Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Helio Pedrini

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (1986), mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1994) e doutor em Engenharia Elétrica e de Computação pelo Rensselaer Polytechnic Institute, Estados Unidos (2000). Atualmente é professor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas. Foi pesquisador visitante nas seguintes instituições: Digital Imaging Research Centre na Kingston University, em Londres, Reino Unido (dezembro de 2014 a fevereiro de 2015); Centre for Intelligent Machines na McGill University, em Montreal, Canadá (dezembro de 2013 a fevereiro de 2014). Realizou licença sabática (pós-doutorado) na School of Computing Science da Simon Fraser University, em Burnaby, Canadá (janeiro de 2016 a dezembro de 2016) e no Department of Computer Science da University of California, em Davis, Estados Unidos (setembro de 2005 a agosto de 2006). Algumas atividades de coordenação recentes incluem: chefe do Departamento de Sistemas de Informação (desde abril de 2017), coordenador do curso de Engenharia de Computação (julho de 2014 a junho de 2015), coordenador associado do curso de Engenharia de Computação (julho de 2013 a junho de 2014), coordenador do curso de Ciência da Computação (julho a 2011 a junho de 2013), coordenador associado do curso de Ciência da Computação (julho de 2009 a junho de 2011) e coordenador do Laboratório de Informática Visual (desde 2009). Recebeu os prêmios de Excelência Acadêmica (2019), de Excelência Didática (2020) e de Reconhecimento Acadêmico "Zeferino Vaz" (2020) pelo Instituto de Computação (UNICAMP). Tem atuado como membro de comitê de programa de vários eventos científicos nacionais e internacionais e como revisor de artigos em periódicos. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e do Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Sua pesquisa concentra-se nas áreas de processamento e análise de imagens e vídeos, aprendizado de máquina, visão computacional, computação gráfica e geometria computacional. (Texto informado pelo autor)

  • https://lattes.cnpq.br/9600140904712115 (26/10/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 1D
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação. Av. Albert Einstein 1251 Cidade Universitária 13083852 - Campinas, SP - Brasil Telefone: (19) 35215919 Fax: (19) 35215847 URL da Homepage: https://www.ic.unicamp.br/~helio
  • Grande área: Engenharias
  • Área: Engenharia Elétrica
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (30)
    1. 2020-Atual. Aprendendo Representacoes atraves de Modelos Generativos Profundos em Video
      Descrição: A geração automática de mídia (ou síntese) é um campo que teve um significativo incremento nos últimos anos, com o advento de modelos generativos profundos. Atualmente, as redes neurais podem criar textos, imagens e vídeos com base em rótulos de classes ou outras mídias. A tarefa comum é gerar conteúdo. No entanto, podemos aproveitar as representações das características aprendidas sobre essas tarefas para entender sua relevancia e como uma fonte de interpretabilidade. Ou seja, quais características são relevantes para a criação de conteúdo diferente e como podemos interpretar o que os modelos estão aprendendo ou a que estão prestando atenção. Neste projeto, propomos investigar como aprender representações eficientes e ricas para dados de vídeo com base em tarefas geradoras profundas. Nós nos concentramos em dois problemas específicos para aprender representações eficazes. A primeira é a transferência semântica entre modalidades de dados, em particular vídeo e linguagem (escrita). O segundo é o desemaranhamento dentro do mesmo domínio, isto é, diferentes variações e modalidades dos dados. A separação da semântica (intra e interdomínio) nos permitirá entender melhor o tipo de recursos que são aprendidos pelas diferentes arquiteturas nessas tarefas. Nosso objetivo é treinar os modelos geradores profundos em diferentes tarefas de reconstrução de vídeo e estudar suas capacidades de aprendizagem. Experimentos serão realizados nos conjuntos de dados existentes para os problemas específicos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Gerberth Adín Ramírez Rivera - Coordenador / TORRES, RICARDO DA S. - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    2. 2019-Atual. Inteligencia Artificial Aplicada a Transferencia de Escala de Modelos de Alta Fidelidade de Reservatorio de Campos Carbonaticos
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador / Anderson Carlos Sousa e Santos - Integrante / Carlos Eduardo Andrade Gomes Barreto - Integrante / Denis José Schiozer - Integrante / Helena Finardi Alvares Scanavini - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    3. 2019-Atual. Hierarchical Graph-based Analysis of Image, Video and Multimedia Data
      Descrição: Methods of image, video and multimedia analysis which use hierarchical representation aim to explore the visual representation as region-oriented scale-space. This representation is a set of graph representations at different detail levels in which the representation at finer levels are nested with respect to those at coarser levels producing a hierarchy of partitions. This kind of data structure has been sucessfully applied to remote sensing, object detection and human action recognition. Despite the several ways for computing hierarchies of partitions, developing efficient and effective methods is not an easy task due to the semantic information which is needed for a segmentation. In fact, the state-of-the-art segmentation methods depend on the good gradients to produce good results. Furthermore, non-hierarchical methods could produce good segmentation results thanks to the (dis)similarity measure used for merging two regions, which can be transformed, without loss of quality, into hierarchical methods which incorporate some new properties. Thus, the main goal of this study is to advance in the state-of-the-art on \textit{hierarchy of partitions} taking into account aspects of efficiency, quality, making hierarchical and interactivity, as well as the use of hierarchical information to help in the information extraction and the label propagation. Moreover, we will investigate hierarchical visualization of all, image, video and multimedia, by using countour saliency maps. Finally, we will explore the criteria for hierarchical comparison and for hierarchical combination taking into account their contour saliency maps and learning methods. The results of these studies will be used for solving several applications like human action recognition, pornography detection, image and video region labeling, multimedia label propagation, image and video inpainting, among others. We will build upon existing research and skills at LIGM, IRISA, Grenoble INP, UNICAMP, PUC Minas and UFMG to develop collaborative work exploiting complementarity of these institutions.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (6) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Coordenador / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio Júnior - Integrante / Jean Cousty - Integrante / Yukiko Kenmochi - Integrante / Laurent Najman - Integrante / Guillaume Gravier - Integrante / Simon Malinowski - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
    4. 2018-2020. Analise e Processamento de Dados nao Estruturados
      Descrição: O projeto de pesquisa visa desenvolver métodos de processamento de imagens, vídeos, som e linguagem natural. Grandes volumes de dados serão utilizados para avaliar a eficácia das abordagens implementadas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador. Número de produções C, T & A: 1
      Membro: Helio Pedrini.
    5. 2018-2020. Algoritmos para Deteccao e Reconhecimento de Texto Multilingue
      Descrição: O projeto visa detectar e reconhecer texto multilíngue em imagens e vídeos com alta acurácia e com baixo custo computacional.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Allan da Silva Pinto - Integrante / ROBERTO E SOUZA, MARCOS - Integrante / Jhonatas Santos De Jesus Conceição - Integrante / Luis Decker - Integrante / Jose Luis Flores Campana - Integrante / Manuel Cordova Neira - Integrante / Andreza A. dos Santos - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    6. 2018-Atual. Processamento de Grandes Volumes de Dados Aplicando Aprendizado de Maquina e Processamento de Linguagem Natural
      Descrição: Processamento de Grandes Volumes de Dados Aplicando Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    7. 2018-Atual. Desenvolvimento de Reservatorios Carbonaticos Incorporando Efeitos de Heterogeneidades Geologicas Criticas
      Descrição: Desenvolvimento de ferramentas computacionais para identificação de reservatórios carbonáticos por meio de técnicas de análise de imagens e aprendizado de máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Alexandre Campane Vidal - Coordenador / Michelle Chaves Kuroda - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    8. 2018-Atual. Desenvolvimento de Ferramenta Computacional para Caracterizacao Petrofisica de Rochas
      Descrição: Desenvolvimento de ferramenta computacional para caracterização petrofísica de rochas por meio do uso de técnicas de análise de imagens e aprendizado de máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Guilherme Daniel Avansi - Integrante / Letícia da Silva Bomfim - Integrante / Luiz Eduardo Araujo Zucchi - Integrante / Carlos Eduardo Andrade Gomes Barreto - Coordenador / Natália Ayumi Gil - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    9. 2018-Atual. FPGA-Based Cryptography for Radio Frequency and Visible Light Communication Applied to Autonomous Vehicles
      Descrição: The main objective of this work is to create a V2V/V2I RF/VL communication protocol using on-board short-range radio communication devices to transmit information about autonomous vehicles (such as speed, heading, brake status) to other autonomous vehicles and receive the same information in return, or to communicate with any source (such as traffic signal).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador / Marcus Vinícius Pontes Lima - Integrante / César Henrique Córdova Quiroz - Integrante / Vinicius Benites Bastos - Integrante / Alan Ferreira Pinheiro Tavares - Integrante / Yuri Motta - Integrante / Edgar Phelipe - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
      Membro: Helio Pedrini.
