Odemir Martinez Bruno
Possui livre-docência em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (2006), doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (2000), mestrado em Física pela Universidade de São Paulo (1995) e bacharelado em Ciência da Computação pela Escola de Engenharia de Piracicaba (1991). Foi docente do Instituto de Ciências de Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo de 2001 à 2008. Em 2008 transferiu-se para o Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo, onde é atualmente professor associado, junto ao Departamento de Física e Ciência dos Materiais. É credenciado como orientador de doutorado e mestrado no programas: de pós-graduação em Física pelo IFSC - USP (Capes-7), de pós-graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo ICMC - USP (Capes-7), de pós-graduação Interunidades em Bioinformática USP (Capes-5) e de matemática aplicada na Ghent University, Bélgica. É consultor ad hoc do CNPq e da FAPESP. É co-autor de 2 livros e inventor de 6 patentes. Tem experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: inteligência artificial, visão artificial, caos, fractais, análise de imagens, reconhecimento de padrões, processamento de imagens e bioinformática.
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Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Física
1995 - 2000
Universidade de São Paulo
Título: Paralelismo em Visão Natural e Artificial
, Ano de obtenção: 2000. Luciano da Fontoura Costa. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Computer vision; image processing; Parallel computing.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Computação paralela. Setores de atividade: Informática.
Mestrado em Física
1993 - 1995
Universidade de São Paulo
Título: Sistema Automatizado de Medidas TSC em plataforma GUI
Orientador: Roberto Mendonça Faria
, Ano de Obtenção: 1995.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Instrumentação eletrônica; Interface Gráfica com o Usuário; Corrente termo-estimulada.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Hardware. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Software Básico. Setores de atividade: Informática; Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-Hospitalares, Instrumentos de Precisão e Ópticos, Equipamentos Para Automação Industrial, Cronômetros e Relógios.
Formação complementar
1997 - 1997
Parallel And Distributed Real Time Systems. (Carga horária: 12h). , Institute Of Electrical And Electronic Engineers, IEEE*, Estados Unidos.
1995 - 1995
Extensions To The Hough Transform. (Carga horária: 2h). , Escola de Engenharia de São Carlos, EESC/USP, Brasil.
1995 - 1995
Image Processing And Image Processing Research. (Carga horária: 2h). , Escola de Engenharia de São Carlos, EESC/USP, Brasil.
1995 - 1995
Feature Extraction And The Hough Transform. (Carga horária: 2h). , Escola de Engenharia de São Carlos, EESC/USP, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Italiano
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Francês
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Caos e sistemas complexos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Visão Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Reconhecimento de padrões.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise e processamento de imagens.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformática.
Organização de eventos
BRUNO, O. M. . I Workshop de Visão Computacional. 2005. (Congresso).
VALLE FILHO, Adhemar Maria Do ; FERNANDES, Anita Maria da Rocha ; POLIZELLI, Demerval Luiz ; BRUNO, O. M. ; SANTOS, Rafael Duarte Coelho dos . II Workshop de Tecnologia da Informação aplicada ao Meio Ambiente. 2004. (Congresso).
BRUNO, O. M. . IV Congresso Brasileiro de Computação. 2004. (Congresso).
BRUNO, O. M. . I Workshop Memória Virtual de São Carlos. 2003. (Congresso).
BRUNO, O. M. . I Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica em Computação Gráfica e Processamento de Imagens - SIBGRAPI 2003. 2003. (Congresso).
BRUNO, O. M. . International Symposium on Computer Graphics, Image Processing and Vision. 1998. (Congresso).
BRUNO, O. M. . IEEE - International Workshop on Cybernetic Vision. 1996. (Congresso).
Participação em eventos
Workshop de Cooperação Internacional e Engenharia do Institute Polytechnique de Paris - IPP e Universidade de São Paulo - USP.Artificial intelligence and complex systems: theory and applications. 2025. (Outra).
Workshop de Mapeamento Visual de Coleções de Documentos.Workshop de Mapeamento Visual de Coleções de Documentos. 2005. (Simpósio).
ICOBICOBI - International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. ICOBICOBI - International Conference on Bioinformatics and Computational Biology - 14-16/05. 2003. (Congresso).
III Congresso Brasileiro de Computação. III Congresso Brasileiro de Computação. 2003. (Congresso).
III Workshop de informática aplicada a saúde.III Workshop de informática aplicada a saúde. 2003. (Oficina).
IT Conference. IT Conference. 2003. (Congresso).
I Workshop de informática aplicada ao meio ambiente.I Workshop de informática aplicada ao meio ambiente. 2003. (Oficina).
Memória Virtual de São Carlos.Memória Virtual de S. Carlos. 2003. (Oficina).
XVI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. XVI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. 2003. (Congresso).
47 Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria.47 Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 2002. (Encontro).
Congresso Brasileiro de Computação e II Workshop de Informática Aplicada àSaúde. II Congresso Brasileiro de Computação e II Workshop de Informática Aplicada à Saúde. 2002. (Congresso).
XIV Congresso da Sociedade Botânica de São Paulo. XIV Congresso da Sociedade Botânica de São Paulo. 2002. (Congresso).
. simposio brasilieira de arquitetura. 2001. (Congresso).
13th Symposium on Cmputer Architecture and High Performance Computing.13th Symposium on Cmputer Architecture and High Performance Computing. 2001. (Simpósio).
I International Seminar on Bioeletronic Interfaces and III Workshop on Cybernetic Vision.I International Seminar on Bioeletronic Interfaces and III Workshop on Cybernetic Vision. 1999. (Seminário).
International Symposium on Computer Graphics, Image Processing and Vision.International Symposium on Computer Graphics, Image Processing and Vision. 1998. (Simpósio).
Third International Conference on Engineering of Complex Computer Systems. Third International Conference on Engineering of Complex Computer Systems. 1997. (Congresso).
II International Workshop on Cybernetic Vision.II International Workshop on Cybernetic Vision. 1996. (Oficina).
XIX Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada.XIX Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada. 1996. (Encontro).
II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1995. (Simpósio).
VIII Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagem.VIII Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagem. 1995. (Simpósio).
XVIII Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada.XVIII Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada. 1995. (Encontro).
Workshop sobre Computação de Alto Desempenho.Worshop sobre Computação de Alto Desempenho. 1993. (Oficina).
Participação em bancas
BRUNO, O. M.. An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on polen grains. 2025. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Pattern and pseudo-randomness of chaos. 2024. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Clustering of life-like model rules with spatio-temporal patterns. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista. 2023. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Agent-based modelling for the analysis of complex networks. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas. 2022. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
Bruno, O.M.. Métodos computacionais para detecção de plasticidade vegetal em Tradescantia minima causada por agentes tóxicos. 2021. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Métodos de mosaico em imagens microscópicas. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, ODEMIR M. Reconhecimento multibiométrico baseado em imagens de face parcialmente ocluídas. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Escola de Artes, Ciências e Humanidades.
BRUNO, ODEMIR M; MANZANERA, A.; MESQUITA, M. E. R. V.. Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas. 2018. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
Bruno, Odemir M.. Environment for the analysis and comparison of texture descriptors. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, ODEMIR M. Análise de texturas dinâmicas baseada em sistemas complexos. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Métodos de pré-processamento de texturas para otimizar o reconhecimento de padrões. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SOUZA, E. C. P.; Aquino, J. M.. Investigação da corrosão do aço carbono AISI 1020 em solução de NaCl utilizando microscopia óptica in situ. 2016. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Química-UFSCar) - Universidade Federal de São Carlos.
BRUNO, ODEMIR M. Estudo do espectro laplaciano na categorização de imagens pela forma. 2016. Dissertação (Mestrado em Física) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
MARTINEZ, Alexandre Souto; LIANG, Z.;BRUNO, O. M.. Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade. 2015. Dissertação (Mestrado em Física) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
Bruno, O.M.; SILVA, M. A. P.; Felipe, J. C.. Sistema de análise de imagens SEBS por microscopia de força atômica. 2014. Dissertação (Mestrado em Fisica (Sc)) - Universidade de São Paulo.
Bruno, O.M.; ROCHA, A. R.; MORANDIN JUNIOR, O.. Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade. 2014. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.NONATO, Luis Gustavo; LEVADA, A. L. M.. Entropia aplicada ao reconhecimento de padrões em imagens. 2014. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
Bruno, O.M.; MARANA, A. N.; PAPA, J. P.. Análise de formas planas em imagens digitais: uma nova abordagem baseada na transformada de Hough. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Bruno, O.M.; DELBEM, A. C. B.; STOLFI, J.. Autômatos celulares caóticos aplicados na criptografia e criptoanálise. 2013. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.. Estudo da topologia de redes de conexão funcional no córtex sensorial primário e hipocampo durante o sono de ondas lentas. 2013. Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
BRUNO, O. M.Luz, P. H. C.; TRAINA, Agma Juci Machado. Sistema de visão artificial para identificação do estado nutricional de plantas. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
MOREIRA, D. A.;BRUNO, O. M.; Santos, J. L. C.. Anotação de imagens radiológicas usando a web semântica para colaboração científica e clínica. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.. Estudo e desenvolvimento de algoritmos para agrupamento fuzzy de dados em cenários centralizados e distribuídos. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.
Luz, P. H. C.BRUNO, O. M.Herling, V. R.. Uso do sistema de visão artificial para a identificação do estado nutricional de plantas de milho submetidas a níveis de deficiência induzidas de cálcio, magnésio e enxofre. 2011. Dissertação (Mestrado em ZOOTECNIA - QUALIDADE E PRODUTIVIDADE ANIMAL) - Universidade de São Paulo.
Bruno, Odemir M.BATISTA NETO, João Do Espirito SantoMARTINEZ, Alexandre Souto. Caminhadas determinísticas em redes complexas aplicadas em visão computacional. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BARCELOS, Célia Aparecida Zorzo;BRUNO, O. M.; Ferrari, R. J.. Identificação de trajetórias espaço-temporais de movimentos em vídeo. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BRUNO, O. M.; TRAINA, Agma Juci Machado; Zana, Y.. Simulação e modelamento da retina sensorial. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; PEDRINI, Hélio; Souza Filho, L. V.. Análise de dados funcionais aplicada à geração de descritores de assinaturas de dimensão fractal multiescala. 2009. Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; SCHOR, Paulo;NONATO, Luis Gustavo. Simulação de fenômenos óticos e fisiológicos do sistema de visão humano. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.BATISTA NETO, João Do Espirito SantoKolb, R. M.. Identificação de espécies vegetais por meio de análise de imagens microscópicas de folhas. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; CESAR JR, Roberto Marcondes; Mascarenhas, N. D. D.. Identificação de espécies vegetais por meio da análise de textura foliar. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BATISTA NETO, João Do Espirito SantoBRUNO, O. M.; Torres, R. da S.. Seleção de características: abordagem via redes neurais aplicada à segmentação de imagens. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; TRAINA, Agma Juci Machado;MARTINEZ, Alexandre Souto. Implementação e comparação de métodos de estimativa da dimensão fractal e sua aplicação à análise e processamento de imagens. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
VERDADE, Luciano Martins; COUTO, Hilton Thadeu Zarati Do;BRUNO, O. M.. Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas. 2006. Dissertação (Mestrado em Ecologia Aplicada) - Universidade de São Paulo.
SANTANA, Regina Helena Carlucci; SATO, Liria Matsumoto;BRUNO, O. M.. Avaliação de desempenho com algoritmos de escalonamento em clusters de servidores web. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; TAVARES, Fernanda de São Sabbas;BRUNO, O. M.. Identificação de relâmpagos e sprites na atmosfera pelo imageador ALIS abordo do satélite científico EQUARS.. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
PEDRINI, Hélio;BRUNO, O. M.; GEUS, Klaus de. Reconstrução Tridimensional de Imagens de Microscopia de Luz. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.
BRUNO, O. M.BATISTA NETO, João Do Espirito SantoPESSOA, José Dalton Cruz. CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
NONATO, Luis GustavoBRUNO, O. M.; SCHIABEL, Liliane Ventura. Modelador e simulador do sistema visual humano. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.BATISTA NETO, João Do Espirito SantoOLIVEIRA, Giancarlo Conde Xavier. Identificação de espécies vegetais por meio de análise do contorno foliar - uma abordagem bio-inspirada. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.NONATO, Luis Gustavo; FALCÃO, Alexandre Xavier. Implementação paralela da transformada de distância euclidiana exata. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
SANTANA, Marcos José;BRUNO, O. M.; SATO, Liria Matsumoto. Escalonamento em Grids computacionais - estudo de caso. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
NONATO, Luis GustavoBRUNO, O. M.; SCHIABEL, Liliane Ventura. Modelo de simulação do olho humano. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito SantoBRUNO, O. M.; OLIVEIRA NETO, Manuel Menezes de. Aplicação de contornos ativos em modelagem baseada em imagens. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
NONATO, Luis GustavoBRUNO, O. M.; SCHIABEL, Liliane Ventura. Modelador e simulador do sistema visual humano. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
NONATO, Luis Gustavo; SCHIABEL, Liliane Ventura;BRUNO, O. M.. Modelador e simulador do sistema visual humano. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.BATISTA NETO, João Do Espirito SantoOLIVEIRA, Giancarlo Conde Xavier. Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar - uma abordagem bio-inspirada. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.NONATO, Luis Gustavo; FALCÃO, Alexandre Xavier. Implementação paralela da transformada de distância euclidiana exata. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
SANTANA, Marcos José;BRUNO, O. M.; SATO, Liria Matsumoto. Escalonamento em Grids computacionais - estudo de caso. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito SantoBRUNO, O. M.; RODRIGUES, Evandro Luis Linhari. Aplicação de contornos ativos em modelagem baseada em imagens. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; REZENDE, Solange Oliveira; LANDELL, Marcos Guimarães de Andrade;BRUNO, O. M.. Identificação da Infecção de Folhas da Cana-de-Açúcar por Ferrugem através de Técnicas de Análise de Cores.. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
SANTANA, Marcos José;BRUNO, O. M.; SLAETS, Jan Frans Willem. Ferramentas de avaliação de desempenho para servidores web: análise, implementação de melhorias e testes. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
GONZAGA, Adilson;BRUNO, O. M.; ALVES, José Marcos. Estudo de parâmetros para caracterização de fraturas ósseas experimentais utilizando visão computacional. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos.
