César Christian Castelo Fernández

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• Culquicondor, Aldo ; BALDASSIN, ALEXANDRO ; CASTELO-FERNÁNDEZ, CESAR ; DE CARVALHO, JOÃO P.L. ; Papa, João Paulo . An efficient parallel implementation for training supervised optimum-path forest classifiers. NEUROCOMPUTING , v. 393, p. 259-268, 2020.

• Bragantini, Jordão ; Martins, Samuel Botter ; Castelo-Fernandez, Cesar ; Falcão, Alexandre Xavier . Graph-Based Image Segmentation Using Dynamic Trees. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 470-478.

• Castelo-Fernández, César ; Falcão, Alexandre X. . Learning Visual Dictionaries from Class-Specific Superpixel Segmentation. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 171-182.

• Culquicondor, Aldo ; Castelo-Fernández, César ; Papa, João Paulo . A New Parallel Training Algorithm for Optimum-Path Forest-Based Learning. In: Beltran-Castaon, Cesar; Nystrom, Ingela; Famili, Fazel. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2017, v. , p. 192-199.

• Castelo-Fernández, César ; Calderón-Ruiz, Guillermo . Automatic Video Summarization Using the Optimum-Path Forest Unsupervised Classifier. In: Pardo, Alvaro; Kittler, Josef. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2015, v. , p. 760-767.

• Castelo-Fernández, César ; de Rezende, Pedro J. ; Falcão, Alexandre X. ; Papa, João Paulo . Improving the Accuracy of the Optimum-Path Forest Supervised Classifier for Large Datasets. In: Bloch, Isabelle; Cesar, Roberto M.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010, v. , p. 467-475.

• SOUSA, AZAEL MELO ; Castelo-Fernandez, Cesar ; OSAKU, DANIEL ; BAGATIN, ERICSON ; REIS, FABIANO ; FALCAO, ALEXANDRE X. . An Approach for Asbestos-related Pleural Plaque Detection. In: 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) in conjunction with the 43rd Annual Conference of the Canadian Medical and Biological Engineering Society, 2020, Montreal. 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2020. p. 1343.

• Falcao, A. X. ; Castelo-Fernández, C. . Improving Supervised Superpixel-Based Codebook Representations by Local Convolutional Features. In: 24th European Conference on Artificial Intelligence - ECAI 2020, 2020, Santiago de Compostela. 24th European Conference on Artificial Intelligence - ECAI 2020, 2020. v. 325. p. 1055-1062.

• Castelo-Fernández, C. . Content-Based Video Retrieval through wavelets and clustering. In: IV Workshop de Visao Computacional, 2008, Bauru. Anais do IV Workshop de Visao Computacional. Baurú: Universidade Estadual Paulista, 2008.

• Castelo-Fernández, C. . Un enfoque eficiente para Detección de Shots en Secuencias de Video. In: II Simposio Peruano de Procesamiento de Imágenes y Computación Gráfica, 2008, Arequipa. Proceedings del II Simposio Peruano de Procesamiento de Imágenes y Computación Gráfica. Arequipa: Universidad Católica San Pablo, 2008.

• Castelo-Fernández, C. ; Espinoza-Rodriguez, P ; Sarmiento, D. ; Cuadros-Vargas, E. . Arboles BSP+: Optimizando el particionamiento del espacio. In: V Jornadas Peruanas de Computación, 2006, Arequipa. Proceedings de las V Jornadas Peruanas de Computación. Arequipa: Sociedad Peruana de Computación, 2006.

• Castelo-Fernández, C. . Búsqueda de Imágenes en Videos usando Filtros de Gabor. In: XII Congreso Internacional Sud-Americano de Ingeniería de Sistemas, Computación e Informática, 2008, Arequipa. Proceedings del XII Congreso Internacional Sud-Americano de Ingeniería de Sistemas, Computación e Informática (Publication in Process). Arequipa: Universidad Católica Santa María, 2008.

• Castelo-Fernández, C. . Análisis de Video por Contenido. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Carranza-Atho, F. ; Castelo, C. . Recuperación de Imágenes Medicas por contenido: Comparación entre Histogramas Métricos y Wavelets. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Castelo-Fernández, C. ; Rezende, P. J. ; Falcao, A. X. ; Papa, J.P. . Towards Building an Ideal Training Set for Supervised Pattern Classification Using Optimum-Path Forest. Pattern Recognition, 2011 (Artigo submetido).