    10. 2017-2019. Desenvolvimento de Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para o Reconhecimento de Expressoes Faciais
      Descrição: Este projeto busca desenvolver e analisar diversas arquiteturas de redes neurais profundas para criar descritores de face robustos que são muito discriminativos entre as diferentes classes de expressões e, ainda assim, capazes de identificar estas variações de fatores de ambiente. Paralelamente, a solução proposta também irá considerar a informação temporal de vídeos para melhorar a classificação e reduzir taxas de erros. O nosso objetivo geral é desenvolver uma nova arquitetura de rede baseada em Redes Neurais Convolucionais e Redes Neurais Recorrentes, capazes de descrever e reconhecer expressões faciais considerando informações temporais. Este objetivo inclui o projeto e análise desta nova arquitetura, o qual utilizará diferentes técnicas de aprendizado, descrição e extração da informação. Também iremos avaliar esta nova arquitetura através da utilização de datasets de benchmark padrão de expressões humanas aceitos pela comunidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / TORRES, RICARDO - Integrante / Gerberth Adín Ramírez Rivera - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    11. 2017-Atual. DejaVu: Coerencia Temporal, Espacial e de Caracterizacao de Dados Heterogeneos para Analise e Interpretacao de Integridade
      Descrição: Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo internet, redes sociais e imagens de vigilância.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo --- mas não limitado a --- internet, redes sociais e imagens de vigilância. Para isso, iremos explorar fontes heterogêneas de informação buscando sincronizar informações textuais e visuais em torno da posição de um evento ou objeto de interesse, bem como ordená-los espacial e temporalmente de modo a permitir uma melhor compreensão sobre o que aconteceu antes, durante e logo após o dito evento. Após a organização automática das informações obtidas e do entendimento da ordem dos fatos, objetivamos desenvolver soluções para mineração (busca) de pessoas, objetos e lugares de interesse para possíveis análises de busca de suspeitos, verificação de fatos ou até mesmo para entender a natureza do ocorrido. A partir da exploração das possíveis conexões existentes entre diferentes tipos de informação, buscaremos desenvolver ferramentas de análise de integridade de mídia para verificar possíveis falsificações existentes nos dados, detectar conteúdo sensível (por exemplo, conteúdo violento, pornografia infantil) e inferir os padrões de espalhamento de objetos digitais multimídia online. Com a sofisticação dos crimes digitais e ameaças terroristas cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, bem como o advento e propagação de notícias falsas nos mais variados meios, buscamos ser capazes de utilizar as soluções desenvolvidas para nos ajudar a responder às quatro questões mais importantes nas Ciências Forenses em relação a um evento de interesse: "quem participou", "em quais circunstâncias", "por quê" e "como foi tal participação", identificando as principais características e circunstâncias em que ocorreu o evento em questão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Helio Pedrini - Integrante / Alexandre Mello Ferreira - Integrante / Eduardo Alves do Valle Junior - Integrante / Marcos André Gonçalves - Integrante / Zanoni Dias - Integrante / Adam Maciej Czajka - Integrante / Edward John Delp III - Integrante / Fernanda Alcântara Andaló - Integrante / Gerberth Adín Ramírez Rivera - Integrante / Kevin Wilson Bowyer - Integrante / Kot Chi Chung Alex - Integrante / Lin Tzy Li - Integrante / Paolo Bestagini - Integrante / Patrick Joseph Flynn - Integrante / Sandra Eliza Fontes de Avila - Integrante / Stefano Tubaro - Integrante / Walter Jerome Scheirer - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante.
      Membro: Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
    12. 2017-Atual. AnImaLS: Anotacao de Imagem em Larga Escala: O que Maquinas e Especialistas Podem Aprender Interagindo?
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / FALCAO, ALEXANDRE X - Coordenador / Marcelo Finger - Integrante / Katia Denise Saraiva Bresciani - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagens de treinamento. À medida que as imagens e amostras por imagem não rotuladas crescem em número, a anotação manual delas se torna inviável, nos conduzindo às seguintes questões: Qual é a forma mais intuitiva dos especialistas ensinarem às máquinas a anotar imagens? Quais são as tarefas e desafios envolvidos neste processo? Como minimizar o esforço do especialista com máxima eficácia no aprendizado de máquina? O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? Este projeto temático visa encontrar respostas para estas questões por meio do estudo e desenvolvimento de métodos para anotação de imagem em larga escala, e construção de sistemas de tomada de decisão (sem a participação do usuário) e de sistemas de apoio à decisão, onde especialistas e máquinas cooperam e aprendem uns com os outros continuamente. A metodologia explora as habilidades complementares dos seres humanos, melhores em abstrair o conhecimento, e máquinas, superiores no processamento de dados em larga escala, de modo repetitivo e sem fadiga. O problema é dividido em duas etapas: extração de amostras das imagens e aprendizado interativo de máquina, visando a construção de uma sequência de operações para anotar novas imagens automaticamente ou com o mínimo de intervenção humana. O estudo busca combinar características de imagem obtidas dos dados com características provenientes do conhecimento sobre a aplicação. O projeto visa ainda inovações científicas e tecnológicas para o diagnóstico de parasitos gastrintestinais em humanos e animais vertebrados, por meio da aquisição e anotação automatizadas de imagens microscópicas, e para demonstrar a extensão dos métodos em outros domínios, o projeto inclui estudos de anotação de imagem médica por modelos de forma multi-objeto, e anotação interativa de imagem de sensoriamento remoto.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Falcão, A. X. - Coordenador / Pedro Jussieu de Rezende - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / TORRES, RICARDO DA S. - Integrante / Priscila Tiemi Maeda Saito - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Katia Denise Saraiva Bresciani - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Joao Paulo Papa.
    13. 2016-2016. Deteccao e Reconhecimento de Eventos Complexos em Videos
      Descrição: O tema de pesquisa, inserido nas áreas de Visão Computacional, Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina, tem como foco principal a investigação e o aprimoramento de técnicas para o reconhecimento de eventos complexos em vídeos, tais como ações, atividades, comportamento anômalo e reidentificação de pessoas. Há vários desafios relacionados ao problema, tais como o contexto em que ocorre a cena e a grande quantidade de dados coletados. A realização do estágio em um dos principais institutos de pesquisa nas áreas mencionadas permitirá ao proponente deste projeto o desenvolvimento de atividades de atualização no tema de pesquisa, a cooperação com professores e pesquisadores com experiência reconhecida internacionalmente e a abertura de novas linhas de pesquisa de interesse para a instituição de atuação do proponente. O presente plano de pesquisa inclui a caracterização e justificativa do problema a ser investigado, uma síntese da bibliografia relacionada ao tópico de pesquisa, os objetivos a serem alcançados, as principais contribuições planejadas, a metodologia proposta, o plano de trabalho, o cronograma de execução, uma análise dos riscos e das dificuldades, bem como a forma de avaliação dos resultados esperados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Coordenador / Greg Mori - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
      Membro: Helio Pedrini.