BRUNO, O. M.COSTA, Luciano da FontouraBATISTA NETO, João Do Espirito Santo. Comparação e desenvolvimento de algoritmos de tranformada de distância euclidiana e aplicações. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Regina Helena Carlucci;TRAVIESO, Gonzalo. Paralelização da transformada de Hough. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
TRAINA, Agma Juci Machado; NUNES, Fátima de Lourdes Santos; GONZAGA, Adilson;BRUNO, O. M.; MARQUES, Paulo M; PAIVA, Maria Stela Veludo de. Recuperação de imagens médicas por conteúdo considerando regiões definidas pela energia. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; TRAINA, Agma Juci Machado;BERNACCI, Luís Carlos. Identificação de espécies vegetais através da análise da forma interna de órgãos foliares. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
FIGUEIREDO, O. A.; MOREIRA, D. A.; GUDWIN, R. R.; TRAINA JUNIOR, C.;BRUNO, O. M.; TREVELIN, L. C.. Implementação de espaços de tuplas do tipo JavaSpaces. 2002. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Regina Helena Carlucci; CESAR, P.. Interface Gráfica para um Ambiente de Escalonamento Flexível e Dinâmico. 2001. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.. Patterns and randomness in networks for computer vision from graphs to neural networks. 2023. Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, ODEMIR. Exploring complex networks: matrix-based and multiscale approaches for pattern recognition. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Bruno, O.M.. Análise multicamada de redes neurais convolucionais para aplicações de transferência de conhecimento. 2022. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Bruno, O.M.. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. A stochastic multi-state cellular automata model and its application in scheduling and density classification problems. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BRUNO, O. M.; DUARTE, S. B.; JENNANE, R.; PINA, D. R.; VACAVANT, A.. Image processing for enhacement of ischemic stroke in computed tomography examinations. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Université D'Orleáns.
Bruno, Odemir M.. Spatially explicit modeling on networks: understanding patterns & describing processes. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SAITO, J. H.; MATIAS, P.; LEVADA, A. L. M.; GONZAGA, Adilson. Projeto de um sistema de registro de sinais de neurônios em matriz de microeletrodos com ressonância estocástica. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BRUNO, O. M.FLORINDO, J. B.; MESQUITA, M. E. R. V.; VARAO FILHO, J. R. A.;BACKES, A. R.. Medidas fractais aplicadas à classificação de texturas. 2019. Tese (Doutorado em Matemática Aplicada) - Universidade Estadual de Campinas.
BRUNO, O. M.. Caracterização e análise de texturas estáticas e dinâmicas utilizando redes complexas, caminhadas determinísticas e campos vetoriais. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BRUNO, ODEMIR M; CARRILHO, E.; COLATO, A.; LEMKE, N.; ARENZON, J. J.. Redes complexas em sistemas celulares e moleculares de plantas. 2018. Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BAPTISTA, M.S.;MARTINEZ, Alexandre SoutoTRAVIESO, G.; CHALCO, J.P.M.;Bruno, Odemir M.. Padrões e pseudoaleatoriedade usando sistemas complexos. 2017. Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, ODEMIR M. Avaliação de métodos de análises não lineares em sinais eletroencefalográficos na presença de oscilações de alta frequência em pacientes portadores de epilepsia refratária. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
BRUNO, ODEMIR M. Análise de textura em imagens de folha para diagnose nutricional precoce em culturas de milho. 2016. Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.; FONTANARI, J. F.; ALFONSO, N. F. C.;BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; MORANDIN JUNIOR, O.. Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multiespaciais e sua aplicação em tecidos vegetais. 2015. Tese (Doutorado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo - USP.
BRUNO, O. M.. Reconhecimento de padrões heterogêneos e suas aplicações em biologia e nanotecnologia. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
TINÓS, R.; CARVALHO, A.C.P.L.F.; BRANDÃO, M.M.; MATIOLI, S.R.;BRUNO, O. M.. Algoritmos evolutivos aplicados na investigação da adaptabilidade do código genético. 2015. Tese (Doutorado em Programa Interunidades em Bioinformática) - Universidade de São Paulo - USP.
TRAINA, Agma Juci Machado; GONZAGA, Adilson; Santos, A. C.; Gutierrez, M. A.;BRUNO, O. M.. Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
Bruno, O.M.; SOUZA, E. C. P.; PAULOVICH, F. V.; PEDRINI, Hélio; BARRERA, J.. Análise de texturas estáticas e dinâmicas e suas aplicações em biologia e nanotecnologia. 2013. Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo.
Murta Junior, L. O.; Neves, UPC; SANTOS, S. A.;BRUNO, O. M.; CESAR JR, Roberto Marcondes. Desenvolvimento de uma base de funções paramétricas para interpolação de imagens médicas. 2013. Tese (Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.
Bruno, O.M.; ANDRICOPULO, A. D.; NEVES, L. A. P.; GROPPO JUNIOR, M.; LIANG, Z.. Redes complexas em visão computacional com aplicações em bioinformática. 2013. Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; PEDRINI, Hélio;NONATO, Luis Gustavo; Mascarenhas, N. D. D.; ALFONSO, N. F. C.. Descritores fractais aplicados à análise de texturas. 2013. Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo.
Neves, UPC; Felipe, J. C.; Salmon, CEG;BRUNO, O. M.; Mascarenhas, N. D. D.. Estudo avaliativo da informação mútua generalizada e de métricas clássicas como medidas de similaridades para corregistro em imagens fractais e cerebrais. 2012. Tese (Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.
MARTINEZ, Alexandre Souto; Drugowich, J R; Caliri, A;BRUNO, O. M.; Arashiro, E. Funções Generalizadas, Modelos de Crescimento Contínuos e Discretos e Caminhadas Estocásticas em Meios Desordenados. 2011. Tese (Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; Felipe, J. C.; Mascarenhas, N. D. D.; Torres, R. da S.; TRAINA, Agma Juci Machado. Estudos de métodos de análise de complexidade em imagens. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
Murta Junior, L. O.; Júnior, J. E.;BRUNO, O. M.; Carneiro, A. A. O.; Schiabel, H.. Avaliação de métricas para o corregistro não rígido de imagens médicas. 2010. Tese (Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.COSTA, Luciano da Fontoura; Felipe, J. C.; GONZAGA, Adilson; TRAINA, Agma Juci Machado. Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
OLIVEIRA, M. C. F.; Mello, R. F.;BRUNO, O. M.. Avaliação de desempenho de algoritmos paralelos para uma plataforma de mineração visual. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
COSTA, Luciano da FontouraTRAVIESO, Gonzalo; Sene, F. M.; OLIVEIRA, M. C. F.;BRUNO, O. M.. Técnicas para análise do crescimento e movimento de células neurais. 2009. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.
ARMELIN, H. A.; BARRERA, J.;BRUNO, O. M.; GUBITOSO, M. D.; DOS SANTOS, R. M. Z.. Modelos discretos para sistemas de sinalização celular baseados no contato célula-célula. 2008. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.
Gruber, A.; FERREIRA, M. U.; Hirata, N. S. T.;BRUNO, O. M.; Lotufo, R. A.. Análise e reconhecimento digital de formas biológicas para o diagnóstico automático de parasitas do gênero Eimeria. 2007. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.
SPOLON, R.;BRUNO, O. M.; SANTANA, Marcos José;TRAVIESO, Gonzalo; SLAETS, Jan Frans Willem; BUZATO, L. E.. Um método para avaliação de desempenho de protocolos de sincronização otimista para simulação distribuída. 2001. Tese (Doutorado em Física) - Universidade de São Paulo.
Bruno, O.M.. Análise espectral em grafos e aplicações. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.; OLIVEIRA, G. M. B.; GABRIEL, P. H. R.. A stochastic cellular automata model applied for scheduling tasks to many processor architectures. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BRUNO, O. M.. Reconhecimento de padrões em redes complexas com alta precisão utilizando análise espectral e redes neurais. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
CASTANON, Cesar Beltran;Bruno, Odemir M.; TALAVERA, E.V.. Deep learning for patterns in chaos sequences. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ingeniería) - Campus Pontificia Universidad Católica del Peru.
PEDRINO, E.; LEVADA, A.;Bruno, O.M.. Projeto de um sistema de sinais de neurônios em matriz de microeletrodos com ressonância estocástica. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MARTINEZ BRUNO, ODEMIR. Caracterização de texturas com o auxílio de redes complexas, padrões semânticos e projeções topológicas. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BRUNO, ODEMIR M. Um modelo de execução dirigido pelos dados em processadores multi-core. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
Bruno, O.M.; MIRANDA, P. B.; ROMERO, R. A. F.. Análise de imagens de fluorescência no diagnóstico de doenças em soja: ferrugem asiática e haste verde e retenção foliar. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.; LIANG, Z.;AMANCIO, D. R.. Comparação e caracterização de redes de interação de proteínas. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, ODEMIR M. Dinâmica de redes complexas aplicada a reconhecimento de autoria. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.; Lotufo, R. A.;NONATO, Luis Gustavo. Estrutura multiescala de redes complexas. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.. Mineração de dados em séries temporais usando redes complexas. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
JOB, A. E.;BRUNO, O. M.; POZ, A. P. D.. Comparação e estimação computacional das propriedades de materiais utilizando a transformada wavelet. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Física) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Bruno, O.M.; SAITO, J. H.. Análise textural de culturas de neurônios in vitro usando filtros de Gabor associadass aos registros eletrofisiológicos. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
OLIVEIRA Jr, O. N.;Ruggiero, C. A.BRUNO, O. M.. Análise da incompleteza e amostragem em redes complexas. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Fisica (Sc)) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; CESAR JR, Roberto Marcondes; BARCELOS, Célia Aparecida Zorzo. Geração de malhas a partir de imagens com textura. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
COSIN, L. F.;BRUNO, O. M.; TANNÚS, A.; SLAETS, Jan Frans Willem. Reconstrução e Visualização Tridimensional de Imagens Obtidas por Tomografia de Ressonância Magnética. 2001. Exame de qualificação (Doutorando em Física) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.Kolb, R. M.BATISTA NETO, João Do Espirito Santo. Deep learning para avaliação do estresse causado por fluoreto na espécie Tradescantia minima. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Técnicas de classificação textual utilizando grafos. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Física) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
BRUNO, O. M.. Avaliação, seleção de modelos e detecção de outliers em espaços e subespaços de dados. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Método de realce automático de contraste aplicado à microscopia in situ no contexto da fermentação etanólica industrial. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BRUNO, ODEMIR M. Processamento, extração de características e análise morfométrica automatizada de fibras mielínicas. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Física) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
BRUNO, O. M.. Real Cloud Sistemas Ltda.. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. CENIC - Laboratório de Ensaios Especiais Ltda.. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.. Interpretabilidade de modelos neurais para séries temporais em saúde. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos.
BRUNO, O. M.; FORTES, R. P. M.. Utilização do EzPublish como ferramenta para publicação e gerenciamento de conteúdo em páginas Web. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.
MARQUES, Eduardo;BRUNO, O. M.. Sistema de Portal Corporativo. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Informática) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Desenvolvimento e pesquisa em telemedicina. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
MALDONADO, José Carlos;BRUNO, O. M.. Confidencialidade digital: uma abordagem em esteganografia de vídeos. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; MONARD, Maria Carolina. Desenvolvimento de um aplicativo para otimização de custo de um composto nutricional. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
CINTRA, L. C.;BRUNO, O. M.; MONARD, Maria Carolina. Projeto Supervisionado I. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.
OSÓRIO, L. F.;BRUNO, O. M.; MONARD, Maria Carolina. Projeto de Graduação. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.
MORAES, P. A.;BRUNO, O. M.; MONARD, Maria Carolina. Proposta de Desenvolvimento de uma Ferramenta de Hardware Reconfigurável para Algoritmos Genéticos. 2001. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; MONARD, Maria Carolina. Desenvolvimento de aplicações para web utilizando as tecnologias JavaServer Pages e JavaServlets. 2001. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bel Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.
TRAINA, Agma Juci Machado;BRUNO, O. M.; GONZAGA, Adilson. Extração de características de imagens médicas utilizando wavelets para mineração de imagens e auxílio ao diagnóstico. 2006. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.COSTA, Luciano da FontouraNONATO, Luis Gustavo. Simulação tridimensional do processo de acomodação do olho humano. 2006. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito SantoBRUNO, O. M.; SCHARCANSKI, Jacob. Análise de textura aplicada em sensoreamento remoto. 2006. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
TRAINA, Agma Juci Machado;BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; GONZAGA, Adilson;BRUNO, O. M.. Técnicas de realimentação de relevância para recuperação por conteúdo de imagens médicas visando diminuir a descontinuidade semântica. 2005. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; TRAINA, Agma Juci Machado;COSTA, Luciano da Fontoura. Implementação e comparação de métodos de estimativa da dimensão fractal e sua aplicação à análise e processamento de imagens. 2005. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BATISTA NETO, João Do Espirito SantoBRUNO, O. M.; PAIVA, Maria Stela Veludo de. Identificação de relâmpagos e sprites na atmosfera pelo imageador ALIS a bordo do satélite científico EQUARS. 2005. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Marcos José; SLAETS, Jan Frans Willem. Grids Computacionais: Políticas de escalonamento. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
MARQUES, Eduardo;BRUNO, O. M.; RODA, Valentin Obac. Projeto de um módulo básico de visão computacional baseado em computação reconfigurável aplicado a robôs móveis. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
SANTANA, Regina Helena Carlucci;BRUNO, O. M.; TOLEDO, Franklina Maria Bragion de. Estudo e avaliação de algoritmos de balanceamento de carga em clusters de servidores WEB. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; MOREIRA, Jander; TRAINA, Agma Juci Machado. Identificação de espécies arbóreas através da anélise do contorno foliar. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Regina Helena Carlucci;NONATO, Luis Gustavo. Implementação paralela da transformada exata da distância euclidiana. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; TORRE NETO, André. Um sistema de visão computacional para identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta (MPC) em citros. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
NONATO, Luis GustavoBRUNO, O. M.; SCHIABEL, Liliane Ventura. Modelador e visualizador do sistema visual humano. 2004. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
TRAINA, Agma Juci Machado; GONZAGA, Adilson;BRUNO, O. M.. Características de forma e textura para indexação e recuperação de imagens médicas por conteúdo. 2003. Outra participação, Universidade de São Paulo.
