Givanildo Lima do Nascimento Junior

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• LIMA, BRUNO ; AMARAL, lucas ; Nascimento-Jr, Givanildo ; MAFRA, VICTOR ; FERREIRA, BRUNO GEORGEVICH ; Vieira, Tiago ; Vieira, Thales . User-oriented Natural Human-Robot Control with Thin-Plate Splines and LRCN. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS , v. 104, p. 137-144, 2022.

• Nascimento, Givanildo L. ; FREITAS, CRISTOPHER G. S. ; ROSSO, OSVALDO A. ; AQUINO, ANDRE L. L. . Data Sampling Algorithm Based on Complexity-Entropy Plane for Smart Sensing Applications. IEEE SENSORS JOURNAL , v. 21, p. 25831-25842, 2021.

• L. Aquino, Andre L. ; Nascimento-Jr., Givanildo ; Queiroz, Fabiane . Estratégias ágeis aplicadas à projetos de PD&I: da teoria à prática. Jornada de Atualização em Informática 2022. 1ed.: SBC, 2022, v. , p. 55-105.

• AMARAL, lucas ; Júnior, Givanildo L. N. ; Vieira, Tiago ; Vieira, Thales . Evaluating Deep Models for Dynamic Brazilian Sign Language Recognition. Evaluating Deep Models for Dynamic Brazilian Sign Language Recognition. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 930-937.

• JÚNIOR, GIVANILDO ; FREITAS, CRISTOPHER ; ROSSO, OSVALDO ; AQUINO, ANDRÉ . Algoritmo para redução de dados em redes de sensores baseado em Teoria da Informação. In: XI Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva, 2019, Belém - PA. Anais do Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva (SBCUP), 2019.

• AMARAL, lucas ; Vieira, Tiago ; N. JÚNIOR, GIVANILDO ; FERREIRA, BRUNO ; Vieira, Thales ; LIMA, BRUNO . Real-time Hand Pose Tracking and Classification for Natural Human-Robot Control. In: 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2019, Prague. Proceedings of the 14th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, 2019. p. 832.

• Nascimento, Givanildo L. ; FREITAS, C. G. S. ; AQUINO, A. L. L. . Amostragem de dados em redes de sensores baseada em Teoria da Informação. In: V Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, Maceió - AL. Anais do Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - 2018, 2018. p. 137-144.

• Lisboa, Eduardo ; Queiroz, Fabiane ; Nascimento-Jr, Givanildo . Coffee Leaf Diseases Identification and Severity Classification using Deep Learning. In: SIBGRAPI, 2021, Gramado - RS. Anais do SIBGRAPI 2021, 2021.

• Júnior, Givanildo L. N. ; AMARAL, lucas ; VIEIRA, Thales ; VIEIRA, T. F. . Um estudo comparativo da transformada de distância e da imagem de profundidade para reconhecimento de gestos estáticos da mão usando redes neurais convolucionais. In: 70a Reunião Anual da SBPC, 2018, Maceió/AL. Anais/Resumos da 70ª Reunião Anual da SBPC, 2018.

• AMARAL, lucas ; Júnior, Givanildo L. N. ; VIEIRA, T. F. ; VIEIRA, Thales . Reconhecimento de gestos estáticos da mão usando a Transformada de Distância e aplicações em Libras. In: SIBGRAPI, 2017, Niterói - RJ. Workshop of Undergraduate Works - SIBGRAPI, 2017, 2017.

• Nascimento-Jr, Givanildo ; FREITAS, CRISTOPHER ; ROSSO, OSVALDO ; AQUINO, ANDRÉ . Causal Entropy-Complexity Plane with Multivariate Probability Distribution. In: Entropy 2021: The Scientific Tool of the 21st Century, 2021, Sciforum.net. Proceedings of Entropy 2021: The Scientific Tool of the 21st Century. Basel: MDPI, 2021. p. 9855.

