Fernando Rodrigues Trindade Ferreira

Pós-doutorado

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Áreas de atuação

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Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• FERREIRA, FERNANDO RODRIGUES TRINDADE ; DO COUTO, LOENA MARINS . Using deep learning on microscopic images for white blood cell detection and segmentation to assist in leukemia diagnosis. THE JOURNAL OF SUPERCOMPUTING (DORDRECHT. ONLINE) , v. 81, p. 2-12, 2025.

• FERREIRA, FERNANDO RODRIGUES TRINDADE ; DO COUTO, LOENA MARINS ; DE MELO BAPTISTA DOMINGUES, GUILHERME ; SAPORETTI, CAMILA MARTINS . Development of a framework using deep learning for the identification and classification of engagement levels in distance learning students. SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING , v. 15, p. 37, 2025.

• FERREIRA, FERNANDO RODRIGUES TRINDADE ; DO COUTO, LOENA MARINS ; DE MELO BAPTISTA DOMINGUES, GUILHERME . Exploring the potential of YOLOv8 in hybrid models for facial mask identification in diverse environments. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS , v. 2024, p. 1-16, 2024.

• FERREIRA, F. R. T. ; PAGLIARI, C. L. . DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE FACES DISTORCIDAS POR ARTEFATOS DE COMPRESSÃO. REVISTA MILITAR DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA , v. XXXV, p. 31-37, 2016.

• FERREIRA, F. R. T. ; SILVA, D. P. . Utilização da Lógica Fuzzy para identificação dos pontos críticos da BR-381 no trecho entre Governador Valadares e Belo Horizonte. III COEN/UFSJ , v. 1, p. 1-11, 2013.

• TOSTA, FREDERICO ; FERREIRA, FERNANDO ; C. PACHECO, CARLA ; TESOLIN, JÚLIO ; FILHO, SILAS ; MOREIRA, CARLOS ; GIOVANINI, BRUNO ; PECLI, ANTONIO ; CLAUDIA CAVALCANTI, MARIA ; VINICIUS DIAS, MARCIO ; GOLDSCHMIDT, RONALDO . Dimensionality Reduction for Supervised Learning in Link Prediction Problems. In: 17th International Conference on Enterprise Information Systems, 2015, Barcelona. Proceedings of the 17th International Conference on Enterprise Information Systems, 2015. v. 1. p. 295-301.

• FERREIRA, F. R. T. ; Guerra W. . Desenvolvimento de apostilas e monitoria para a disciplina de circuitos elétricos. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• FERREIRA, F. R. T. ; BATISTA, L. S. ; Felipe Eduardo Moreira Cota . Desenvolvimento de metaheurísticas híbridas para otimização topológica. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Soluções Inteligentes Utilizando Visão Computacional para Detecção de Infração de trânsito, Descrição: Este projeto de pesquisa busca o desenvolvimento de um sistema avançado de monitoramento de trânsito que utiliza visão computacional e aprendizado profundo para detectar infrações de trânsito em tempo real. Utilizando modelos como redes neurais convolucionais e outros modelos de deep learning. O sistema é capaz de identificar automaticamente veículos que cometem infrações, classificar os tipos de infrações e enviar alertas para as autoridades. O estudo também aborda preocupações éticas e de privacidade, sugerindo medidas como a anonimização de dados dos condutores para mitigar esses problemas. A pesquisa conclui que a integração dessas tecnologias representa uma solução eficaz para melhorar a segurança no trânsito e reduzir acidentes e infrações.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Coordenador.

• 2024 - Atual

  Modelos de Inteligência Artificial para a Detecção e Segmentação de Tumores Cerebrais por meio de Imagens de Ressonância Magnética, Descrição: Neste projeto, estamos desenvolvendo um frameworkque integra modelos de deep learning e visãocomputacional para a detecção precisa esegmentação de tumores cerebrais em imagens deressonância magnética (MRI). O modelo emprega umaarquitetura adaptada com camadas GhostConv eResnet-50, reduzindo o número de operaçõesconvolucionais necessárias, permitindo umaanálise rápida e menos onerosa em termos deprocessamento computacional. O modelo é treinadocom mais de 10.000 imagens, que inclui múltiplasvariações de tumores, permitindo-lhe aprender aidentificar nuances específicas em morfologiastumorais. Isso é crucial para segmentarcorretamente os tecidos afetados em imagens de MRI,onde a diferenciação entre tecido saudável epatológico pode ser sutil, mas crítica para odiagnóstico e planejamento terapêutico. Nossameta consiste em aprimorar a precisão diagnósticae reduzir a latência da entrega de resultados ediagnósticos. Além disso, ao diminuir a cargacomputacional, o modelo pode ser implementado emplataformas menos robustas, tornando a tecnologiaacessível em locais com infraestrutura de TIlimitada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Coordenador.