BATISTA NETO, João Do Espirito Santo; LANDELL, Marcos Guimarães de Andrade;BRUNO, O. M.. Identificação da contaminação da cana de açucar por ferrugem através de técnicas de análise de cores. 2003. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
MOREIRA, Edson Do Santos; MONACO, Francisco José; PIMENTEL, Maria da Graça Campos;BRUNO, O. M.. Gerenciamento de informações de contexto para ambientes móveis. 2003. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Regina Helena Carlucci; MOREIRA, Jander. Paralelização da Transformada de Hough. 2003. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.; TRAINA, Agma Juci Machado;BATISTA NETO, João Do Espirito Santo. Identificação de espécies de vegetais através da análise da forma interna de órgãos foliares. 2003. Outra participação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
GONZAGA, Adilson; RODRIGUES, Evandro Luis Linhari;BRUNO, O. M.. Segmentação automática de imagens médidas via contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente. 2003. Outra participação, Universidade de São Paulo.
BRUNO, O. M.; SANTANA, Marcos José; PENTEADO, R. A. D.. Ferramentas de avaliação de desempenho para servidores WEB: análise, implementação de melhorias e testes. 2002. Outra participação, Universidade de São Paulo.
TRAINA, Agma Juci Machado; OLIVEIRA, M. C. F.;BRUNO, O. M.. Desenvolvimento de um framework para análise visual de informações suportando Data Mining em um sistema de arquivamento de imagens médicas. 2002. Outra participação, Universidade de São Paulo.
MOREIRA, Edson Do Santos;BRUNO, O. M.; FORTES, R. P. M.; CESAR JR, Roberto Marcondes. Concurso público - Professor doutor MS3 - ICMC USP. 2009. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
BRUNO, O. M.. Concurso público professor adjunto. 2008. Universidade Federal de São Carlos.
RINO, L. H. M.; KERBAUY, M. T. M.; CANSIAN, A. M.; PENTEADO, R. A. D.;BRUNO, O. M.. Concurso público professor - Departamento de Ciência da Informação - UFSCar. 2002. Universidade Federal de São Carlos.
Orientou
Arquiteturas de redes neurais não convencionais para aprendizado profundo; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Predicting SOAP descriptors from material properties; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, German Academic Exchange Service; (Orientador);
Autômato de rede diferenciável para otimização com gradiente descendente; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Estudo da viabilidade de órgãos foliares como biossensores; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas; Início: 2022; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Métodos de reconhecimento de padrões combinando redes complexas e redes neurais artificiais; Início: 2024; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Análise do comportamento dinâmico de sistemas complexos e redes neurais artificiais em visão computacional e inteligência artificial; Início: 2022; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Acoustic wave scattering: effects of obstacles on propagation dynamics; Início: 2022; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Analysing patterns on network automata; Início: 2022; Tese (Doutorado em Applied mathematics) - Ghent University, Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen; (Coorientador);
Redes complexas aplicadas em imagens médicas; Início: 2018; Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo; (Coorientador);
Início: 2023; Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Início: 2023; Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Aprendizado de representações usando redes neurais artificiais e redes complexas com aplicações em sensores e biossensores; Início: 2022; Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Investigation of artificial neural networks with complex networks structures; Início: 2025; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Biotecnologia; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Reconhecimento de padrões em 3D; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Análise dos efeitos do ácido ascórbico e ácido acetilsalicílico no crescimento e estresse de Lemma minor: implicações para aplicações biotecnológicas; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciências Físicas e Biomoleculares) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Aprendizado por reforço a teoria do caos; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Engenharia da Computação) - Escola de Engenharia de São Carlos; (Orientador);
Impressão 3D e digitalização 3D; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Física) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Aprendizado de máquina e visão computacional aplicadas na automatização da análise fenotípica e quantitativa em pesquisa biotecnológica; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Determinação da concentração de partículas virais através da análise de fractais; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciências Físicas e Biomoleculares) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Urban greenscape analysis: advanced NDVI calculation using sentinel hub and computer vision techniques; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Análise de crescimentos de Lemma minor sob a influência de macro e micronutrientes; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciências Físicas e Biomoleculares) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Geração e análise inteligente de aleatoriedade em TRNGs; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Projeto Ciência no Inverno; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica com Ênfase em Sistemas de Energia e Automação) - Escola de Engenharia de São Carlos; (Orientador);
Desenvolvimento de biossensores baseados em Lemna minor; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciências Físicas e Biomoleculares) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Desenvolvimento de um sistema automatizado e controlado para culturas de plantas aquáticas e algas; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Projeto Ciência no Inverno; Início: 2023; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; (Orientador);
Estudo de redes neurais convolucionais com enfoque em texturas; Início: 2022; Iniciação científica (Graduando em Física Computacional) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Classificação de autômatos celulares através de redes neurais; Início: 2021 - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on polen grains; 2025; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Clustering of life-like model rules with spatio-temporal patterns; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudo sobre os padrões espaço-temporais de autômatos celulares em redes complexas; 2024; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Pattern and pseudo-randomness of chaos; 2024; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista; 2023; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas; 2022; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos computacionais para detecção de plasticidade vegetal em Tradescantia minima causada por agentes tóxicos; 2021; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Presidente de la República; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos de mosaico em imagens microscópicas; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Odemir Martinez Bruno;
Classification of pseudo-random number generators by complex networks and computational geometry analysis; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas; 2018; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Environment for the analysis and comparison of texture descriptors; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de texturas dinâmicas baseada em sistemas complexos; 2017; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos de pré-processamento de textura para otimizar o reconhecimento de padrões; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Sistema de análise de imagens SEBS por microscopia de força atômica; 2014; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Detecção de gestos manuais utilizando câmeras de profundidade; 2014; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Entropia aplicada ao reconhecimento de padrões em imagens; 2014; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Autômatos celulares caóticos aplicados na Criptografia e Criptoanálise; 2013; Dissertação (Mestrado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de textura de imagens celulares de tecidos bucais para a detecção de câncer; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
SISTEMA DE VISÃO ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL DE PLANTAS; 2012; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Caminhadas determinísticas em redes complexas aplicadas em visão computacional; 2010; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de textura aplicada no reconhecimento de órgãos foliares; 2008; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Identificação de espécies vegetais por meio de análise de imagens microscópicas de folhas; 2008; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Simulação de fenômenos óticos e fisiológicos do sistema de visão humano; 2008; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Simulação e Modelamento da Retina Sensorial no Projeto Olho Virtual; 2007; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Implementação e comparação de estimativa da dimensão fractal e sua aplicação à análise e processamento de imagens; 2006; 83 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de Dados Funcionais Aplicada à Geração de Descritores de Assinaturas de Dimensão Fractal; 2006; 0 f; Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Implementação paralela da transformada de distância euclideana exata; 2005; 91 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros; 2005; 119 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar - uma abordagem bio-inspirada; 2005; 130 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Comparação e desenvolvimento de algoritmos de transformada de distância euclidiana e aplicações; 2004; 73 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Paralelização da transformada de Hough; 2004; 116 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Identificação de espécies vegetais através da análise da forma interna de órgãos foliares; 2004; 152 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos; 2024; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Patterns and randomness in networks for computer vision from graphs to neural networks; 2023; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Agent-based modeling for the analysis of complex networks; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Exploring complex networks: matrix-based and multiscale approaches for pattern recognition; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise multicamada de redes neurais convolucionais para aplicações de transferência de conhecimento; 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional; 2021; Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Spatially explicit modeling on networks: understanding patterns & describing processes; 2019; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Redes complexas em sistemas celulares e moleculares de plantas; 2018; Tese (Doutorado em Curso de Pós-Graduação em Física Aplicada - Opção Biomolecular) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Padrões e pseudoaleatoriedade usando sistemas complexos; 2017; Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise de textura em imagens de folha para diagnose nutricional precoce em culturas de milho; 2016; Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos de mapeamento espaço-espectral em imagens multiespectrais e sua aplicação em tecidos vegetais; 2015; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Universidade de São Paulo - USP, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Reconhecimento de padrões heterogêneos e suas aplicações em biologia e nanotecnologia; 2015; Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Redes complexas aplicadas em visão computacional; 2013; Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Descritores Fractais aplicados à análise de texturas; 2013; Tese (Doutorado em Física computacional (IFSC)) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Textura dinâmicas e estáticas e suas aplicações em bioinformática e nanotecnologia; 2013; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Caracterização de fisiologia celular e molecular de plantas por redes complexas; 2013; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise e reconhecimento de padrões de movimento em sequências de imagens; 2011; Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas; 2010; 0 f; Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudos de métodos de análise de complexidade em imagens; 2010; 0 f; Tese (Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudo da análise de textura multi-escala e suas aplicações no reconhecimento de plantas; 2010; Tese (Doutorado em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, ; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
2020; Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Odemir Martinez Bruno;
2019; Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Odemir Martinez Bruno;
2019; Universidade de São Paulo, ; Odemir Martinez Bruno;
2017; Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Odemir Martinez Bruno;
Descritores fractais de texturas aplicados na identificação foliar e plasticidade anatômica; 2015; Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Odemir Martinez Bruno;
2015; Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Odemir Martinez Bruno;
Mathematical methods for deep generative models; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Avaliação da sensibilidade de modelos de autômatos celulares por meio do expoente de Lyapunov; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Processamento de imagens usando inteligência artificial; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Automação de câmaras de crescimento de plantas; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Um sistema de identificação de placas de veículos; 2006; 44 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharel Em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Segmentação de sinais pelo método de Mumformd-Shah aplicada à análise da curvatura da córnea; 2005; 45 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharel Em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Segmentação de sinais pelo método de Mumford-Shah aplicada à geração de padrões; 2005; 52 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharel Em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Implementação de aplicações e melhorias no DIP; 2005; 53 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Módulo de Automação e Gerenciamento de Experimentos e da Visualização 3D para o ImageLab; 2003; 20 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Educação e difusão do conhecimento em Ciências da Natureza através do desenvolvimento de aplicativos interativos e mídias sociais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Modelagem de autômatos celulares com autômatos neurais; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Física Teórico-Experimental) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Criptografia baseada na composição de mapas caóticos; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Modelo de aprendizado ativo com redes neurais para aplicações de rotulagem custosa; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Calibração de impressora 3D usando visão computacional; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Criptografia baseada na composição de mapas caóticos; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Automação de câmaras de crescimento de plantas; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Inteligência artificial aplicada na análise de padrões complexos; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Plasticidade fenotípica de microalgas verdes; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências Biológicas) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudo da dinâmica de mapas caóticos acoplados em uma abordagem de deep zoom; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Plasticidade fenotípica em microalgas verdes; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências Biológicas) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Análise e visualização de padrões espaço-temporais em rede autômato; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Matemática Aplicada e Computação Científica) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Programa Unificado de Bolsas; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudo de sistemas caóticos para criptografia; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharel Em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Estudo da dinâmica de distribuição espacial de estômatos de folhas de Arabidosis thaliana sp; expostas a fatores de estresse abióticos; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Biotecnologia) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Circuitos eletrônicos para produzir sinais caóticos e sequencias aleatórios; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Sistema de controle de ambiente para análise de plantas; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Automação de câmaras de crescimento de plantas; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Classificação automática das regras de autômatos celulares elementares; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Instrumentação eletrônica aplicada à biologia vegetal; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Física - Teórico-Experimental) - Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Filtros anisotrópicos baseados em Automatos Celulares; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Física Computacional) - Instituto de Física de São Carlos; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Algoritmo de colônias de formigas aplicado em imagens; 2010; Iniciação Científica - Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Metodologia das Redes Complexas para a Análise da Morfologia e da Dinâmica de Crescimento dos Fungos; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia física) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Algoritmos de criptografia baseados em sistemas caóticos; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Bel Em Informática) - Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Implementação de rotinas de ótimo desempenho para ambientes de programação científica; 2007; Iniciação Científica; (Graduando em Bel Em Informática) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Metodologia de visão artificial para análise morfométrica do arroz (gênero Oryza); 2007; Iniciação Científica; (Graduando em Bel Em Informática) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Inferência de características urbanísticas por meio da análise de complexidade de imagens por sensoriamento remoto; 2007; Iniciação Científica - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Uma Plataforma Distribuída de Instrumentação - DIP; 2005; 31 f; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Wavelets em análise de imagens; 2005; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Um ambiente computacional para suporte a biometria e análise de imagens; 2002; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharel Em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Network analysis of social group; 2018; Orientação de outra natureza; (Física Computacional) - Universidade de São Paulo, Westfälische Wilhelms-Universität Münster; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Modelling and visualisation of graphs in chaotical systems; 2018; Orientação de outra natureza; (Física Computacional) - Universidade de São Paulo, Westfälische Wilhelms-Universität Münster; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Study of fouling using stereomicroscopy and image analysis; 2017; Orientação de outra natureza; (Física Computacional) - Universidade de São Paulo, Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina SCE-527 - Computadores e Sociedade II; 2005; 10 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de aperfeiçamento de ensino para a disciplina SCE - 557 Técnicas de Programação Web; 2004; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina sce-188 Arquitetura de Computadores; 2004; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina sce-523 Computação Gráfica; 2004; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina sce-188 Arquitetura de Computadores; 2003; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina SCE-218 - Sistemas Computacionais Distribuídos; 2002; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino para a disciplina SCE-510 - Organização de Computadores Digitais I; 2001; 0 f; Orientação de outra natureza - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo; Orientador: Odemir Martinez Bruno;
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BRUNO, O. M. ; COSTA, Luciano da Fontoura . Desenvolvimento de uma plataforma GUI distribuída e concorrente para o Cyvis-1. In: 3o simpósio Interno da Pós-Graduação do IFSC-USP, 1996, São Carlos. Resumos - 3o simpósio Interno da Pós-Graduação do IFSC-USP, 1996. p. 14.
