante / Antonio da Luz Junior - Integrante / Ana Paula Brandão Lopes - Integrante / Sandra Eliza Fontes de Ávila - Integrante / Rodrigo Silva Oliveira - Integrante / Marcelo de Miranda Coelho - Integrante / Bruno do Nascimento Teixeira - Integrante / Igor Calil Loures de Oliveira - Integrante / Tiago Oliveira Cunha - Integrante / Fillipe Dias Moreira de Souza - Integrante / Virgínia Fernandes Mota - Integrante / Carlos Alberto Pimentel Filho - Integrante / David Lunardi Flam - Integrante / Júlia Epischina Engrácia de Oliveira - Integrante / Daniel Pacheco de Queiroz - Integrante / João Victor Boechat Gomide - Integrante / Thomas M Deserno - Integrante / Nicolas Thome - Integrante / Kleber Jacques Ferreira de Souza - Integrante / Henrique Batista da Silva - Integrante / Carlos Antônio Caetano Júnior - Integrante.
Membro: David Menotti Gomes.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (12)

1st Winner of the 2020 IEEE WCCI VISOB 2.0 Competition, IEEE Computacional Intelligence Society.. 2020.
Membro: David Menotti Gomes.
2nd Winner of the SSBC 2020: Sclera Segmentation Benchmarking Competition in the Mobile Environment, IEEE/IAPR IJCB 2020.. 2020.
Membro: David Menotti Gomes.
3a Melhor Dissertação de Mestrado no 33o Concurso de Teses e Dissertações do XL Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2020), Sociedade Brasileira de Computação.. 2020.
Membro: David Menotti Gomes.
1o lugar na Banca Exatas - Iniciação Científica: Reconhecimento de Faces em Galeria Aberta Usando Deep Learning - Gabriel Salomon Aniceto, 11a SIEPE (Semana Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão) da UFPR.. 2019.
Membro: David Menotti Gomes.
IEEE Senior Member, IEEE.. 2018.
Membro: David Menotti Gomes.
Approval for PhD Fellowship Nomination of Eduardo José da Silva Luz, IBM Comporation.. 2017.
Membro: David Menotti Gomes.
Best Poster Award for the paper "A Comparison of Texture and Shape Descriptors for Iris Location based on a Sliding Window Approach", authored by Evair Severo and David Menotti, Sociedade Brasileira de Computação no XIII Workshop de Visão Computacional (WVC 2017).. 2017.
Membro: David Menotti Gomes.
Paraninfo dos formandos 2014 do curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Universidade Federal de Ouro Preto.. 2014.
Membro: David Menotti Gomes.
Patrono dos formandos 2013 do curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Universidade Federal de Ouro Preto.. 2013.
Membro: David Menotti Gomes.
Paraninfo dos formandos 2012 do curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Universidade Federal de Ouro Preto.. 2012.
Membro: David Menotti Gomes.
Prêmio de segundo melhor trabalho de Mestrado (Professor Orientador) do Workshop of Thesis and Dissertations - WTD/SIBGRAPI 2012, Sociedade Brasileira de Computação / CEGRAPI.. 2012.
Membro: David Menotti Gomes.
Menção honrosa pelo trabalho "Caracterização Automática de Agentes Causadores de Danos em Folíolos de Soja" no Workshop of Undergraduate Works - SIBGRAPI 2011, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2011.
Membro: David Menotti Gomes.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (26)

31th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). Robust Iris Segmentation Based on Fully Convolutional Networks and Generative Adversarial Networks. 2018. (Congresso).
22nd Iberoamerican Conference on Pattern Recognition. Noisy Character Recognition using Deep Convolutional Neural Networks. 2017. (Congresso).
interForensics. Image Processing Applied to Vehicle License Plate Recognition: History, Overview & Our Resuls. 2017. (Congresso).
2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Session TS8 (CV/IP) ? Computer Vision and Pattern Recognition II. 2016. (Congresso).
2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). An Approach to Iris Contact Lens Detection based on Deep Image Representations. 2015. (Congresso).
IEEE International Conference on Image Processing. Hyperspectral Image Interpretation based on Partial Least Squares. 2015. (Congresso).
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Efficient Polynomial Implementation of Several Multithresholding Methods for Gray-Level Image Segmentation. 2015. (Congresso).
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Denoising Autoencoder for Iris Recognition in Noncooperative Environments. 2015. (Congresso).
The International Conference on Computational Science. Speeding up a Video Summarization Approach using GPUs and Multicore CPUs. In: The International Conference on Computational Science. 2014. (Congresso).
XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2014). Vehicle License Plate Characters with Random Convolutional Networks. 2014. (Congresso).
WIP-SIBGRAPI 2013. Análise do Uso do Sinal de ECG em Baixas Frequências como Biometria. 2013. (Congresso).
WIP-SIBGRAPI 2013. Aceleração de Um Algoritmo de Sumarização de Vídeos com Processadores Gráficos (GPU). 2013. (Congresso).
XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2013). Chair of Technical Session 5 - Image Segmentation and Enhancement. 2013. (Congresso).
XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2013). 2013. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. A Hybrid Approach for Remote Sensed Hyperspectral Images Classification. 2012. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. Video Summarization With Automatic Shot Detection Using Color Histograms. 2012. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. Hu and Zernike Moments for Sign Language Recognition. 2012. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. Feature Selection for Classification of Remote Sensed Hyperspectral Images: A Filter Approach Using Genetic Algorithm and Cluster Validity. 2012. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. Towards License Plate Recognition: Comparying Moving Objects Segmentation Approaches. 2012. (Congresso).
The 2012 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition. Classification of Mammograms by the Breast Composition. 2012. (Congresso).
3o. Seminário Estadual de Iniciação Científica.Caracterização Automática de Agentes Causadores de Danos em Folíolos de Soja. 2011. (Seminário).
IEEE International Conference on Image Processing. Application of Complex Networks for Automatic Classification of Damaging Agents in Soybean Leaflets. 2011. (Congresso).
IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV 2011). An overview of Automatic Event Identification in Soccer Matches. 2011. (Congresso).
XXIV Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2011). Confirmação da Candidatura a organização do SIBGRAPI 2012 em Ouro Preto/BR. 2011. (Congresso).
XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2011). 2011. (Congresso).
XXIII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2010). Pré-Candidatura a organização do SIBGRAPI 2012 em Ouro Preto/BR. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (3)