• 2023 - Atual

  Edital Faperj n 13/2023 (10.432/2024-APQ1) - Abordagens híbridas de Inteligência Artificial para Modelagem Energética, Descrição: O processo de modelagem energética, que envolve a verificação da disponibilidade e do nível de produção de recursos energéticos, é tradicionalmente complexo e demorado devido à necessidade de analisar grandes volumes de dados e à variabilidade dos fatores técnicos, climáticos e espaciais. Nesse cenário, a automatização se torna fundamental para agilizar as etapas do processo e proporcionar resultados mais precisos e eficientes. As técnicas de inteligência artificial (IA) surgem, portanto, como uma alternativa promissora para otimizar essa modelagem, permitindo a extração de informações relevantes de dados complexos de recursos naturais e auxiliando especialistas na tomada de decisões.Este projeto tem como objetivo desenvolver um modelo computacional híbrido, integrando técnicas de inteligência artificial para apoiar a modelagem energética. O modelo combinará algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina com metaheurísticas para a otimização de parâmetros, garantindo maior desempenho e precisão. As metaheurísticas, como algoritmos genéticos ou otimização por enxame de partículas (PSO), permitirão encontrar configurações ideais, enquanto os algoritmos supervisionados realizarão previsões e classificações com base em dados históricos e em tempo real. Além disso, serão empregadas técnicas de visualização científica para apresentar os resultados de forma gráfica e intuitiva, facilitando a interpretação e análise dos padrões identificados.Com essa abordagem integrada, espera-se automatizar etapas críticas da modelagem energética, reduzir o tempo de processamento e aumentar a confiabilidade dos resultados. O modelo proposto será escalável e aplicável a diferentes contextos de avaliação de recursos, como energia solar, eólica e hidrelétrica, contribuindo para uma gestão mais eficiente e sustentável dos recursos naturais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Coordenador / RODRIGO LAMBLET MAFORT - Integrante / Camila Martins Saporetti - Integrante., Financiador(es): FAPERJ - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Aplicação de técnicas de aprendizado utilizando inteligência artificialpara a predição da solubilidade e atividade biológica de compostos orgânicos na descoberta de fármacos, Descrição: A predição de propriedades físico-químicas e de potência e seletividade para compostos orgânicos tem grande aplicação para o estudo de compostos bioativos com interesse farmacológico. Existem vários métodos em quimioinformática que podem ser aplicados para a geração destes modelos. Uma delas consiste na aplicação de métodos de aprendizado de máquinas, especialmente envolvendo modelos não lineares tais quais baseados em algoritmos de inteligência artificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Coordenador / Andrei leitão - Integrante.

• 2016 - 2020

  Modelo Computacional para Seleção Automática de Câmeras, Descrição: Na produção de um telejornal, a cada momento é necessário selecionar, entre as várias câmeras presentes no estúdio, aquela cuja imagem será efetivamente utilizada no chamado sinal de programa (PGM), que corresponde àquele sinal que será visto pelos telespectadores. Correntemente, esta seleção é realizada manualmente pelo diretor de TV (DTV), utilizando um equipamento especializado chamado de mesa de corte de vídeo ou mesa de vídeo. O DTV é submetido a estresse constante, devendo manter-se atento e efetuar trocas de câmera com rapidez a cada nova fala dos apresentadores. O presente trabalho é defender uma proposta que minimize os erros operacionais de seleção de câmeras durante as transmissões dos programas de telejornalismo. Para isso, é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional automatizada que auxilie ou substitua o DTV em suas decisões com relação a escolha da câmera que melhor representa a cena.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Integrante / Nei Yohihiro Soma - Coordenador / Luiz Gustavo Bizarro Mirisola - Integrante.