    14. 2014-2019. DeepEyes: Visual Computing and Machine Intelligence Techniques for Digital Forensics and Electronic Surveillance
      Descrição: Atividades criminais variam em escopo e complexidade, mas existem em todos os setores da sociedade. Com o desenvolvimento tecnológico, os crimes tornaram-se mais sofisticados migrando do mundo físico e atingindo, também, o mundo virtual. Diante das inúmeras formas que as atividades ilegais podem tomar, a saída para a sociedade moderna está no investimento em técnicas de investigação aprimoradas e cientificamente fundamentadas. Com demandas tão sofisticadas e cada vez mais complexas, vem a obrigação de se fortalecer cada vez mais as bases sobre as quais a Ciência Forense se desenvolve. Mais do que nunca, precisamos de critérios objetivos e cientificamente embasados para identificar características em locais de crimes e acidentes, ou mesmo para prevenir a ocorrência de crimes, tomando ações preventivas efetivas de vigilância eletrônica. Precisamos de abordagens inovadoras e condizentes com os desafios atuais para nos ajudar a resolver as três questões básicas a respeito de uma atividade ilegal ou um acidente de larga escala: Quem?, Em que Circunstâncias? e Por quê?. Diante de tantos desafios, este projeto visa ao desenvolvimento de soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas ligados à computação forense, à segurança digital e à vigilância eletrônica. Os problemas de interesse são: (i) detecção de falsificações em imagens e vídeos digitais; (ii) atribuição de fonte de captura de dados tais como câmera, scanner, impressora; (iii) detecção de plantações clandestinas a partir de imagens de sensoriamento remoto; (iv) desenvolvimento de técnicas de identificação humana a partir de faces; (v) reconhecimento de placas de veículos a partir de vídeos digitais; e (vi) análise de atividades em vídeos digitais. As pesquisas serão realizadas conjuntamente com diversos parceiros em universidades do Brasil e do mundo, e com a Polícia Federal do Brasil.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Edson Borin - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Giovani Chiachia - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Flavio de Barros Vidal - Integrante / André Luiz da Costa Morisson - Integrante / Jorge de Albuquerque Lambert - Integrante / Paulo Max Gil Innocencio Reis - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Siome Goldenstein - Integrante / Wainer, Jacques - Integrante / Eduardo Alves do Valle Jr. - Integrante / André Luiz da Costa Morisson - Integrante / Paulo Max Gil Innocencio Reis - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Jorge de Albuquerque Lambert - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Edson Borin - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / PEDRINI, H. - Integrante / CHIACHIA, G. - Integrante / Arnaldo Albuquerque de Araújo - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Flavio de Barros Vidal - Integrante / Dibio Leandro Borges - Integrante / TORRES, R. DA S. - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Anderson de Rezende Rocha.
    15. 2014-2016. Wings4Cloud Platform: Plataforma como Servico
      Descrição: Este projeto visa desenvolver uma plataforma para empresas que desejam construir e manter aplicações em nuvens. A Plataforma Wings4Cloud (PaaS - Plataforma como Serviço) oferecerá ferramentas de gestão para todo o ciclo de vida da aplicação, com uma arquitetura voltada ao reuso, centrada em processos de negócios e serviços, além de uma loja virtual que permitirá a venda de soluções como serviço (SaaS), componentes de software ou serviços de qualidade e testes para uma grande comunidade de empresas, desenvolvedores e testadores.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    16. 2014-2015. Elastic and Scalable Video Processing on the Cloud
      Descrição: Video accounts for a significant share of all the Internet traffic nowadays. Cisco has reported that video can represent 84% of Internet traffic in the USA by 2018, and that big events such as the World Cup are capable of generating a video traffic compared to all Internet traffic in Australia in 2013, which means about 4.3 exabytes of IP traffic. Therefore, improving existing techniques to efficiently process video is of paramount importance to provide quality of service to comply with this increasing demand. Using cloud computing is a clever way to process video in parallel: it can adapt its processing and storage capacity according to the demand, as for example from big events such as the World Cup. Moreover, this demand comes both from video generation and video consumption. We intend to investigate ways for efficiently parallelizing video processing on the cloud according to the demand. We will focus on two aspects of video processing: video transcoding and video summarization, detailed below.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador. Financiador(es): Microsoft Corporation - Outra.
      Membro: Helio Pedrini.
    17. 2013-2016. Tecnicas de Computacao Visual e Inteligencia de Maquina para Problemas Forenses, de Seguranca Digital e de Vigilancia Eletronica
      Descrição: A constante preocupação com a descoberta de fraudes em documentos digitais envolvendo, principalmente, adulterações em fotografias e documentos digitais com propósitos criminosos tem despertado interesse na área de Computação Forense Digital. Diante da evolução e facilidade cada vez maior das técnicas para criação e edição de conteúdo digital, somos apresentados a desafios inéditos que trazem à tona uma diversidade surpreendente de questões legais e éticas que precisamos tratar. A manipulação de uma imagem é apropriada em casos onde a mesma imagem pode afetar o comportamento das pessoas? Como saber se uma imagem representa um crime ou uma situação que nunca existiu? Antes de qualquer ação policial ser empregada baseada em um documento questionável, precisamos analisar o documento em si. Investigadores provenientes dos mais diversos campos da Ciência precisam das melhores abordagens e ferramentas para lidar com os desafios apresentados pelas técnicas de processamento maliciosas disponíveis atualmente. Neste projeto de pesquisa, propomos a investigação de possíveis soluções para problemas de Computação Forense Digital relacionados à coleta, organização, classificação e análise de evidências digitais. Em relação à coleta e organização, o objetivo é desenvolver abordagens para reduzir a utilização errônea e ingênua de possíveis evidências importantes. Com respeito à classificação, buscamos soluções que nos permitam categorizar as evidências de modo a reduzir o esforço técnico necessário durante sua análise. Finalmente, em relação à análise, objetivamos investigar a fonte originadora de um documento, sua autenticidade e sua validade como evidência de um determinado evento criminal.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (3) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Zanoni Dias - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Atividades criminais variam em escopo e complexidade, mas existem em todos os setores da sociedade. Com o desenvolvimento tecnológico, os crimes tornaram-se mais sofisticados migrando do mundo físico e atingindo, também, o mundo virtual. Diante das inúmeras formas que as atividades ilegais podem tomar, a saída para a sociedade moderna está no investimento em técnicas de investigação aprimoradas e cientificamente fundamentadas. Com demandas tão sofisticadas e cada vez mais complexas, vem a obrigação de se fortalecer cada vez mais as bases sobre as quais a Ciência Forense se desenvolve. Mais do que nunca, precisamos de critérios objetivos e cientificamente embasados para identificar características em locais de crimes e acidentes, ou mesmo para prevenir a ocorrência de crimes, tomando ações preventivas efetivas de vigilância eletrônica. Precisamos de abordagens inovadoras e condizentes com os desafios atuais para nos ajudar a resolver as três questões básicas a respeito de uma atividade ilegal ou um acidente de larga escala: ``Quem'', ``Em que Circunstâncias'' e ``Por quê''.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Wainer, Jacques - Integrante / Eduardo Alves do Valle Jr. - Integrante / Goldenstein, S. - Integrante / TORRES, RICARDO DA S. - Integrante / PEDRINI, H. - Integrante / SCHWARTZ, W. S. - Integrante / DIAS, ZANONI - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Anderson de Rezende Rocha.