MIRANDA, P. A. V. ; MENOTTI, D.. Co-chair of the Workshop of Industry Applications / SIBGRAPI 2016 - 29th SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Imagens. 2016. Congresso
RODRIGUES, M. A. F. ; MENOTTI, D.. Co-chair of the Workshop of Undergraduate Works / SIBGRAPI 2013 - XXVI SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Imagens. 2013. Congresso
MENOTTI, D.; NEVES, J.M.R. ; CAMARA-CHAVEZ, G.. SIBGRAPI 2012 - XXV SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Imagens. 2012. Congresso

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (6)

David Menotti Gomes ⇔ Hélio Pedrini (6.0)
ESTEVAM, VALTER ; PEDRINI, HELIO ; Menotti, David. Zero-Shot Action Recognition in Videos: A Survey. NEUROCOMPUTING. v. 439, p. 159-175, issn: 0925-2312, 2021.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Thierry Pinheiro Moreira ; David Menotti Gomes ; Hélio Pedrini. Video action recognition based on visual rhythm representation. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION. v. 71, p. 102771, issn: 1047-3203, 2020.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
GOMES, David Menotti ; CHIACHIA, Giovani ; PINTO, Allan da Silva ; SCHWARTZ, WILLIAM ; PEDRINI, HELIO ; FALCÃO, Alexandre X ; ROCHA, Anderson. Deep Representations for Iris, Face, and Fingerprint Spoofing Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 10, p. 864-879, issn: 1556-6013, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MOREIRA, THIERRY PINHEIRO ; Menotti, David ; PEDRINI, HELIO. First-person action recognition through Visual Rhythm texture description. Em: ICASSP 2017 2017 IEEE International Conference on Acoustics, v. 1, p. 2627-2630, 2017.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SILVA, PEDRO ; LUZ, EDUARDO ; BAETA, RAFAEL ; PEDRINI, HELIO ; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER ; Menotti, David. An Approach to Iris Contact Lens Detection Based on Deep Image Representations. Em: 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, v. 1, p. 157-164, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Thierry Pinheiro Moreira ; Marlon Fernandes de Alcantara ; Hélio Pedrini ; David Menotti Gomes. Fast and Accurate Gesture Recognition Based on Motion Shapes. Em: 20th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), v. 9423, p. 247-254, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

David Menotti Gomes ⇔ João Paulo Papa (2.0)
LUZ, E. J. S. ; NUNES, T. M. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Papa, João Paulo ; MENOTTI, D.. ECG arrhythmia classification based on optimum-path forest. Expert Systems with Applications. v. 40, p. 3561-3573, issn: 0957-4174, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MENOTTI, D. Membro do comitê de programa do CIARP 2010 (15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition). 2010.
[ busca Google | busca Bing ]

David Menotti Gomes ⇔ Aline Marins Paes Carvalho (2.0)
Menotti, David. Membro do Comitê de Programa do SIBGRAPI 2019 - 32nd Conference on Graphics, Patterns and Images. 2019.
[ busca Google | busca Bing ]
PAES, ALINE. Membro do Comitê de Programa do SIBGRAPI 2018 - 31st Conference on Graphics, Patterns and Images. 2018.
[ busca Google | busca Bing ]

David Menotti Gomes ⇔ Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi (1.0)
MOREIRA, GLADSTON J. P. ; PAQUETE, LUÍS ; DUCZMAL, LUIZ H. ; Menotti, David ; TAKAHASHI, RICARDO H. C.. Multi-objective dynamic programming for spatial cluster detection. Environmental and Ecological Statistics. v. 22, p. 369-391, issn: 1352-8505, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

David Menotti Gomes ⇔ Anderson de Rezende Rocha (1.0)
GOMES, David Menotti ; CHIACHIA, Giovani ; PINTO, Allan da Silva ; SCHWARTZ, WILLIAM ; PEDRINI, HELIO ; FALCÃO, Alexandre X ; ROCHA, Anderson. Deep Representations for Iris, Face, and Fingerprint Spoofing Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 10, p. 864-879, issn: 1556-6013, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

David Menotti Gomes ⇔ Rodrigo Minetto (1.0)
DE OLIVEIRA, ICARO O. ; LAROCA, RAYSON ; Menotti, David ; FONSECA, KEIKO VERONICA ONO ; MINETTO, RODRIGO. Vehicle-Rear: A New Dataset to Explore Feature Fusion for Vehicle Identification Using Convolutional Neural Networks. IEEE Access. v. 9, p. 101065-101077, issn: 2169-3536, 2021.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:32

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: henriquimicosp@gmail.com