• Júnior, Givanildo L. N. ; Barbosa, B. M. ; Barros, Petrúcio A. M. . O uso da Linguagem R como ferramenta de apoio para o aprendizado na disciplina de Estatística e Probabilidade. In: II Seminário Institucional de Monitoria, 2019, Maceió. II SIM UFAL, 2019.

• Júnior, Givanildo L. N. ; Barbosa, B. M. ; Barros, Petrúcio A. M. . Utilização de Ferramentas Open Source no auxílio ao aprendizado de Probabilidade e Estatística. In: II Seminário Institucional de Monitoria, 2019, Maceió. II SIM UFAL, 2019.

• Júnior, Givanildo L. N. ; FREITAS, C. G. S. ; ROSSO, O. ; AQUINO, A. L. L. . Algoritmo para redução de dados em redes de sensores baseado em Teoria da Informação. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• Júnior, Givanildo L. N. ; FREITAS, C. G. S. ; AQUINO, A. L. L. . Amostragem de dados em redes de sensores baseada em Teoria da Informação. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Júnior, Givanildo L. N. ; AMARAL, lucas ; VIEIRA, T. F. ; VIEIRA, Thales . Um estudo comparativo da transformada de distância e da imagem de profundidade para reconhecimento de gestos estáticos da mão usando redes neurais convolucionais. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• AMARAL, lucas ; Júnior, Givanildo L. N. ; VIEIRA, T. F. ; VIEIRA, Thales . Reconhecimento de gestos estáticos da mão usando a Transformada de Distância e aplicações em Libras. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2020 - 2021

  Técnicas de Deep Learning Aplicadas a Análise de Estresse Biótico em Plantas, Descrição: O estresse biótico consiste em danos às plantas através de outros organismos vivos. O controle eficiente de agentes bióticos, como pragas e patógenos (vírus, fungos, bactérias, etc.) está intimamente relacionado ao conceito de sustentabilidade agrícola. A sustentabilidade agrícola promove o desenvolvimento de novas tecnologias que permitem a redução impactos ambientais, maior acessibilidade aos agricultores e, consequentemente, maior produtividade. O uso de técnicas de Visão Computacional associadas a métodos de Aprendizado de Máquina Profundo (Deep Leaning) podem possibilitar a identificação precoce e correta do agente causador de estresse. Em consequencia disso, medidas corretivas podem ser aplicadas o mais rápido possível para mitigar o problema. Este projeto tem por objetivo estudar e desenvolver técnicas de Deep Learning eficazes na identificação e estimação da gravidade do estresse causado por agentes bióticos em folhas de café, dentre outras plantas. A abordagem consistirá no uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para auxiliar a classificação de patologias foliares, bem como níveis de herbivoria foliar. As principais arquiteturas da CNN (U-Net, AlexNet, VGGNet e ResNet) serão adaptadas da classificação destes estresses bióticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Coordenador / Eduardo Lisboa - Integrante / Fabiane Queiroz - Integrante.

• 2018 - 2019

  PIBIC/CNPq: Aprendizagem Profunda e Aplicações em Visão Computacional, Descrição: Este projeto pretende introduzir os alunos na pesquisa científica, abordando modelos de aprendizagem profunda para tratar problemas de visão computacional 3d. A partir de imagens de profundidade capturadas em tempo real por sensores de profundidade, como o Kinect e o RealSense, serão abordadas em paralelo duas aplicações: reconhecimento de gestos dinâmicos 3d da mão, com o objetivo de criar novas interfaces naturais de usuário (NUI) e reconhecer línguas de sinais como LIBRAS; e o reconhecimento de comandos da mão para controle de robôs, mais especificamente para detectar poses da mão em situações difíceis onde a mão está distante do sensor ou parcialmente oclusa. Serão abordadas arquiteturas baseadas em Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / Thales Miranda de Almeida Vieira - Coordenador / Lucas Antonio Ferro do Amaral - Integrante.

