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

Escola de 2º Grau Sedes Sapientiae

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

Bandeira representando o idioma 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

Aluno: Dionathan Luan de Vargas

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.

Aluno: Matheus Kowalczuk Ferst

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.

Aluno: Leandro Pereira

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.

Aluno: Leandro Pereira

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.

Aluno: LOURENÇO MADRUGA BARBOSA

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.

Aluno: Leandro Henrique Furtado Pinto Silva

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.

Aluno: Daniel Fernando Simon

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.

Aluno: Marco Túlio Lopes Guerreiro

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.

Aluno: LOURENÇO MADRUGA BARBOSA

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.

Aluno: Renan Gomes de Andrade

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.

Aluno: Luiz Fernando Puttow Southier

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.

Aluno: Mainara Cristina Lorencena

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.

Aluno: LUCAS SCHMIDT

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.

Aluno: Jocival Dantas Dias Júnior

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.

Aluno: Larissa Ferreira Rodrigues Moreira

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.

Aluno: Leandro Justino Pereira Veloso

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.

Aluno: Francisco Alves dos Santos

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.

Aluno: Dionathan Luan de Vargas

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.

Aluno: Matheus Kowalczuk Ferst

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.

Aluno: Vinícius Nascimento Aguiar

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.

Aluno: Marco Túlio Lopes Guerreiro

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.

Aluno: Vinícius Couto Freitas

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.

Aluno: Luis Roberto da Silva

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.

Aluno: José Luiz Neves Voltan

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.

Aluno: Luam Leiverton Pereira dos Santos

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.

Aluno: Marcelo Chella

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.

Aluno: Weber Cordeiro Godoi

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.

Aluno: Jorge José Kleinubing

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.

Aluno: Marcos Antonio Tancon

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.

Aluno: Silas Maieski

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.

Aluno: Rodrigo José Feuser

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.

Aluno: Lilian do Nascimento Araujo Lazzarin

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.

Aluno: André Lucas Wirth

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.

Aluno: Ivanio Marcante Marcarini

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.

Aluno: Cezar Augusto Mezzalira

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.

Aluno: Vinícius Cerqueira Barros

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.

Aluno: Maria Luiza Medeiros de Freitas

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.

Aluno: Vinicius Henrique Kieling

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.

Aluno: Ana Paula Volpatto

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.

Aluno: Igo Brasil Monteiro

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.

Aluno: Elioenai Markson Ferreira Diniz

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.

Aluno: Thiago Henrique Adami

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.

Aluno: Marco Antonio Rozo

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.

Aluno: Matheus Felipin Yokoyama

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.

Aluno: Max Humberto Recuero Junior

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.

Aluno: Bruno Signori Wustro

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.

Aluno: Vinicius Caron Braun

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.

Aluno: Ryan Camargo Luna

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.

Aluno: Victor Hugo Chimilovski Ribeiro

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.

Aluno: Fabio Henrique Kurpel

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.

Aluno: Thallia Caveion

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.

Aluno: Gabriel Junges Baratto

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.

Aluno: Alberto Carlos Andretta

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.

Aluno: Gabriel Ribeiro Valadão

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.

Aluno: Ryan Camargo Luna

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.

Aluno: Gustavo Vigilato Giarge Silva

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.

Aluno: Andre Luis Trigo Fernandes

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.

Aluno: Otavio Pigozzo Martelli

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.

Aluno: ANDRE EDUARDO ALESSI

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.

Aluno: André Luiz Lemos Guerra

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.

Aluno: Luiz Antonio Nicolau Anghinoni

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.

Aluno: Luiz Antonio Nicolau Anghinoni

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.

Aluno: Gabriel Hitoshi Shimosaka

BARBOSA, M. A. C.; DENARDIN, G. W.;CASANOVA, D.. Estratégias de solução para o problema de alocação de registradores em compiladores. 2019.

Aluno: Heloiza Mendes Paulichen

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.

Aluno: Lucas Fernando Puhl

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.

Aluno: Thobias Stahlschmidt

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.

Aluno: Cristiano José Mendes Matsui

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.

Aluno: Wall Berg Miranda dos Santos Morais

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.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

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.

Aluno: Weverton Bueno da Silva

TEIXEIRA, M.;CASANOVA, D.; MARTINS, J. P.. Teoria dos jogos aplicada à tomada de decisões em processos flexíveis de manufatura. 2018.

Aluno: Zeferino, Gabriel Balotin

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.

Aluno: Marcio Antonio Coltro Sczepanski

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.

Aluno: Johnny Rockembach Kraemer

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.

Aluno: Paulo Henrique Aquino da Silva

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.

Aluno: Silva, Luana Villwock

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.

Aluno: Ruani Lazzarotto

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.

Aluno: Lidiane Furlan Lopes

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

Jerônymo Gustavo Zanlorenzi

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);

Marcelo Filipak

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);

Ildefonso Wasilevski

Biometria auricular neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Wesley Vinicius Dalpiva

Estimaçào de precisão biométrica neonatal; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Matheus Buratti

Adaptação do NFIQ2 para biometria neonatal; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

João Henrique Machado

data augumentation e superresolution em digitais neonatais; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Elioenai Markson Ferreira Diniz

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);

Luiz Henrique Birck Vicari

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);

Ryan Camargo Luna

Estimação de coerência em coesão em textos; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Andréia Rossini de Souza

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);

Bruno Sodré

Verificação de qualidade em coleta de digitais neonatais; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);

João Leonardo Harres Dall Agno

Segmentação de digitais neonatais; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);

William Farias

Identificaçãoa de descamação em digitais de neonatos; Início: 2025; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Coorientador);

