Diego Bertolini Gonçalves

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• KAJIHARA, ALEXANDRE YUJI ; QUEIROZ, GEORGE AZEVEDO DE ; CAXAMBÚ, MARCELO GALEAZZI ; OLIVEIRA, LUIZ EDUARDO S. ; BERTOLINI, DIEGO ; SCHWERZ, ANDRÉ LUIS . A database for automatic identification of herbarium specimens in Piperaceae family. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (DORDRECHT. ONLINE) , v. 1, p. 1, 2025.

• TEIXEIRA, LUCAS O. ; BERTOLINI, DIEGO ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; CAVALCANTI, GEORGE D.C. ; COSTA, YANDRE M.G. . Improving Open Set Recognition with Dissimilarity-Based Metric Learning. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 1, p. 114108, 2025.

• TEIXEIRA, LUCAS O. ; BERTOLINI, DIEGO ; Oliveira, L.S. ; CAVALCANTI, G. D. C. ; COSTA, YANDRE M.G. . Triplet dissimilarity: a texture classification approach using dissimilarity and siamese networks. SOFT COMPUTING , v. 1, p. 1, 2025.

• TEIXEIRA, LUCAS O. ; BERTOLINI, DIEGO ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; CAVALCANTI, GEORGE D. C. ; COSTA, YANDRE M. G. . Contrastive dissimilarity: optimizing performance on imbalanced and limited data sets. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS , v. 1, p. 1, 2024.

• COSTA, YANDRE M. G. ; SILVA, SERGIO A. ; TEIXEIRA, LUCAS O. ; PEREIRA, RODOLFO M. ; BERTOLINI, DIEGO ; BRITTO, ALCEU S. ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; CAVALCANTI, GEORGE D. C. . COVID-19 Detection on Chest X-ray and CT Scan: A Review of the Top-100 Most Cited Papers. SENSORS , v. 22, p. 7303, 2022.

• COSTA, YANDRE M. G. ; SILVA, SERGIO A. ; TEIXEIRA, LUCAS O. ; PEREIRA, RODOLFO M. ; GONÇALVES, Diego Bertolini ; BRITTO, ALCEU S. ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; George D. C. Cavalcanti . COVID-19 Detection on Chest X-ray and CT Scan: A Review of the Top-100 Most Cited Papers. SENSORS , v. 22, p. 7303, 2022.

• TEIXEIRA, LUCAS O. ; PEREIRA, RODOLFO M. ; BERTOLINI, DIEGO ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; NANNI, LORIS ; CAVALCANTI, GEORGE D. C. ; COSTA, YANDRE M. G. . Impact of Lung Segmentation on the Diagnosis and Explanation of COVID-19 in Chest X-ray Images. SENSORS , v. 21, p. 7116, 2021.

• PEREIRA, RODOLFO M. ; BERTOLINI, DIEGO ; TEIXEIRA, LUCAS O. ; SILLA, CARLOS N. ; COSTA, YANDRE M.G. . COVID-19 identification in chest X-ray images on flat and hierarchical classification scenarios. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE , v. 1, p. 105532, 2020.

• MANGOLIN, RAFAEL B. ; PEREIRA, RODOLFO M. ; BRITTO, ALCEU S. ; SILLA, CARLOS N. ; FELTRIM, VALÉRIA D. ; BERTOLINI, DIEGO ; COSTA, YANDRE M. G. . A multimodal approach for multi-label movie genre classification. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS , v. 1, p. 1, 2020.

• COSTA, YANDRE M. G. ; BERTOLINI, DIEGO ; BRITTO, ALCEU S. ; CAVALCANTI, GEORGE D. C. ; OLIVEIRA, LUIZ E. S. . The dissimilarity approach: a review. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. 1, p. 1-23, 2019.

• ZOTTESSO, RAFAEL H.D. ; COSTA, YANDRE M.G. ; BERTOLINI, DIEGO ; OLIVEIRA, LUIZ E.S. . Bird species identification using spectrogram and dissimilarity approach. Ecological Informatics , v. 48, p. 187-197, 2018.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; Oliveira, L.S. ; Justino, E. ; Sabaourin, R. . Texture-based descriptors for writer identification and verification. Expert Systems with Applications , v. 40, p. 2069-2080, 2013.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; Oliveira, L.S. ; Sabaourin, R. ; Justino, E. . Reducing forgeries in writer-independent off-line signature verification through ensemble of classifiers. Pattern Recognition , v. 43, p. 387-396, 2010.