• 2016 - 2018

  Sistema Computacional Utilizado para Auxiliar Pessoas com Deficiência Visual a se Locomover em Ambientes Voláteis, Descrição: O presente trabalho é caracterizado essencialmente por um sistema integrador entre hardware e software que permite que pessoas com deficiência visual a efetuar o reconhecimento de faces, detecção de obstáculos e mapeamento de ambientes, no qual essa combinação permite além dos contextos propostos, outras diversas aplicações, como: controle de acesso, identificação biométrica e vigilância; composto por: Kinect e sensor ultrassônico HCSR04; apresenta o diagrama em blocos do método OVN proposto, no qual apresenta um conjunto de sensores que a intenção é capturar o máximo de informações externas do ambiente; após essa etapa, é passado por um módulo de pré-processamento, onde os dados capturados pelos sensores são filtrados e analisados; os classificadores apresentam uma versatilidade de métodos e algoritmos nos quais através de uma pré-análise a cada estímulo, classificará as informações como procedentes ou não, de acordo com um banco de dados previamente septado e posteriormente preenchido a cada etapa; o módulo sistema de decisão é onde ocorrerá a tomada de decisão através de filtros, limites e redes neurais que aprenderão à medida que o tempo passar.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Integrante / Nei Yohihiro Soma - Coordenador / Luiz Gustavo Bizarro Mirisola - Integrante.

• 2014 - 2016

  Implicação dos Artefatos de Codificação no Processo de Detecção e Reconhecimento de Faces, Descrição: Os sistemas computacionais utilizados para o reconhecimento de faces permitem diversas aplicações, tais como controle de acesso, identificação biométrica, vigilância, entre outros. No entanto, muitas vezes as imagens/vídeos sofrem distorções devido ao processo de compressão, que pode estar presente nos processos de captura, armazenamento e transmissão das imagens/vídeos das faces. Neste projeto de pesquisa, é apresentado um estudo sobre a resiliência dos detectores e reconhecedores faciais perante faces distorcidas por artefatos de compressão. São utilizados os seguintes padrões de compressão de imagens/vídeos: JPEG, JPEG2000, H.264/AVC e HEVC. O método Viola-Jones é utilizado para a detecção de face, amplamente utilizado para a detecção de objetos em tempo real, incluindo as faces. Para reconhecimento de faces, são estudados dois algoritmos: o LBP (Local Binary Pattern) e o PCA (Principal Component Analysis). Também, são utilizadas duas variações existentes do método Viola-Jones, denominadas Face e Upper-Body para a detecção facial, e quatro variações existente do LBP para reconhecimento facial. Portanto, o objetivo é propor uma combinação das versões do detector Viola-Jones, Face e Upper-Body, visando mitigar a ocorrência de falso-positivos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Coordenador / Carla Liberal Pagliari - Integrante.

• 2013 - 2014

  Desenvolvimento de Apostilas e Monitoria para a Disciplina de Circuitos Elétricos I, Descrição: Elaborar uma apostila da disciplina de Circuitos Elétricos I para o uso das turmas de Eng. Elétrica e Eng. da Computação; Adaptar os roteiros do laboratório de modo a melhorar e maximizar nossos recursos; Oferecer monitoria aos alunos, de modo a auxiliar no aprendizado através da resolução de problemas e exercícios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Integrante / Wilingthon Guerra Zvietcovich - Coordenador.

• 2013 - 2014

  Desenvolvimento de Metaheurísticas Híbridas para Otimização Topológica, Descrição: Essa pesquisa possui como objetivo investigar, implementar e analisar metaheurísticas combinatórias e técnicas híbridas viáveis à solução de problemas complexos de otimização topológica em Engenharia. Como na literatura corrente existe carência em relação ao uso de metaheurísticas combinatórias para a solução de problemas de otimização topológica, este estudo propõe uma abordagem eficiente baseada em otimização por colônia de formigas (Ant Colony Optimization ? ACO), cuja intenção é investigar e propor algoritmos mais eficientes, justificando a implementação de operadores evolutivos que possibilitem uma busca mais eficaz por melhores soluções.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Fernando Rodrigues Trindade Ferreira - Integrante / Felipe Eduardo Moreira Cota - Coordenador / Lucas de Souza Batista - Integrante.