Dalcimar Casanova
Dalcimar Casanova é professor permanente da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Pato Branco. É doutor em Física Computacional pelo Instituto de Física de São Carlos da USP (2013), mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP (2008 conceito CAPES 7) e bacharel em Ciência da Computação pela UNOESC (2005). Realizou estágio de pós-doutorado no IFSC-USP, com apoio da FAPESP. É bolsista de produtividade do CNPq (nível 2) e atualmente coordena o Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC/UTFPR). Possui expressiva produção científica, com fator h = 18 e mais de 2.500 citações no Google Scholar. Atua principalmente nas áreas de visão computacional, inteligência artificial, redes complexas, fractais e bioinformática, com forte inserção em projetos de inovação tecnológica de impacto social e econômico. Lidera projetos de pesquisa com financiamento de agências como CNPq e Ageuni, em parceria com empresas como Natosafe e Viasoft. Entre os destaques, estão o projeto de Biometria Neonatal, voltado à identificação segura de recém-nascidos por meio de impressões digitais, e o projeto de Otimização de Consultas SQL, que busca soluções eficientes para o processamento de grandes volumes de dados. Recebeu diversos prêmios acadêmicos, incluindo distinções como melhor artigo, orientações premiadas em concursos nacionais, além de frequentes homenagens como patrono e professor homenageado por turmas de formandos. Atua ainda como revisor de periódicos científicos de alto impacto nas áreas de computação e inteligência artificial.
Informações coletadas do Lattes em 07/12/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Física
2009 - 2013
Universidade de São Paulo
Título: Redes complexas em visão computacional com aplicações em bioinformática
, Ano de obtenção: 2013. Dr. Odemir Martinez Bruno. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2006 - 2008
Universidade de São Paulo
Título: Análise e identificação de espécies vegetais através da análise de textura foliar, Ano de Obtenção: 2008
Dr. Odemir Martinez Bruno.Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Graduação em Ciência da Computação
2001 - 2005
Universidade do Oeste de Santa Catarina
Título: Desenvolvimento de uma Metodologia para Reconhecimento e Representação Gráfica da Linha Mediana Cerebral
Orientador: Dr. Eros Comunello
Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Contabilidade
1998 - 2000
Pós-doutorado
2013 - 2015
Pós-Doutorado. , Instituto de Física de São Carlos, IFSC, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Formação complementar
2012 - 2012
Inferência Estatística Básica. (Carga horária: 5h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2007 - 2007
Regras de Associação em R. (Carga horária: 12h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2003 - 2003
Curso Básico de Programação Smalltalk. (Carga horária: 20h). , Universidade do Oeste de Santa Catarina, UNOESC, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Visão Computacional.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento de Imagens.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Grande área: Ciências Biológicas / Área: Botânica / Subárea: Morfologia Vegetal/Especialidade: Morfologia Externa.
Organização de eventos
CASANOVA, D. . Feira de Ciência, Tecnologia e Inovação de Pato Branco ? INVENTUM. 2024. .
CASANOVA, D. . IV Seminário de Computação. 2001. (Outro).
Participação em eventos
Workshop Internacionalização da Graduação, Pós-Graduação, Ciência e Tecnologia UNAM/UTFPR. 2024. (Encontro).
5th International Conference on Image and Signal Processing (ICISP). RGB Color Distribution Analysis Using Volumetric Fractal Dimension. 2012. (Congresso).
II Semana do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC). Grafos e redes complexas em análise de imagens e visão computacional. 2012. (Congresso).
International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences (IC-MSQUARE). Fractal Measures of Complex Networks Applied to Texture Analysis. 2012. (Congresso).
I Semana do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC). Extraindo características locais e globais de texturas por redes complexas. 2011. (Congresso).
VII Workshop de Visão Computacional (WVC). Influência na padronização do sistema de cor RGB nos métodos de visão computacional. 2011. (Congresso).
15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). A complex network-based approach for texture analysis. 2010. (Congresso).
23rd Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Identificação de espécies vegetais por meio de análise de textura foliar. 2010. (Congresso).
Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA). Identificação de espécies vegetais por meio de análise de textura foliar. 2010. (Congresso).
VI Workshop de Visão Computacional (VI WVC).Identificação de plantas por análise de texture foliar. 2010. (Outra).
XIV Workshop da Pós-Graduação do IFSC-USP (SIFSC). Análise fractal de textura foliar. 2010. (Congresso).
XIII Workshop da Pós-Graduação do IFSC-USP (SIFSC). Redes complexas em visão computacional. 2009. (Congresso).
I Escola de Física Computacional Moderna. 2006. (Outra).
II Workshop de Visão Computacional (WVC). 2006. (Simpósio).
X Simpósio de Teses e Dissertações (STD). 2006. (Simpósio).
I Fórum de Informática. 2004. (Encontro).
VI Seminário de Computação. 2004. (Seminário).
Maratona de Programação IME / SBC. 2003. (Outra).
V Seminário de Computação. 2003. (Seminário).
IV Seminário de Computação. 2002. (Seminário).
Maratona de Programação IME / SBC. 2002. (Outra).
III Seminário de Computação. 2001. (Seminário).
Participação em bancas
TEIXEIRA, M.; OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; ROSA, J. L. G.. Feature extraction and selection from electroencephalograms signals for epileptic seizure diagnosis. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
DENARDIN, G. W.; BARRIQUELLO, C. H.;CASANOVA, D.; GUARNERI, G. A.. Arquitetura Orientada a Serviços Aplicada ao Desenvolvimento de um Controlador de Recursos Distribuídos de Energia Fotovoltaica Compatível com o Padrão IEC 61850. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
VILLWOCK, R.; MILOCA, S. A.;CASANOVA, D. Uso de Deep Learning Aplicado à Classificação de Tráfego em Arquitetura SDN. 2022. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná.
VILLWOCK, R.;CASANOVA, D.; MILOCA, S. A.. Uso de deep learning aplicado à classificação de tráfego em arquitetura SDN. 2022. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná.