André Marasca

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);

Alisson de Lima Martins

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);

[Nome removido após solicitação do usuário]

Início: 2025; Universidade Tecnológica Federal do Paraná;

Marcelo Rosa

Início: 2023; Universidade Tecnológica Federal do Paraná;

André Loge Hashimoto

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);

Paulo Raphael dos Santos Ferro

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);

Marcos Henrique Gomes Veira Saito

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);

André Felipe Shimizu Volpato

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);

MATHEUS AUGUSTO DE PAULA OLIVEIRA

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);

Rodrigo Chioca Anater

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);

MATHEUS AUGUSTO DE PAULA OLIVEIRA

Minúcios em biometria neonatal; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Laura Armiliato Sangalli

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);

João Vitor Kaszuba

Recorte de impressòes digitais neonatal; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; (Orientador);

Luiz Antonio Nicolau Anghinoni

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;

Bárbara Koop

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;

João Leonardo Harres Dall Agno

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;

Juliano Tiago Rinaldi

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;

Geovany Aparecido Duarte Câncio

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;

ANDRE EDUARDO ALESSI

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;

Joceleide Dalla Costa Mumbelli

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;

Kallil Miguel Caparroz Zielinski

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;

Juliano Tiago Rinaldi

DeepFashion: Clothes recognition and swapping; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, ; Orientador: Dalcimar Casanova;

Muriel Mazzetto

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;

André Luiz Marasca

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;

DARLAN FELIPE KLOTZ

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;

Eliane De Bortoli Fávero

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;

Marcelo Simonae

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;

Paulo Raphael dos Santos Ferro

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;

André Loge Hashimoto

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;

Luiz Fernando Puttow Southier

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;

André Ribeiro de Brito

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;

Gustavo Henrique Migliorini

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;

Brenda Sabrina Copatti

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;

Tiago Sieminkoski

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;

Luiz Fernando Trevisan

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;

Luiz Ricardo Brumati De Lima

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;

Leticia Ferreira Dos Santos Zullo

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;

Luiza Stringhini Linhares

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;

Rafael Antonio Suemitsu

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;

Matheus Buratti

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;

Patrick de Souza Sagioratto

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;

Patrick Catto

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;

Luiz Ricardo Brumati De Lima

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;

Gustavo Henrique Mattos Silva

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;

Leticia Ferreira Dos Santos Zullo

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;

Rhuan Lopes Assis

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;

Daniel Augusto Muller

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;

Elioenai Markson Ferreira Diniz

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;

Vinicius Caron Braun

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;

Matheus Felipin Yokoyama

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;

Bruno Signori Wustro

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;

Gabriel Colombo

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;

Gabriel Henrique de Alencar Mortari

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;

Lucas Garcia Rubio

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;

Natanael Evangelista de Freitas

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;

Lucas Volkmer Hendges

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;

Lucas Caldeira de Oliveira

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;

Felipe Arisi

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;

Welliton Jhonathan Leal Babinski

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;

Weslley do Nascimento Almeida

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;

Anderson da Silva Tenório

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;

João Paulo de Souza Tavares

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;

Vinícius Nakalski Nicolau

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;

Luiz Alberto Pereira de Sá

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;

Bruna da Silva Riboli

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;

Raquel Tieko Tanaka Yamada

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;

Jean Daniel Prestes Massucatto

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;

Leonardo Correia Sato

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;

Marlon Luis Grando

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;

Bruna Eloise Hinrichs

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;

Renato Silva Belazi

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;

Fernanda Gapski Moreira

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;

Vagner Lucion

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;

Ekuikui Vanilson dos Anjos Rosa

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;

André Luiz Marasca

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;

Muriel Mazzetto

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;

Luiz Gustavo Bourscheit

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;

Renato Silva Belazi

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;

Jônatas Loureiro de Almeida Junior

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;

Jônatas Loureiro de Almeida Junior

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;

Heloisa Marochi Toledo

Alinhamento de digitais neonatais; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

MATHEUS AUGUSTO DE PAULA OLIVEIRA

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;

Ana Carolina Dums

Coleta de digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Leticia Gabriela Medina dos Santos

Anotações me digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Matheus Buratti

NFIQ2 para digitais neonatais; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Mateus Marochi Olenik

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;

Matheus Buratti

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;

Lucas Caldeira de Oliveira

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;

Gabriel Colombo

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;

Luiz Alberto Pereira de Sá

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;

Vitor Oliveira dos Santos

Visualização de dados geográficos; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Johnny Rockembach Kraemer

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;

Fabio Henrique Kurpel

Dive indo deep learning; 2021; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Lucas Garcia Rubio

Weg Equipamentos Elétricos S; A; ; 2021; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Orientador: Dalcimar Casanova;

Produções bibliográficas

  • SEMLER, ROSAINE F. ; SEMLER, JHONNATAN R. ; WEHRMEISTER, MARCO A. ; SOUTHIER, LUIZ F. P. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . Educational process mining: literature classification, gaps, and emerging opportunities. Frontiers In Education , v. 10, p. 1-14, 2025.

  • CATUZZO DE BONA, WESLEY AUGUSTO ; OLIVA, JEFFERSON TALES ; PUTTOW SOUTHIER, LUIZ FERNANDO ; FAVARIM, FABIO ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Construction of Rolled Digital for Newborns Using Image Registration. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA , v. 32, p. 188-195, 2025.

  • RINALDI, JULIANO TIAGO ; CASANOVA, DALCIMAR ; MACEDO DOS SANTOS TONIAL, LARISSA ; TEIXEIRA, MARCELO ; SILVÉRIO LOPES, HEITOR . New Approach for Soil Carbon and Nitrogen Assessment through Image Analysis: A Case Study with Oxisols and Inceptisols. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA , v. 32, p. 227-235, 2025.