• SOUZA, M. G. ; COSTA, YANDRE M. G. ; FOLEISS, J. H. ; BRITTO, ALCEU S. ; BERTOLINI, D. . Combining classifiers for texture classification. In: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 2025, Zakopane. (ICAISC), 2025.

• PIGNELLI, F. ; TEIXEIRA, LUCAS O. ; BERTOLINI, D. ; CAVALCANTI, GEORGE D. C. ; NANNI, LORIS ; COSTA, YANDRE M.G. . Contrastive Dissimilarity for Writer Identification: a proof of concept. In: 32nd International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2025, Skopje. (IWSSIP 2025), 2025.

• VIEIRA, A. S. ; BERTOLINI, D. ; Oliveira, L.S. ; SCHWERZ, A. L. . IImproving Automated Species Identification in Herbaria using Contrastive Learning. In: 35ª Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes, 2025, Salvador. (BRACIS), 2025.

• PEREIRA, G. M. L. ; FOLEISS, J. H. ; BRITTO, ALCEU S. ; BERTOLINI, DIEGO . A Database for Soybean Seed Classification. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024, Manaus. 37Th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024.

• GOLOM, M. ; FOLEISS, J. H. ; COSTA, YANDRE M.G. ; GONCALVES, R. A. ; BERTOLINI, D. . Acoustic Scene Classification by Linear Projections for Dimensionality Reduction. In: 30th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2023, Ohride/virtual. IWSSIP 2023, 2023.

• BARBOSA, E. S. ; COSTA, YANDRE M.G. ; FOLEISS, J. H. ; BERTOLINI, DIEGO . Labor Accidents Classification Using Machine Learning. In: 25th International Conference on Enterprise Information Systems, 2023, Praga. ICEIS, 2023.

• SAKASHITA, R. G. ; BERTOLINI, D. ; SCHWERZ, A. L. . Predição do Conceito ENADE dos Cursos de Computação no Brasil. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação ? SBIE, 2023, Passo Fundo. SBIE-2023, 2023.

• KAJIHARA, A. ; SCHWERZ, A. L. ; BERTOLINI, D. . Identification of herbarium specimens: a case study with Piperaceae Giseke family. In: IInternational Conference on Systems, Signals and Image Processing, IWSSIP 2022, 2022, Sofia. International Conference on Systems, Signals and Image Processing, IWSSIP 2022, 2022.

• VIEIRA, Alisson da Silva ; BERTOLINI, D. ; SCHWERZ, A. L. . Análise do Desempenho no Enade dos Concluintes de Computação usando Técnica de Agrupamento. In: XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Manaus. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,, 2022. p. 834-845.

• PIGNELLI, F. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; Oliveira, L.S. ; BERTOLINI, D. . Data Augmentation for Writer Identification Using a Cognitive Inspired Model. In: ICDAR, 2021, Lausanne. Document Analysis and Recognition ? ICDAR 2021, 2021. v. 12824.

• PEREIRA, L. F. M. ; PIGNELLI, F. ; CISZESKI, E. M. A ; UBER, Flávio Rogério ; BERTOLINI, D. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Japanese Kana and Brazilian Portuguese manuscript database. In: IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION (CIARP), 2021, Porto. IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION, 2021.

• BATISTA, A. R ; BERTOLINI, D. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; PEREIRA, L. F. M. ; PEREIRA, R. M. ; TEIXEIRA, LUCAS O. . An evaluation of segmentation techniques for COVID-19 identification in chest X-ray.. In: 25th IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION (CIARP), 2021, Porto. 25th IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION (CIARP),, 2021.

• PIGNELLI, F. ; Oliveira, L.S. ; BRITTO JUNIOR, A. S. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; BERTOLINI, D. . Document Filter for Writer Identification. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING, 2021, Bratislava/virtual. INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING, 2021.

• PEREIRA, L. F. M. ; PEREIRA, RODOLFO M. ; BERTOLINI, D. ; BATISTA, A. R ; TEIXEIRA, LUCAS O. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Chest X-ray image enhancement: a COVID-19 identification case study. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING, 2021, Bratislava/virtual. International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2021.

