José Jerovane da Costa Nascimento

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Produções bibliográficas

• XU, YONGZHAO ; DOS SANTOS, MATHEUS A. ; F. SOUZA, LUÍS FABRÍCIO ; MARQUES, ADRIELL G. ; ZHANG, LIJUAN ; DA COSTA NASCIMENTO, JOSÉ JEROVANE ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . New fully automatic approach for tissue identification in histopathological examinations using transfer learning. IET Image Processing , v. 16, p. 2875-2889, 2022.

• DE F. SOUZA, LUIS FABRICIO ; SABOIA, C. M. G. ; MARQUES, A. G. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; DOS SANTOS, MATHEUS A. ; da Silva Barros, Antônio Carlos ; REGO, P. A. L. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . New Approach to the Detection and Recognition of Brazilian Mercosur Plates Using Haar Cascade and Tesseract OCR in Real Images.. JOURNAL OF INFORMATION ASSURANCE AND SECURITY , v. 17, p. 144-153, 2022.

• SOUZA, LUÍS FABRÍCIO DE FREITAS ; CASTRO, TASSIANA MARINHO ; SANTOS, LUCAS DE OLIVEIRA ; MARQUES, ADRIELL GOMES ; NASCIMENTO, JOSÉ JEROVANE DA COSTA ; SANTOS, MATHEUS ARAÚJO ; SEVERIANO, GUILHERME F. BRILHANTE ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO PEDROSA . Detection and Segmentation of Damaged Photovoltaic Panels Using Deep Learning and Fine-tuning in Images Captured by Drone. LEARNING AND NONLINEAR MODELS , v. 19, p. 4-14, 2021.

• SOUSA JÚNIOR, PEDRO CAVALCANTE ; SOUZA, LUÍS FABRÍCIO DE FREITAS ; NASCIMENTO, JOSÉ JEROVANE DA COSTA ; SANTOS, LUCAS OLIVEIRA ; MARQUES, ADRIELL GOMES ; RIBEIRO, FRANCISCO EDUARDO SALES ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO PEDROSA . Detection and Segmentation of Lungs Regions Using CNN Combined with Levelset. LEARNING AND NONLINEAR MODELS , v. 19, p. 45-54, 2021.

• SOUZA, L. F. F. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; SABOIA, C. ; MARQUES, A. G ; BRILHANTE, G. F. ; SANTOS, L. O. ; REGO, P. A. L. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO PEDROSA . Intelligent Systems Design and Applications. 22ed.Switzerland AG: Springer Nature. 2. ed. , 2023. v. 715. 31-41p .

• DE F. SOUZA, LUIS FABRICIO ; NASCIMENTO, J. J. C. ; SABOIA, C. M. G. ; GOMES, ADRIELL ; BRILHANTE, G. F. ; SANTOS, L. O. ; REGO, P. A. L. ; FILHO, PEDRO P. REBOUCAS . New Approach in LPR Systems Using Deep Learning to Classify Mercosur License Plates with Perspective Adjustment. In: 22nd Intelligent Systems Design and Applications. In: New Approach in LPR Systems Using Deep Learning to Classify Mercosur License Plates with Perspective Adjustment. In: 22nd Intelligent Systems Design and Applications, 2022, Washington, USA.. 22nd Intelligent Systems Design and Applications, 2022.

• MARQUES, ADRIELL GOMES ; DE F. SOUZA, LUIS FABRICIO ; DOS SANTOS, MATHEUS ARAUJO ; DA COSTA NASCIMENTO, JOSE JEROVANE ; SARMENTO, ROGER MOURA ; LUCENA, IAGO BELARMINO ; SILVA, IAGSON CARLOS L. ; FILHO, PEDRO P. REBOUCAS . Automatic Segmentation of Hemorrhagic Stroke on Brain CT Images Using Convolutional Neural Networks Through Fine-Tuning. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 01.

• HERCULES SILVA, FRANCISCO DOS SANTOS ; GOMES, ADRIELL ; DE F. SOUZA, LUIS FABRICIO ; NUNES, VIRGINIA X ; NASCIMENTO, J. J. C. ; ROCHA NETO, P. D. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . New Approach Detection of COVID-19 by Cough Spectrogram Using IoT and Learning Transfer Technique for Classification.. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing, IWSSIP 2021, 2021, Bratislava. International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2021, Bratislava, Eslováquia. 28th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, IWSSIP 2021, 2021. v. 28., 2021.