  • MACHADO, JOÃO H. P. ; KOOP, BARBARA DE O. ; FILIPAK, MARCELO ; BARBOSA, MARCO A. C. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; FERNANDO PUTTOW SOUTHIER, LUIZ ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . A Super-Resolution Approach for Image Resizing of Infant Fingerprints With Vision Transformers. IEEE Access , v. 13, p. 67718-67728, 2025.

  • SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; NUNES, GUSTAVO ALEXANDRE TUCHLINOWICZ ; MACHADO, JOÃO HENRIQUE PEREIRA ; BURATTI, MATHEUS ; TRENTIN, PEDRO HENRIQUE DE VIVEIROS ; BONA, WESLEY AUGUSTO CATUZZO DE ; KOOP, BARBARA DE OLIVEIRA ; DINIZ, ELIOENAI ; MAZZOCHIN, JOÃO VICTOR COSTA ; DALL AGNOL, JOÃO LEONARDO HARRES ; DE OLIVEIRA, LUCAS CALDEIRA ; FILIPAK, MARCELO ; ZANLORENSI, LUIZ ANTONIO ; BELANÇON, MARCOS ; OLIVA, JEFFERSON ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . A Systematic Literature Review on Neonatal Fingerprint Recognition. ACM COMPUTING SURVEYS , v. 1, p. 1-34, 2025.

  • OLIVA, JEFFERSON TALES ; MARTELLI, OTÁVIO PIGOZZO ; BARBOSA, MARCO ANTÔNIO DE CASTRO ; MOLIN, VIVIANE DAL ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . The use of long short-term memory models to estimate soybean pricing: a regional climate data evaluation from Brazil. IEEE Access , v. 13, p. 1-1, 2025.

  • DA SILVA, WALLACE ORLANDINI PRADO ; FARIAS, BRUNO ALESSANDRO ; MONTEIRO, IGO BRASIL ; PEGORINI, VINICIUS ; CASANOVA, DALCIMAR ; BISCONSINI, DANILO RINALDI . Development of Global Quality Index of Unpaved Roads. JOURNAL OF CONSTRUCTION ENGINEERING AND MANAGEMENT , v. 150, p. 1, 2024.

  • SANTOS DA SILVA, GUILHERME ; CASANOVA, DALCIMAR ; OLIVA, JEFFERSON TALES ; RODRIGUES, ERICK OLIVEIRA . Cardiac fat segmentation using computed tomography and an image-to-image conditional generative adversarial neural network. MEDICAL ENGINEERING & PHYSICS , v. 124, p. 104104, 2024.

  • ANGHINONI, LUIZ ANTONIO NICOLAU ; TEIXEIRA, MARCELO ; BARBOSA, MARCO ANTONIO DE CASTRO ; CASANOVA, DALCIMAR ; OLIVA, JEFFERSON TALES . Detecção de epilepsia em eletroencefalogramas utilizando redes neurais convolucionais reduzidas. journal of health informatics , v. 16, p. 1-15, 2024.

  • NEVES, CAROLINE VEIRA ; MOLIN, VIVIANE DAL ; CASANOVA, DALCIMAR . Relação entre o método Montessori e desenvolvimento de habilidades motoras finas em crianças de idade pré-escolar. CADERNO PEDAGÓGICO (LAJEADO. ONLINE) , v. 21, p. e8538, 2024.

  • DE VARGAS, DIONATHAN LUAN ; OLIVA, JEFFERSON TALES ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR ; ROSA, JOÃO LUÍS GARCIA . Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS , v. 1, p. 1-25, 2023.

  • MUMBELLI, JOCELEIDE D.C. ; GUARNERI, GIOVANNI A. ; LOPES, YURI K. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . An application of Generative Adversarial Networks to improve automatic inspection in automotive manufacturing. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 1, p. 110105, 2023.

  • VOLTAN, JOSÉ ; GOLDSCHMIDT, RONALDO ; OLIVA, JEFFERSON ; DUARTE, JULIO ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . Identificação automática do uso de máscaras de proteção facial: um estudo comparativo. journal of health informatics , v. 15, p. 1-14, 2023.

  • KLOTZ, DARLAN F. ; RIBEIRO, RICHARDSON ; ENEMBRECK, FABRÍCIO ; DENARDIN, GUSTAVO W. ; BARBOSA, MARCO A. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . Estimating and tuning adaptive action plans for the control of smart interconnected poultry condominiums. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 187, p. 115876, 2022.

  • DE SÁ, LUIZ ALBERTO PEREIRA ; ZIELINSKI, KALLIL M.C. ; RODRIGUES, ÉRICK OLIVEIRA ; BACKES, ANDRÉ R. ; FLORINDO, JOÃO B. ; CASANOVA, DALCIMAR . A novel approach to estimated Boulingand-Minkowski fractal dimension from complex networks. CHAOS SOLITONS & FRACTALS , v. 157, p. 111894, 2022.

  • DE BORTOLI FÁVERO, ELIANE MARIA ; CASANOVA, DALCIMAR ; PIMENTEL, ANDREY RICARDO . SE 3 M: A model for software effort estimation using pre-trained embedding models. INFORMATION AND SOFTWARE TECHNOLOGY , v. 147, p. 106886, 2022.

  • OLIVEIRA, LUCAS C. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; RIBEIRO, MATHEUS H. D. ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Forecasting the COVID-19 Space-time Dynamics in Brazil with Convolutional Graph Neural Networks and Transport Modals. IEEE Access , v. 10, p. 85064-85079, 2022.

