Celso Antonio Marcionilo Lopes Junior

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• ZANCHETTIN, CLEBER ; LEAL, LUCIANO ; MAIOR, JOÃO SOUTO ; LOPES JÚNIOR, CELSO ANTONIO M ; BEZERRA, BYRON LEITE DANTAS . A Comparative Study of Forecasting Methods in the Context of Digital Twins. REVISTA DE ENGENHARIA E PESQUISA APLICADA , v. 9, p. 28-40, 2023.

• MELO, ANA PATRÍCIA CARVALHO DE ; BEZERRA, BYRON LEITE DANTAS ; LOPES JÚNIOR, CELSO ANTÔNIO MARCIONILO ; LIMA, FERNANDA GABRIELLE ANDRADE ; LUCENA, LUCIANA VAZ DE OLIVEIRA ; STODOLNI, MURILO CAMPANHOL ; MENESES, DENISE COSTA ; ADVÍNCULA, KARINA PAES . Analysis of the main criteria used in expert handwriting analysis of signatures. REVISTA CEFAC (ONLINE) , v. 23, p. 1-11, 2021.

• Lopes Junior, Celso A. M. ; Stodolni, Murilo C. ; Bezerra, Byron L. D. ; IMPEDOVO, DONATO . A Handwritten Signature Segmentation Approach for Multi-resolution and Complex Documents Acquired by Multiple Sources. Lecture Notes in Computer Science. 3ed.: Springer International Publishing, 2021, v. 12823, p. 322-336.

• LOPES JÚNIOR, C. A. M. ; NEVES JUNIOR, R. B. ; BEZERRA, BYRON LEITE DANTAS ; TOSELLI, A. ; IMPEDOVO, DONATO . ICDAR 2021 Competition on Components Segmentation Task of Document Photos. ICDAR 2021 Competition on Components Segmentation Task of Document Photos. 202ed.: Springer Nature Switzerland AG, 2021, v. 12824, p. 678-692.

• BARROS, VINÍCUS OLIVEIRA ; Lopes Junior, Celso A. M. ; BEZERRA, BYRON LEITE DANTAS . Interpretability of an Automatic Handwritten Signature Verification Model. In: 2023 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2023, Recife-Pe. 2023 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2023. p. 1.

• JUNIOR, CELSO A. M. L. ; HENRIQUE MARQUES DA SILVA, MATHEUS ; LEITE DANTAS BEZERRA, BYRON ; JOSE TORRES FERNANDES, BRUNO ; IMPEDOVO, DONATO . FCN+RL: A Fully Convolutional Network followed by Refinement Layers to Offline Handwritten Signature Segmentation. In: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, Glasgow. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. p. 1.

• LOPES JÚNIOR, C. A. M. ; SILVA, M. H. M. ; BEZERRA, B. L. D. ; FERNANDES, B. J. T. ; IMPEDOVO, D. . FCN+RL SignatureSegmentation - Handwritten Signature Extraction Software in Documents. IEEE Xplore , 2020.

• LOPES JÚNIOR, C. A. M. ; VALENCA, M. J. S. . Long Short-Term Memory applied in classification and forecasting of the wind power ramps. ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTING , 2019.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2022

  Modelos de Aprendizado Profundo aplicados para a verificação de segmentação de assinaturas manuscritas em documentos de identificação, Descrição: A pesquisa aborda o uso de técnicas de aprendizado profundo e inteligência artificial para detectar assinaturas manuscritas. O objetivo é extrair assinaturas manuscritas das imagens, preservando os principais recursos do traçado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Celso Antonio Marcionilo Lopes Júnior - Integrante / BYRON LEITE DANTAS BEZERRA - Coordenador.

• 2019 - Atual

  TECNOLOGIA E PERÍCIAS FORENSES, Descrição: A escrita, é o objeto de estudo da prova pericial grafotécnica é definida por Santos e Telles (2012), como sendo um instrumento de fixação de ideias, é nela que a história é escrita, e foi através dela que a humanidade se desenvolveu, basta saber que a escrita é peculiar apenas ao homem, ou seja, nenhum outro animal consegue reproduzir a escrita. A assinatura, assim como a rubrica, é definida como um gesto convencional para representar o nome do escritor. Ela é usada para subscrever documentos mais solenes, como declarações, atas, cheques, etc. A assinatura tem como sinônimo a expressão firma, derivada do latim afirmare, que significa afirmar ou confirmar (MENDES, 2015). A análise grafoscópica segundo Feuerharmel (2017), não deve se limitar ao confronto entre duas escritas. É preciso que haja um exame profundo e abrangente de todos os materiais e informações relacionados com o caso em questão, o que inclui o estudo dos hábitos gráficos dos possíveis escritores envolvidos. Atualmente, os documentos em contextos gerais adquirem sua propriedade através de assinaturas digitais, ou até mesmo se encontram digitalizados e arquivados. Dificultando assim, a análise e agilidade de identificação das mesmas dentro das instituições de origens jurídicas e financeiras. O escopo desse trabalho compreende a identificação de critérios mais utilizados por peritos forenses para análise de assinaturas para utilizar-se dessa informação para desenvolvimento de um sistema de verificação de assinatura baseado em inteligência computacional. Tal sistema poderá ser usado como ferramenta de apoio aos peritos, reduzindo assim os erros de análise e ampliando, portanto, o quantitativo de análise realizada, beneficiando a sociedade na redução de fraudes e agilidade nas análises de assinaturas. O projeto é desenvolvido através de parceria interdisciplinar entre pesquisadores e alunos do Programa de Pós-Graduação de Engenharia de Computação e do Mestrado de Perícias Forenses, ambos da Universidade de Pernambuco.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Celso Antonio Marcionilo Lopes Júnior - Integrante / BYRON LEITE DANTAS BEZERRA - Coordenador / Murilo Campanhol Stodolni - Integrante / Karina Paes Advíncula - Integrante / Ana Patrícia Carvalho de Melo - Integrante / Fernanda Gabrielle Andrade Lima - Integrante.

• 2018 - 2019

  Reconhecimento facial para estimar a idade da face em documentos de identificação, Descrição: Compreende o estudo e desenvolvimento de modelos computacionais e técnicas de visão computacional e inteligência artificial aplicados no reconhecimento facial em imagens de documentos de identificação para estimar a idade da face.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Celso Antonio Marcionilo Lopes Júnior - Integrante / BYRON LEITE DANTAS BEZERRA - Integrante / CLEBER ZANCHETIN - Coordenador / RICARDO BATISTA NEVES JUNIOR - Integrante.