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BRUNO, O. M. ; FARIA, R. M. . Sistema automatizado de medidas termo-eletricas em plataforma GUI. In: XVIII Encontro nacional de Física da Matéria Condensada, 1995, Caxambú. Resumos - XVIII Encontro nacional de Física da Matéria Condensada. S. Paulo: SBF - Sociedade Brasileira de Física, 1995. p. 164-164.
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BRUNO, O. M. ; FARIA, R. M. . Sistema Automatizado de medidas Termo-Elétricas em Plataforma GUI. In: Segundo Simpósio de Pós-Graduação do IFSC-USP, 1995, São Carlos. Resumos - Segundo Simpósio de Pós-Graduação do IFSC-USP, 1995. p. 20-20.
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BRUNO, O. M. ; FARIA, R. M. . Sistema computadorizado para medidas de constantes dielétrticas, elásticas e piezoelétricas de filmes poliméricos. In: Primeiro simpósio interno da pós-graduação do IFSC-USP, 1994, São Carlos. Resumos - Primeiro simpósio interno da pós-graduação do IFSC-USP, 1994. p. 23-23.
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BRUNO, ODEMIR . A inteligência artificial e a nova Ciência: de papiros milenares às conjecturas. 2024. (Apresentação de Trabalho/Outra).
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BRUNO, ODERMIR M. . Sistemas complexos e inteligência artificial: padrões e aleatoriedade no caos e na nova ciência. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Bruno, Odemir M. . COmplexVID: um modelo de epidemia utilizando múltiplas camadas em redes complexas. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, ODEMIR M . Data science, big data and chaos theory. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, ODEMIR M . Complex networks and chaos applied to data science. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, ODEMIR M . Chaos Theory and Nonlinear Science: A New Approach to Data Analysis Applied in Plant Phenotyping. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, ODEMIR M . Visão computacional e inteligência artificial aplicadas na avaliação nutricional de plantas. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Teoria do caos e novas tecnologias para fitossanidade. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Bruno, O.M. . Patterns and disorder in chaos: A nonlinear approach to improve image analysis. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Patterns and disorder in chaos: A non-linear approach to image analysis. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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BRUNO, O. M. . Patterns and disorder in chaos: Bioimageinformatics in plant sciences. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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BRUNO, O. M. . Patrones y ausencia de patrones en el Caos: Teoría de Caos aplicada en el Reconocimiento de Patrones y Criptografía. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Chaos theory and complex systems applied to pattern recognition. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Sistemas complexos, reconhecimento de padrões e a agricultura do futuro. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Teoria do caos: fractais, autômatos e aplicações. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Teoria do caos e suas aplicações em reconhecimento de padrões e criptografia. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Medical image retrieval and analysis by Markov random fields and multi-scale fractal dimension. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
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BRUNO, O. M. . Biological texture characterization of the palisade parenchyma from leaf structure. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Triangular prism fractal descriptors. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
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BRUNO, O. M. . Fractal descriptors for discrimination of microscopy images of plant leaves. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
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BRUNO, O. M. . Multi-q analysis of satellite images. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
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BRUNO, O. M. . Criptografia e a teoria do caos: em busca da cifra invencível. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Bruno, O.M. . Pattern Recognition and Chaos a reversal problem. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Padrões e caos: relacionando a ordem e a desordem. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Caos e sistemas complexos na análise de imagens biológicas. 2010. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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BRUNO, O. M. . Games em Ciência. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Criptografia, caos e patentes. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Um olhar matemático sobre as plantas. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Simbiose na pesquisa científica: Integrando computação, física e biologia.. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . CitrusVis: a nova arma no combate à mancha preta do citros. 2006. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão Artificial, Computação Gráfica e Visualização - Conceitos, aplicações e pesquisa. 2005. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão computacional aplicada a bioinformática. 2005. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão Artificial e aplicações na bioinformática - Novos horizontes para o profissional de Ciência da Computação. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão Artificial e bioinformática - Exemplos de pesquisa realizada no ICMC-USP. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. ; BATISTA NETO, João Do Espirito Santo . Aspectos relevantes de um sistema operacional servidor moderno. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Integrando biologia, matemática e computação através da visão artificial. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão Artificial e Biologia Computacional. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Visão Cibernética e Biologia Computacional. 2001. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
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BRUNO, O. M. . Aplicações em Visão Artificial. 2001. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. . Evolução e perspectivas futuras de microprocessadores. 1994. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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BRUNO, O. M. ; COSTA, Luciano da Fontoura . An Overview of the CVMP Parallel Programming Tool for the Development of Parallel Computer Vision and Image Processing Algorithms and Application.. São Carlos, SP: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, 2001 (Artigo Caderno de Computação - ICMC).
Outras produções
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - a. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - b. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - c. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - d. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - e. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - f. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - MCT/CNPq 02/2006 - g. 2006.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq AVG - Apoio à Participação em Eventos Científicos no Exterior. 2005.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq, CTINFO / Edital CTINFO/MCT/CNPq nº 11/2005 - PD&I-TI. 2005.
BRUNO, O. M. . Autoria de arquivos digitais - Folha de S. Paulo. 2004.
BRUNO, O. M. . Assessoria Ad-hoc FAPESP PIPE. 2004.
BRUNO, O. M. . Assessoria Ad-hoc FAPESP PIBPIC. 2004.
REINHARD, Nicolau ; BRUNO, O. M. ; BATISTA NETO, João Do Espirito Santo ; STULZER, Rodrigo ; OLIVEIRA, Eduardo Campos de . Bancada de testes Linux x Windows - IT Conference. 2003.
BRUNO, O. M. . Assessor ad-hoc para o revista Genetics and Molecular Biology, edição especial de bioinformática. Parecer em 2 artigos.. 2003.
BRUNO, O. M. . iaLab - Arcabouço para desenvolvimento, testes e validação de métodos para análise de imagens e recuperação por conteúdo.. 2005.
BRUNO, O. M. . Fast_MFD - conjunto de rotinas otimizadas para cálculo rápido da dimensão fractal multiescala. 2005.
BRUNO, O. M. . ImageLab. 2003.
BRUNO, O. M. . TreeVis - Laboratótio para análise e reconhecimento de plantas arbóreas. 2002.
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BRUNO, O. M. . Sibgrapi 2005 - artigo científico. 2005.
BRUNO, O. M. . Sibgrapi 2005 - Tutorial. 2005.
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BRUNO, O. M. . Presidência de sessão técnica do 13 Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. 2005.
BRUNO, O. M. . Presidiu uma sessão técnica do 13 SIICUSP (Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP). 2005.
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BRUNO, O. M. . Parecer Ad-hoc CNPq - Apoio à Participação em Eventos Científicos. 2004.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - edital CA 05/2004 / Doutorado no Exterior - GDE. 2004.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - edital CA 05/2004 / Doutorado no Exterior - GDE. 2004.
BRUNO, O. M. . IV Congresso Brasileiro de Computação. 2004.
BRUNO, O. M. . III Congresso Latino Americano de Engenharia Biomédica. 2004.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - Apoio à Participação em Eventos Científicos no Exterior - AVG. 2004.
BRUNO, O. M. . Parecer ad-hoc CNPq - Apoio à Participação em Eventos Científicos no Exterior - AVG. 2004.
PAZOTI, Mário Augusto ; BRUNO, O. M. . Aplicação da transformada watershed no processo de separação de objetos. 2004.
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BRUNO, O. M. . Parecer Ad-hoc CNPq - Apoio à Participação em Eventos Científicos. 2003.
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BRUNO, O. M. . Diagnóstico precoce de laranjais. 2006. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
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BRUNO, O. M. ; LIMA, D. . Projeto pioneiro coloca Bragança em CD-ROM. 1998. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
ROLLIER, MICHIEL ; WESEMAEL, T. V. ; BOHN, L. ; SINTRA, R. ; BRUNO, O. M. . Pós-graduandos da Bélgica e Alemanha se especializam no IFSC/USP. 2025. (Site).
OITICICA, PEDRO RAMON ALMEIDA ; OLIVEIRA Jr, O. N. ; ANGELIM, M. ; SOARES, JULIANA C. ; SOARES, ANDREY C. ; MODENA, J. P. ; BRUNO, O. M. ; SINTRA, R. . No IFSC/USP - aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis. 2025. (Site).
BRUNO, O. M. ; VERAS, F. ; MARTINS, R. ; CUNHA, F. Q. . Experimento da USP neutraliza o SARS-Cov-2 com ressonância acústica. 2023. (Site).
Bruno, O.M. ; SCABINI, LEONARDO ; SINTRA, R. . IFSC/USP desenvolve 'RADAM': IA para padrões complexos - primeira no mundo: uma IA que treina outra IA. 2023. (Site).
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BRUNO, O. M. ; VERAS, F. ; MARTINS, R. ; ARRUDA, E. ; CUNHA, F. Q. ; SINTRA, R. . Experimento com ultrassom neutraliza o SARS-Cov-2 - pesquisadores da USP de São Carlos e Ribeirão Preto inativam vírus in vitro com ressonância magnética. 2022. (Site).
SANTOS, M. ; BRUNO, O. M. ; SANTOS, T ; ABDALLA, B. ; SCABINI, LEONARDO F.S. ; JUVERTSON, S. ; B. JUNIOR, A. G. ; RIBAS, L. C. ; NEIVA, M. B. ; FARFAN, A. J. F. ; QUINTO, A. C. . USP mostra como a rede de contatos sociais influencia cenário de pandemia de covid-19. 2020; Tema: Redes complexas. (Site).
JUSTO, M. J. M. ; BRUNO, O. M. . Pesquisadores do IFSC/USP conquistam prêmio em segurança de computadores. 2018. (Site).
BRUNO, O. M. ; JUSTO, M. J. M. ; CASTANON, Cesar Beltran ; GUTIERREZ, J.C. ; SINTRA, R. . Pesquisadores do IFSC conquistam prêmio em segurança de computadores. 2018. (Site).
BRUNO, ODEMIR M ; CRUZ, C. H. B. ; PINHANEZ, C. ; CARVALHO, A.C.P.L.F. ; ROHMER, E. ; COZMAN, F. G. ; SOUZA, F. M. S. ; SANCHES, I. ; OLIVEIRA, P. R. ; SANTOS, P. E. . FAPESP e IBM divulgam resultado de chamada na área de computação cognitiva. 2017. (Site).
BRUNO, ODEMIR M ; PEREIRA, E. C. ; SINTRA, R. ; BOLLE, P. . Imagens em escala nanomérica avaliam processos corrosivos. 2015. (Site).
BRUNO, ODEMIR M ; Machicao, MJ ; Marco, A. G. ; Baets, B. ; BAETENS, J. ; QUINTO, A. C. ; SANTOS, M. . Algoritmo inédito identifica padrões em dados criptografados. 2015. (Site).
BRUNO, O. M. . Site do Grupo de Pesquisa em Computação Científica. 2011. (Site).
BRUNO, O. M. . Criptografia & caos. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).
BRUNO, O. M. . Computação Gráfica e Visualização Científica comp Processing e Java. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).
BRUNO, O. M. . Aprendendo MYSQL & PHP (autor: Wade Maxfield). 2001. (Revisão Técnica de Livro).
BRUNO, O. M. ; BRUNO, A. B. ; LIMA, D. . Bragança Virtual - Enciclopédia Multimídia em CD-ROM. 2000 (CD-ROM) .
Projetos de pesquisa
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2023 - Atual
Sistemas dinâmicos discretos e inteligência artificial: teoria e aplicações, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Integrante / DE BAETS, BERNARD - Coordenador.
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2022 - Atual
Análise de autômato de rede (network automata) como modelo para processos naturais e biológicos, Descrição: O aumento do poder computacional permite a descrição e previsão de processos naturais modelando suas interações em menor escala, recriando fenômenos naturais de forma ascendente. Duas classes de tais abordagens, que são especialmente pertinentes para modelar processos espaço-temporais, são autômatos celulares (CAs) e sua extensão topológica, autômatos de rede (NAs). Os tipos mais simples de CAs e NAs são bem estudados, mas para que esses modelos adquiram o status de um paradigma científico forte, eles devem permitir extensões de modelo simples, embora, ao mesmo tempo, permaneçam metodologicamente robustos. Vamos estender esses modelos computacionais, introduzindo "heterogeneidade espacial", que inclui "heterogeneidade de regra" e "heterogeneidade topológica". O primeiro se traduz em estender o modelo de tal forma que o conjunto de regras que determinam a dinâmica microscópica e, portanto, o processo emergente, não deve mais ser o mesmo em todas as regiões espacialmente distintas. Este último, que é exclusivo dos NAs, se traduz em permitir diferentes tipos de conexões entre os nós. Em ambos os casos, uma estrutura matemática para essas heterogeneidades, bem como uma investigação metodológica sobre seus efeitos na estabilidade do modelo, quantificada por extensões discretas do expoente de Lyapunov, estão no centro desta proposta. Em uma etapa final, mobilizaremos esses modelos e as técnicas analíticas recentemente desenvolvidas em duas aplicações: epidemiologia e dinâmica de opinião.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Jan Marcel Baetens - Integrante / Lucas Correia Ribas - Integrante / SCABINI, LEONARDO - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen - Auxílio financeiro.