  • RODRIGUES, ERICK O. ; RODRIGUES, LUCAS O. ; MACHADO, JOÃO H. P. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO ; OLIVA, JEFERSON T. ; BERNARDES, GIOVANI ; LIATSIS, PANOS . Local-Sensitive Connectivity Filter (LS-CF): A Post-Processing Unsupervised Improvement of the Frangi, Hessian and Vesselness Filters for Multimodal Vessel Segmentation. JOURNAL OF IMAGING , v. 8, p. 291, 2022.

  • SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; CASANOVA, DALCIMAR ; BARBOSA, LUIS ; TORRICO, CESAR ; BARBOSA, MARCO ; TEIXEIRA, MARCELO . Modelling and control of manufacturing systems subject to context recognition and switching. INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH , v. 61, p. 1-19, 2022.

  • MARASCA, ANDRE ; BACKES, ANDRE ; FAVARIM, FABIO ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . EDT Method for Multiple Labelled Objects Subject to Tied Distances. INTERNATIONAL JOURNAL OF AUTOMATION AND COMPUTING , v. 1, p. 1-13, 2021.

  • ZIELINSKI, KALLIL M.C. ; HENDGES, LUCAS V. ; FLORINDO, João Batista ; LOPES, YURI K. ; RIBEIRO, RICHARDSON ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Flexible control of Discrete Event Systems using environment simulation and Reinforcement Learning. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 111, p. 107714, 2021.

  • BISCONSINI, DANILO RINALDI ; PEGORINI, VINICIUS ; CASANOVA, DALCIMAR ; DE OLIVEIRA, RAFAEL ALBUQUERQUE ; FARIAS, BRUNO ALESSANDRO ; JÚNIOR, JOSÉ LEOMAR FERNANDES . Intervening Factors in Pavement Roughness Assessment with Smartphones: Quantifying the Effects and Proposing Mitigation. Journal of Transportation Engineering Part B-Pavements , v. 147, p. 04021051, 2021.

  • RODRIGUES, E O ; RODRIGUES, L O ; LIMA, J J ; CASANOVA, D ; FAVARIM, F ; DOSCIATTI, E R ; PEGORINI, V ; OLIVEIRA, L S N ; MORAIS, F F C . X-Ray cardiac angiographic vessel segmentation based on pixel classification using machine learning and region growing. BIOMEDICAL PHYSICS & ENGINEERING EXPRESS , v. 7, p. 055026, 2021.

  • MAZZETTO, MURIEL ; TEIXEIRA, MARCELO ; RODRIGUES, ÉRICK OLIVEIRA ; CASANOVA, DALCIMAR . Deep Learning Models for Visual Inspection on Automotive Assembling Line. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ENGINEERING RESEARCH AND SCIENCE , v. 7, p. 473-494, 2020.

  • RODRIGUES, E.O. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; PEGORINI, V. ; FAVARIM, F. ; CLUA, E. ; CONCI, A. ; LIATSIS, PANOS . Proposal and study of statistical features for string similarity computation and classification. INTERNATIONAL JOURNAL OF DATA MINING, MODELLING AND MANAGEMENT , v. 12, p. 277-307, 2020.

  • RODRIGUEZ, M. Z. ; COMIN, C. H. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. ; AMANCIO, D. R. ; COSTA, L. F. ; RODRIGUES, F. A. . Clustering algorithms: A comparative approach. PLoS One , v. 14, p. e0210236, 2019.

  • MARASCA, A. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. . Assessing classification complexity of datasets using fractals. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING , v. 20, p. 102, 2019.

  • LORENCENA, MAINARA CRISTINA ; SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; CASANOVA, DALCIMAR ; RIBEIRO, RICHARDSON ; TEIXEIRA, MARCELO . A framework for modelling, control and supervision of poultry farming. INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH , v. 1, p. 1-16, 2019.

  • FLORINDO, João Batista ; CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . A Gaussian pyramid approach to Bouligand-Minkowski fractal descriptors. INFORMATION SCIENCES , v. 459, p. 36-52, 2018.

  • FAVERO, E. ; PEREIRA, R. ; PIMENTEL, A. ; CASANOVA, D. . Analogy-based Effort Estimation: A Systematic Mapping of Literature. INFOCOMP (UFLA. IMPRESSO) , v. 17, p. 07-22, 2018.

  • RIBEIRO, RICHARDSON ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO ; WIRTH, ANDRÉ ; GOMES, HEITOR M. ; BORGES, ANDRÉ P. ; ENEMBRECK, FABRÍCIO . Generating action plans for poultry management using artificial neural networks. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 1, p. 1-18, 2018.

  • RIBEIRO, RICHARDSON ; ENEMBRECK, FABRÍCIO ; GUISI, DOUGLAS M. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO ; DE SOUZA, FAUSTO A. ; BORGES, ANDRÉ P. . An Advanced Software Tool to Simulate Service Restoration Problems: a case study on Power Distribution Systems. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 108, p. 675-684, 2017.

  • CASANOVA, D. ; FLORINDO, J.B. ; FALVO, M. ; BRUNO, O.M. . Texture analysis using fractal descriptors estimated by the mutual interference of color channels. Information Sciences , v. 346, p. 58-72, 2016.

  • AMANCIO, DIEGO RAPHAEL ; COMIN, CESAR HENRIQUE ; CASANOVA, DALCIMAR ; TRAVIESO, GONZALO ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO ; DA FONTOURA COSTA, LUCIANO . A Systematic Comparison of Supervised Classifiers. Plos One , v. 9, p. e94137, 2014.