SCHNEIDER, F. K.;CASANOVA, D.; PRADO, K. B.. Análise De Histopatologia Renal Usando Deep Learning. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BACKES, ANDRE; ESCARPINATI, M. C.; TRAVENCOLO, B. A. N.;CASANOVA, D.. Detection and correction of deformations in UAVs' images using deep learning. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
COSTA, J. P.; VIEIRA, R. P.;CASANOVA, D.; LAFAY, J. M. S.. Estimação de disponibilidade em sistemas de geração fotovoltaica a partir de modelo de simulação baseado em redes de Petri temporizadas. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
GUARNERI, G. A.; ZIBETTI, M. V. W.; PIPA, D. R.;CASANOVA, D.. Frequency-domain algorithms for ultrasonic imaging based on interpolation-free Stolt migration. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
SCHNEIDER, F. K.;CASANOVA, D.; PRADO, K. B.. Análise de Histopatologia Renal usando Deep Learning. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BACKES, A. R.; NASCIMENTO, M. Z.;CASANOVA, D.. Avaliação da Capacidade de Retenção de Água em Amostras de Carne Suína. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
TEIXEIRA, M.; TORRICO, C. R. C.;CASANOVA, D.; SCALABRIN, E. E.. Explorando Parâmetros na Modelagem, Síntese e Implementação de Controladores para Sistemas a Eventos Discretos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TEIXEIRA, M.; ZALEWSKI, W.;CASANOVA, D.; BERTOTTI, F. L.. Um framework para o controle e a supervisão de processo avícolas. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TEIXEIRA, M.; BERTOTTI, F. L.;CASANOVA, D.. Controle, supervisão e suporta à tomada de decisão em processos avícolas. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BACKES, A. R.; TRAVENCOLO, B. A. N.; NASCIMENTO, M. Z.; FERRARI, R. J.;CASANOVA, D.. Transformer-Based Automatic Weed Segmentation in Multispectral UAV Imagery. 2025. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BACKES, A. R.; TRAVENCOLO, B. A. N.; PAULINO, A. A.; PEREIRA, J. H. S.;CASANOVA, D.; FLORINDO, J. B.. Artificial Intelligence as a Service Architecture: an innovative approach for Computer Vision applications. 2024. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
CASANOVA, D.; MOURA JUNIOR, N. N.; DEPAULA, G.; LIMA NETO, S.. Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina para previsão de chuvas extremas. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.
FLORINDO, J. B.; RIBAS, L. C.;CASANOVA, D.. Computação de reservatório e dinâmica não-linear para análise de séries temporais: uma aplicação em mercado financeiro. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Matemática Aplicada) - Universidade Estadual de Campinas.
OLIVA, J. T.; TEIXEIRA, M.;CASANOVA, D.; ROSA, J. L. G.. Contribuições ao diagnóstico de crises epilépticas com base na análise multidomı́nio de sinais eletroencefalográficos. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
DENARDIN, G. W.; BARRIQUELLO, C. H.;CASANOVA, D.. Arquitetura orientada a serviços aplicada ao desenvolvimento de um controlador de recursos distribuídos de energia fotovoltaica compatível com o padrão IEC 61850. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
FLORINDO, J. B.;CASANOVA, D.; LAUREANO, E. E.. Análise de Descritores de Imagem Baseados em Redes Neurais e Complexas. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada) - Universidade Estadual de Campinas.
A. GUARNERI, GIOVANNI; PIPA, D. R.;CASANOVA, D.. Frequency-domain algorithms for ultrasonic imaging based on interpolation-free Stolt migration. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
MAUA, D. D.;CASANOVA, D.. Análise de Ocorrências de Pós-Venda no Varejo: Identificando Fatores de Devolução com Machine Learning. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.
RODRIGUES, F. A.;CASANOVA, D.. A Inteligência Artificial na Automação de Vistorias Imobiliárias: Aplicação de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para Detecção de Irregularidades em Imagens. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.
OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; TEIXEIRA, M.. O emprego de redes neurais convolucionais na identificação de máscaras de proteção no contexto da COVID-19. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TEIXEIRA, M.; OLIVA, J. T.;CASANOVA, D. Integração de dados para apoio à tomada de decisão no contexto da Auto-Avaliação de Programas de Pós-Graduação. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TEIXEIRA, M.; OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.. Estudo exploratório da biblioteca python pandapower e sua utilização em conjunto com reinforcement learning para análise e otimização de sistemas de energia. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
OLIVA, J. T.; TEIXEIRA, M.;CASANOVA, D. Avaliação da influência de características musicais sobre a popularidade de canções nas charts do Spotify brasileiro em 2021. 2022.
DOSCIATTI, E. R.; FAVARIM, F.;CASANOVA, D.. Estudo de caso: implantação de servidores Linux na rede de uma pequena empresa. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Redes de Computadores) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
DOSCIATTI, E. R.; FAVARIM, F.;CASANOVA, D.. Um estudo comparativo de VoIP (voz sobre IP) com a telefonia convencional no Brasil. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Redes de Computadores) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
FAVARIM, F.; DOSCIATTI, E. R.;CASANOVA, D.. Estudo de caso: implantação de autenticação de usuários em rede sem fio empresarial utilizando o protocolo 802.1x. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Redes de Computadores) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RIBEIRO, R.;CASANOVA, D.; TEIXEIRA, M.. Mineração de dados com regras de associação aplicada em dados de unidade de saúde de pronto atendimento. 2017. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Banco de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RIBEIRO, R.; DOSCIATTI, M. M.;CASANOVA, D.. Técnica para mineração de textos na análise de sentimentos: um estudo de caso em uma instituição de ensino técnico, tecnológico e superior. 2017. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Banco de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RIBEIRO, R.; BARBOSA, M. A. C.;CASANOVA, D.. Aprimoramento do manejo avícola utilizando rede neural artificial: um estudo de caso real. 2017. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Banco de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BRITO, R. C.;CASANOVA, D.; CAVALCANTI, P. G.. UTFPR Mapa: sistema de auto-localização utilizando GPS e mapas para a plataforma Android. 2015. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Tecnologia Java) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BORSOI, B. T.;CASANOVA, D.; ARAKI, L. Y.. Identificação de siglas em textos. 2015. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Tecnologia Java) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RISTA, L. C. G.; FAVARIM, F.;CASANOVA, D.. Aprimorando o desempenho da rede através da agregação de links em um ambiente de cluster Spark. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
ASCARI, R. S.; RODRIGUES, E. O.; OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.. Identificação de produtos de supermercado usando visão computacional como apoio a pessoas com deficiência visual. 2025.
OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C.. Análise de espectroscopia utilizando aprendizado de máquina para quantificação de carbono e nitrogênio. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
MOLIN, V. D.;CASANOVA, D.; ASCARI, R. E. O. S.. STARC: Comparação de CNNs com Variações de Entrada para Classificação de Trilhas de Satélite em Imagens Astronômicas. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
PEGORINI, V.; BISCONSINI, D. R.;CASANOVA, D.; DURAN, J. B. C.. Desenvolvimento de ferramentas computacionais de apoio à avaliação da irregularidade longitudinal de pavimentos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CASANOVA, D.; POLA, I. R. V.; OLIVA, J. T.; RIBEIRO, M. H. D. M.. Diamond Hoop - Uma abordagem para otimização na composição de equipes no basquetebol com o uso de inteligência artificial sobre estatísticas pregressas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
POLA, I. R. V.;CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C.. Desenvolvimento de um método de clustering baseado em grafos de similaridade. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
PEGORINI, V.;CASANOVA, D.; BEULKE, A. S.. Aplicativo móvel para gestão do gato em propriedades rurais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CASANOVA, D.; SOUTHIER, L. F. P.; MOLIN, V. D.. Comparativo visual e analítico de algoritmos de redução de dimensionalidade. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
FAVERO, E. M. B.;CASANOVA, D.; ASCARI, R. E. O. S.. Uma base de dados textual em português destinada à pesquisas de PLN aplicado à engenharia de software. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CASANOVA, D.; FAVARIM, F.; FERNANDES, A. L.. Monitoramento de peixes-zebra: rastreamento a partir de vídeos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
ASCARI, R. E. O. S.;CASANOVA, D.; ASCARI, S. R.; FAVERO, E. M. B.. Segmentação de regiões de interesse em imagens de plantas da subespécie Acer Palmatum. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
FAVERO, E. M. B.; BRITO, R. C.;CASANOVA, D. Classificação de bugs de software a partir do modelo de linguagem pré-treinado BERT e métodos de clustering. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
SOUZA, V. D. M.;CASANOVA, D.; POLA, I. R. V.. Análise de séries temporais utilizando aprendizado de máquina ao extremo (ElM) para previsão de potência em painéis solares. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; RODRIGUES, E. O.. Detecção de epilepsia por meio de análise de eletroencefalograma utilizando aprendizado de máquina. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RODRIGUES, E. O.; OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; ASCARI, R. E. O. S.. Classificação de segmentos de vídeo por trechos de fala utilizando rede neural convolucional. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; FAVERO, E. M. B.. Comparação entre os modelos pré-treinados GPT-3 e BERT na estimativa de esforço de software por analogia a partir de requisitos textuais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
RODRIGUES, E. O.; PEGORINI, V.;CASANOVA, D.. Ferramentas para escaneamento por triangulação a laser e reconstrução tridimensional. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CASANOVA, D.; TEIXEIRA, M.; TORRICO, C. R. C.. Controle de um robô pêndulo invertido sobre duas rodasv. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CASANOVA, D.. Classificação de problemas de software para suporte ao cliente e usuários de sistemas de help desk. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CAVALCANTI, P. G.;CASANOVA, D.; POLA, I. R. V.. Detecção de Doenças em Folhas de Soja utilizando Redes Neurais Convolucionais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CAVALCANTI, P. G.;CASANOVA, D.; POLA, I. R. V.. Sistema de Análise de Imagens de Zona Costeira. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
OLIVA, J. T.;CASANOVA, D.; SOUZA, V. D. M.. Modelos LSTM para predição do preço da soja com base em dados climáticos brasileiros. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
POLA, I. R. V.;CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A.. Desenvolvimento de novas técnicas de extração de conjuntos de similaridade para relações não simétricas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARROS, A. M.;CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C.. Implementando em FPGA um algoritmo genético para a busca de soluções para o problema do caixeiro viajante. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CAVALCANTI, P. G.;CASANOVA, D.; OLIVA, J. T.. Comparação de Técnicas de Rastreamento de Objetos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CAVALCANTI, P. G.;CASANOVA, D.; OLIVA, J. T.. Comparação de Técnicas de Rastreamento de Objetos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARBOSA, M. A. C.; DENARDIN, G. W.;CASANOVA, D.. Estratégias de solução para o problema de alocação de registradores em compiladores. 2019.
CAVALCANTI, P. G.; MADALOSSO, E.;CASANOVA, D.. Ferramentas para análise de partidas de futsal utilizando processamento de imagens e visão computacional. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TORRICO, C. R. C.; DENARDIN, G. W.;CASANOVA, D.. Sistema de navegação inercial com controle em tempo-real para robô autônomo trakking. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
CARDOSO, R.; DENARDIN, G. W.; BORSOI, B. T.;CASANOVA, D.. Integração de sensores GPS via filtro de Kalman. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
POLA, I. R. V.; POLA, F. P. B.;CASANOVA, D.; CAVALCANTI, P. G.. Consultas por similaridade em bases de dados complexos utilizando técnica OMNI em SGBDR. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARBOSA, M. A. C.; RIBAS, B. C.;CASANOVA, D.. O uso do paralelismo no método colônia de formigas para resolução do problema da cobertura mínima de vértices em grafos massivos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
POLA, I. R. V.; POLA, F. P. B.;CASANOVA, D.; CAVALCANTI, P. G.. QuickDBC: uma separação rápida de clusters baseada em densidade para espaços métricos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
TEIXEIRA, M.;CASANOVA, D.; MARTINS, J. P.. Teoria dos jogos aplicada à tomada de decisões em processos flexíveis de manufatura. 2018.