• Castelo-Fernández, C. ; Rezende, P. J. ; Falcao, A. X. ; Papa, J.P. . A Novel Algorithm for Outliers Detection based on the Optimum-Path Forest Supervised Classifier. Pattern Recognition, 2010 (Artigo submetido).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2017 - Atual

  Interactive Learning of Visual Dictionaries Applied to Image Classification, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 16/04/2021., Descrição: Deep learning techniques have become very popular in the design of image descriptors and pattern classifiers as a single pipeline. A well-known drawback in those techniques, however, is the need of large training sets with pre-annotated samples. Unfortunately, in several applications of the Sciences and Engineering, it is difficult to count on specialists to pre-annotate large training sets, especially when the annotation requires interactive image segmentation (which is the case when samples are image objects). Even the manual specification of regions of interest around objects might be difficult when the number of required samples is high, or when the image is volumetric. This makes important the investigation of techniques that can learn from a small number of labeled samples. Bag of Visual Words (BoVW) is an example of success in unsupervised feature learning. By detecting points and local image features from a set of unlabeled training images, a dictionary of visual words can be constructed with the most representative features and an effective image descriptor can be obtained by matching the local image features of a given new image and the visual words in the dictionary. By training a supervised classifier based on those image descriptors, it is possible to assign labels to new images. In this project, we aim at revisiting BoVW for the design of image descriptors from a small number of labeled samples. Given the success of BoVW as an unsupervised feature learning technique, we believe that the knowledge of the samples? labels can considerably improve its performance. Therefore, we propose to investigate ways of exploiting the label information in the design of visual dictionaries during both interest points detection and visual dictionary construction phases. Moreover, we also propose the use of deep convolutional features for the characterization of the interest points. Our preliminary results showed that we are able to train a BoVW model with hundreds of images and yet obtain comparable results to pre-trained convolutional neural networks. On the other hand, we are also interested in applying visual analytics techniques to involve the user in the visual words selection process since we believe that the user can bring very important insights regarding the visual words that are necessary to represent a given set of images. Of course, those issues can lead to different answers depending on the application. We focus on image datasets from a major project associated with the diagnosis of intestinal parasites. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Alexandre X. Falcão - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4

• 2015 - 2016

  Melhorando o Aprendizado e Classificação do Classificador Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para melhorar os processos de aprendizado e classificação do classificador Optimum-Path Forest Classifier, a través do desenvolvimento de estruturas de representação mais eficientes e da aplicação de técnicas de paralelização.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador / Aldo Culquicondor - Integrante., Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 1

• 2011 - 2011

  Desenvolvimento de uma Plataforma para Análise da Anatomia da Madeira (bolaina, quinilla e mohena) na Região Ucayali-Perú, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas computacionais baseadas em Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões para a análise e caraterização de três tipos de madeira utilizando imagens de microscopia. O objetivo principal é a extração de diferentes medidas das celulas da madeira para determinar certas propriedades da mesma, tais como a dureza e a qualidade. Ademais, será realizada uma correlação com medidas tomadas por especialistas para a determinação destas propriedades.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Juan Carlos Gutierrez - Integrante / César Beltrán Castaon - Coordenador., Financiador(es): Concejo Nacional de Ciencia y Tecnología - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2011

  Detecção de Tomadas e Cenas em Vídeos Utilizando Clustering em Dois Níveis Baseado em Grafos, Descrição: O principal objetivo deste trabajo foi dividir automaticamente um vídeo em tomadas e cenas analizando o seu contenido. A ideia é encontrar transições entre as cenas e tomadas aplicando um processo de clustering dos frames, para depois escolher um representante para cada tomada e cena. A técnica de clustering escolhida tem um tempo de execução baixo, o qual permite sua utilização em vídeos de longa duração. As técnicas escolhidas envolvem processamento de imagens, extração de características em imagem, clustering baseado em grafos, etc.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador / Guillermo Calderón Ruiz - Integrante., Número de produções C, T & A: 1

• 2010 - 2011

  Algoritmos de Aprendizado Ativo para o classificador OPF, Descrição: Desenvolver diversos algoritmos de aprendizado baseados no classificador OPF, visando a escolha do melhor conjunto de treinamento possível. O objetivo é descubrir automaticamente o tamanho do conjunto inicial de treinamento, o qual é um parametro muito dificil de escolher nos sistemas de aprendizado supervisionado. Finalmente, o algoritmo proposto servirá como um Framework para propor algoritmos de aprendizado para outros classificadores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Alexandre X. Falcão - Integrante / Pedro J. de Rezende - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante / Thiago Vallin Spina - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2010 - 2011