  • BACKES, ANDRÉ RICARDO ; CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . CONTOUR POLYGONAL APPROXIMATION USING THE SHORTEST PATH IN NETWORKS. International Journal of Modern Physics C , v. 25, p. 1350090, 2014.

  • OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA S. ; CASANOVA, DALCIMAR ; FLORINDO, JOÃO B. ; BRUNO, ODEMIR M. . Enhancing fractal descriptors on images by combining boundary and interior of Minkowski dilation. Physica. A (Print) , v. 416, p. 41-48, 2014.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Texture analysis and classification: A complex network-based approach. Information Sciences , v. 219, p. 168-180, 2013.

  • FLORINDO, João Batista ; CASANOVA, D. ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Fractal Measures of Complex Networks Applied to Texture Analysis. Journal of Physics. Conference Series (Online) , v. 410, p. 012091, 2013.

  • MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; CASANOVA, D. ; Gonçalves, Wesley Nunes ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Partial differential equations and fractal analysis to plant leaf identification. Journal of Physics. Conference Series (Online) , v. 410, p. 012066, 2013.

  • CASANOVA, D. ; BACKES, ANDRÉ RICARDO ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Pattern recognition tool based on complex network-based approach. Journal of Physics. Conference Series (Online) , v. 410, p. 012048, 2013.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Color texture analysis based on fractal descriptors. Pattern Recognition , v. 45, p. 1984-1992, 2012.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de Plantas por Análise de Textura Foliar. Learning and Nonlinear Models , v. 9, p. 84-90, 2011.

  • ROSSATTO, D. R. ; CASANOVA, D. ; KOLB, R. M. ; BRUNO, O. M. . Fractal analysis of leaf-texture properties as a tool for taxonomic and identification purposes: a case study with species from Neotropical Melastomataceae (Miconieae tribe). Plant Systematics and Evolution , v. 291, p. 103-116, 2010.

  • CASANOVA, D. ; BACKES, A. R. ; BRUNO, O. M. . A complex network-based approach for boundary shape analysis. Pattern Recognition , v. 42, p. 54-67, 2009.

  • CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Plant leaf identification using Gabor wavelets. International Journal of Imaging Systems and Technology (Print) , v. 19, p. 236-243, 2009.

  • BACKES, A. R. ; BRUNO, O. M. ; CASANOVA, DALCIMAR . PLANT LEAF IDENTIFICATION BASED ON VOLUMETRIC FRACTAL DIMENSION. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence , v. 23, p. 1145, 2009.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Método de aproximação poligonal de contornos utilizando redes complexas. INFOCOMP (UFLA. Impresso) , v. 6, p. 71-80, 2007.

  • CASANOVA, D. . Redes Complexas Em Visão Computacional. 1. ed. Riga: Novas Edições Acadêmicas, 2018. 196p .

  • DUARTE, B. ; OLIVEIRA, L. C. ; BARBOSA, M. A. C. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Exploiting Genetic and Memetic Algorithms to Solve the Traveling Salesman Problem with Draft Limits. In: F. Deschamps; E. Pinheiro de Lima; S. E. Gouvêa da Costa; M. G. Trentin. (Org.). Proceedings of the 11th International Conference on Production Research ? Americas. ICPR 2022. 1ed.: Springer, 2023, v. , p. 84-90.

  • CASANOVA, D. ; SANTOS, V. K. ; CORTE, V. D. . Chatbot baseado em rede neural Long Short-Term Memory (LSTM): Um estudo de caso baseado no livro William Shakespeare. In: Osvaldo Sena Guimarães. (Org.). Engenharia, Gestão e Inovação. 1ed.Belo Horizonte: Poisson, 2022, v. 1, p. 111-117.

  • ALESSI, A. E. ; DUARTE, B. ; POLA, I. R. V. ; CASANOVA, D. ; BARBOSA, MARCO A. C. . Análise dos efeitos da métrica de distância na extração de conjuntos de similaridade. In: Lilian Coelho de Freitas. (Org.). Coleção desafios das engenharias: engenharia de computação 3. 1ed.Ponta Grossa: Atena, 2021, v. , p. 105-117.

  • Schmidt, Lucas ; LORENCENA, MAINARA CRISTINA ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR ; RIBEIRO, RICHARDSON ; Favarim, Fábio . Controle automático flexível de processos avícolas. Gestão da Produção em Foco - Volume 43. 1ed.Belo Horizonte: Editora Poisson, 2020, v. 43, p. 126-139.

  • BRUNO, O. M. ; BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. . Novo antivírus Norton 260 é fácil de usar. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 6 - 6, 07 maio 2008.

  • BRUNO, O. M. ; CASANOVA, D. ; SA JUNIOR, J. J. M. . Monitor LCD de tela larga oferece bom tempo de resposta. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 6 - 6, 11 abr. 2007.

  • BRUNO, O. M. ; CASANOVA, D. . Memória portátil é ponto de acesso a redes sem fio. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 8 - 8, 07 jun. 2006.

  • DINIZ, E. M. F. ; MAZZOCHIN, J. V. C. ; SOUTHIER, L. F. P. ; OLIVA, J. T. ; CASANOVA, D. ; FILIPAK, M. ; TEIXEIRA, M. . Exploiting heterogeneous graphs to enhance fingerprint images and improve human identification.. In: Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security, 2025, Orlando. Proceedings of the Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security (MICRADS'25), 2025. v. 1.