• ROECKER, M. N. ; COSTA, YANDRE M.G. ; BRITTO JUNIOR, A. S. ; Oliveira, L.S. ; BERTOLINI, DIEGO . Vehicle detection and classification in traffic images using ConvNets with constrained resources. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2019, Osijek. 26 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2019. v. 1. p. 83-88.

• HELAL, L. ; BERTOLINI, D. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; CAVALCANTI, G. D. C. ; BRITTO JUNIOR, A. S. ; Oliveira, L.S. . Representation Learning and Dissimilarity for Writer Identification. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2019, Osijek. 26th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2019. v. 1. p. 63-68.

• SOUZA, M. R. ; BERTOLINI, D. ; PEDRINI, H. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Offline Handwritten Script Recognition Based on Texture Descriptors. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2019, Osijek. International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2019. v. 1. p. 57-62.

• VALERIO, V. D. ; PEREIRA, R. M. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; BERTOLINI, D. . A Resampling Approach for Imbalanceness on Music Genre Classification using Spectrograms. In: International Florida Artificial Intelligence Conference (FLAIRS), 2018, Melbourne-FL. International Florida Artificial Intelligence Conference (FLAIRS), 2018.

• KAWAMOTO, A. L. S. ; BERTOLINI, D. ; BARRETO, M. . A Dataset for Electromyography-based Dactylology Recognition. In: IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2018, Miyazaki. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2018.

• BERTOLINI, D. ; Oliveira, L.S. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; HELAL, L. . Knowledge Transfer for Writer Identification. In: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2017, Valparaiso. Procs. of the 22nd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2017 (CIARP), 2017.

• HELAL, L. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; BERTOLINI, D. . Off-line writer identification using handcrafted features versus ConvNets. In: International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), 2017, Arica. Proc. 36th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), 2017.

• BERTOLINI, D. ; Oliveira, L.S. ; Sabaourin, R. . Multi-script Writer Identification using Dissimilarity. In: International Conference on Pattern Recognition, 2016, Cancum. ICPR 2016, 2016.

• ZOTESSO, R. ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; BERTOLINI, D. . Music genre classification using visual features with feature selection. In: International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC 2016), 2016, Valparaíso. International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC 2016), 2016.

• BERTOLINI, D. ; Oliveira, L.S. ; Sabaourin, R. . Improving Writer Identification Through Writer Selection. In: XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2015, Montevideo. Procs of the XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2015.

• BERTOLINI, D. ; Oliveira, L.S. ; Justino, E. ; Sabaourin, R. . Assessing Textural Features For Writer Identification on Different Writing Styles and Forgeries. In: International Conference on Pattern Recognition, 2014, Stockholm. Procs of the International Conference on Pattern Recognition.

• COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; Oliveira, L.S. ; Martins, Jefferson ; GONÇALVES, Diego Bertolini . Uso de descritores de textura extraídos de GLCM para o reconhecimento de padrões em diferentes domínios de aplicação. In: Conferência Lationo-americada de Informática, 2011, Quito. CLEI 2011, 2011.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; Oliveira, L.S. ; Justino, E. ; Sabaourin, R. . Ensemble of Classifiers for Off-line Signature Verification. In: IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics, 2008, Singapore. Procs of the 2008 IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, 2008., 2008.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; SILVA, Gabriel Costa ; SANTIN, Hereck Fabio ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Avaliação de Técnicas para Recuperação de Imagens baseada nos aspectos Cromático e Estrutural por curvas Recall x Precision. In: XI Congresso Argentino de Ciencias de la Computacíon - CACIC 2005, 2005, Concordia. CACIC 2005, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; BRUSCAGIM, Marcelo ; SILVA, Gabriel Costa . Recuperação de Imagens por Combinação dos Aspectos Cromático e Estrutural. In: II Jornada do Conhecimento e da Tecnologia, 2005, Marília. II Jornada do Conhecimento e da Tecnologia, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Construção de um Ambiente Computacional para Criação de Descritores de Conteúdo Cromático e Estrutural para Imagens Digitais. In: III Encontro de Iniciação Científica e III Fórum de Pesquisa da Universidade Paranaense - UNIPAR, 2004, Paranavaí. III Encontro de Iniciação Científica e III Fórum de Pesquisa da Universidade Paranaense - UNIPAR, 2004.