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2020 - Atual
Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico, Descrição: Grandes desafios, como a fabricação de dispositivos sensores para diagnóstico precoce de câncer e detecção de contaminação de alimentos / água, só podem ser abordados com esforços conjuntos em pesquisas multidisciplinares. Problemas selecionados dentro dos desafios acima serão abordados neste projeto por uma equipe multiinstitucional de físicos, químicos, engenheiros, médicos e cientistas da computação, com dois tópicos unificadores: fabricação e caracterização de filmes nanoestruturados, particularmente aqueles de interesse biológico, e dados avançados. métodos de análise. Mais especificamente, vários tipos de filmes nanoestruturados serão empregados em sensoriamento e biosensing. Um dos principais objetivos em tais estudos é alcançar a compreensão em nível molecular dos mecanismos responsáveis pelas características sensoriais, incluindo efeitos de interface para projetar baterias orgânicas para fornecer energia em biossensores implantáveis. Este tipo de pesquisa básica é essencial para o design de novos materiais e ferramentas para diagnóstico e terapia. As aplicações pretendidas para os dispositivos também são diversas, concentrando-se principalmente no diagnóstico precoce do câncer, na detecção de contaminação de alimentos e água e no monitoramento do meio ambiente. Especial ênfase será colocada na fabricação de dispositivos de baixo custo, não apenas com novos materiais, mas também explorando metodologias como a microfluídica, em uma tentativa de produzir tecnologia que deve ser passível de transferência, por ex. para testes em um hospital de câncer. As enormes quantidades de dados gerados com sensores, biosensores e imagens serão processados com métodos estatísticos e computacionais, incluindo visualização de informação e aprendizado de máquina. Isso representará um passo em direção ao diagnóstico assistido por computador, através do qual dados de naturezas distintas são analisados dentro de uma estrutura comum.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Integrante / Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Integrante / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Coordenador / Carlos José Leopoldo Constantino - Integrante / Daniel Souza Corrêa - Integrante / Debora Goncalves - Integrante / Frank Nelson Crespilho - Integrante / Luiz Henrique Capparelli Mattoso - Integrante.
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2019 - Atual
Visualização de séries temporais não lineares transformadas como redes para reconhecimento de padrões, Descrição: O Prof. Odemir M. Bruno foi um dos participantes do Workshop WWU-USP em Munster em janeiro de 2018. Neste workshop, surgiram várias oportunidades de colaboração em pesquisa. Uma delas é a colaboração com o Prof. Lars Linsen, onde o objetivo principal é combinar a pesquisa de ambos os grupos, visualização de sistemas dinâmicos pelo lado alemão e padrões em sistemas complexos e caos pelo lado brasileiro. A motivação de unir esforços de ambas as equipes é a pesquisa nas áreas de sistemas não lineares e redes complexas e suas aplicações no campo de reconhecimento de padrões. O trabalho de ambas as equipes foi consolidado como promissor e relevante para essas áreas, já que ambas as equipes publicaram artigos em periódicos de alto impacto sobre o objetivo principal. Nossa principal motivação é dedicada à análise de dados de séries temporais gerados a partir de sistemas não lineares. Desde então, o grupo SCG-USP desenvolveu um gerador de números pseudo-aleatórios (PRNG) baseado em um conhecido sistema dinâmico caótico, o mapa logístico, que permite parametrizar a qualidade das seqüências pseudo-aleatórias. Assim, um novo contexto no reconhecimento de padrões foi aberto, que busca explorar sequências pseudo-aleatórias com o objetivo de distinguir a qualidade dos PRNGs. A abstração de sequências pseudo-aleatórias, primeiro representadas como séries temporais e depois modeladas como redes complexas, abre a possibilidade de usar métodos de reconhecimento de padrões em redes para poder estudar PRNGs para "medir pseudo-aleatoriedade" em tais sistemas. No entanto, há falta de ferramentas de visualização que possam auxiliar a tarefa de entender a abstração preliminar de dados. Normalmente, usamos projeções 2D: evolução do espaço-tempo, diagramas de dispersão, matriz de recorrência, layouts de rede etc. No entanto, essas ferramentas clássicas não são úteis para a visualização de redes devido a vários problemas. estrutura aleatória como conseqüência da fonte de não linearidade, enorme tamanho de rede e heterogeneidade. Assim, dentro deste contexto, pretendemos explorar novas ferramentas de visualização que facilitam a visualização / interação de padrões de redes de séries temporais. A principal razão por trás do interesse em seqüências de números pseudo-aleatórios é porque elas são a espinha dorsal das mais diversas. campos de aplicação: mecânica estatística, teoria da decisão, cálculo, indústria de jogos, simulação computacional, criptografia, etc. Portanto, o funcionamento de vários setores, como os setores industrial e financeiro, a necessidade de comunicações e transações seguras, blindagem de informação, entre outros. outras, tornaram-se fortemente dependentes dos avanços da criptologia em geral e, particularmente, das fontes de pseudo-aleatoriedade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Lars Linsen - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
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2019 - Atual
Explorando um paradigma de geração de imagens quânticas para aplicações em imagens biomédicas e agricultura, Descrição: O National Quantum Initiative Act foi assinado no mês passado nos EUA. O projeto de lei delineará um plano de 10 anos para promover aplicações usando a ciência contra-intuitiva de partículas subatômicas. A Texas A & M University (TAMU) está avançando em direção à aplicação da ciência quântica e tecnologia para imagens e sensores aprimorados. O investigador Dr. Yakovlev é, atualmente, apoiado na área de imagem quântica e detecção quântica pelas concessões AFOSR e DARPA. É amplamente aceito que estados de luz quânticos especialmente preparados permitem melhor sensibilidade e melhor resolução da imagem óptica, o que é especialmente crítico para avaliar a estrutura e função biológica sem interferir com quaisquer vias fisiológicas. O laboratório do Dr. Yakovlev está na vanguarda do desenvolvimento de novos métodos para espectroscopia, detecção e geração de imagens, que são baseados nesses estados quânticos da matéria. Ao mesmo tempo, abordagens tradicionais ou "clássicas" para analisar esses sinais e imagens adquiridas com estados quânticos de luz não são diretamente aplicáveis. Dr. Bruno e seu grupo estão trabalhando na vanguarda dos métodos de análise de dados/imagens/sinais e, deste modo, sua experiência complementa as experiências do Dr. Yakovlev. Ambos os grupos estão alinhados sinergeticamente para lidar com o problema de sensoriamento quântico e imagens e aplicar esses resultados a importantes problemas de imagens biomédicas e agricultura. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Lucas Correia Ribas - Integrante / Vladislav Yakovlev - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2019 - Atual
Sistemas complexos em reconhecimento de padrões: teoria e aplicações, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador.
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2018 - 2018
Chaos and Cellular automata applied to Pattern Recognition and Information Theory, Descrição: Muitos sistemas biológicos podem ser representados como redes complexas. Em contraste com abordagens estabelecidas que analisam essas redes com base em suas propriedades estruturais, também podem ser estudadas investigando os padrões que são desenvolvidos por um sistema dinâmico discreto (expertise de visitante) construído sobre essas redes (expertise do coordenador). O objetivo desta proposta é desenvolver métodos específicos para extrair informações em redes biológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Jan Baetens - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2018 - Atual
Um modelo hierárquico de maquinaria metabólica baseado na decomposição kcore de redes metabólicas vegetais, Descrição: Modelar a estrutura básica da maquinaria metabólica é um desafio para a biologia moderna. Alguns modelos baseados em redes complexas forneceram informações importantes sobre esse maquinário. Neste trabalho, construímos redes metabólicas de 17 plantas que cobrem organismos unicelulares para plantas dicotiledôneas mais complexas. As redes metabólicas foram construídas com base no modelo de produto substrato e uma percolação topológica foi realizada usando a decomposição kcore. A distribuição dos metabólitos através das camadas de percolação mostrou correlações entre a hierarquia de integração metabólica e a topologia da rede. Mostramos que os metabólitos concentrados na rede interna (máximo kcore) compreendem apenas moléculas do metabolismo basal primário. Além disso, encontramos uma alta proporção de um conjunto de metabólitos comuns, entre as 17 plantas, centrados nas camadas internas do kcore. Enquanto isso, os metabólitos reconhecidos como participantes do metabolismo secundário das plantas concentram-se nas camadas mais externas da rede. Esses dados sugerem que os metabólitos na camada central formam um módulo molecular básico no qual todo o metabolismo vegetal é ancorado. Os elementos deste núcleo central participam de quase todas as reações metabólicas das plantas, o que sugere que as redes metabólicas vegetais seguem uma topologia centralizada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2018 - Atual
Reconhecimento de padrões evolutivo em redes complexas biológicas, Descrição: Muitos sistemas biológicos podem ser representados como redes complexas. Em contraste às abordagens já estabelecidas que analisam essas redes com base em suas propriedades estruturais, as redes também podem ser estudadas investigando-se os padrões obtidos por meio de um sistema dinâmico discreto modelado sobre essas redes. Entre as ferramentas computacionais e matemáticas para o estudo de sistemas complexos estão os autômatos celulares. Combinados com as redes, essas ferramentas podem ser usadas para mapear a relação entre a arquitetura da rede e seu impacto nos padrões evoluídos por esse sistema dinâmico, espacial e discreto. O objetivo desta proposta é desenvolver métodos evolutivos para a caracterização da topologia da rede, dando atenção especial às topologias que são comuns entre as redes biológicas. Mais precisamente, os padrões espaço-temporais serão usados para caracterizar diferentes topologias de rede a fim de realizar tarefas de classificação no contexto do reconhecimento de padrões. Várias redes biológicas estão sendo consideradas ao longo do projeto, a fim de reunir conhecimentos acerca da análise evolutiva das redes em diferentes domínios, como a disseminação espaço-temporal de gripe na Bélgica e redes de fungos, que representam as conexões entre as hifas individuais por meio da análise de imagens microscópicas. Portanto, buscamos contribuir com a caracterização de redes através do estudo e análise dos sistemas biológicos em questão, representados como redes, através do uso dos descritores de rede propostos. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Bernard De Baets - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2017 - Atual
Deep learning e redes complexas aplicados em visão computacional, Descrição: Redes têm sido usadas com sucesso em muitas áreas do conhecimento, abrangendo praticamente todos os campos da ciência. A principal razão por trás do crescente interesse em redes reside no fato de que elas mostram uma perspectiva diferente das análises de dados tradicionais. Durante séculos, o paradigma de pesquisa científica foi governado por uma abordagem reducionista. Os avanços científicos e tecnológicos aumentaram a quantidade de dados e também incentivaram o desenvolvimento de computadores poderosos, que são capazes de processar e armazenar essa enorme quantidade de dados. Neste cenário, muitas vezes chamado de ''big data'', exige o desenvolvimento de um paradigma integrador da ciência, que é, naturalmente, abordado por redes. Durante as últimas décadas, Reconhecimento de Padrões (RP) tem sido amplamente utilizado em ambas ciências: aplicadas e fundamentais. Notavelmente, a maior parte das aplicações de RP trata de uma grande quantidade de dados, que são difíceis de manipular com a abordagem reducionista. A combinação de RP e redes surge como uma alternativa importante no cenário de big data para encontrar, identificar, analisar, e agrupar padrões que são inviáveis para lidar com outras abordagens. O reconhecimento de padrões em redes visa a caracterização das redes extraindo informações sobre a correlação entre vértices e sua relação com a topologia. Esta informação pode levar à compreensão de padrões de rede que estão intrinsecamente relacionados com o modelo de rede. Devido ao bom desempenho de tarefas de classificação e identificação, deep learning é um campo que atraiu a atenção de pesquisadores de big data e reconhecimento de padrões. Embora métodos de deep learning tem sido aplicados com sucesso em visão computacional e processamento de sinais, a combinação de deep learning e redes é algo muito recente, com muitos poucos trabalhos na literatura. No entanto, é uma pesquisa interessante e promissora. A proposta deste projeto é combinar as redes e deep learning para fins de reconhecimento de padrões em visão computacional. Na última década, o grupo proponente tem desenvolvido métodos para visão de computacional em vários problemas e obteve resultados muito bons com os métodos baseados em redes complexas. Desta forma, escolhemos a visão computacional como um caso de estudo da abordagem proposta: a combinação de deep learning e redes. Na visão computacional, três problemas específicos serão investigados: textura estática, textura dinâmica e análise de contorno de formas. Os resultados obtidos, podem ser usados imediatamente para visão computacional e tem potencial para ser estendido para qualquer aplicação que modela os dados como rede e exigi uma boa abordagem de reconhecimento de padrões.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (3) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Joao Batista Florindo - Integrante., Financiador(es): IBM BRASIL IND.MAQ. E SERVICOS LTDA - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2016 - 2019
Visão artificial e reconhecimento de padrões aplicados em plasticidade vegetal, Descrição: Plasticidade fenotípica é a habilidade de um organismo em expressar diferentes fenótipos dependendo do ambiente biótico ou abiótico. Nas plantas, a plasticidade fenotípica consiste na capacidade de alterar a sua fisiologia ou morfologia de acordo com as condições do ambiente. Este projeto tem com objetivo utilizar métodos de visão computacional e reconhecimento de padrões para analisar a plasticidade fenotípica de plantas por meio de imagens da superfície de folhas e de cortes histológicos dos órgãos foliares. Estas imagens tem como características apresentarem não-linearidade e a presença de fenômenos complexos. Deste modo, serão utilizados métodos baseados em sistemas complexos para sua análise. São considerados neste projeto métodos baseados em geometria fractal, redes complexas e autômatos. O uso de métodos baseados em sistemas complexos em imagens e reconhecimento de padrões é a especialidade do proponente que investiga o tema há mais de uma década. As aplicações da análise de plasticidade foliar são diversas e abrangem desde áreas teóricas como a botânica e fisiologia vegetal à aplicadas como biotecnologia e agricultura. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (5) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Luís Carlos Bernacci - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Davi Rodrigo Rossatto - Integrante / Rosana Marta Kolb - Integrante / Pedro Henrique de Cerqueira Luz - Integrante / Joao Batista Florindo - Integrante / Marina Jeaneth Machicao Justo - Integrante / Jan Marcel Baetens - Integrante / Antoine Manzanera - Integrante / Humberto Antunes de Almeida Filho - Integrante / Antoine Vacavant - Integrante / Francisco Eduardo Gontijo Guimarães - Integrante / Marcos Silveira Buckeridge - Integrante / Gisele Helena Barboni Miranda - Integrante / Lucas Correia Ribas - Integrante / Mariane Barros Neiva - Integrante / Rayner Harold Montes Condori - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2014 - 2014
A systematic comparison of supervised classifiers, Descrição: Técnicas de reconhecimento de padrões têm sido amplamente empregadas em aplicações industriais, médicas, comerciais e acadêmicas. Para lidar com esta grande diversidade de dados, muitas técnicas têm sido desenvolvidas. Infelizmente, apesar da longa tradição histórica da área de reconhecimento de padrões, não existe ainda uma técnica única capaz de gerar a melhor classificação em todos os cenários. Portanto, a utilização de várias técnicas se apresenta como uma prática fundamental em aplicações onde a máxima qualidade de classificação é desejada. Os trabalhos típicos na literatura comparando classificadores ou enfatizam o desempenho de um dado método em testes de validação ou comparam sistematicamente vários algoritmos, assumindo que o uso prático de métodos é feito por especialistas. Em várias ocasiões, no entanto, pesquisadores não especialistas são enfrentam problemas de classificação práticos sem se preocupar com questões mais complexas a respeito dos mecanismos de funcionamento de parâmetros de tais métodos. Na verdade, a escolha adequada de classificadores e parâmetros em tais contextos práticos ainda hoje representa uma das dificuldades enfrentadas na aplicação de métodos de reconhecimento de autoria. Neste estudo, analisamos o desempenho de nove classificadores famosos, os quais são implementados pelo framework Weka. Em especial, estudamos também a influência da escolha dos parâmetros no desempenho dos classificadores. A análise de desempenho com parâmetros padrões avaliadas em um banco de dados artificial com distribuição gaussiana mostrou que o algoritmo k-nearest-neighbors (kNN) apresenta um desempenho superior aos outros classificadores quando dimensões maiores são analisadas. Quando outras configuações de parâmetros são permitidas, descobrimos ser possível melhorar a qualidade de support vector machines (SVM) em mais de 20% mesmo se os parâmetros são estabelecidos aleatoriamente. As investigações conduzidas neste estudo sugerem que, exceto para o algoritmo SVM, os parâmetros padrões do Weka fornecem um desempenho próximo àquele obtido com a configuração ótima.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Luciano da Fontoura Costa - Integrante / Dalcimar Casanova - Integrante / Francisco Rodrigues - Integrante / Diego Raphael Amancio - Integrante / César H Comin - Integrante / Gonzalo Travieso - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2014 - 2014
Descritores fractais de texturas aplicados na identificação foliar e plasticidade anatômicas, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Dalcimar Casanova - Integrante / Renato Ramos da Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2014 - Atual
