Possui Graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Pernambuco (1988), Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1993) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1997). Desde 1998 é Professor do Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas, promovido por concurso à Professor Associado em 2003 e à Professor Titular em 2011. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento e Análise de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelos nebulosos de objeto para reconhecimento e segmentação de imagens e vídeo digital; segmentação interativa de imagens e vídeo digital; projeto de operadores de imagem usando grafos; anotação e recuperação de imagens por conteúdo; análise e reconhecimento de padrões em imagens; aprendizado e projeto de descritores de imagem; detecção de objetos e estimação de pose em vídeo digital; aprendizado de máquina, classificação e agrupamento de padrões usando floresta de caminhos ótimos, e visualização volumétrica. Aplicações de interesse envolvem Parasitologia e Saúde Pública, Biologia de Plantas, Medicina Humana e Veterinária, Endodontia, Geologia, Biometria, e Agricultura. (Fonte: Currículo Lattes)
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Esta proposta é parte de uma iniciativa maior de estudar uma classe específica de problemas de otimização onde a função objetivo é definida como "normamáxima" sobre um conjunto de variáveis. Tais problemas de otimização são frequentes em processamento de imagem (e.g., em filtragem, segmentação e registro de imagens). Também é conhecido que para muitos desses problemas, existem soluções ó…
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 imagen…
A pesquisa em técnicas de geração de superpixels de uma imagem tem ganhado muita atenção nos últimos 10 anos em Visão Computacional. As aplicações envolvem segmentação, rastreamento, estimação de profundidade, etc. Entretanto, a geração de superpixels é ainda um problema em aberto. As abordagens são normalmente baseadas em grafo e no método do gradiente ascendente. Recentemente, o método …
As redes neurais convolucionais (CNN) melhoraram muito as tarefas de reconhecimento de padrões de imagem, principalmente devido à sua capacidade de aprender features complexas (codificador). No entanto, a ausência de metodologias de design sob o controle de especialistas geralmente resulta em modelos de funcionalidade pouco transparente (como 'caixa-opaca') que são mais complexos do que o…
O mesotelioma é uma massa anormal (um tumor) nas camadas de tecidos que cercam os órgãos do tórax. O mesotelioma pleural maligno (MPM) é a malignidade primária mais comum das camadas parietal e visceral que cobrem os pulmões (pleura). Em um indivíduo saudável, essas camadas de tecidos são mais finas que um fio de cabelo. O mesotelioma aumenta a espessura da pleura, podendo ser um tumor be…
Árvores Dinâmicas (DT -Dynamic Trees) é um método de segmentação de imagem baseado no crescimento de árvores de caminhos ótimos (regiões) a partir de pixels raízes (sementes). As sementes competem pelos pixels mais fortemente conexos e a força de conectividade entre semente e pixel é definida à medida que as árvores crescem. DT utiliza um algoritmo de Transformada Imagem-Floresta (IFT - I…
Redes Neurais Convolucionais (CNNs) têm sido usadas com sucesso em diversas aplicações de classificação de imagem, e.g., detecção de objetos, segmentação semântica e biometria. Essas redes são muitas vezes vistas como "caixas pretas", uma vez que o projetista não conta com metodologias para selecionar a arquitetura da rede, não tem controle sobre a qualidade dos filtros, e não sabe explic…
O desenvolvimento de modelos de aprendizado baseado em redes neurais convolucionais ao longo dos anos tem contribuído para importantes avanços em problemas de classificação e segmentação de imagens. Muitos desses modelos desenvolvidos, no entanto, dependem de um grande número de amostras rotuladas para treinamento, o que pode exigir significativo investimento de tempo e dinheiro. O volume…
Redes neurais profundas podem ser bastante efetivas para a classificação de imagens. Contudo, tais redes normalmente dependem de um conjunto de dados supervisionados grande para reduzir e evitar altas taxas de classificação no conjunto de treinamento com baixa taxa de classificação no conjunto de teste ainda não visto -- um fenômeno conhecido como "data overfitting". Grandes conjuntos sup…
A segmentação de imagens de células de imagens de microscopia 3D/4D é uma tarefa complexa devido à falta de intensidade de sinal em algumas partes da imagem, divisão e fusão de células. Métodos baseados em aprendizado profundo foram desenvolvidos para resolver o problema automaticamente, mas erros frequentemente ocorrem, levando a dois subproblemas de interesse: (1) como podemos detectar …
O mesotelioma é uma massa anormal (um tumor) nas camadas de tecidos que cercam os órgãos do tórax. O mesotelioma pleural maligno (MPM) é a malignidade primária mais comum das camadas parietal e visceral que cobrem os pulmões (pleura). As vias diagnósticas atuais dependem de métodos invasivos, como a biópsia. Um biomarcador de imagens seria um avanço significativo para detectar o MPM em se…
A segmentação de imagens é um dos tópicos mais estudados na comunidade de visão computacional hoje. Neste contexto, métodos fracamente supervisionados estão começando a se destacar por causa da vasta quantidade de dados rotulados necessários para os procedimentos de treinamento do algoritmos tradicionais. Outra abordagem para lidar com isso é melhorar os métodos existentes para a anotação…
CV Lattes
ORCID