  • MARCARINI, G. F. ; CASANOVA, D. ; AGUIAR, E. L. ; CIESLAK, D. A. G. ; SOUSA, K. . Diagnosis of Broken Bar in Three-Phase Induction Motors Using Deep Learning and Current Signals. In: 17th Seminar on Power Electronics and Control (SEPOC 2025), 2025, Balneário Camboriu. Proceedings 17th Seminar on Power Electronics and Control, 2025. v. 1. p. 1-1.

  • PUTTOW SOUTHIER, LUIZ FERNANDO ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR ; SCALABRIN, EDSON EMILIO . Towards a labeling method for Education Process Mining and a case study on higher education. In: SAC '24: 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, 2024, Avila Spain. Proceedings of the 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, 2024. p. 654.

  • OLIVA, J. T. ; CHAGAS, N. F. S. ; BARBOSA, M. A. C. ; CASANOVA, D. . Detecção de estágios do sono em eletroencefaloramas utilizando aprendizado de máquina: comparação entre classificadores. In: XX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - CBIS 2024, 2024, Belo Horizonte. Anais CBIS 2024, 2024.

  • OLIVA, J. T. ; ANGHINONI, L. A. N. ; BARBOSA, M. A. C. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Detecção de epilepsia em eletroencefalogramas utilizando redes neuras convolucionais reduzidas. In: XX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - CBIS 2024, 2024, Belo Horizonte. Anais CBIS 2024, 2024.

  • DE OLIVEIRA KOOP, BARBARA ; AGNOL, JOÃO LEONARDO H. D. ; SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; ZANLORENSI, LUIZ A. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Analyzing Similarity and Quality of Neonate Fingerprint Images subject to a Super-Resolution Technique. In: 2024 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2024, Darmstadt. 2024 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2024. p. 1-5.

  • DUMS, M. G. ; SOUTHIER, L. F. P. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. ; OLIVA, J. T. . Identificação de minúcias em impressòes digitais: relato sobre a coleta de imagens de recém-nascidos. In: Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024, Francisco Beltrão. Anais XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024.

  • BURATTI, M. ; CASANOVA, D. . Aplicação de grafos em dados biométricos. In: XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024, Franciso Beltrão. Anais do XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024.

  • DUMS, A. C. ; SOUTHIER, L. F. P. ; OLIVA, J. T. ; CASANOVA, D. . Inteligência computacional aplicada à identificação biométrica infantil: recoleta de impressões digitais de recém-nascidos. In: XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024, Francisco Beltrão. Anais do XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024.

  • SANTOS, L. G. M. ; SOUTHIER, L. F. P. ; OLIVA, J. T. ; CASANOVA, D. . Inteligência Computacional Aplicada à Identificação Biométrica Infantil. In: XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024, Francisco Beltrão. Anais do XIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2024.

  • RINALDI, J. T. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; TONIAL, L. M. S. ; LOPES, H. S. . A New Approach for Soil Carbon and Nitrogen Assessment through Image Analysis: A Case Study with Oxisols and Inceptisols. In: XIX Workshop de Visão Computacional, 2024, Rio Paranaíba. Anais do XIX Workshop de Visão Computacional, 2024.

  • SCHMITZ, W. M. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. ; OLIVA, J. T. ; BARBOSA, M. A. C. . Comparativo de Modelos de Redes Neurais Convolucionais no Diagnóstico e Classificação de Lesões de Câncer de Pele Através de Imagens Dermatoscópicas. In: Conferencia Ibero Americana Computação Aplicada, 2024, 2024, Virtual. Proceedings of the 11ª Conferencia Ibero Americana Computação Aplicada (CIACA 2024), 2024. v. 1.

  • BONA, W. A. C. ; OLIVA, J. T. ; SOUTHIER, L. F. P. ; FAVARIM, F. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Construction of Rolled Digital for Newborns Using Image Registration. In: Workshop on Computer Vision, 2024, 2024, Rio Paranaíba. Proceedings of the XIX Workshop on Computer Vision (WVC'24), 2024. v. 1.

  • AGNOL, J. L. H. D. ; BONA, W. A. C. ; RODRIGUES, E. O. ; SOUTHIER, L. F. P. ; OLIVA, J. T. ; FILIPAK, M. ; CASANOVA, D. . Iterative Framework For Data Augmentation Of Segmented Fingerprints. In: Workshop on Information Systems (WSIS 2024), 2024, Rio Paranaíba. Anais do Workshop on Information Systems (WSIS 2024), 2024. p. 1-10.

  • ASCARI, R. S. ; CASANOVA, D. ; FAVERO, E. M. B. ; SAGIORATTO, P. D. S. ; BRAUN, V. C. . Developing an automatic classifier of different plant genera of the subspecies Acer Palmatum. In: Computer on the Beach, 2023, Florianópolis. Anais do Computer on the Beach 2023, 2023. v. 14. p. 166-173.

  • BURATTI, M. ; CASANOVA, D. . O avanço do NFIQ-2 na avaliação de qualidade de impressões digitais e suas limitações. In: Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023, Ponta Grossa. XIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023. p. 1-6.

  • OLIVEIRA, L. C. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D . Forecasting the COVID-19 Space-time Dynamics in Brazil with Convolutional Graph Neural Networks and Transport Modals. In: 42 Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2022, Niteroi. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2022. v. 20. p. 1-10.

  • ALESSI, A. E. ; OLIVEIRA, L. C. ; DUARTE, B. ; BARBOSA, M. A. ; CASANOVA, D. ; POLA, I. R. V. ; POLA, F. P. B. . Greedy Randomized Construction with Vertex Degree for the Minimum Independent Dominant Set Problem. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022, Juiz de Fora. Anais do LIV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022. v. 54. p. 150023.