  ARPIs: Aprendizado e Reconhecimento de Padrões em Imagens por Florestas de Caminhos Ótimos, Descrição: Novas tecnologias permitem adquirir e armazenar milhares de imagens com milhões de pixels cada, gerando grandes volumes de dados para análise. Técnicas de aprendizado e reconhecimento de padrões em imagens têm um papel fundamental na análise, mas o custo computacional elevado para grandes bases de dados (milhões de amostras) compromete a eficácia dessas técnicas, inviabilizando o uso de métodos populares (como redes neurais e máquinas de vetores de suporte) em aplicações onde o aprendizado com milhares de amostras deve ser repetido diversas vezes durante o processamento dos dados. Este projeto aborda o problema explorando e estendendo uma técnica recente de projeto de classificadores de padrões por floresta de caminhos ótimos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Alexandre X. Falcão - Coordenador / Pedro J. de Rezende - Integrante / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2010 - 2010

  Deteção de Outliers baseado em Aprendizado Supervisionado, Descrição: Desenvolver técnicas de deteção de outliers para todo tipo de datasets, utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, específicamente o classificador OPF. O objetivo é desenvolver algoritmos para deteção dos outliers, e posteriormente algoritmos de aprendizado baseado no primeiro algoritmo, que apresentarão melhor acurácia na classificação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Alexandre X. Falcão - Integrante / Pedro J. de Rezende - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2009 - 2011

  Reconhecimento Interativo de Padrões em Imagens, Descrição: Neste projeto serão pequisadas técnicas para reconhecimento interativo de padrões, ou seja, que permitam fazer uma classificação supervisionada em tempo real com o usuario, sendo que ele tem participação na avaliação dos resultados do classificador e decide se a classificação deve ser feita de novo. O tipo de imagens que serão usadas na avalição são imagens 3D de ressonância magnética do cérebro humano, as quais fazem com que seja necessário pesquisar novas técnicas para reducir o tempo de treinamento, pois são imagens com milhões de voxels e, a natureza do sistema requer interatividade em tempo real com o usuario.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Integrante / Alexandre X. Falcão - Integrante / Pedro J. de Rezende - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

Projetos de desenvolvimento

• 2014 - 2015

  Segmentação Automática de Clientes Utilizando Técnicas de Agrupamento, Descrição: O objetivo principal deste projeto empresarial é o desenvolvimento de modelos predicativos utilizando técnicas de mineração de dados para encontrar automáticamente grupos de clientes com características parecidas, visando descobrir informação desconhecida sobre eles. O projeto deu oportunidade ao Gerente de Produto de identificar os melhores e piores clientes, assim como o desenvolvimento de novos produtos e campanhas de marketing.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador.

• 2012 - 2014

  Sistema Híbrido Inteligente para a Análise, Processamento, Visualização e Exploração de Data Geo-Referenciada Utilizando Técnicas de Data Mining e Visualização Científica, Descrição: Este projeto empresarial consiste na aplicação de técnicas de mineração de dados e inteligência de negocios ao sistema de monitoramento veicular por GPS da empresa. Entre os objetivos do sistema estão, conseguir a predição de possíveis eventos futuros relacionados ao monitoramento em base a dados históricos, e a implementação de um módulo de inteligência de negocios para ajudar na toma de decisões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador / Javier Tejada-Cárcamo - Integrante.

• 2014 - 2015

  Segmentação Automática de Clientes Utilizando Técnicas de Agrupamento, Descrição: O objetivo principal deste projeto empresarial é o desenvolvimento de modelos predicativos utilizando técnicas de mineração de dados para encontrar automáticamente grupos de clientes com características parecidas, visando descobrir informação desconhecida sobre eles. O projeto deu oportunidade ao Gerente de Produto de identificar os melhores e piores clientes, assim como o desenvolvimento de novos produtos e campanhas de marketing.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador.

• 2012 - 2014

  Sistema Híbrido Inteligente para a Análise, Processamento, Visualização e Exploração de Data Geo-Referenciada Utilizando Técnicas de Data Mining e Visualização Científica, Descrição: Este projeto empresarial consiste na aplicação de técnicas de mineração de dados e inteligência de negocios ao sistema de monitoramento veicular por GPS da empresa. Entre os objetivos do sistema estão, conseguir a predição de possíveis eventos futuros relacionados ao monitoramento em base a dados históricos, e a implementação de um módulo de inteligência de negocios para ajudar na toma de decisões.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: César Christian Castelo Fernández - Coordenador / Javier Tejada-Cárcamo - Integrante.

Prêmios