Feature extraction and recognition methods for biological images understanding, Descrição: O objetivo principal deste projeto é a cooperação entre os pesquisadores, permitindo a integração de cada especialista no projeto em vigor. Portanto, o projeto pretende estender os resultados que podem ser alcançados para projetos que ainda estão sendo desenvolvidos em cada uma das instituições participantes. As principais áreas de projetos que podem se beneficiar desta integração são as seguintes: ? Geração de novos conjuntos de dados de imagens que podem permitir a criação de uma base de dados de imagens na web. Este novo conjunto de dados de imagens pode ser usado de maneiras diferentes, por exemplo, em experimentos com outras técnicas, além de que pode ser usado em aulas; ? Desenvolvimento de diferentes extratores que podem ser usados na caracterização de diferentes bases de dados de imagens, podendo, portanto, caracterizar diferentes elementos biológicos e naturais e obter o método de reconhecimento desejado; ? Aquisição de um modelo a partir do conhecimento prévio a respeito de diferentes domínios de imagens biológicas com o intuito de direcionar seu reconhecimento e sua interpretação; ? Análise e avaliação das técnicas de agrupamento e de classificação usadas para encontrar diferenças entres os diversos elementos biológicos no domínio das imagens; e ? Desenvolvimento de uma página na internet na qual os usuários podem baixar algoritmos para a caracterização de imagens e conjuntos de dados de imagens de diferentes domínios de aplicação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Leandro Farias Estrozi - Integrante / Miguel Carrasco - Integrante / Domingo Mery Quiroz - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
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2014 - Atual
Organização espacial de tecidos e análise fractal para a taxonomia automatizada de plantas, Descrição: Este trabalho propõe a investigação da identificação de espécies de plantas por métodos de análise de imagens baseados em fractais. As imagens foliares serão obtidas por três modalidades diferentes (superfície escaneada da folha, imagens microscópicas de estômatos e cortes histológicos) e serão analisadas usando-se métodos computacionais inovadores desenvolvidos inicialmente para a análise da arquitetura de tumores e geometria de células cancerosas como proposto pelo supervisor na Universidade de Birmingham. Tais métodos incluem dimensões fractais assintóticas, caracterização morfológica de vizinhanças celulares e dimensão fractal local conectada. Outras abordagens estudadas pelo pesquisador de pós-doutorado em sua instituição de origem serão aplicadas, incluindo os descritores fractais e a dimensão fractal multiescala. A razão deste estudo é que a análise de imagens pode fornecer uma nova perspectiva sobre a identificação taxonômica, integrando a análise do arranjo de micro e macro-texturas na folha, os quais expressam tanto o processo evolucionário quanto as inter-relações entre as estruturas biológicas e o ambiente. Deste modo, a análise proposta pode fornecer uma descrição útil e imparcial de amostras de tecidos de plantas para facilitar uma categorização de espécies mais precisa e confiável. Este trabalho vai contribuir tanto para a comunidade de análise de imagens quanto para pesquisadores em botânica e em cancerologia já que desenvolve metodologias computacionais pouco dispendiosas para extrair dados quantitativos para propósitos de classificação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Joao Batista Florindo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2014 - Atual
Análise de Imagem de Lignocelulose, Descrição: Há algumas décadas a textura tem sido um importante objeto de estudo na comunidade de visão computacional e processamento de imagens. No entanto, ainda são necessárias mais pesquisas para tornar os algoritmos de textura para análise de padrões e classificação aplicável em diferentes áreas. Textura é uma característica fundamental em muitas imagens naturais e sintéticas, e por isso o processo de análise de textura é um passo essencial em diversas aplicações de processamento de imagens, como a inspeção industrial, sensoriamento remoto de recursos terrestres, imagens médicas, reconhecimento de objetos e recuperação de imagens baseada em conteúdo. Numerosos métodos para a análise da textura foram propostos na literatura. Estes métodos envolvem extração de características e utilizam diferentes esquemas para representar as características selecionadas. Eles podem ser divididos em cinco categorias: estrutural, estatístico, baseado em modelo, espectrais e baseados em agentes. Mesmo com essa variedade de métodos para análise de textura, todos eles analisam a textura de maneira global, como se ocorresse apenas um padrão de textura na imagem. Este projeto propõe um modelo de análise de textura com base na heterogeneidade dos padrões de textura na mesma imagem. Para realizar esta tarefa, imagens de madeira serão utilizadas, devido à sua estrutura hierárquica e heterogeneidade adequados para tais análises. As imagens de textura a serem analisadas são seções microscópicas transversais de madeira obtidos por microscopia óptica convencional, bem como a tomografia computadorizada de raios-X , o último em 2D e 3D. O projeto proposto pode ser dividido em três partes principais: Reconhecimento de madeira, orientação de fibras e quantificação de tecidos em 3D. O primeiro diz respeito à classificação das espécies de madeira por imagens microscópicas transversais de compostos de madeira. O segundo trata da análise de madeira, neste caso especificamente destinado à orientação das fibras, o que influencia a densidade da madeira e sua durabilidade. Finalmente, a terceira parte do trabalho diz respeito à quantificação de tecidos em 3D compreendendo análise tridimensional das diferentes estruturas anatômicas da madeira.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / SILVA, NÚBIA ROSA DA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2013 - 2014
Geometria Fractal e Análise de Imagens Aplicadas à Biologia Vegetal, Descrição: Este trabalho propõe o desenvolvimento e aplicação de ferramentas matemáticas de análise de imagens derivadas da geometria fractal à análise e identificação de espécies de plantas da flora brasileira. A proposta de usar geometria fractal para essa análise surge da precisão que esta apresenta na modelagem de objetos da natureza, uma vez que elementos como as folhas vegetais possuem propriedades que as aproximam mais de um objeto fractal do que dos objetos da geometria clássica, como o fato de que são altamente complexas e possuem um índice significativo de auto-similaridades em seu aspecto. O trabalho pretende explorar técnicas já conhecidas na literatura como descritores fractais e multifractais, bem como propor novas abordagens para a extração de características da imagem a partir da geometria fractal. Essa combinação de ferramentas matemáticas e computacionais com técnicas biológicas propiciará vantagens tanto para as ciências exatas quanto biológicas, uma vez que permitirá o desenvolvimento de um ferramental que poderá tornar o processo de identificação e análise de plantas mais preciso e mais ágil, ao mesmo tempo em que fomentará o desenvolvimento de técnicas mais avançadas em análise de imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Joao Batista Florindo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2013 - 2013
Em busca de um melhor entendimento dos sistemas criptográficos utilizando automata celular., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Jan Marcel Baetens - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2013 - Atual
Técnicas de reconhecimento de padrões aplicadas ao estudo de imagens biológicas e de nanoestruturas, Descrição: Este é um projeto teórico e aplicado na área de visão artificial e reconhecimento de padrões. O projeto possui duas frentes principais: desenvolvimento teórico e aplicações. As aplicações são em: imagens de biologia vegetal e imagens de nanoestruturas. Dentre, estas frentes, a principal linha de pesquisa é a identificação, caracterização e análise de plantas por meio de imagens de folhas. A caracterização e análise de imagens de folhas apresenta importantes contribuições para a biologia vegetal, fisiologia, ecologia e para o mapeamento e entendimento da biodiversidade. Neste projeto, a principal característica foliar a ser estudada é a textura. A textura é investigada em diferentes escalas de análise, indo de uma visão global, onde toda a superfície da folha é considerada, até uma análise microscópica, onde é considerado o arranjo celular do órgão foliar. Os padrões complexos encontrados nas superfícies das folhas e em sua composição celular apresentam certas similaridades com imagens de nanoestruturas. Deste modo, métodos desenvolvidos para uma determinada área podem ser expandidos para outra. O grupo já conta com alguns resultados de sucesso envolvendo esta abordagem no estudo de fenômenos em nanoestruturas. Em relação ao desenvolvimento teórico, este projeto aborda três metodologias principais: fractais, autômatos e redes complexas. O proponente atua com a investigação de métodos relacionados a sistemas complexos e teoria do caos aplicada a análise de imagens e reconhecimento de padrões há cerca de uma década, sendo a principal motivação a natureza não linear das imagens destas aplicações e sua forte relação com a geometria fractal.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mauricio Falvo - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Davi Rodrigo Rossatto - Integrante / Kolb, Rosana M. - Integrante / Joao Batista Florindo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2013 - Atual
Descritores fractais de texturas aplicados na identificação foliar e plasticidade anatômica, Descrição: A Geometria Fractal pode ser utilizada para representar estruturas geométricas de grande complexidade, inclusive fenômenos na natureza onde não podem ser utilizadas as geometrias tradicionais. As folhas e suas estruturas, apesar de não serem fractais perfeitos, são um desses fenômenos que podem ser caracterizados e descritos usando a geometria fractal. Nesse sentido pesquisas utilizando fractais na identificação vegetal por análise de textura vem sendo realizada nos últimos anos pelo grupo GCC (Scientific Computing Group) do IFSC-USP. Tais pesquisas vem ganhando destaque nos últimos anos com respeito a sua qualidade como método de análise de texturas. Ainda há, no entanto, muitas formas de se aprimorar tal método computacional, sendo esse um dos objetivos principais de tal projeto de pesquisas. De forma complementar pretende-se investigar a robustez dos descritores fractais no que diz respeito a análise de espécies que apresentam plasticidade anatômica foliar. A plasticidade fenotípica em plantas é definida como a alteração na expressão do genótipo pelas influências ambientais, podendo manifestar-se tanto morfológica como fisiologicamente. Tal investigação é de especial importância uma vez que os sistemas automatizados de identificação foliar devem ser capazes de lidar com tais alterações morfológicas. Resultados de pesquisas recentes são apresentados nesse projeto demostrando a viabilidade de tais objetivos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Dalcimar Casanova - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2012 - 2014
Reconhecimento de Padrões Heterogêneos e suas Aplicações em Biologia e Nanotecnologia, Descrição: Este projeto tem como objetivo propor a análise de padrões heterogêneos, desenvolver métodos para este novo conceito e aplicá-los em problemas reais de reconhecimento de padrões. O conceito é inspirado na Química, com as definições de misturas. Algumas misturas apresentam aparência homogênea quando vistas a olho nu, no entanto, ao observá-las em nanoescala é possível perceber a heterogeneidade de seus componentes, como por exemplo colóides tais como, leite, sangue e gelatina. Neste trabalho, o mesmo conceito é aplicado no reconhecimento de padrões. Em determinadas classes de imagens é possível perceber padrões heterogêneos, que nem sempre, podem ser visualizados em escala padrão. Os métodos atuais de análise de textura não descrevem de forma adequada tais padrões heterogêneos. A abordagem comumente utilizada pelos pesquisadores analisa as informações contidas na imagem de uma maneira global, tomando todas as suas características de forma integrada. A abordagem multi-escala, amplamente difundida na literatura, analisa os padrões em diferentes escalas, mas ainda assim, preservando a análise homogênea, ou seja, considerando as características globalmente. Portanto, torna-se necessário desenvolver métodos capazes de identificar os diferentes padrões observados em diferentes escalas, onde percebe-se sua heterogeneidade, definindo desta forma o conceito de padrão heterogêneo em imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / SILVA, NÚBIA ROSA DA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2012 - Atual
Agentes, redes complexas e equações diferenciais parciais: integrando modelos matemáticos para análise de textura, Descrição: Técnicas para descrever texturas são importantes em análise de imagens e visão computacional. Grande parte das técnicas tradicionais existentes na literatura são baseadas em abordagens estatísticas ou em modelos pré-estabelecidos, e normalmente, falham em descrever diferentes padrões de textura. Além disso, as técnicas existentes não realçam a riqueza de detalhes presente nas imagens. Neste projeto, pretende-se desenvolver uma abordagem que caracterize os padrões por meio de modelos baseados em agentes combinados com redes complexas. Esta abordagem torna-se inédita quando integramos aos agentes e às redes a representação das imagens em múltiplas escalas usando equações diferenciais parciais (EDPs).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Bruno Brandoli Machado - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2011 - 2013
Autômatos Celulares e Redes Complexas e suas Aplicações em Reconhecimento de Padrões e Criptografia, Descrição: Sistemas complexos é uma área que têm recebido um crescente interesse nas mais diversas áreas do conhecimento. Os autômatos e as redes complexas apresentam dois casos fundamentais de interseção nos quais as duas metodologias se combinam, estes estudos serão baseados em sistemas que utilizam apenas a metodologia de autômatos e redes complexas isoladamente e também abordagens híbridas. Este projeto propõe o estudo de redes complexas e autômatos celulares aplicados em reconhecimento de padrões e criptografia. Duas abordagens são propostas: no primeiro caso, os autômatos podem percorrer redes complexas, nesta abordagem pode ser utilizado para caracterização de redes. Na segunda opção, os autômatos podem gerar grafos para serem analisados por técnicas de redes complexas. Além disso, a proposta também pode ser aplicada na criptografia, já que um modelo híbrido apresenta caractéristicas dos sistemas complexos e caóticos, pudendo gerar sequências de números pseudoaleatórios para serem utilizadas no cifrado de mensagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Marina Jeaneth Machicao Justo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2011 - 2012
Métodos de Visão Computacional Aplicados à Identificação e Análise de Plantas, Descrição: Este projeto está focado em duas temáticas: plasticidade e espécies com dificuldades taxonômicas e/ou identificação. No primeiro caso de estudo, a plasticidade vegetal esta ́ presente na variabilidade das folhas de uma mesma planta e se acentua quando diferentes indivíduos são considerados, especialmente em espécimes localizados em diferentes regiões geográficas. No segundo caso, são abordados indivíduos que apresentem grande similaridade intra-espécies representando, portanto, um grande problema em termos de classificação taxonômica, inclusive para especialistas da área. Exemplos de gêneros que apresentam tais problemas são: Mirtacea, Passiflora e a Melastomataceae. Portanto, esta proposta visa estudar e desenvolver métodos computacionais de análise de imagens e reconhecimento de padrões para a caracterização, identificação e estudo das diferentes espécies de plantas, por meio de imagens de suas folhas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (6) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Giancarlo Conde Xavier Oliveira - Integrante / Mauricio Falvo - Integrante / André Ricardo Backes - Integrante / Luís Carlos Bernacci - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / Dalcimar Casanova - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Rosana Marta Kolb - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Alvaro Gomez Zuniga - Integrante / Pedro Henrique de Cerqueira Luz - Integrante / Valdo Rodrigues Herling - Integrante / Fernanda de Fátima da Silva - Integrante / Liliane Maria Romualdo - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2011 - 2012
Web-based systems for bio-image analysis and interpretation, Descrição: An important goal in image analysis is to classify and recognize objects of interest in digital images. This information is of prime importance for decision making problems such as diagnosis or classification in medical images or biological images. In images, at the perceptual leval, objects can be characterized by several ways, e.g. by identifying their colors, textures, shapes, movements, and position within images. No ubiquitous approach is currently available to solve object recognition problems for different application domains of images. In order to construct a model for object characterization and posterior classification, one needs to do a previous analysis of the domain of images, and feature analysis [18]. The model can also be built by using a priori knowledge on the application domain [16]. Some applications of pattern recognition and image analysis for biological problems, specifically for diagnosis purposes, have been reported in the literature. These approaches can be divided into two groups : (1) top down approaches based on a priori knowledge [16], (2) bottom-up approaches based on features extracted from image without explicit prior knowledge [21]. Among the first family, we can cite [24] for pollen recognition, [15] for insect recognition and [16] for fungi and insect recognition. Various work have been proposed in the second family. Comaniciu et al. [9] developed an image retrieval system to discriminate between malignant lymphomas and chronic lymphocytic leukemia, using descriptors for textural and shape characterization. A similar work, developed by Sabino et al. [26] for Leukemia diagnosis, was based on textural identification through gray level co-occurrence matrices. Jalba et al. [20] proposed another interesting approach for automatic diatom identification, based on contour analysis by constructing a morphological curvature scale space for feature extraction. Another example, using curvature as a feature was reported by Riggs [25]. Other wo. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Cesar Beltran Castanon - Integrante / Céline Hudelot - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Ecole Centrale Paris - Cooperação.