• 2017 - 2020

  Amostragem de dados em redes de sensores sem fio: integração de aplicações e ferramentas. Processo: 404895/2016-6, Descrição: Este projeto visa estudar a integração e disponibilização de dados oriundo de redes de sensores que necessitam realizar amostragem de dados. Considerando que uma das atividades básicas destas redes é a amostragem de dados, nesse projeto, nós iremos focar nos seguintes aspectos: i. Novas estratégias de amostragem de dados, i.e., considerar estratégias baseadas em modelos que melhor representem os fenômenos descritos por sistemas dinâmicos não lineares; ii. Armazenamento e disponibilização na Internet dos dados amostrados, permitindo uma melhor usabilidade de diferentes aplicações; e iii. Integração na Internet de diferentes aplicações que utilizam redes de sensores. As aplicações de redes de sensores consideradas serão: monitoramento ambiental, redes de sensores veiculares, prédios inteligentes e redes de energia elétrica inteligentes (smart grid). Para permitir o estudo das etapas mencionadas nós iremos refinar um arcabouço voltado para estratégias de amostragem de dados lineares para aplicações gerais de redes de sensores. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / André Luiz Lins Aquino - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2017 - 2018

  PIBIC/CNPq/UFAL: Aplicações De Visão Computacional e Modelagem Geométrica Usando Imagens De Profundidade, Descrição: Este projeto pretende introduzir os alunos na pesquisa científica, abordando aplicações de visão computacional e modelagem geométrica que podem ser desenvolvidas com o uso de sensores de profundidade de baixo custo. A partir de imagens de profundidade capturadas em tempo real por estes sensores, serão abordadas, em paralelo, duas aplicações: reconhecimento de gestos 3d da mão, com o objetivo de criar novas interfaces naturais de usuário (NUI) e reconhecer línguas de sinais, como LIBRAS; e a reconstrução 3d de interiores a partir de vídeos 3d. Serão investigados, em especial, o uso de propriedades diferenciais de imagens de profundidade e de suas respectivas superfícies do tipo mapa de altura para criação de descritores que poderão ser usados tanto para o problema de reconhecimento de gestos da mão quanto para reconstrução 3d de interiores. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / Thales Miranda de Almeida Vieira - Coordenador / Lucas Antonio Ferro do Amaral - Integrante.

• 2016 - 2017

  PICME: Programa de Iniciação Científica ao Mestrado, Descrição: O PICME (Programa de Iniciação Científica ao Mestrado) é um programa que oferece aos estudantes universitários que se destacaram nas Olimpíadas de Matemática (medalhistas da OBMEP ou da OBM) a oportunidade de realizar estudos avançados em Matemática simultaneamente com sua graduação. Os participantes recebem as bolsas através de uma parceria com o CNPq (Iniciação Científica) e com a CAPES (Mestrado). O PICME é coordenado em nível nacional pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada - IMPA e ofertado por Programas de Pós-Graduação em Matemática de diversas universidades espalhadas pelo país.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / Márcio Henrique Batista da Silva - Coordenador / Marcos Petrúcio de Almeida Cavalcante - Integrante.

• 2016 - 2017

  PIBIC/CNPq/UFAL: Aplicações De Visão Computacional Usando Imagens De Profundidade, Descrição: Este projeto pretende introduzir os alunos na pesquisa científica, abordando diversas aplicações de visão computacional que podem ser melhoradas pelo uso de sensores de profundidade de baixo custo. A partir de imagens de profundidade capturadas em tempo real por estes sensores, diversos problemas serão tratados em paralelo, incluindo: reconhecimento de gestos da mão para criação de novas interfaces naturais de usuário (NUI); rastreamento de pessoas para fins de vigilância; e reconstrução 3d de interiores. Serão investigados, em especial, o uso de propriedades diferenciais de imagens de profundidade e de suas respectivas superfícies do tipo mapa de altura. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / Thales Miranda de Almeida Vieira - Coordenador / Lucas Antonio Ferro do Amaral - Integrante.

Prêmios