    18. 2013-2016. VER+: Metodologias Robustas e Eficientes para Vigilancia
      Descrição: VER+: Metodologias Robustas e Eficientes para Vigilância. Edital Universal CNPq.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / William Robson Schwartz - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    19. 2013-2015. Analise Visual Multiescala de Dados Multidimensionais em Redes: Dados Biologicos e Textuais
      Descrição: Análise Visual Multiescala de Dados Multidimensionais em Redes: Dados Biológicos e Textuais. Edital Universal 14/2013. Processo CNPq n o ? 487186/2013-3.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Rosane Minghim - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    20. 2012-2016. Desafios em Visualizacao Exploratoria de Dados Multidimensionais: Novos Paradigmas, Escalabilidade e Aplicacoes (Projeto Tematico FAPESP)
      Descrição: Este projeto visa desenvolver novas técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos, com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais e variantes no tempo. Os novos paradigmas a serem desenvolvidos deverão fornecer metáforas visuais criadas a partir de técnicas de projeção multidimensional e árvores filogenéticas, buscando facilitar a compreensão, exploração e mineração visual de, entre outros, dados textuais, coleções de imagens ou músicas e dados de sensoriamento em nanoescala. Além de primitivas geométricas como unidade de representação visual, propomos usar estruturas de árvores e combinações de entidades geométricas com entidades abstratas a fim de criar um arcabouço unificado de manipulação e representação visual de dados de alta dimensão. Este projeto também inova na proposta de trazer métodos de visualização e exploração visual para o contexto de dispositivos portáteis. Os desenvolvimentos aqui propostos permitirão manter os grupos de pesquisa envolvidos na vanguarda da pesquisa na área, em nível mundial, fomentando a criação de propriedade intelectual nacional e a transferência tecnológica.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (5) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Coordenador / Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Integrante / Rosane Minghim - Integrante / Fernando Vieira Paulovich - Integrante / Guilherme Pimentel Telles - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Projeto temático. Ag. Financiadora: FAPESP. Processo 2011/22749-8. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Coordenador / Rosane Minghim - Integrante / João do Espírito Santo Batista Neto - Integrante / Fernando Vieira Paulovich - Integrante.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    21. 2012-2016. Models and Methods of e-Science for Life and Agricultural Sciences
      Descrição: Modern science is increasingly interdisciplinary and data intensive. In the area of life sciences, for example, with the emergence of high-performance platforms for image analysis and genomic studies, the bottleneck is not in data acquisition, but rather in its storage, processing, analysis and visualization. This scenario has led to the emergence of a new field of research-eScience-which combines advanced research in computing and mathematical modelling to enable and accelerate research in other fields of knowledge, from the sciences to the humanities and the arts. The eScience involves the so-called "data-oriented computing" (data-intensive computing), with the search for solutions for managing large volumes of data generated by (and for) scientific experiments, for which the scientific breakthrough will not be owned by the "data deluge". This project aims to create a collaborative network of eScience to accelerate advanced research in life sciences (biology, medicine, oceanography) and agricultural sciences. It is structured in five research lines tomo-systems biology, crop planning, visual computing, mathematical modelling and databanks. Within these lines, it will be dealt with questions related to the main components of a research environment in eScience: storage, processing, analysis and visualization of large volumes of scientific data. The main researchers have history of cooperation and coordination of projects in these lines. Interoperability issues permeate the entire project.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (5) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Integrante / Luciano da Fontoura Costa - Integrante / Rosane Minghim - Integrante / Roberto Hirata Júnior - Integrante / Fernando Vieira Paulovich - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Roberto de Alencar Lotufo - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Coordenador / Claudia Maria Bauzer Medeiros - Integrante / Carlos Alberto Moreira Filho - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / David Martins - Integrante / Eliane Martins - Integrante / Nina Hirata - Integrante / Silvia Yumi Bando - Integrante / Jesus Mena-Chalco - Integrante / Marcos Buckeridge - Integrante / Leticia Rittner - Integrante / Luciano Vieira de Araújo - Integrante / Rubens Mendes Lopes - Integrante / Francisco Rodrigues - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    22. 2012-2014. ExaMind: Busca, Classificacao e Visualizacao de Dados Complexos em Grande Escala Utilizando Processamento de Alto Desempenho (Projeto Universal 2012)
      Descrição: Na vanguarda das comunidades científica e industrial de informática, encontram-se problemas de altíssima-escala envolvendo fluxos e bases de dados complexos. Multimídia, multimodais, espaço-temporais ou envolvendo redes sociais, esses dados ultrapassam os modelos criados para a manipulação da informação estruturada ou textual. Desta forma, duas dimensões se apresentam como desafios imediatos: o volume dos dados e sua complexidade. Na fronteira da larga escala e alta complexidade, é insuficiente trabalhar isoladamente tanto soluções algorítmicas quanto melhorias no ambiente de execução. Ao contrário, é preciso conceber e conciliar sinergeticamente essas duas linhas de trabalho. Novas arquiteturas massivamente paralelas, derivadas das GPUs (unidades de processamento gráfico) e APUs (unidades de processamento avançado), prometem revolucionar o mercado de computação de alto desempenho. Entretanto, devido à grande diferença dessas arquiteturas em relação àquelas baseadas nas CPUs convencionais, a realização de seu potencial não é trivial, passando por intrincados compromissos que vão desde o projeto do algoritmo até ajustes dinâmicos efetuados online durante sua execução. O avanço do estado-da-arte nessa vanguarda é o objetivo deste ambicioso projeto, que reúne uma equipe com competências complementares: de um lado na área de algoritmos de aprendizado de máquina, busca e classificação multimídia, e o tratamento de outros dados e fluxos complexos; de outro, na área de computação paralela, computação de alto desempenho, e computação em novas arquiteturas. A versatilidade e a relevância das técnicas estudadas serão demonstradas em aplicações arrojadas e de alto impacto: a Recuperação da Informação; a Classificação Multimídia; e a Visualização de Dados Complexos. O projeto que propomos se insere no importante contexto da análise e mineração de dados, que se tornou uma atividade-chave para o desempenho das organizações. Ele se alinha à pesquisa em dois dos Grandes Desafios e. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (3) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Edson Borin - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / George Teodoro - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Esse projeto de pesquisa visa explorar dois desafios imediatos: o volume dos dados e sua complexidade. O avanço do estado-da-arte nessa vanguarda é o objetivo deste ambicioso projeto, que reúne uma equipe com competências complementares: de um lado na área de algoritmos de aprendizado de máquina, busca e classificação multimídia, e o tratamento de outros dados e fluxos complexos; de outro, na área de computação paralela, computação de alto desempenho, e computação em novas arquiteturas. A versatilidade e a relevância das técnicas estudadas serão demonstradas em aplicações arrojadas e de alto impacto: a Recuperação da Informação; a Classificação Multimídia; e a Visualização de Dados Complexos. O projeto que propomos se insere no importante contexto da análise e mineração de dados, que se tornou uma atividade-chave para o desempenho das organizações. Ele se alinha à pesquisa em dois dos Grandes Desafios. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Siome Goldenstein - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Wainer, Jacques - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Eduardo Alves do Valle Jr. - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Edson Borin - Integrante / George Luiz Medeiros Teodoro - Integrante.
      Membro: Anderson de Rezende Rocha.