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2011 - Atual
Chaos and Cellular automata applied to Pattern Recognititon and Information Theory, Descrição: Colaboração internacional entre a Universidade de São Paulo e a Ghent University - Bélgica, este projeto visa estiudos multidisciplinares da teoria do caos e automatas, envolvendo áreas como Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Física, Bioinformática e Ciência dos Materias. O principal foco do projeto é o estudo e a investigação de métodos baseados na Teoria do Caos e Automatos, visando o desenvolvimento teorico da área, bem como suas aplicações em Reconhecimento de padrões e Teoria da Informação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Ernesto Chaves Pereira - Integrante / Marina Jeaneth Machicao - Integrante / Joao Batista Florindo - Integrante / SILVA, NÚBIA ROSA DA - Integrante / Bernard De Baets - Integrante / Jan Baetens - Integrante / Pieter Van der Weeën - Integrante.
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2010 - 2012
Estudo e Desenvolvimento de Métodos de Visão Computacional Aplicados à Identificação e Análise de Plantas, Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver e aplicar métodos computacionais com a finalidade de identificar, caracterizar e analisar plantas por meio de imagens de folhas. A motivação principal deste estudo é contribuir com as técnicas de morfologia já desenvolvidas, facilitando e agilizando a tarefa de identificação de espécies vegetais. Para tanto, características morfológicas e texturais das folhas são consideradas, em ambas imagens naturais e de microscopia, promovendo assim uma melhor identificação da espécie. A natureza da biologia vegetal e suas características de grande variação intra-espécie e pequena diferença entre espécies, aliada a platicidade foliar, tornam o problema da caracterização e identificação foliar um grande desafio científico. Motivado pela resolução deste problema o grupo proponente estuda o problema e desenvolve métodos para sua solução a quase uma década, caracterizando uma abordagem simbiótica, na qual são beneficiadas as ciências biológicas e exatas. Em biologia vegetal, o uso de matemática sofisticada e computação, favorecem o surgimento de ferramentas que permitem aprimorar o estudo das plantas. Já na computação e na matemática, o problema em questão motiva o desenvolvimento e aprimoramento metodológico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mauricio Falvo - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / Dalcimar Casanova - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Davi Rodrigo Rossatto - Integrante / Rosana Marta Kolb - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Alvaro Gomez Zuniga - Integrante.
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2010 - 2012
Detecção de Movimento e Cálculo de Trajetória via técnica de Fluxo Ótico e aplicação envolvendo Inteligência Artificial, Descrição: O presente projeto desenvolver-se-á com base no estudo e aplicação da Visão Computacional (VC), que se refere ao emprego de técnicas humanas de visão em computadores, ou grosso modo, a ensiná-los a ver. Este ramo da ciência da computação pode ser relacionado a diversos outros, tais como: Processamento de Imagens, Inteligência Artificial (IA) e Geometria Computacional. Desses ramos, assim como da própria VC, surgem diversos algoritmos que podem ser usados para formar sistemas de visão computacional. A partir da aquisição de sólidos conhecimentos nas ciências até aqui citadas, pretende-se interconectá-las ao desenvolver aplicativos de simulação que, por meio da detecção de movimentos e previsão de trajetórias, permitam o projeto e construção de máquinas inteligentes capazes de desenvolver por si só técnicas que auxiliem no alcance de objetivos específicos, tais como os exemplificados anteriormente. Essas máquinas possuirão limitações peculiares, é claro, devidas à abrangência deste projeto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Anderson Gonçalves Marco - Integrante / José Arildo Gobbo Junior - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2007 - 2009
Estudos de métodos de análise de complexidade em imagens utilizando caminhadas deterministas, Descrição: A complexidade é uma característica relevante nos processos de reconhecimento de padrões, em especial envolvendo imagens biológicas. Este projeto tem como objetivo propor o estudo de métodos que realizam a análise de imagens por meio de sua complexidade. Os métodos a serem estudados são: dimensão fractal e caminhadas deterministas. Estes métodos realizam a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na variação da sua complexidade. Enquanto que a dimensão fractal vem sendo utilizada com êxito para esta finalidade, o método de caminhadas deterministas faz parte de estado da arte em complexidade. Os trabalhos a serem desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas. Com base no conhecimento adquirido no decorrer da pesquisa, os seguintes objetivos são propostos: 1) desenvolver novas técnicas voltadas para a análise de imagens e reconhecimento de padrões e 2) realizar experimentos com estas metodologias em aplicações de Bioinformática visando a caracterização de macro e micro imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / André Ricardo Backes - Integrante / Dalcimar Casanova - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2007 - 2009
Análise de imagens por sensoriamento remoto, Descrição: A geometria dos elementos urbanistas de uma cidade e sua disposição, tais como: edificações, malha viária, áreas de lazer e áreas verdes, combinados com a forma de utilização e exploração dos recursos naturais pré-existentes na região, são atributos que interferem na qualidade de vida de seus moradores. Embora esses elementos definam as propriedades urbanistas de uma cidade ou uma região, sua determinação é subjetiva, ou seja não existe métodos qualitativos para aferi-los. A criação de uma ferramenta ou metodologia capaz de impor meios quantitativos a estas características urbanistas, permitirá novas possibilidades para a investigação em arquitetura e urbanismo. Deste modo, pretende-se neste trabalho, investigar a relação entre atributos subjetivos relacionados a qualidade de vida com características matemáticas, aferidas nas regiões. O estabelecimento desta relação permitirá a quantificação destes atributos urbanistas, tratados, até então, somente subjetivamente. O objetivo é correlacionar a análise de complexidade de imagens de sensoriamento remoto, por meio da estimativa da dimensão fractal, com características urbanísticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Adriana Bortoleto Bruno - Integrante / Anderson Gonçalves Marco - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2003 - 2007
CitrusVis, Descrição: A citricultura brasileira destaca-se mundialmente em importância econômica e em número de plantas. No entanto, a produtividade média apresenta índices baixos devido a uma estratégia de expansão acelerada e sem muita preocupação quanto aos problemas que essa estratégia poderia causar. O ataque de pragas e doenças, uma grande parte da produção sem irrigação, a utilização de uma estreita base genética e a falta de suporte tecnológico são fatores que estão associados a esse baixo índice de produtividade. O manejo de pragas e doenças é um fator significativo na produção de citros. A doença da mancha preta (MPC), causa grande impacto devido à depreciação do fruto in natura e por seu controle aumentar os custos da produção. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, infectando folhas e frutos por meio de esporos. Esses esporos podem ser disseminados tanto pela chuva, irrigação e orvalho, como pelo vento a quilômetros de distância. O problema pode ser contornado se os esporos do fungo forem detectados tão logo quanto possível, pois o produtor poderá obter resultados aplicando quantidades menores de fungicidas, possibilitando, dessa forma, redução de custos e de efeitos nocivos ao meio ambiente causados pelo excesso de agrotóxicos. O mecanismo utilizado atualmente para detecção dos esporos nos pomares é composto por um disco transparente e aderente que retém apenas as partículas sólidas em suspensão. Periodicamente os discos são coletados no campo e são analisados visualmente com o uso de microscópios por operadores treinados em busca dos esporos do fungo, levando em média duas horas para analisar cada disco. O objetivo deste trabalho é desenvolver métodos computacionais para auxiliar no processo de análise e identificação dos esporos do fungo Guignardia citricarpa caracterizando um sistema de visão artificial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10
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2003 - 2005
Classificação de espécies arbóreas através da forma externa das folhas, Descrição: Estudo e desenvolvimento de métodos para prover a caracterização de espécies vegetais através da forma externa das folhas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
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2003 - 2005
Implementação paralela da transformada exata da distância euclideana, Descrição: A transformada da distância euclideana é a operação que aplicada sobre uma imagem binária computa para cada ponto desta imagem a sua distância em relação aos pontos de interesse (elementos do(s) objeto(s) ou forma(s) em análise). Muito utilizada nas áreas de processamento de imagens e visão computacional, o resultado da EDT é uma imagem, usualmente referenciada como mapa das distâncias euclideanas, ou simplesmente transformada da distância euclideana, onde cada ponto contém um dado que corresponde à distância euclideana deste ponto até um objeto, o que em outras palavras significa a distância deste ponto até o ponto com valor 1 mais próximo. Uma das características da técnica é ser computacionalmente custosa, implicanto em elevado tempo de execução. O objetivo deste projeto é o estudo e implementação paralela da transformada exata da distância Euclideana. A paralelização será realizada sobre duas organizações paralelas distintas:(1) SMPs (multiprocessadores simétricos) - arquiteturas MIMD de memória compartilhada e (2) sistemas distribuídos, arquiteturas MIMD de memória distribuída.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Julio Cesar Torelli - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
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2002 - 2004
Paralelização da Transformada de Hough, Descrição: Neste projeto será estudada a implementação paralela da transformada de Hough em arquiteuras MIMD compartilhada e MIMD distribuída.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Christian Cesar Bones - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2002 - 2004
Identificação de espécies vegetais através da análise da forma interna de órgãos foliares, Descrição: A grande variedade de espécies vegetais, com suas inúmeras características taxonômicas, torna a problemática da identificação morfológica de vegetais um dos principais desafios para ciência contemporânea.O levantamento de espécies arbóreas em florestas, além de ser um dos alicerces para o estudo e pesquisa científica em diversas áreas da ciência associadas à botânica, apresenta ainda importância vital para a manutenção e preservação ecológica, assim como para a economia florestal (cultivo, explorativismo, matéria prima para remédios, etc.). Sua importância se acentua nas florestas tropicais e equatoriais, que se caracterizam pela grande divergência de famílias e espécies de árvores, muitas das quais ainda não foram exploradas e se mantém objeto de pesquisa científica. Neste projeto serão considerados algoritmos de visão computacional e análise de imagens para identificação de espécies vegetais através de características da sua forma interna. Serão estudads as seguintes características para a identificação: complexidade da forma do conjunto de nervuras e esqueleto das folhas; análise morfométrica do conjunto de nervuras; estudo do esqueleto das formas das folhas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Rodrigo de Oliveira Plotze - Integrante., Número de produções C, T & A: 4
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2001 - 2004
Ferramenta de programação paralela CVMP, Descrição: Desenvolviemnto de Ferramentas amigável para a programação paralela. Implementação paralela de algoritmos e métodos de processamento de imagens e visão computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1
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2001 - Atual
TreeVis, Descrição: TreeVis - Tree Vision System Desenvolvimento de sistemas e algoritmos de visão, análise e processamento de imagens para promover o estudo e reconhecimento de espécies vegetais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Rodrigo de Oliveira Plotze - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 15
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1999 - 2001
Synergos - Synergetic Vision Research, Descrição: The project aims the development of a powerful and versatile laboratory for vision research, namely Synergos, which is being developed and implemented under Delphi/Windows in a distributed systems of microcomputers. The main paradigm underlying the whole approach consists in integrating several concepts and techniques into a single computing environment, i.e. Synergos, in such a way that the requisites and possibilities of each of the constituent components complement one another and the thus obtained result becomes greater than the sum of its parts. The components of Synergos include distributed system capabilities and a number of libraries containing algorithms for: computer vision, modeling and simulation of biological visual systems, data and classification analysis, software validation and comparative evaluation, Internet, off-the-shelf application, image databases, artificial intelligence, data mining, and visualization resources.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Integrante / Luciano da Fontoura Costa - Coordenador / Roberto Marcondes Cesar Jr - Integrante / Luís Augusto Consularo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Projetos de desenvolvimento
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2018 - Atual
Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante.Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2018 - Atual
Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2018 - Atual
Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2018 - Atual
Pesquisa em técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em imagens médicas, Descrição: Realização de pesquisa e a proposição de técnicas de processamento de imagens e visão computacional aplicadas em problema específico em imagens médicas, o qual será definido inicialmente a partir de três aspectos principais: 1) modalidade da imagem (RX, Tomografia, Ressonância Magnética, Mamografia, etc), 2) questão médica envolvida (morfologia, fisiologia, patologia, etc), e 3) tarefa pretendida a partir das técnicas de processamento de imagens e visão computacional pesquisadas e propostas. Metas específicas deste Plano de Trabalho: a) Pesquisa e definição do problema real e específico em imagens médicas para aplicação das técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional a serem investigados. b) Investigação, estudo e análise de técnicas e métodos de processamento de imagens e visão computacional, com a identificação de limitações e proposição de novas abordagens e/ou melhorias visando aplicação ao problema real e definido em imagens médicas. c) Produção da Tese de Doutorado e de artigos científicos que documentem e permitam a divulgação dos resultados produzidos. d) Capacitação de profissional em nível de Doutorado apto a prospectar, gerenciar e realizar pesquisas futuras nesta temática ou em temáticas correlatas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante / Daniel César Braz - Integrante.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação.