CAVALCANTI, P. G.;CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C.. Técnicas de remoção de fundo em imagens estéreo obtidas a partir de câmeras em movimento. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARBOSA, M. A. C.;CASANOVA, D.; MARTINS, J. P.. Otimização do problema de roteamento de veículos capacitados utilizando a meta-heurística colônia de formigas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
PONTAROLO, E.;CASANOVA, D.; CAVALCANTI, P. G.. Sistema de apoio à decisão para prevenção da evasão nas instituições de ensino superior. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARBOSA, M. A. C.;CASANOVA, D.; TEIXEIRA, M.. Explorando técnicas de busca local com mecanismos de self-healing em redes de distribuição de energia elétrica. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BARBOSA, M. A. C.;CASANOVA, D.; MARIN, L. O.. Uma solução para o problema do caixeiro viajante com limite de calado. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BERTOTTI, F. L.;CASANOVA, D.; LINARES, K. S. C.. Sistema de reconhecimento de padrões do alfabeto da língua brasileira de sinais utilizando microcontrolador. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
BRITO, R. C.; ASCARI, S. R.;CASANOVA, D.. Aplicativo autolocalizador para pessoas com deficiência visual. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
Orientou
Dispositivo embarcado para aquisição e processamento de biometria neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Estimação de distância entre cristas em biometria neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Biometria auricular neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Estimaçào de precisão biométrica neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Adaptação do NFIQ2 para biometria neonatal; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
data augumentation e superresolution em digitais neonatais; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Matching de Digitais com o uso de Redes Neurais de Grafos; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Otimizaçào de busca em banco utilizando método OMNI; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Estimação de coerência em coesão em textos; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Desenvolvimento de métodos baseados em deep learning para reconstrução de imagens em ensaios não destrutivos por ultrassom; Início: 2019; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Verificação de qualidade em coleta de digitais neonatais; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Segmentação de digitais neonatais; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Identificaçãoa de descamação em digitais de neonatos; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Sistema de sensoriamento IoT para monitoramento contínuo de colmeias sem ferrão; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Modelos de deep learning em segmentação de vasos sanguineos oculares; Início: 2022; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);
Início: 2025; Universidade Tecnológica Federal do Paraná;
Início: 2023; Universidade Tecnológica Federal do Paraná;
Uma abordagem pragmática para autenticação utilizando biometria comportamental; Início: 2025; Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Análise de imagens de solos para prediçào de carbono e nitrogênio: uma abordagem baseada em vision transformers (ViT); Início: 2025; Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Análise Comparativa de Estratégias de Day Trading: ORB Isolado vs; Pair Trading com Seleção por Grafos; Início: 2025; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Modelagem com Deep Learning para previsão do RMSVA da suspensão de veículos com base nos parâmetros da suspensão, velocidade e condições do pavimento; Início: 2025; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Previsão de erros em coletas biométricas neonatais; Início: 2025; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Utilização de máquinas de vetores de suporte na classificação de músicas por gênero; Início: 2017; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Minúcios em biometria neonatal; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Melhoramento de biometria neonatal por meio de clareamento de imagens; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Recorte de impressòes digitais neonatal; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);
Uso de Representação Multidomínio de Eletroencefalogramas para a Construção de Modelos Baseados em Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes para a Deteção de Epilepsia; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
Super-Resolução Para Biometria De Impressões Digitais Neonatais: Um Estudo Sobre Aprimoramento De Imagens Visando A Equivalência Com Alta Resolução; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Conectividade Recursiva de Classificação de Classes (R3C) Aplicada à Segmentação de Imagem Binária para Melhoria da Impressão Digital Infantil; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Uma nova abordagem para classificação e avaliação de carbono e nitrogênio de solos por análise de imagem: um caso de estudo com latossolos e cambissolos; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Uma abordagem multidimensional para a análise da experiência do consumidor no setor automotivo; 2025; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
Uma heurística construtiva gulosa eficiente para o Problema do Conjunto Dominante Independente Mínimo; 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Inspeção de conformidade em linha de produção automotiva utilizando deep learning; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
Controle Flexível de Sistemas a Eventos Discretos Utilizando Simulação de Ambiente e Aprendizado por Reforço; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
DeepFashion: Clothes recognition and swapping; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Detecção de Múltiplos Componentes em Linha de Montagem Automotiva Usando Deep Learning; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
Análise De Textura Utilizando Descritores Fractais Estimados Pela Interferência Mútua De Grupos De Pixeis Coloridos; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;
Estimating and tuning adaptive action plans for the control of smart interconnected poultry houses; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
SE3M: Um Modelo para Estimativa de Esforço de Software a Partir de Requisitos Textuais Aplicando Modelos de Embeddings Pré-treinados Contextualizados; 2020; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Informática) - Universidade Federal do Paraná, ; Coorientador: Dalcimar Casanova;
Fatores determinantes na recusa de crédito no varejo: aplicação de técnicas de explicabilidade em modelos de score preditivo; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise de Imagens de Solos para Predição de Carbono e Nitrogênio: Uma Abordagem Baseada em Vision Transformers (ViT); 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Dalcimar Casanova;
Autenticação por Biometria Comportamental em Dispositivos Móveis: Uma Abordagem Prática; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Dalcimar Casanova;
A deep learning approach to age newborns? fingerprints minutiae maps; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Dalcimar Casanova;
Avaliação de um modelo de previsão utilizando métricas estatísticas: um estudo de caso; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Identificação de aves da fauna do Brasil através de aprendizagem profunda para classificação de imagens; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Pré-processamento de dados de texto utilizando técnicas de aprendizado de máquina; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Data mining: clustering aplicado a banco de dados de acidentes de trabalho; 2017; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Banco de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Revisão de métodos para análise de agrupamento de dados em data mining; 2017; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Banco de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Desenvolvimento de Aplicação Móvel para Avaliação Automatizada de Exercícios de Motrocidade Orofacial com Visão Computacional e Aprendizado de Máquina; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Otimização do Cadastro de Notas Fiscais por Meio de Aprendizado de Máquina e Reconhecimento Óptico de Caracteres; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de partidas de futebol; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise de carbono de solo com deep learning; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Uma Nova Métrica De Qualidade De Imagem Para Digitais Infantis; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aprendizado De Máquina Aplicado Na Classificação De Diferentes Subespécies De Plantas Da Espécie Acer Palmatum; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Identificação Automatizada Do Escore De Condição Corporal Bovino; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Desenvolvimento De Aplicação Móvel Para Avaliação Automatizada De Exercícios De Motricidade Orofacial Com Visão Computacional E Aprendizado De