    23. 2012-2014. Eficiencia Luminosa da Radiacao Solar, Distribuicao de Luminancias na Abobada Celeste e Identificacao de Ceus Prevalecentes em Campinas-SP
      Descrição: Dados sobre disponibilidade de luz do dia numa localidade qualquer são fundamentais para subsidiar, do ponto de vista quantitativo, projetos de arquitetura que busquem tratar a iluminação natural como fonte de luz primária dos edifícios, tendo em vista considerações sobre aspectos energéticos, de sustentabilidade e de promoção da saúde. Como tais dados são bastante escassos no Brasil, esta pesquisa se propõe a fazer medições para identificar possíveis correlações existentes entre radiação solar global e iluminâncias horizontais, verticais e globais, bem como mapear distribuições de luminâncias da abóbada celeste para identificar os tipos de céu prevalecentes, em conformidade com a norma ISO 15469:2004 (CIE S 011/E:2003). A radiação solar global e as iluminâncias serão medidas, respectivamente, com sensores comerciais de uso consagrado, enquanto que as luminâncias da abóbada celeste serão tomadas a partir da técnica de geração de imagens HDR (High Dynamic Range), técnica esta utilizada previamente em outro projeto de pesquisa patrocinado pela FAPESP. A pesquisa pretende indicar uma alternativa menos onerosa, mas não menos confiável para obtenção de dados sobre disponibilidade de luz natural, do que a oferecida por uma estação medidora de luz natural montada de acordo com o padrão preconizado pela CIE - Commission Internationale de L'Éclairage. Todos os procedimentos adotados nas medições serão minuciosamente detalhados para que eventualmente possam vir a ser reproduzidos em outras localidades que não a cidade de Campinas, SP, palco das medições objeto desta pesquisa.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Dennis Flores de Souza - Integrante / Paulo Sergio Scarazzato - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
    24. 2012-2014. Reconhecimento de Pontos Turisticos a partir de Fotografias para a Plataforma Mob.Urb
      Descrição: A Mob.Urb é uma plataforma de serviço que agrega tecnologia móvel para auxiliar a mobilidade urbana e divulgar grandes eventos que acontecerão no Brasil, como a Copa do Mundo da FIFA de 2014 e as Olimpíadas de 2016. O presente projeto visa ao desenvolvimento do mecanismo de reconhecimento de ponto turístico a partir fotografia. O mecanismo a ser desenvolvido implementar á funcionalidades tipicamente associadas as técnicas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / José Mario De Martino - Coordenador / Renan Ricardo Soares Lobo - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.
    25. 2011-2013. Tratamento de Problemas Criticos e Aplicacoes Inovadoras de Visualizacao em Larga Escala (Projeto Universal CNPq)
      Descrição: Este projeto se insere no campo de Visualização de Dados e Analítica Visual, ambos os campos preocupados em propor alternativas para análise de dados complexos, multivalorados, e volumosos. Do ponto de vista da Visualização Computacional, nosso grupo de pesquisa vem desenvolvendo, ao longo de muitos anos, técnicas cujo objetivo é apoio à análise de dados multidimensionais, isto é, aqueles definidos por muitas variáveis ou atributos. O progresso da área levou a novas técnicas que são capazes de tratar dados cada vez mais numerosos com precisão. Muitos dos problemas relacionados a esta área, entretanto, ainda representam desafios em aberto. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. Um objetivo objetivo do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o problema de forma a apoiar a solução de três problemas críticos: a escalabilidade do número de elementos tratados, o paradigma de visualização e a adaptabilidade para dados não numéricos. O segundo objetivo do projeto é adaptar tais técnicas para aplicões estratégicas para as quais nenhuma solução até o momento é satisfatória para o usuário final, isto é, o analista que precisa extrair conhecimento relevante dos dados. Este projeto pretende apresentar soluções computacionais para avançar no tratamento desses problemas, e testar as abordagens para dados de imagens, bio-sensores, sequências genéticas, redes sociais, comércio eletrônico e patentes, vários deles fornecidos através de parcerias em início ou mais avançadas. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. O objetivo principal do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o o tratamento de dados multidimensionais complexos e de natureza variada, de forma a apoia. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Integrante / Rosane Minghim - Coordenador / Fernando Vieira Paulovich - Integrante / Guilherme Pimentel Telles - Integrante / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Alejandro César Frery Orgambide - Integrante / Lars Linsen - Integrante / Alexandru Telea - Integrante / Anton Heijs - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
    26. 2011-2013. Visualizacao de Informacao baseada em Formas e Imagens (Programa CAPES/NUFICC)
      Descrição: Este projeto tem por objetivo viabilizar a cooperaração e o intercâmbio com pesquisadores e estudantes da Universidade de Groningen - Holanda no estudo e aplicação de técnicas de processamento e análise de imagens na área de visualização de informações, buscando um melhor paradigma de representação no plano de mapeamentos de dados multidimensionais contendo um grande número de dimensões e de itens de dado. Técnicas de imagem multiescala deverão permitir a análise visual em vários níveis ajudando a absorver os aspectos globais e locais dos conjuntos de dados. A abordagem deve ser comparada com as atuais formas discretas de representação que possuem várias desvantagens na análise de conjuntos de dados atuais. Um conjunto de aplicações-teste será utilizado para validar a proposta. Como resultado primário, espera-se obter um conjunto inovador e eficiente de técnicas que permitam melhor percepção do conteúdo e distribuição de dados multidimensionais do que as alternativas disponíveis atualmente, e que exeçam o mesmo papel representativo em análises globais e locais. Um grande número de aplicações em todas as áreas de atuação profissional e de pesquisa podem se beneficiar desse resultado. Como resultados adicionais espera-se desenvolver um conjunto de aplicações envolvendo análise de dados de desempenho de software, coleções de imagens, coleções de texto e outros conjuntos de dados desafiadores.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Integrante / Rosane Minghim - Coordenador / Fernando Vieira Paulovich - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
    27. 2010-2014. Computacao Forense e Criminalistica de Documentos: Coleta, Organizacao, Classificacao e Analise de Evidencias
      Descrição: Documentos digitais (e.g., imagens, vídeos) estão em toda parte --- desde nossos celulares a websites de notícias. No entanto, o que podemos fazer com as diferentes técnicas de processamento de documentos digitais disponíveis atualmente traz à tona uma diversidade surpreendente de questões legais e éticas que precisamos tratar. A manipulação de uma imagem é apropriada em casos onde a mesma imagem pode afetar o comportamento das pessoas? Como saber se uma imagem representa um crime ou uma situação que nunca existiu? Antes de qualquer ação policial ser empregada baseada em um documento questionável, precisamos analisar o documento em si. Investigadores provenientes dos mais diversos campos da Ciência precisam das melhores abordagens e ferramentas para lidar com os desafios apresentados pelas técnicas de processamento maliciosas disponíveis atualmente. Neste projeto de pesquisa, propomos a investigação de possíveis soluções para problemas de Computação Forense Digital relacionados à coleta, organização, classificação e análise de evidências digitais. Em relação à coleta e organização, procuramos abordagens para reduzir a utilização errônea e ingênua de possíveis evidências importantes. Com respeito à classificação, buscamos soluções que nos permitam categorizar as evidências de modo a reduzir o esforço técnico necessário durante sua análise. Finalmente, em relação à análise, objetivamos investigar a fonte originadora de um determinado documento, como sua autenticidade. Na identificação da fonte originadora, buscamos identificar o modelo particular de um dispositivo de captura (e.g., scanner, câmera, impressora), ou o dispositivo exato, que fez a captura de um documento. Na detecção de manipulações, procuramos estabelecer a autenticidade de um documento ou expor quaisquer manipulações que este possa ter sofrido. Propomos realizar esta pesquisa em colaboração com nossos parceiros da Polícia Federal do Brasil e com a Polícia Técnico-Científica do Estado de São Paulo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: Neste projeto de pesquisa, propomos a investigação de possíveis soluções para problemas de Computação Forense Digital relacionados à coleta, organização, classificação e análise de evidências digitais. Em relação à coleta e organização, procuramos abordagens para reduzir a utilização errônea e ingênua de possíveis evidências importantes. Com respeito à classificação, buscamos soluções que nos permitam categorizar as evidências de modo a reduzir o esforço técnico necessário durante sua análise. Finalmente, em relação à análise, objetivamos investigar a fonte originadora de um determinado documento, como sua autenticidade. Na identificação da fonte originadora, buscamos identificar o modelo particular de um dispositivo de captura (e.g., scanner, câmera, impressora), ou o dispositivo exato, que fez a captura de um documento. Na detecção de manipulações, procuramos estabelecer a autenticidade de um documento ou expor quaisquer manipulações que este possa ter sofrido. Propomos realizar esta pesquisa em colaboração com nossos parceiros da Polícia Federal do Brasil e com a Polícia Técnico-Científica do Estado de São Paulo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (3) . Integrantes: Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Eduardo Alves do Valle Jr. - Integrante / André Luiz da Costa Morisson - Integrante / Carlos Eduardo Palhares Machado - Integrante / Eduardo Magalhães de Lacerda Filho - Integrante / Paulo Max Gil Innocencio Reis - Integrante / Eduardo Becker Tagliarini - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Anderson de Rezende Rocha.