• NASCIMENTO, J. J. C. ; GOMES, ADRIELL ; SANTOS, L. O ; SOUZA, LUÍS FABRÍCIO DE FREITAS ; FILHO, PEDRO P. REBOUCAS . New Health of Things Approach to Classification and Detection of Brain Tumors Using Transfer Learning for Segmentation in IMR Images. IEEE Computational Intelligence Magazine , 2023.

• NASCIMENTO, J. J. C. ; SILVA, S. P. P. ; GOMES, ADRIELL ; Luís Fabrício de F. Souza ; REBOUCAS FILHO, P. P. . Uma Nova Abordagem para Localização de Robô Móvel em Ambiente Virtual utilizando Mapas Topológicos a partir de Matriz de Co-ocorrência Estrutural em Imagens Omnidirecionais.. IEEE Computational Intelligence Magazine , 2023.

• DE F. SOUZA, LUIS FABRICIO ; M. JUNIOR, J. R. ; GOMES, ADRIELL ; NASCIMENTO, JOSÉ JEROVANE DA COSTA ; BRILHANTE, G. F ; RODRIGUES, Yasmim. O. A ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . Divisible Cell-Segmentation: A New Approach for Stroke Detection and Segmentation in CT Scans Using Deep Learning and Fine-Tuning. IEEE Computational Intelligence Magazine , 2023.

• ARAUJO, R. A. ; MARQUES, A. G. ; SILVA, I. C. L. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA DE SEGMENTAÇÃO AUTOMÁTICA DE ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL HEMORRÁGICO EM IMAGENS DE TC DE CÉREBRO UTILIZANDO O MÉTODO DE LEVEL SET BASEADO NA ESTIMAÇÃO DE PARZEN. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• BESSA, A. T. ; MARQUES, A. G. ; SILVA, I. C. L. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . Nova Abordagem Totalmente Automática para Identificação de Tecidos em Exames Histopatológicos com uso de Transfer Learning. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• MENDONCA, N. C. M. ; MARQUES, A. G. ; SILVA, I. C. L. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. . Desenvolvimento de um sistema de segmentação pulmonar através de uma abordagem com level set utilizando estimação por janela de parzen combinado ao algoritmo de clusterização Fol. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SOUZA, V. P. ; MARQUES, A. G. ; SILVA, I. C. L. ; NASCIMENTO, J. J. C. ; REBOUCAS, E. S. . DESENVOLVIMENTO DE UMA ABORDAGEM EFICAZ DE SEGMENTAÇÃO AUTOMÁTICA PARA GENERALIZAÇÃO DE SEGMENTAÇÃO EM DIFERENTES EXAMES DE IMAGEM MÉDICAS. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

• 2022 - 2023

  [MEC-TED 2022] Smart E-Mec, Descrição: O Projeto Smart E-Mec consiste no desenvolvimento de modelos de Machine Learning para auxiliar a gestão utilizando o banco de dados do sistema e-MEC como entrada de referência e adaptando os modelos ao NOVO E-MEC. O objetivo principal do projeto é utilizar técnicas de Machine Learning, Estatística e Data Science para auxiliar no processo de gestão e monitoramento das principais questões relacionadas à regulamentação de acreditação de Instituições de Ensino (IEs) no país. Atuando como líder do grupo de aprendizado de máquina. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Jerovane da Costa Nascimento - Coordenador / Pedro Pedrosa Rebouças Filho - Integrante / Navar Medeiros M Nascimento - Integrante / Leandro B. Marinho - Integrante / Roger Moura Sarmento - Integrante / Pedro Yuri Nunes Rodrigues - Integrante / Julio Macedo Chaves - Integrante / SOUSA JÚNIOR, PEDRO CAVALCANTE - Integrante / Danilo Reis - Integrante.