Máquina; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Identificação De Espécies De Pássaros Em Imagens Utilizando Redes Neurais Siamesas; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Otimização Do Cadastro De Notas Fiscais Por Meio De Aprendizado De Máquina E Reconhecimento Óptico De Caracteres; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Detecção de anomalias para a detecção de fraudes em cartões de crédito utilizando métodos de aprendizado de máquina baseados em árvores de decisão; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Colorização de mapas de jogos 2d utilizando uma rede adversária generativa condicional; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Diamond Hoop - Uma abordagem para otimização na composição de equipes no basquetebol com o uso de inteligência artificial sobre estatísticas pregressas; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Segmentação de regiões de interesse em imagens de plantas da subespécie Acer Palmatum; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Comparativo visual e analítico de algoritmos de redução de dimensionalidade; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Monitoramento de peixes-zebra: rastreamento a partir de vídeos; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Comparação de desempenho do algoritmo deep-q learning em ambientes simulados com estados contínuos; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise de dados relacionados a partidas de futebol utilizando técnicas de mineração; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Classificação de área científica de artigos utilizando a rede de citações e grafos convolucionais; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Estimativa do índice de irregularidade internacional a partir de sinais obtidos por sensores de smartphones embarcados em veículos; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Deep Q-Learning para o Controle Supervisório Flexível de Sistemas a Eventos Discretos em Larga Escala; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Previsão da Dinâmica Espaço-Temporal da Covid-19 no Brasil com Redes Neurais Convolucionais de Grafos e Modais de Transporte; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Reconhecimento automático de pose empregado na estimação da posição da bola em partidas de futsal; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Classificação automática de instrumentos musicais utilizando uma abordagem de classificação multivariada de séries temporais; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Inteligência artificial em sistemas embarcados utilizando abordagem TinyML; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Prevendo o volume de moedas alternativas ao Bitcoin com machine learning e o impacto dessa previsão no volume do Bitcoin; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Link prediction aplicado em grafos de citações de artigos usando o node2vec; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Mapeamento de Cobertura e uso de Solo em Dados de Sensoriamento Remoto utilizando Redes Neurais; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Método de Bouligand-Minkowski aplicado ao cálculo da dimensão fractal em redes complexas; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Sistema de auxílio ao diagnóstico de doenças bucais: uma abordagem utilizando visão computacional; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Sistema de auxílio ao diagnóstico de doenças bucais: uma abordagem utilizando visão computacional; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aplicação de conceitos de redes neurais convolucionais na classificação de imagens de folhas; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Deep Learning na segurança computacional: detecção inteligente de códigos maliciosos; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Classificação de bovinos por meio da característica do focinho utilizando visão computacional; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Uma solução utilizando algoritmo genético para o problema de comprometimento de unidades de energia; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aplicativo móvel de gestão de gasto auxiliado por visão computacional; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Estudo sobre a estimativa da pressão arterial utilizando dados de fotopletismografia da base MIMIC e uma rede neural artificial; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Visão Computacional E Sinais Biomédicos Para Detecção De Sonolência Em Motoristas; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Agrupamento não supervisionado fuzzy C-Means; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise de textura através de descritores fractais por meio da utilização de rótulos na transformada da distância 3D; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Inteligência computacional para sistemas self-healing: um estudo de caso em redes elétricas inteligentes; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aplicativo Android minerador de dados para geração de sugestões de pontos de visita; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Aplicativo móvel de gestão de gastos auxiliado por visão computacional; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Sistema Wireless De Aquisição E Sinalização De Eventos Sonoros Para Deficientes Auditivos; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Sistema wireless de aquisição e sinalização de eventos sonoros para deficientes auditivos; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Alinhamento de digitais neonatais; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise do crescimento isotrópico em impressões digitais de recém-nascidos: estudos sobre composição e desenvolvimento biométrico; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Coleta de digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Anotações me digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
NFIQ2 para digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Análise de comportamento de peixes Zebrafish utilizando visão computacional; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Modais viários na previsão de covid 19 em grafos convolucionais; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Método GCN aplicado análise de texturas modeladas como redes complexas; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Dimensionamento e Análise de Eficiência de um Sistema Fotovoltaico Simulado; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Método de Bouligand-Minkowski aplicado ao cálculo da dimensão fractal em redes complexas; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Visualização de dados geográficos; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Descritores fractais de texturas aplicados na identificação foliar e plasticidade anatômica; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalcimar Casanova;
Dive indo deep learning; 2021; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
Weg Equipamentos Elétricos S; A; ; 2021; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;
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CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Extraindo características locais de globais de texturas por redes complexas. In: I Semana do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC), 2011, São Carlos. I Semana do Instituto de Física de São Carlos. São Carlos: IFSC, 2011. p. 341-341.
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CASANOVA, D. . Aplicação de redes neurais convolucionais de grafos em problemas com dados não-estruturados. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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CASANOVA, D. . Modelando problemas com dados sequenciais e soluções baseadas em deep learning. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . RGB Color Distribution Analysis Using Volumetric Fractal Dimension. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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FLORINDO, J. B. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Fractal Measures of Complex Networks Applied to Texture Analysis. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Grafos e redes complexas em análise de imagens e visão computacional. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; FALVO M. ; BRUNO, O. M. . Influência na padronização do sistema de cor RGB nos métodos de visão computacional. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Extraindo características locais e globais de texturas por redes complexas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de espécies vegetais por meio da análise de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . A complex network-based approach for texture analysis. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de plantas por análise de texture foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de espécies vegetais por meio de análise de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Análise fractal de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Redes complexas em visão computacional. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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CASANOVA, D. ; HENDGES, L. V. ; KURPEL, F. H. . Dive into Deep Learning. Open book, 2021. (Tradução/Livro).