    28. 2010-2013. AMIB - Algorithms for Managing Images for Biodiversity
      Descrição: Este projeto visa a criação de uma rede colaborativa de eScience para acelerar pesquisa avançada em ciências da vida (biologia, medicina, oceanografia) e ciências agrárias. Está estruturado em torno de cinco linhas de pesquisa: biologia de sistemas, planejamento de safras, computação visual, modelagem matemática e bancos de dados. Dentro dessas linhas, serão tratadas questões em aberto associadas às principais componentes de um ambiente de pesquisa em eScience: armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados científicos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Roberto Hirata Júnior - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Integrante / André Santanchè - Integrante / Claudia Maria Bauzer Medeiros - Coordenador / Genevieve Jomier - Integrante / Maude Manouvrier - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: O objetivo do projeto é desenvolver pesquisa conjunta entre grupos de pesquisa do Brasil e da França, dentro da área de gerenciamento de imagens para biodiversidade. Este é um campo multidisciplinar, que combina pesquisa no estado da arte em Ciência da Computação e em Estudos Ambientais. Nesta área existe uma grande demanda por pesquisadores treinados, dada sua importância estratégica no mundo e, em particular, no Brasil. Ambas equipes, do Brasil e da França, possuem especialistas em banco de dados e processamento de imagens. O AMIB tem três objetivos principais: treinar jovens pesquisadores (alunos de doutorado em ambos os lados) na realização de pesquisa em um ambiente multidisciplinar; produzir novos resultados na área de gerenciamento de imagens aplicado a estudos de biodiversidade, resultando em publicações e teses de doutorado; desenvolver novas ferramentas computacionais para o gerenciamento de imagens em estudos de biodiversidade. O AMIB irá se concentrar particularmente no estudo e desenvolvimento de (1) descritores de imagem de baixo nível para consultar imagens em bancos de dados de imagens de espécies (2) modelos para descrever relacionamentos espaciais entre objetos em imagens, principalmente imagens de satélites (3) métodos de acesso para gerenciamento de dados volumosos de bancos de dados de imagens e (4) especificação de uma abordagem metodológica para gerenciar imagens baseadas em um novo paradigma de abstração por modificação de escala. CAPES-COFECUB, valor concedido aprox R$ 40.000,00. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . Integrantes: Claudia Maria Bauzer Medeiros - Coordenador / Genevieve Jomier - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Maude Manouvrier - Integrante / André Santanchè - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Jr - Integrante / Helio Pedrini - Integrante / Roberto Hirata - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
      Membro: Claudia Maria Bauzer Medeiros.
    29. 2010-2012. Classificacao e Busca em Grande Escala para Dados Complexos (Projeto Regular FAPESP)
      Descrição: O crescimento exponencial da produção e acúmulo de informação digital, bem como sua enorme diversificação apresentam desafios consideráveis de gestão e acesso. Ao mesmo tempo, novas oportunidades são criadas pela aplicação de métodos de análise que permitem a descoberta de padrões interessantes e potencialmente proveitosos, latentes na massa de dados. Dados complexos, neste contexto, abrangem o universo dos dados não-estruturados, semi-estruturados e multimodais, ou seja, uma ampla variedade de dados como texto, áudio, imagem, vídeo, informação geográfica. Embora linhas de pesquisa independentes tenham sido desenvolvidas nos últimos anos para lidar com cada um desses tipos de informação, atravessa-se agora o momento crucial da convergência, que, apoiando-se sobretudo em recentes trabalhos de Extração de Características, Indexação Multidimensional, Aprendizagem de Máquina e Fusão de Evidências, permite a criação de um arcabouço coerente para o tratamento desses dados. Muitas questões interessantes restam ainda em aberto em cada uma dessas etapas, trazendo oportunidades de valiosas contribuições de pesquisa. O projeto proposto será validado por meio de rigorosos experimentos aplicados em grandes bases de dados. Além disso, a versatilidade da plataforma proposta será avaliada em três aplicações arrojadas e de alto impacto: Multimídia Forense; Recuperação da Informação e Classificação Multimídia; e Reconhecimento em Imagens de Sensoriamento Remoto. O projeto se insere em um contexto considerado prioritário tanto internacional quanto nacionalmente, alinhando-se à pesquisa em um dos Grandes Desafios em Computação: Gestão da Informação em Grandes Volumes de Dados Multimídia Distribuídos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (9) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (6) . Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / João Marcos Bastos Cavalcanti - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Helio Pedrini.
      Descrição: O crescimento exponencial da produção e o acúmulo de informação digital, bem como sua enorme diversificação, apresentam desafios consideráveis de gestão e acesso. Ao mesmo tempo, novas oportunidades são criadas pela aplicação de métodos de análise que permitem a descoberta de padrões interessantes e potencialmente proveitosos, latentes na massa de dados. Nesse contexto, recentemente criamos o Laboratório ReCOD (Reasoning for Complex Data) no Instituto de Computação da UNICAMP. Alinhado ao ReCOD, propomos o presente projeto, que terá um papel fundamental na estruturação dos seus primeiros dois anos de vida. O termo Dados Complexos utilizado nesta proposta abrange o universo dos dados não-estruturados, semi-estruturados e multimodais e, portanto, aborda uma ampla variedade de dados como textos, sons, imagens, vídeos, a informações geográficas, entre outros. Embora linhas de pesquisa independentes tenham sido desenvolvidas nos últimos anos para lidar com cada um desses tipos de informação, atravessa-se agora um momento crucial da convergência, que, apoiando-se sobretudo em recentes trabalhos de Extração de Características, Indexação Multidimensional, Aprendizado de Máquina e Fusão de Evidências, permite a criação de um arcabouço coerente para o tratamento desses dados. Muitas questões interessantes restam ainda em aberto em cada uma dessas etapas, trazendo oportunidades de valiosas contribuições de pesquisa. Propomos validar o trabalho em experimentos rigorosos, através da criação de grandes bases de dados que permitam a avaliação estatisticamente significante. Além disso, a versatilidade da plataforma proposta será demonstrada em três aplicações arrojadas e de alto impacto: a Recuperação da Informação e Classificação Multimídia, e o Reconhecimento em Imagens de Sensoriamento Remoto. Este projeto se insere em um contexto considerado prioritário tanto internacional quanto nacionalmente, alinhando-se a dos Grandes Desafios em Computação da SBC: Gestão da Informação em Gr. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (9) Doutorado: (6) . Integrantes: Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Jacques Wainer - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Eduardo Alves do Valle Jr. - Integrante / João Marcos Bastos Cavalcanti - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Anderson de Rezende Rocha.
    30. 2010-2012. Proposicao, Implementacao e Validacao de Tecnicas para Treinamento Medico Virtual Interativo
      Descrição: A Realidade Virtual, em conjunto com outras áreas de processamento gráfico, tem proporcionado grande inovação em sistemas de simulação e treinamento para os diversos campos de conhecimento. A formação adequada de médicos e profissionais da saúde requer laboratórios com altos custos de manutenção e operação. Ainda que o uso de tal infraestrutura seja indispensável para a aquisição de competências fundamentais pelos estudantes, é possível reduzir o tempo médio de sua utilização - e, portanto, os custos do treinamento - adotando-se ferramentas virtuais. No entanto, laboratórios virtuais também podem ter custos altos na medida em que se busque aumentar a sensação de presença e imersão dos alunos nas atividades de aprendizagem, a fim de que a motivação para o aprendizado seja incrementada. É possível, todavia, construir soluções de baixo custo ou, ainda, soluções que permitam uma relação custo-benefício viável e flexível, considerando os recursos disponíveis ao usuário. Como o nível de complexidade envolvido na implementação é alto, há exigências de pesquisa na área de Computação, produzindo resultados científicos multidisciplinares. A partir desse contexto, este projeto tem o objetivo de propor, implementar e validar técnicas para treinamento médico virtual, utilizando Realidade Virtual, Computação Gráfica e Processamento de Imagens. O projeto pretende, ainda, aplicar e desenvolver metodologias para validação das técnicas construídas considerando tanto aspectos técnicos quanto aspectos relacionados ao usuário.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Hélio Pedrini - Integrante / Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques - Coordenador / Márcio Eduardo Delamaro - Integrante / Ildeberto Aparecido Rodello - Integrante / Romero Tori - Integrante.