• 2022 - Atual

  [PRF-TED 09/2021] Sistemas Móveis dotado de Inteligência Artificial para auxílio no patrulhamento, Descrição: Desenvolvimento de uma aplicação móvel, multiagência e multiplataforma (iOS e Android), que, a partir do emprego de inteligência computacional, reconhecimento de sinais e outras tecnologias, potencialize a eficiência e a eficácia das atividades de policiamento e fiscalização. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (12) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (8) . , Integrantes: José Jerovane da Costa Nascimento - Integrante / GOMES, ADRIELL - Integrante / REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. - Coordenador / Navar Medeiros M Nascimento - Integrante / Suane Pires Pinheiro da Silva - Integrante / FABRICIO, LUIS - Integrante / Leandro B. Marinho - Integrante / Douglas de Araújo Rodrigues - Integrante / Roberto Fernandes Ivo - Integrante / Aldísio G. Medeiros - Integrante / SILVA, IAGSON - Integrante.

• 2019 - 2022

  [FUNCAP 06945087/2019] Plataforma Multibiométrica e Monitoramento Inteligente, Descrição: #8203;O projeto #8203;Plataforma Multibiométrica e Monitoramento Inteligente#8203;, em execução na Universidade Federal do Ceará, tem desenvolvido diversas ferramentas para as forças de segurança pública do Estado do Ceará, dentre elas PCA, Cerebrum e AFIS (#8203;Automated Fingerprint Information System#8203;). Visando incorporar novas funcionalidades a tais ferramentas, o presente projeto visa desenvolver soluções tecnológicas para: (i) motor de buscas para reconhecimento facial a ser integrado aos sistemas PCA e AFIS, para consultas às bases Civil e Criminal; (ii) analíticos para vídeo monitoramento, visando a identificação de objetos e comportamentos de interesse, com integração ao Cerebrum; (iii) novo modelo de registro civil com uso de tecnologias e inteligências que garantam uma coleta rápida e de qualidade; (iv) plataforma de identidade digital. Neste projeto atuei como Celetista dando suporte administrativos e gestão do projeto, na função de Analista de Sistemas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (10) . , Integrantes: José Jerovane da Costa Nascimento - Integrante / HERCULES SILVA, FRANCISCO DOS SANTOS - Integrante / Adriell Gomes Marques - Integrante / Pedro Pedrosa Rebouças Filho - Coordenador / Suane Pires Pinheiro da Silva - Integrante / FABRICIO, LUIS - Integrante / Douglas de Araújo Rodrigues - Integrante / Roberto Fernandes Ivo - Integrante / Aldísio G. Medeiros - Integrante / Paulo Antonio Leal Rego - Integrante / Aloísio Vieira Lira Neto - Integrante / André Costa - Integrante / José Antonio de Macedo - Integrante / José Gilvan Rodrigues Maia - Integrante / Solon Alves - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2022 - 2023

  [Pólo EMBRAPI] IA-CRED, Descrição: Descrição: SISTEMA DE CLASSIFICAÇÃO HIERÁRQUICA COM OPÇÃO DE REJEIÇÃO NO PROCESSO DE ANTECIPAÇÃO DE RECEBÍVEIS O uso de modelos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina naturalmente geram tecnologias originais e inovadoras. No presente projeto estamos diante do problema de classificação de antecipação de recebíveis, que por sua vez não existem fórmulas matemáticas determinísticas para resolução efetiva. Além disso, a tomada de decisão de aceitar uma proposta de crédito para um cliente com alto potencial de inadimplência é muito danoso para o negócio em questão. Dessa forma, o uso de estratégia de classificação com opção de rejeição em um modelo hierárquico é uma técnica promissora para diminuir as taxas de falsos positivos. Ademais, a empresa possui um grande volume de informações e uma vasta quantidade de variáveis que torna ainda mais complexa a criação de um modelo matemático que represente fielmente o comportamento dos dados. Dessa forma, esse ambiente é ideal para o uso de métodos de classificação com opção de rejeição. Portanto, a proposição de um middleware em nuvem que permite a aplicação de modelos de IA na resolução do problema descrito anteriormente resulta em uma tecnologia original e inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: José Jerovane da Costa Nascimento - Coordenador / HERCULES SILVA, FRANCISCO DOS SANTOS - Integrante / Leandro Bezerra Marinho - Integrante / Pedro Pedrosa Rebouças Filho - Integrante / Navar Medeiros M Nascimento - Integrante / Julio Macedo Chaves - Integrante / SOUSA JÚNIOR, PEDRO CAVALCANTE - Integrante / BRILHANTE, G. F - Integrante.