Outras produções
CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; SOUTHIER, L. F. P. ; AGNOL, J. L. H. D. ; KOOP, B. O. ; DINIZ, E. M. F. ; BONA, W. A. C. ; OLIVA, J. T. . Método de envelhecimento de digitais neonatais. 2024.
CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; SOUTHIER, L. F. P. ; KOOP, B. O. ; DINIZ, E. M. F. ; AGNOL, J. L. H. D. . Método de segmentação de digitais neonatais. 2024.
CASANOVA, D. . Computer the Beach (referee). 2024.
BRUNO, O. M. ; CASANOVA, D. . Pattern Recognition Latters (referee). 2007.
CASANOVA, D. . O Papel do ChatGPT na educação superior. 2023. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).
CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. ; FALVO M. ; FLORINDO, J. B. . Programa pioneiro da USP de São Carlos vai mapear biodiversidade. 2012. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
CASANOVA, D. . Curso Machine Learning. 2023. (Rede social).
CASANOVA, D. . Curso Deep Learning. 2023. (Rede social).
CASANOVA, D. ; TONIAL, L. M. S. ; RINALDI, J. T. . Soil analysis dataset. 2024. (Base de dados).
MIGLIORINI, G. H. ; CASANOVA, D. . Bird recognition dataset. 2024. (Base de dados).
CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; OLIVA, J. T. ; KOOP, B. O. ; AGNOL, J. L. H. D. ; DINIZ, E. M. F. ; BURATTI, M. ; SOUTHIER, L. F. P. . Neonatal fingerprint dataset. 2024. (Base de dados).
Projetos de pesquisa
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2023 - Atual
Melhorias à identificação neonatal por biometria digital, Descrição: A identificação de pessoas por meios biométricos é um procedimento tecnologicamente viável e que serve ao propósito nobre de comprovar a autenticidade da identidade de um indivíuo, com pouquíssima margem para ilicitudes. Apesar da existência de diversos meios biométricos e da abundância de opções de processamento de sinais biométricos, essa alternativa passa a ser, em contrapartida, limitada quando os indivíduos provedores das credenciais biométricas são crianças. Nesses casos, as frequentes alterações nos traços físicos, que caracterizam sua identidade biométrica, desatualizam os algoritmos processadores de informação e impedem que se mantenha computacionalmente a rastreabilidade da identidade. Dentre os impactos da falta de identificação inequívoca, está o fato de que a população nessa faixa etária fica mais vulnerável, desamparada dos sistemas de saúde, de educação, de segurança, bem como propensa à tráfico humano, terceira maior atividade ilícita do mundo. Este projeto emerge desse contexto e propõe uma solução computacional que explora algoritmos de inteligência artificial para correlacionar padrões em impressões digitais de crianças com sinais do mesmo indivíduo em idades posteriores, o que permitirá inferir sobre o traço biométrico esperado para uma pessoa independente de sua idade, sem recoleta de sinais. O projeto dá andamento a resultados iniciais, no âmbito da empresa Akiyama, especializada em sistemas de segurança e identificação digital, que já conta com infraestrutura de coleta de dados, tecnologia de armazenamento e diversas patentes concedidas nesse viés. O projeto visa então ampliar essa infraestrutura e desenvolver reconhecedores inteligentes de identidade, capazes de inferir acerca das alterações na estampa biométrica assumida por cada indivíduo no decorrer do tempo, algo ainda incipiente no portfólio de produtos da empresa, principalmente em função da complexidade inerente. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Marcelo Teixeira - Integrante / Jefferson Tales Oliva - Integrante / Lucas Caldeira de Oliveira - Integrante / Érick Oliveira Rodrigues - Integrante / Luiz Fernando Puttow Southier - Integrante / Bárbara Koop - Integrante / Elioenai Diniz - Integrante / João Victor Costa Mazzochin - Integrante / Matheus Buratti - Integrante / Gustavo Alexandre Tuchlinowicz Nunes - Integrante / Pedro Henrique de Viveiros Trentin - Integrante / João Henrique Pereira Machado - Integrante / João Leonardo Harres Dall Agnol - Integrante / Wesley Augusto Catuzzo de Bona - Integrante / Marcos Paulo Belançon - Integrante / Caroline Vieira Neves - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2021 - 2023
Estimating the COVID-19 space-time dynamics with convolutional neural networks in graphs, Descrição: One of the main challenges imposed by the SARS-Cov2 pandemic to the world is the lack of pattern in which the virus spreads around, making it difficult to create effective policies to prevent and tackle the pandemic. Several approaches have been proposed to understand the virus behavior and anticipate infection and death curves, thus supporting containment measures. Those initiatives have shown to generalize well to general extents and decisions, but they do not predict so well the trajectory of the virus through specific regions, such as states, municipalities and their interconnections. Specially in countries with continental dimensions, like Brazil, too general decisions imply that containment measures are applied either too soon or too late. This project aim create a scalable alternative to existing models, based on convolutional networks in graphs and recurrent networks. Initially, a mapping of the main access routes to municipalities is established, using Brazilian's map as baseline. This map is then processed via neural network algorithms that detect and anticipate patterns of infection and death, by weighing up pandemic scenarios in the vicinity.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Marcelo Teixeira - Integrante / Lucas Garcia Rúbio - Integrante / Lucas Caldeira de Oliveira - Integrante / Luiz Antonio Nicolau Anghinoni - Integrante., Número de produções C, T & A: 3
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2020 - Atual
EmphaZis: Zebrafish as experimental model for research, Descrição: O peixe Zebrafish tem se tornado cada vez mais uma ferramenta para para ensaios farmacológicos e toxicológicos. Nesses ensaios é necessário realizar, por observação, a caracterização do comportamento da cobaia quando submetido a substâncias com atividade biológicas. Essa caracterização ainda é realizada de forma semi-manual, sendo assim um processo desgastante e propenso a erros. Esse projeto tem como objetivo desenvolver métodos de visão computacional para análise automática (trekking) do peixe. Como resultado espera-se uma caracterização mais precisa do comportamento da cobaia e/ou até mesmo uma caracterização do comportamento social, característica essa que ainda não é avaliada nos ensaios.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Integrante / ZIELINSKI, KALLIL M.C. - Integrante / Ives Charlie da Silva - Coordenador / Bruno Signori Wustro - Integrante / Matheus Maçano - Integrante / Kallil Miguel Caparroz Zielinski - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
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2019 - 2023