  • OLENIK, M. M. ; CASANOVA, D. . Análise de comportamento de peixes Zebrafish utilizando visão computacional. In: XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

  • VOLTAN, J. L. N. ; GOLDSCHMIDT, R. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; DUARTE, J. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. . Identificação automática do uso de máscaras de protação facial: um estudo comparativo. In: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2022, Campinas. Anais do XIX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2022.

  • MUMBELLI, J. D. ; GUARNERI, G. A. ; LOPES, YURI K. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. . A Generative Adversarial Network approach for automatic inspection in automotive assembly lines. In: Conference on Graphics, Patterns and Images, 2022, Natal. Anais Estendidos do XXXV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2022. p. 62-71.

  • ALESSI, ANDRÉ ; CASANOVA, DALCIMAR ; CALDEIRA DE OLIVEIRA, LUCAS ; BARBOSA, MARCO ; TEIXEIRA, MARCELO ; POLA, IVES ; POLA, FERNANDA . A Vertex Degree-Based GRASP Approach for the Minimum Independent Dominating Set Problem. In: International Symposium on Automation, Information and Computing, 2022, Beijing. Proceedings of the 3rd International Symposium on Automation, Information and Computing, 2022. p. 318.

  • BORTOLI FÁVERO, ELIANE MARIA DE ; CASANOVA, DALCIMAR . BERT_SE: A Pre-Trained Language Representation Model for Software Engineering. In: 2nd International Conference on NLP Techniques and Applications (NLPTA 2021), 2021, Dubai. NLP Techniques and Applications, 2021. v. 11. p. 115-130.

  • KRAMER, L. E. C. ; PEGORINI, V. ; QUEVEDO, J. M. L. ; CASANOVA, D. ; RODRIGUES, E. O. . Sistema de código aberto para irrigação usando conceitos de IoT. In: XI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica, 2021, Guarapuava. Anais do XI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica, 2021. p. 1-8.

  • R. DE SOUZA, ANDRÉIA ; A. GUARNERI, GIOVANNI ; CASANOVA, DALCIMAR ; R. PIPA, DANIEL ; A. R. PASSARIN, THIAGO ; P. PIRES, GUSTAVO . Localização de Defeitos com Método Baseado em Deep Learning em Ensaios Não Destrutivos por Ultrassom. In: Congresso Brasileiro de Automática 2020, 2020, Virtual. Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020, 2020. v. 2.

  • COLOMBO, G. ; CASANOVA, D. . Dimensionamento e Análise de Eficiência de um Sistema Fotovoltaico Simulado. In: Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR (SICITE), 2020, Toledo. Anais do SEI-SICITE 2020, 2020. p. 1-6.

  • PAULICHEN, HELOIZA ; ZIELINSKI, KALLIL ; CASANOVA, DALCIMAR ; CAVALCANTI, PABLO . Analysis of futsal matches using a single-camera computer vision system. In: Workshop de Visão Computacional, 2020, Brasil. Anais do XVI Workshop de Visão Computacional (WVC 2020), 2020. p. 134-139.

  • CORTE, V. D. ; SANTOS, V. K. ; CASANOVA, D. . Chatbot baseado em rede neural Long Short-Term Memory (LSTM): um estudo de caso baseado no livro William Shakespeare. In: Computer on the Beach, 2019, Florianópolis. Anais do Computer on the Beach, 2019. p. 484-492.

  • DE BORTOLI FÁVERO, ELIANE MARIA ; CASANOVA, DALCIMAR ; PIMENTEL, ANDREY RICARDO . EmbSE. In: the XXXIII Brazilian Symposium, 2019, Salvador. Proceedings of the XXXIII Brazilian Symposium on Software Engineering - SBES 2019. New York: ACM Press, 2019. p. 172.

  • SOUTHIER, LUIZ F. P. ; MAZZETTO, MURIEL ; CASANOVA, DALCIMAR ; BARBOSA, MARCO A. C. ; BARBOSA, LUIS S. ; TEIXEIRA, MARCELO . Combining Advantages from Parameters in Modeling and Control of Discrete Event Systems. In: 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2019, Zaragoza. 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2019. p. 370.

  • MAZZETTO, MURIEL ; SOUTHIER, LUIZ F. P. ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Automatic Classification of Multiple Objects in Automotive Assembly Line. In: 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2019, Zaragoza. 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2019. p. 363.

  • MARASCA, A. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Texture analysis using fractal descriptors estimated by the mutual interference of groups of colored pixels. In: Contest of Thesis and Dissertations in Computer Vision, 2019, São Bernardo do Campo. Proceedings of the 2nd Contest of Thesis and Dissertations in Computer Vision, 2019.

  • MAZZETO, M. ; KLOTZ, D. ; RISTA, L. C. G. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. . Detecção de Múltiplos Objetos em Linha de Montagem Automotiva usando Deep Learning. In: Seminário Argentina - Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação, 2019, Rio Grande. Proceedings of the Seminário Argentina - Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação, 2019.

  • SILVA, K. A. M. ; FEUSER, R. ; RIBEIRO, R. ; CASANOVA, D. ; TEIXEIRA, M. ; BORGES, A. P. . Análise de perfis de doenças com base em técnicas de descoberta de conhecimento em bases de dados. In: Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais, 2019, Ponta Grossa. Anais do III Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais, 2019. v. 3. p. 24-30.

  • MARASCA, A. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Utilizando análise de textura baseada em fractais na automação de sistemas de manufatura. In: IX Computer on the Beach, 2018, Florianópolis. IX Computer on the Beach, 2018. p. 701-710.