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2005 - 2006
Identificação do guignardia citricarpa causador da mancha negra em citros., Descrição: O manejo de pragas e doenças é um dos fatores significativos na produção de citros. Dentre o grupo de doenças pode-se destacar a mancha preta (MPC), que causa grande impacto devido à depreciação do fruto para o mercado de frutas in natura, à redução da produtividade e ao aumento dos custos da produção com o seu controle. Essa doença é causada pelo fungo Guignardia citricarpa, que infecta folhas e frutos por meio de esporos, os quais são disseminados principalmente pelo vento, podendo alcançar quilômetros de distância. Atualmente, são realizadas coletas das partículas sólidas em suspensão nos pomares a fim de identificar a presença dos esporos do fungo tão logo quanto possível. Isso permite que o controle da doença possa ser efetuado aplicando-se quantidades menores de fungicidas, reduzindo, dessa maneira, os custos e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. A identificação e contagem dos esporos nos discos de coleta são realizadas visualmente, com o auxílio de microscópio, por especialistas. Esse processo é demorado e cansativo, o que pode levar a falhas humanas. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de visão computacional que auxilia na análise, identificação e contagem dos esporos, o CitrusVis, com precisão de 96,6%.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Mário Augusto Pazoti - Integrante / José Dalton Cruz Pessoa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Prêmios
2022
Menção honrosa - prêmio CAPES - doutorado, CAPES.
2022
Tese de doutorado segundo colocado concurso de teses da SBC, SBC.
2022
menção honrosa, prêmio USP de teses e dissertações, USP.
2022
Melhor monografia de conclusão de curso - MBA Inteligência artificial e Big data, ICMC - USP.
2018
Prêmio de Melhor Tese no Concurso de Teses e Dissertações - CTDSeg-2018 do XVIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação - SBSeg18, Sociedade Brasileira de Computação.
2013
Prêmio Yvone Mascarenhas - categoria mestrado (Orientador), Instituto de Física de São Carlos - USP.
2012
Segundo lugar - Melhores trabalhos apresentados no WVC 2012, Workshop de Visão Computacional.
2012
Menção honrosa ao prêmio CAPES de teses 2011 (orientador), CAPES.
2011
First position on Plant identification task - ImageCLEF 2011, ImageCLEF 2011 - Amsterdam.
2011
Third position on Plant identification task - ImageCLEF 2011, ImageCLEF 2011 - Amsterdam.
2011
Primeiro lugar - melhores trabalhos (poster) apresentados no WVC 2011, Workshop de Visão Computacional.
2010
Prêmio de 2ª melhor dissertação de mestrado no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA) - Orientador, Comissão Especial de Inteligência Artificial (CEIA - SBC) e CTDIA.
2010
Primeiro lugar - melhores trabalhos apresentados no WVC 2010, Workshop de Visão Computacional.
2007
Menção Honrosa no 15 SIICUSP (Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP) - orientador do trabalho, Universidade de São Paulo.
2004
Paulo Sodero Martins (tema Evolução Vegetal - Menção Honrosa), Sociedade Brasileira de Genética (50 Congresso Brasileiro de Genética).
2004
Menção Honrosa no 12 SIICUSP (Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP) - colaborador do trabalho, USP.
1995
Menção honrosa em defesa de mestrado em Física Aplicada, IFSC - USP.
Histórico profissional
Endereço profissional
-
Universidade de São Paulo, Instituto de Física de São Carlos, Departamento de Física e Ciência dos Materiais. , Av. trabalhador Sãocarlense, 400, centro, 13560970 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 369, Telefone: (16) 33738728, Fax: (16) 33733365, URL da Homepage:
Experiência profissional
2018 - Atual
Ghent UniversityVínculo: Coordenador de convênio, Enquadramento Funcional: Professor / Pesquisador
2017 - Atual
Ghent UniversityVínculo: Orientador de Doutorado, Enquadramento Funcional: Professor / Pesquisador
2014 - 2018
Universiteit GentVínculo: Coordenador de convênio, Enquadramento Funcional: Professor / Pesquisador
2004 - Atual
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Outro (Assessor Ad-Hoc), Carga horária: 0
Atividades
-
10/2004
Conselhos, Comissões e Consultoria, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.,Cargo ou função, Consultor Ad-hoc.
2003 - Atual
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPqVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Outro (Consultor Ad Hoc), Carga horária: 0
Atividades
-
03/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.,Cargo ou função, Consultor.
2006 - Atual
Universidade de São PauloVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Livre-docência
2001 - 2006
Universidade de São PauloVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Doutor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2000 - 2001
Universidade de São PauloVínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Pesquisador/Consultor, Carga horária: 9
Outras informações:
Projeto SIAM
Integração Universidade/empresa
IFSC USP / HP do Brasil
2000 - 2001
Universidade de São PauloVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Outro, Carga horária: 4
Outras informações:
DFI - IFSC - USP
Atividades
-
04/2025
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Física de São Carlos.,Cargo ou função, Membro titular da Comissão de Pós-Graduação - CPG.
-
02/2024
Direção e administração, Instituto de Física de São Carlos, Departamento de Física e Ciência dos Materiais.,Cargo ou função, Coordenador do Grupo de Computação Interdisciplinar - GCI.
-
06/2023
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Física de São Carlos.,Cargo ou função, Membro titular, representante da categoria de Professor Associado, no Conselho Departamental de Física e Ciência dos Materiais - CD/FCM.
-
05/2021
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Física de São Carlos.,Cargo ou função, Membro titular da Congregação.
-
03/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Física de São Carlos.,Cargo ou função, Membro suplente da Comissão Coordenadora do Curso - CoC de Bacharelado em Física Computacional.
-
03/2006
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Física de São Carlos, Departamento de Física e Ciência Interdisciplinar.,Linhas de pesquisa
-
03/2006
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SCE5857 Visão Computacional, SCE5846 Seminários em computação I
-
02/2006
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE 539 ? Evolução Histórica da Computação e Aplicações
-
07/2001
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.,Cargo ou função, Coordenador Teste USP (Convênio USP - Folha de S. Paulo).
-
05/2001
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.,Linhas de pesquisa
-
02/2025 - 07/2025
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600062 Sistemas Operacionais
-
03/2025 - 06/2025
Ensino, Física Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5818-8/1 Visão natural e artificial
-
08/2024 - 12/2024
Ensino, Ciências Físicas e Biomoleculares, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600064 Análise e Reconhecimento de Padrões
-
09/2024 - 11/2024
Ensino, Física Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5904-1/4 Redes complexas
-
03/2024 - 06/2024
Ensino, Física Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5818-7/4 Visão Natural e Artificial
-
02/2024 - 06/2024
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600013 Laboratório de Física I
-
03/2023 - 06/2023
Ensino, Física Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5818-7/4 Visão Natural e Artificial
-
05/2021 - 05/2023
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Física de São Carlos.,Cargo ou função, Membro suplente, representante dos Professores Associados, no Conselho do Departamento de Física e Ciência dos Materiais.
-
08/2022 - 12/2022
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600068 Programação Voltada à Internet
-
03/2022 - 07/2022
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600062 Sistemas Operacionais
-
03/2022 - 07/2022
Ensino, Física computacional (IFSC), Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5818-7/2 Visão Natural e Artificial
-
08/2021 - 12/2021
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600059 - Modelagem Matemático-Computacional
-
08/2021 - 12/2021
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600068 - Programação Voltada à Internet
-
04/2021 - 07/2021
Ensino, Engenharia de Materiais e Manufatura, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600111 Laboratório de Física Geral III
-
08/2020 - 12/2020
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 76000062 - Sistemas Operacionais
-
02/2020 - 07/2020
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600013 Laboratório de Física I
-
02/2020 - 07/2020
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600068 Programação Voltada à Internet
-
08/2019 - 12/2019
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600062 Sistemas Operacionais
-
03/2019 - 06/2019
Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600109 Laboratório de Física Geral I
-
08/2018 - 12/2018
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 7600088 Programação Voltada à Internet
-
03/2018 - 06/2018
Ensino, Física Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 76000062 Sistemas Operacionais
-
03/2018 - 06/2018
Ensino, Física Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SFI5818-6/2 Visão Natural e Artificial
-
08/2005 - 12/2005
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-523 - Computação Gráfica, SCE-545 ? Computadores, Sociedade e Ética Profissional
-
03/2005 - 07/2005
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-527 - Computadores e Sociedade II, SCE-565 - Organização de Computadores Digitais, SCE-242 - Seminários em Computação II
-
03/2005 - 07/2005
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SCE 5857 - Visão Computacional
-
09/2004 - 01/2005
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, sce-188 Arquitetura de Computadores
-
09/2004 - 01/2005
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, sce 523 - Computação Gráfica
-
03/2004 - 08/2004
Ensino, Ciência da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SCE 5830 - Processamento de Imagens
-
03/2004 - 08/2004
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE - 241 Seminários em Computação I, SCE - 242 Seminários em Computação II, SCE - 557 Técnicas de Programação Web
-
08/2003 - 12/2003
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, sce-188 Arquitetura de Computadores
-
08/2003 - 12/2003
Ensino, Ciência da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, sce-5777 Sistemas Distribuídos
-
02/2003 - 07/2003
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-230 Processamento de Imagens
-
02/2003 - 07/2003
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE0516 Computadores e Sociedade I, SCE0538 Introdução a Elementos de Lógica Digital
-
08/2002 - 12/2002
Ensino, Bel Em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE0510 Organização de Computadores Digitais I
-
08/2002 - 12/2002
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, sce0188 Arquitetura de Computadores
-
02/2002 - 07/2002
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-538-Introdução a Elementos de Lógica Digital I, SCE-516 - Computadores e Sociedade I, SCE-218 - Sistemas Computacionais Distribuídos
-
08/2001 - 12/2001
Ensino, Bel Em Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-510 - Organização de Computadores Digitais I
-
08/2001 - 12/2001
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, SCE-5795 - Programação Concorrente
-
05/2001 - 07/2001
Ensino, Engenharia Civil, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, SCE - 400 Introdução à Ciência de Computação
-
08/2000 - 04/2001
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Física de São Carlos, Departamento de Física e Ciência Interdisciplinar.,Linhas de pesquisa
2017 - 2017
Universite D'OrleansVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Visitante, Carga horária: 40
2016 - 2016
Université d'Auvergne, UdAVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Visitante, Carga horária: 40
2018 - Atual
Pontificia Universidad Católica Del PerúVínculo: Co-orientador de doutorado, Enquadramento Funcional: Professor colaborador
2018 - 2018
Universitá degli Studi di Milano-BicoccaVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: professor Visitante, Carga horária: 40
2019 - 2019
École Nationale Supérieure de Techniques AvancéesVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: professor Visitante, Carga horária: 40
Propriedade Intelectual
Patentes (5)
| Tipo | Título | Data depósito |
|---|---|---|
| INVENTOR e DEPOSITANTE | Método de avaliação nutricional e identificação de plantas cultivadas, por meio de imagens | 10/03/2011 |
| INVENTOR | Método de criptografia em modo de operação caótico | 14/07/2010 |
| INVENTOR e DEPOSITANTE | Sistema de comunicação e transmissão de dados em rodovias ou vias urbanas | 10/11/2008 |
| INVENTOR | Método de identificação do guignardia citricarpa | 26/04/2005 |
| INVENTOR | Processo de identificação e caracterização de indivíduos através da extração de medidas biométricas em imagens 'in vivo' da retina humana | 14/01/2005 |
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