Cloth Swapping with deep learning, Descrição: Recent years have witnessed the increasing demands of online shopping for fashion items. Despite the convenience online fashion shopping provides, consumers are concerned about how a particular fashion item in a product image would look on them when buying apparel online. Thus, allowing consumers to virtually try on clothes will not only enhance their shopping experience, transforming the way people shop for clothes, but also save cost for retailers. Our goal is to synthesize a photo-realistic new image by overlaying a product image seamlessly onto the corresponding region of a clothed person. The synthetic image is expected to be perceptually convincing, meeting the following desiderata: (1) body parts and pose of the person are the same as in the original image; (2) the clothing item in the product image deforms naturally, conditioned on the pose and body shape of the person; (3) detailed visual patterns of the desired product are clearly visible, which include not only low-level features like color and texture but also complicated graphics like embroidery, logo, etc. To do that we investigate deep learning based methods like Conditional Generative Adversarial Networks (GANs), which have demonstrated impressive results on image generation, image-to-image translation, and editing tasks, seem to be a natural approach for addressing this problem. The main objective is propose virtual try-on that can be used on any online or physical places.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Pablo Gautério Cavalcanti - Integrante / Rozimery Ferreira - Integrante / Juliano Tiago Rinaldi - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
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2018 - Atual
Métodos de deep Learning em manufatura automotiva fexívell, Descrição: Manufatura flexível é um modelo industrial capaz de produzir simultaneamente múltiplos tipos de produtos sobre a mesma malha física. Quando associado à tecnologias computacionais modernas, como aprendizado de máquina e IoT, esse modelo permite construir métodos e ferramentas avançadas para a indústria do futuro. Um exemplo de manufatura flexível é observado na indústria automotiva, que fabrica diferentes modelos de carros sobre a mesma planta e cada um é composto por um conjunto próprio de componentes. Nesse tipo de ambiente, é comum que os conjuntos de peças sejam inicialmente separados por operadores humanos para, posteriormente, serem manipulados por robôs. Como essa evolução depende da percepção humana, o procedimento é suscetível a erros de conformidade, situação em que elementos de manufatura podem não pertencer ao modelo de produto fabricado. Nesse sentido, este projeto visa desenvolver recursos computacionais que adicionem percepção artificial à produção automotiva, como complemento à percepção humana, e que integrem essa capacidade cognitiva aos sistemas de controle em chão de fábrica. Essa iniciativa possui a cooperação e o fomento de bolsas pela Renault do Brasil... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Marcelo Teixeira - Coordenador / Lucas Volkmer Hendges - Integrante / Joceleide Dallacosta Mumbelli - Integrante / Cristian Roberto Pastro - Integrante / Henrique Baisso Ogata - Integrante., Número de produções C, T & A: 8
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2018 - Atual
Avaliação da qualidade de rolamento de pavimentos com dados de smartphones de usuários, Descrição: A qualidade de rolamento de pavimentos está associada às características de superfície da rodovia que afetam o conforto, a segurança e os Custos Operacionais dos Veículos (COV). A caracterização da qualidade de rolamento é realizada principalmente pela avaliação da irregularidade longitudinal de pavimentos, a qual é quantificada objetivamente a partir do Índice de Irregularidade Internacional (IRI). A avaliação contínua do IRI é de grande importância para a alimentação de bancos de dados de Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP), utilizados no processo de tomada de decisões relativos a atividades de planejamento, execução, manutenção e reabilitação de pavimentos. Apesar da importância da avaliação da qualidade de rolamento de pavimentos, os métodos e equipamentos atualmente disponíveis para a avaliação da irregularidade apresentam uma ou mais desvantagens para a realização de levantamentos contínuos, como alto custo, longo tempo de levantamento, baixa precisão ou outros inconvenientes. Por esse motivo, tem-se pesquisado o uso de dados gerados por smartphones para a caracterização da qualidade de rolamento de pavimentos urbanos e rodovias.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Danilo Rinaldi Bisconsini - Coordenador / José Lucas Roza de Moraes - Integrante / Natanael Evangelista De Freitas - Integrante., Número de produções C, T & A: 2
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2017 - Atual
Otimização de manejo avícola usando métodos inteligentes, Descrição: O Brasil é o segundo produtor mundial de frangos de corte e essa atividade recebe crescente atenção devido ao seu um papel social e econômico. As aves são criadas em ambientes semi controlados, chamados aviários, onde receitas diárias de manejo são planejadas pelo avicultor, com o auxílio de guias providos pelas integradoras. Ainda que a execução das ações de manejo seja automática, o cálculo do manejo em si depende da percepção do avicultor, o que torna a atividade propensa a erros, com sistemática incerta, e aproveitamento heterogêneo. A não uniformidade fica mais evidente nos emergentes condomínios avícolas, local que compartilha de vários aviários, cada um coordenado por um especialista diferente, o que resulta em diferentes índices de produção. Este projeto se dedica a explorar as etapas de modelagem, controle, comunicação e monitoramento de aviários. Deseja-se estruturar a coleta de um conjunto abrangente de eventos lidos no interior do aviário, por meio de redes de sensores, armazenar esses eventos com o auxílio de um sistema de informação, e posteriormente processar tais dados para a extração artificial de conhecimento. Resultados dão conta da possibilidade de ganhos substanciais na produtividade e na eliminação de desperdícios.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Richardson Ribeiro - Integrante / Marcelo Teixeira - Coordenador / Darlan F Klotz - Integrante / Mainara Cristina Lorencena - Integrante / Lucas Schmidt - Integrante / Marco Barbosa - Integrante., Número de produções C, T & A: 4
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2014 - 2018
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. 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: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Davi Rodrigo Rossatto - Integrante / Rosana Marta Kolb - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / André Ricardo Backes - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Integrante / Pablo Gautério Cavalcanti - Integrante., Número de produções C, T & A: 7
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2009 - 2013