  • CASANOVA, DALCIMAR ; SILVA, NÚBIA ROSA DA ; CORDEIROD, DOUGLAS FARIAS ; KOLB, ROSANA MARTA ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Shape Analysis of Plant Leaves Using Complex Networks for Species Identification. In: 4th International Symposium on Biological Shape Analysis (ISBSA), 2017, School of Dentistry. Biological Shape Analysis. p. 57.

  • OLIVEIRA, M. W. S. ; SILVA, N. R. ; CASANOVA, D. ; PINHEIRO, L. F. S. ; KOLB, R. M. ; BRUNO, O. M. . Automatic Counting of Stomata in Epidermis Microscopic Images. In: X Workshop de Visão Computacional (WVC), 2014, Uberlândia. Anais do X Workshop de Visão Computacional, 2014. p. 253-257.

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . RGB color distribution analysis using volumetric fractal dimension. In: 5th International Conference on Image and Signal Processing (ICISP), 2012, Agadir. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer Berlin, 2012. v. 7340. p. 343-351.

  • CASANOVA, D. ; FLORINDO, J. B. ; GONCALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . IFSC/USP at ImageCLEF 2012: Plant identification task. In: Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF), 2012, Roma. CLEF 2012 Evaluation Labs and Workshop: Online Working Notes, 2012.

  • CASANOVA, D. ; FLORINDO, J. B. ; BRUNO, O. M. . IFSC/USP at ImageCLEF 2011: Plant identification task. In: Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF), 2011, Amsterdã. CLEF 2011 Evaluation Labs and Workshop: Online Working Notes, 2011.

  • CASANOVA, D. ; FALVO M. ; BRUNO, O. M. . Influência na padronização do sistema de cor RGB nos métodos de visão computacional. In: VI Workshop de Visão Computacional (WVC), 2011, Curitiba. Anais do VII Workshop de Visão Computacional, 2011. p. 167-172.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . A complex network-based approach for texture analysis. In: 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2010, São Paulo. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer Berlin, 2010. v. 6419. p. 354-361.

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de plantas por análise de texture foliar. In: VI Workshop de Visão Computacional (WVC), 2010, Presidente Prudente. Anais do VI Workshop de Visão Computacional, 2010.

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de espécies vegetais por meio da análise de textura foliar. In: Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA), 2010, São Bernardo do Campo. Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA), 2010. p. 228-238.

  • CASANOVA, D. ; BACKES, A. R. ; BRUNO, O. M. . Measurements of color texture on plant leaf identification. In: 8th International Symposium on Mathematical and Computational Biology (BIOMAT), 2008, Campos do Jordão. BIOMAT 2008 - International Symposium on Mathematical and Computational Biology, 2008. v. 2. p. 23-45.

  • CASANOVA, D. ; COMUNELLO, Eros . Reconhecimento e representação da linha mediana cerebral. In: I Congresso Sul Catarinense de Computação (SULCOMP), 2005, Criciuma - SC. Anais do I Congresso Sul Catarinense de Computação, 2005. v. 1.

  • TOLEDO, H. M. ; OLIVEIRA, M. A. P. ; CASANOVA, D. . INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA À IDENTIFICAÇÃO BIOMÉTRICA INFANTIL. In: XXX SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA, 2025, Curitiba. Anais do XXX SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA, 2025.

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Grafos e redes complexas em análise de imagens e visão computacional. In: II Semana do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC), 2012, São Carlos. II Semana do Instituto de Física de São Carlos. São Carlos: IFSC, 2012. p. 145-146.

  • 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.

  • CASANOVA, D. . Aplicação de redes neurais convolucionais de grafos em problemas com dados não-estruturados. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • CASANOVA, D. . Modelando problemas com dados sequenciais e soluções baseadas em deep learning. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . RGB Color Distribution Analysis Using Volumetric Fractal Dimension. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

  • FLORINDO, J. B. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Fractal Measures of Complex Networks Applied to Texture Analysis. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

  • CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Grafos e redes complexas em análise de imagens e visão computacional. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • 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).

  • CASANOVA, DALCIMAR ; BRUNO, O. M. . Extraindo características locais e globais de texturas por redes complexas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de espécies vegetais por meio da análise de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . A complex network-based approach for texture analysis. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BACKES, A. R. ; CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de plantas por análise de texture foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Identificação de espécies vegetais por meio de análise de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Análise fractal de textura foliar. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • CASANOVA, D. ; BRUNO, O. M. . Redes complexas em visão computacional. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • 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

  • 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.

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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.

  • 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.

  • 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

  • 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 Paraná

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 08/2015 - 12/2015

    Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas De Dados, Pesquisa E Ordenação

  • 08/2015 - 12/2015

    Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Computação

  • 03/2015 - 07/2015

    Ensino,Disciplinas ministradas, Banco de Dados

  • 03/2015 - 07/2015

    Ensino, Engenharia da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Sistemas Operacionais

  • 03/2015 - 07/2015

    Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas de Dados, Pesquisa e Ordenação

2013 - 2015

Universidade de São Paulo

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Regime: Dedicação exclusiva.

2008 - 2009

Universidade do Oeste de Santa Catarina

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 12

Atividades

  • 08/2008 - 02/2009

    Ensino, Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estrutura de Dados, Laboratório de Algoritmos e Estrutura de Dados, Tópicos Especiais I

  • 08/2003 - 02/2006

    Serviços técnicos especializados , Centro Tecnológico, Curso de Ciência da Computação.Serviço realizado, Responsável Técnico - Laboratórios de Informática.

  • 06/2001 - 08/2003

    Estágios , Centro Tecnológico, Curso de Ciência da Computação.Estágio realizado, Laboratórios de Informática Unoesc.