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Desenvolvimento de novas metodologias e soluções tecnológicas inteligentes em segmentação de imagens digitais e enfrentamento da COVID-19

Resumo

Este projeto contempla duas linhas distintas de pesquisa: Segmentação de Imagens Digitais e Modelagem Epidemiológica da COVID-19 Dirigida por Dados. Trata-se de um projeto de natureza multidisciplinar que procura aliar desenvolvimentos teóricos e computacionais como solução de diferentes aplicações no âmbito da Inteligência Computacional, com resultados anteriores já publicados em conferências e periódicos de seletivo processo de aceitação como IEEE CVPR, IEEE TIP e IEEE TPAMI. Na frente de segmentação de imagens, serão exploradas novas concepções e estratégias de clustering em grafos construídos a partir de imagens digitais. Para essa tarefa, serão empregadas técnicas de corte espectral e de minimização de funcionais de energia, bem como estratégias de aprendizado profundo (deep learning) a fim de avaliar as potencialidades de operadores diferenciais em grafos no contexto de imagens, ou ainda investigar as entidades espectrais do referido grafo, isto é, seus autovalores e autofunções, viabilizando, desta forma, a formulação de novas metodologias e resultados teóricos. Na linha de enfrentamento da COVID-19, o projeto estende as ações e pesquisas ora em curso conduzidas pelo pesquisador e colaboradores no combate da pandemia no Brasil, que tem compreendido desde iniciativas de inclusão digital da sociedade em meio ao tema até o estudo de novos modelos matemáticos inteligentes para predição de dados epidemiológicos do novo coronavírus. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
AMARAL, FABIO; CASACA, WALLACE; OISHI, CASSIO M.; CUMINATO, JOSE A. Simulating Immunization Campaigns and Vaccine Protection Against COVID-19 Pandemic in Brazil. IEEE ACCESS, v. 9, p. 126011-126022, 2021. Citações Web of Science: 0.

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