Redes Complexas em visão computacional, com aplicações em bioinformática, Descrição: Redes complexas é uma área de estudo relativamente recente na qual teoria dos grafos e física estatística se unem para modelar e analisar problemas. Esta teoria tem chamado a atenção da comunidade científica e vem sendo aplicada com êxito em diferentes áreas de atuação tais como redes de computadores, sociologia, medicina, física, matemática entre outras. Entretanto a literatura demonstra que na área de visão computacional, processamento e análise de imagens a adoção desta técnica ainda está muito limitada. Encontram-se praticamente apenas artigos de pesquisadores da USP São Carlos neste seguimento. Os resultados encontrados pelos proponentes deste projeto demonstram o grande potencial do uso das redes complexas no desenvolvimento de novos métodos em visão computacional e áreas relacionadas. Este doutorado tem como objetivo o estudo e desenvolvimento de métodos baseados na teoria de redes complexas para visão computacional, processamento de imagens e análise de imagens. Desta forma, pretende-se com este projeto estudar e utilizar os mecanismos e ferramentas de Redes Complexas na área de visão computacional, continuando o trabalho já iniciado pelo grupo. Como efeito de analisar o potencial das técnicas desenvolvidas, pretende-se aplicar os métodos nos problemas reais de bioinformática que vem sendo pesquisados pela equipe proponente (especialmente relacionadas ao projeto TreeVis - laboratório de análise de imagens relacionado ao estudo fisiológico, taxonômico e evolutivo de plantas).. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Número de produções C, T & A: 4
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2006 - 2008
Análise e identificação de espécies vegetais através de textura, Descrição: A classificação e identificação de espécies arbóreas sempre foi uma atividade que demandou mão de obra especializada e um longo tempo de trabalho. Por ser um processo manual, mecânico e cansativo; de comparação com espécies já cadastradas, pode-se incorrer em erros de subjetividade. O objetivo deste projeto de pesquisa é de desenvolver e implementar algoritmos biométricos para o auxílio na identificação de espécies arbóreas, baseados em informações provindas das estruturas foliares ? borda e sistema de venação (nervuras). Estas informações seriam obtidas de forma automática sem a intervenção humana, não incorrendo-se em riscos de subjetividade além de liberar o especialista da área para outras atividades que necessitem de suas habilidades. Além disso, o produto deste projeto será incorporado ao projeto TreeVis, cujo objetivo é de se tornar um sistema que atuaria como um complemento ao conjunto de metodologias de identificação vegetal, permitindo acelerar o trabalho de reconhecimento taxionômico.. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador.
Projetos de desenvolvimento
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2020 - 2020
Detector de objetos em linha de produção empregando arquitetura YOLOv4, Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Lucas Volkmer Hendges - Integrante / Lucas Garcia Rúbio - Integrante.
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2024 - Atual
Construtor de consultas SQL gerado por IA, Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional para a geração inteligente, dinâmica eauto-adaptativa de instruções SQL (Structured Query Language) a partir de linguagem natural, a fim de naturalizara interação entre produtor rural e os sistemas que os cercam.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Marcelo Teixeira - Integrante / SOUTHIER, LUIZ F. P. - Integrante / Fernanda Paula Barbosa Pola - Integrante., Financiador(es): Secretaria de Ciência e Tecnologia e Ensino Superior - Bolsa.
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2020 - 2020
Detector de objetos em linha de produção empregando arquitetura YOLOv4, Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Dalcimar Casanova - Coordenador / Lucas Volkmer Hendges - Integrante / Lucas Garcia Rúbio - Integrante.
Prêmios
2024
Best paper award at the XIX Workshop on Computer Vision, SBC - Sociedade Brasileira de Computação.
2022
Selecionado entre os 10 melhores artigos no Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC-SCBC), período agosto de 2020 a julho de 2021 (orientador), SBC - Sociedade Brasileira de Computação.
2022
Patrono do curso de Engenharia da Computação 2022/1, UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
2021
Professor homenageado do curso de Engenharia da Computação 2021/1, UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
2021
Professor homenageado do curso de Engenharia da Computação 2021/2, UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
2021
Prêmio de 1ª Lugar Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações em Agroinformática, período agosto de 2019 a julho de 2021 (orientador), SBIAgro - Associação Brasileira de Agroinformática.
2019
Prêmio de 2ª Lugar Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações em Visão Computacional, período janeiro de 2018 a junho de 2019 (orientador), XV Workshow de Visão Computacional.
2011
First Position on Plant Identification Task - ImageCLEF 2011, Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF).
2010
Prêmio de 2ª Lugar Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligencia Artificial, período de março de 2008 a março de 2010, SBC - Sociedade Brasileira de Computação.
2005
Premio de Honra ao Mérito por Melhor Desempenho Acadêmico no Curso de Ciência da Computação, Turma 2005, UNOESC - Universidade do Oeste de Santa Catarina.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Pato Branco, Departamento Acadêmico de Informática (DAINF). , Rua Via do Conhecimento, Fraron, 85503390 - Pato Branco, PR - Brasil, Telefone: (46) 32202511
Experiência profissional
2015 - Atual
Universidade Tecnológica Federal do ParanáVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
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08/2015 - 12/2015
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas De Dados, Pesquisa E Ordenação
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08/2015 - 12/2015
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Computação
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03/2015 - 07/2015
Ensino,Disciplinas ministradas, Banco de Dados
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03/2015 - 07/2015
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Sistemas Operacionais
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03/2015 - 07/2015
Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas de Dados, Pesquisa e Ordenação
2013 - 2015
Universidade de São PauloVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Regime: Dedicação exclusiva.
2008 - 2009
Universidade do Oeste de Santa CatarinaVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 12
Atividades
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08/2008 - 02/2009
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estrutura de Dados, Laboratório de Algoritmos e Estrutura de Dados, Tópicos Especiais I
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08/2003 - 02/2006
Serviços técnicos especializados , Centro Tecnológico, Curso de Ciência da Computação.Serviço realizado, Responsável Técnico - Laboratórios de Informática.
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06/2001 - 08/2003
Estágios , Centro Tecnológico, Curso de Ciência da Computação.Estágio realizado, Laboratórios de Informática Unoesc.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Dalcimar Casanova e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?