      Membro: Helio Pedrini.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (21)
    1. Prêmio - Reconhecimento Acadêmico ?Zeferino Vaz?, Instituto de Computação - UNICAMP.. 2020.
      Membro: Hélio Pedrini.
    2. Prêmio - Excelência Didática do Instituto de Computação, Instituto de Computação - UNICAMP.. 2020.
      Membro: Hélio Pedrini.
    3. 1º Lugar - Prêmio de Iniciação Científica (Aluno Christian Massao Konishi), Instituto de Computação - UNICAMP.. 2020.
      Membro: Hélio Pedrini.
    4. 1º Lugar - Dissertação de Mestrado (Aluno: Marcos Roberto e Souza), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    5. Melhor Dissertação de Mestrado (Aluno: Marcos Roberto e Souza), Instituto de Computação - UNICAMP.. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    6. Prêmio CAPES de Tese 2019 (Aluno: Allan da Silva Pinto), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    7. Prêmio Excelência Acadêmica, Instituto de Computação - UNICAMP.. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    8. Menção Honrosa - Dissertação de Mestrado (Aluno: Marcos Roberto e Souza; Título: Digital Video Stabilization: Algorithms and Evaluation), Workshop de Teses e Dissertações - Conference on Graphics, Patterns and Images (XXXII SIBGRAPI).. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    9. Prêmio - Franklin V. Taylor Memorial Award. Trabalho: Audio-Visual Emotion Recognition using a Hybrid Deep Convolutional Neural Network based on Census Transform., IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC).. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    10. Menção Honrosa - Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia (Edição 2017). Categoria Pesquisador Sênior., Ministro da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações... 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    11. 3º Lugar - Melhores Pôsteres. Aluno: Manuel Alberto Córdova Neira. Pelee-Text: A Tiny Convolutional Neural Network for Multi-Oriented Scene Text Detection., XIV Workshop de Teses, Dissertações e Trabalhos de Iniciação Científica - Instituto de Computação.. 2019.
      Membro: Hélio Pedrini.
    12. Prêmio Inventores - Tecnologias Licenciadas, Agência de Inovação Inova - UNICAMP.. 2017.
      Membro: Hélio Pedrini.
    13. 1º Lugar - Melhor Artigo em Análise Forense de Áudio, Análise Forense de Imagens e Informática Forense, XXIV Congresso Nacional de Criminalística (Florianópolis-SC, 02 a 06/10/2017).. 2017.
      Membro: Hélio Pedrini.
    14. Moção de Louvor - Solenidade em comemoração ao dia do Perito Criminal. Trabalho premiado em primeiro lugar no XXIV Congresso Nacional de Criminalística., Câmara Legislativa do Distrito Federal.. 2017.
      Membro: Hélio Pedrini.
    15. IEEE Senior Member, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).. 2015.
      Membro: Hélio Pedrini.
    16. 2º Lugar - Tese de Doutorado (Aluno: Tiago José de Carvalho), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2015.
      Membro: Hélio Pedrini.
    17. 2º Lugar - Dissertação de Mestrado (Aluno: Thierry Pinheiro Moreira; Título: Real-Time Human Action Recognition Based on Motion Shapes), Workshop de Teses e Dissertações - Conference on Graphics, Patterns and Images (XXVII SIBGRAPI).. 2014.
      Membro: Hélio Pedrini.
    18. 1º Lugar - Tese de Doutorado (Aluno: Tiago José de Carvalho), Workshop de Teses e Dissertações - Conference on Graphics, Patterns and Images (XXVII SIBGRAPI).. 2014.
      Membro: Hélio Pedrini.
    19. Menção Honrosa, Artigo Completo, XVII Brazilian Symposium on Multimedia and the Web (WebMedia).. 2011.
      Membro: Hélio Pedrini.
    20. 2º Lugar - Competition on Counter Measures to 2D Facial Spoofing Attacks, International Joint Conference on Biometrics (IJCB).. 2011.
      Membro: Hélio Pedrini.
    21. 2º Lugar - Docentes Melhores Avaliados no Ensino de Graduação do Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas.. 2010.
      Membro: Hélio Pedrini.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (9)
    1. 11th Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Image and Video Analysis: Applications, Challenges, Research Opportunities. 2017. (Simpósio).
    2. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Part-Based Representation and Classification for Face Recognition. 2016. (Congresso).
    3. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Adaptive Video Shot Detection Improved by Fusion of Dissimilarity Measures. 2016. (Congresso).
    4. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. A Learning-Based Single-Image Super-Resolution Method for Very Low Quality License Plate Images. 2016. (Congresso).
    5. EuroVis (2012). 2012. (Congresso).
    6. 16th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP'2011). Local Response Context Applied to Pedestrian Detection. 2011. (Congresso).
    7. 16th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP'2011). Fast Rotation-Invariant Video Caption Detection Based on Visual Rhythm. 2011. (Congresso).
    8. 2º Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS'2011). 2011. (Simpósio).
    9. 1º Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS'2010). 2010. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (9)
    1. Carla Maria Dal Sasso Freitas ; Helio Pedrini. Thematic Workshop - 29th Conference on Graphics, Patterns and Images (XXIX SIBGRAPI). 2016. Congresso
    2. Alex Jesus Cuadros-Vargas ; Helio Pedrini. XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2013. Congresso
    3. Hélio Pedrini. Membro de Comissão de Organizadora. ?Desafio Inovação em Computação e Responsabilidade Social?. 2009. (Exposição).. . 0.
    4. Hélio Pedrini. Membro de Comitê de Organização da Sessão de Poster do XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. 2009. (Congresso).. . 0.
    5. PEDRINI, H.. XVII Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens. 2004. (Congresso).. . 0.
    6. PEDRINI, H.. Simpósio Brasileiro de Jogos de Computador e Entretenimento Digital. 2004. (Congresso).. . 0.
    7. PEDRINI, H.. I Wokshop de Trabalhos de Iniciação Científica em Computação Gráfica e Processamento de Imagens. 2003. (Congresso).. . 0.
    8. Hélio Pedrini. Membro do Comitê de Organização. ACM South America Programming Contest (Maratona de Programação da ACM). 2001. (Outro).. . 0.
    9. Hélio Pedrini. Membro do Comitê Local de Organização. Brazilian Programming Contest (Olimpíada Brasileira de Informática). 2001. (Outro).. . 0.

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (4)
    • Hélio Pedrini ⇔ Anderson de Rezende Rocha (12.0)
      1. Allan da Silva Pinto ; Siome Klein Goldenstein ; Alexandre Mello Ferreira ; CARVALHO, TIAGO JOSE DE ; Helio Pedrini ; Anderson de Rezende Rocha. Leveraging Shape, Reflectance and Albedo from Shading for Face Presentation Attack Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 15, p. 3347-3358, issn: 1556-6021, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. CARVALHO, TIAGO ; FARIA, FABIO ; Pedrini, Helio ; TORRES, RICARDO ; ROCHA, ANDERSON. Illuminant-based Transformed Spaces for Image Forensics. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 11, p. 1-1, issn: 1556-6021, 2016.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. 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 ]
      4. Allan da Silva Pinto ; William Robson Schwartz ; Hélio Pedrini ; Anderson de Rezende Rocha. Using Visual Rhythms for Detecting Video-Based Facial Spoof Attacks. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 10, p. 1025-1038, issn: 1556-6013, 2015.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. CARVALHO, TIAGO JOSE DE ; Hélio Pedrini ; Anderson de Rezende Rocha. Visual Computing and Machine Learning Techniques for Digital Forensics. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA. v. 22, p. 128-153, issn: 2175-2745, 2015.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. Allan da Silva Pinto ; Hélio Pedrini ; William Robson Schwartz ; Anderson de Rezende Rocha. Face Spoofing Detection Through Visual Codebooks of Spectral Temporal Cubes. IEEE Transactions on Image Processing. v. 24, p. 4726-4740, issn: 1057-7149, 2015.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      7. CARVALHO, TIAGO JOSE DE ; RIESS, CHRISTIAN ; ANGELOPOULOU, ELLI ; PEDRINI, HELIO ; ROCHA, ANDERSON DE REZENDE. Exposing Digital Image Forgeries by Illumination Color Classification. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. v. 8, p. 1182-1194, issn: 1556-6013, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      8. TOKUDA, ERIC ; PEDRINI, HELIO ; ROCHA, ANDERSON. Computer generated images vs. digital photographs: A synergetic feature and classifier combination approach. Journal of Visual Communication and Image Representation (Print). v. 24, p. 1276-1292, issn: 1047-3203, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      9. PEDRINI, HELIO; William Robson Schwartz ; Anderson de Rezende Rocha ; Allan da Silva Pinto ; A. Anjos. YANG, J. LEI, Z. YI, D. LI, S. Z. KAHM, O. GLASER, C. DARNER, N. KUIJPER, A. NOUAK, A. KOMULAINEN, J. PEREIRA, T. GUPTA, S. KHANDEL WA, S. BANSAL, S. RAI, A. KRISHNA, T. GOYAL, D. WARIS, M.-A. ZHANG, H. AHMAD, I. KIRANYAZ, S. GABBOUJ, M. TRONCI, R. PILI, M. , et al.SIRENA, N. ROLI, F. GALBALLY, J. FICRRCZ, J. PINTO, A. PEDRINI, H. SCHWARTZ, W. S. ROCHA, A. ANJOS, A. MARCEL, S. ; The 2nd competition on counter measures to 2D face spoofing attacks. Em: 2013 International Conference on Biometrics (ICB), v. 1, p. 1-6, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      10. Allan da Silva Pinto ; PEDRINI, H. ; Anderson de Rezende Rocha ; William Robson Schwartz. Video-Based Face Spoofing Detection through Visual Rhythm Analysis. Em: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, v. 1, p. 221-228, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      11. CHAKKA, Murali Mohan ; ANJOS, André ; MARCEL, Sébastien ; TRONCI, Roberto ; MUNTONI, Daniele ; FADDA, Gianluca ; PILI, Maurizio ; SIRENA, Nicola ; MURGIA, Gabriele ; RISTORI, Marco ; ROLI, Fabio ; YAN, Junjie ; YI, Dong ; LEI, Zhen ; ZHANG, Zhiwei ; LI, Stan Z. ; SCHWARTZ, William Robson ; ROCHA, Anderson ; PEDRINI, Hélio ; LORENZO-NAVARRO, Javier ; CASTRILLON-SANTANA, Modesto ; MAATTA, Jukka ; HADID, Abdenour ; PIETIKAINEN, Matti. Competition on Counter Measures to 2-D Facial Spoofing Attacks. Em: IEEE/IAPR Intl. Joint Conference on Biometrics (IJCB), v. 1, p. 1-8, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      12. William Robson Schwartz ; Anderson de Rezende Rocha ; PEDRINI, H.. Face Spoofing Detection through Partial Least Squares and Low-Level Descriptors. Em: IEEE/IAPR Intl. Joint Conference on Biometrics (IJCB), v. 1, p. 1-6, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

    • Hélio Pedrini ⇔ David Menotti Gomes (6.0)
      1. 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 ]
      2. 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 ]
      3. 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 ]
      4. 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 ]
      5. 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 ]
      6. 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 ]

    • Hélio Pedrini ⇔ Zanoni Dias (5.0)
      1. Tiago Martinho de Barros ; Hélio Pedrini ; Zanoni Dias. Leveraging Emoji to Improve Sentiment Classification of Tweets. Em: 36th Symposium on Applied Computing - Conference Track on Knowledge and Language Processing (ACM SAC KLP 2021), p. 845-852, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. Gabriel Bianchin de Oliveira ; Helio Pedrini ; Zanoni Dias. Ensemble of Bidirectional Recurrent Networks and Random Forests for Protein Secondary Structure Prediction. Em: 27th International Conference on Systems, p. 311-316, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. Vinicius Teixeira de Melo ; Leodécio Braz da Silva Segundo ; Hélio Pedrini ; Zanoni Dias. DuaLAnet: Dual Lesion Attention Network for Thoracic Disease Classification in Chest X-Rays. Em: 27th International Conference on Systems, p. 69-74, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. Gabriel Bianchin de Oliveira ; Hélio Pedrini ; Zanoni Dias. Fusion of BLAST and Ensemble of Classifiers for Protein Secondary Structure Prediction. Em: 33rd Conference on Graphics, p. 308-315, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. Leodécio Braz da Silva Segundo ; Vinicius Teixeira de Melo ; Hélio Pedrini ; Zanoni Dias. ImTeNet: Image-Text Classification Network for Abnormality Detection and Automatic Reporting on Musculoskeletal Radiographs. Em: Brazilian Symposium on Bioinformatics (BSB'2020), v. 12558, p. 150-161, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

    • Hélio Pedrini ⇔ Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques (4.0)
      1. CORNEJO, JADISHA YARIF RAMÍREZ ; PEDRINI, HELIO ; MACHADO-LIMA, ARIANE ; NUNES, FÁTIMA DE LOURDES DOS SANTOS. Down syndrome detection based on facial features using a geometric descriptor. JOURNAL OF MEDICAL IMAGING. v. 4, p. 1-6, issn: 2329-4302, 2017.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. Marcello Kera ; PEDRINI, H. ; Fátima de Lourdes dos Santos Nunes. Ambiente Virtual Interativo com Colisão e Deformação de Objetos para Treinamento Médico. Revista de Informática Teórica e Aplicada (Impresso). v. 18, p. 205-233, issn: 0103-4308, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. Ariane Machado Lima ; Andrea F. Silva ; Fátima de Lourdes dos Santos Nunes ; Helena Brentani ; Hélio Pedrini ; Mirian C. Revers ; Rafael L. Testa ; Thiago Nobayashi ; Tuany D. Pinheiro. Classificação Multiclasse de Transtornos Psiquiátricos Baseada em Medidas Antropométricas Faciais. Tecnologias para a Economia do Conhecimento (Edição 2017 do Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia). 1ed.Brasília. Em: MCTIC. (Org.). Tecnologias para a economia do conhecimento: edição 2017 do Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia. 1ed.Brasília (DF). : MCTIC. 2019.v. 1, p. 208-233.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. Jauvane Cavalcante de Oliveira ; Selan Rodrigues dos Santos ; Bruno Motta de Carvalho ; Liliane dos Santos Machado ; Ronei Marcos de Moraes ; Rosa Maria Esteves Moreira da Costa ; Vera Maria Benjamim Werneck ; Marcio Sarroglia Pinho ; Fátima de Lourdes dos Santos Nunes ; PEDRINI, H. ; Ildeberto Aparecido Rodello ; Márcio Eduardo Delamaro ; Romero Tori. Virtual Reality Applied to Medicine. Em: Feijóo, R. A.; Ziviani, A.; Blanco, P. J. (Org.). Scientific Computing Applied to Medicine and Healthcare. Scientific Computing Applied to Medicine and Healthcare. 1ed.Petrópolis (RJ). : INCT-MACC/LNCC. 2012.v. 1, p. 276-314.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]




(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:15