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Indexação e Recuperação de Imagens Digitais por Cor e Estrutura. In: VII Semana da Informática e IV Mostra de Trabalhos de Iniciação Científica, 2005, Paranavaí, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; SILVA, Gabriel Costa ; SANTIN, Hereck Fabio ; BRUSCAGIM, Marcelo ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Estudo de Técnicas para Detecção de Bordas em Imagens Digitais. In: EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Uso de Técnicas de Detecção de Bordas para Criação de Descritores de Conteúdo Estrutural de Imagens Digitais. In: EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; SILVA, Gabriel Costa ; SANTIN, Hereck Fabio ; BRUSCAGIM, Marcelo ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Preservação de Informações Espaciais na Criação de Descritores de Imagens. In: EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; SILVA, Gabriel Costa ; BRUSCAGIM, Marcelo ; SANTIN, Hereck Fabio ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Indexação e Recuperação de Imagens Digitais. In: VII Semana da Informática e IV Mostra de Trabalhos de Iniciação Científica, 2005, Paranavaí. VII Semana da Informática e IV Mostra de Trabalhos de Iniciação Científica, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Recuperação de Imagens a partir de Descritores de Conteúdo. In: I ERIC - Encontro Regional de Iniciação Científica da FAFIFAN, 2005, Mandaguari. Encontro Regional de Iniciação Científica, 2005. v. 01. p. 47v-47v.

• SILVA, Gabriel Costa ; SANTIN, Hereck Fabio ; GONÇALVES, Diego Bertolini ; BRUSCAGIM, Marcelo ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da . Uso de Diferentes Espaços de Cores para Criação de Descritores de Conteúdo Cromático de Imagens Digitais.. In: EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava. EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Comparação entre Pares de Imagens Digitais por Conteúdo Cromático e Estrutural. In: XIV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava, 2005.

• COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; GONÇALVES, Diego Bertolini ; BRUSCAGIM, Marcelo ; SILVA, Gabriel Costa . Indexação e Recuperação de Imagens Digitais. In: IVI Encontro de Iniciação Científica e IV Fórum de Pesquisa da UNIPAR e II Encontro Paranaense de Ética, 2005, Umuarama. IVI Encontro de Iniciação Científica e IV Fórum de Pesquisa da UNIPAR e II Encontro Paranaense de Ética, 2005.

• GONÇALVES, Diego Bertolini ; COSTA, Yandre Maldonado e Gomes da ; SILVA, Gabriel Costa ; BRUSCAGIM, Marcelo . Construção de um Ambiente Computacional para Criação de Descriotres de Conteúdo Estrutural para Imagens Digitais. In: EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2004, Londrina, 2004.

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Construção de um Ambiente Computacional para Criação de Descritores de Conteúdo Cromático para Imagens Digitais. In: XIII EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2004, Londrina, 2005.

• BERTOLINI, D. . Conversando com o futuro: a incrível jornada do ChatGPT no mundo da inteligência artificial.. 2023. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• BERTOLINI, D. . Writer Identification using Dissimilarity. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GONÇALVES, Diego Bertolini . Reconhecimento de Padrões: Uma Visão Prática. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GONÇALVES, Diego Bertolini . O Excel como Ferramenta para Acadêmicos de Ciências e Matemática.. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  NAPI Biodiversidade: Serviços Ecossistêmicos, Descrição: Descrição: A biodiversidade é a maior provedora de bens e produtos para a humanidade, os quais são denominados em conjunto de serviços ecossistêmicos. No último século, a crescente demanda por matéria prima para atender as necessidades da sociedade levou a uma forte degradação ambiental, comprometendo a biodiversidade e os serviços ecossistêmicos. Para minimizar esses impactos, é necessário adotar o modelo de desenvolvimento sustentável, no qual há um equilíbrio entre uso e conservação, permitindo a manutenção da biodiversidade e, consequentemente, dos serviços ecossistêmicos. Neste contexto, o Paraná tornou-se signatário da Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas (ONU), a qual instituiu Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) que direcionam ações prioritárias para o alcance de um modelo de desenvolvimento em que o processo produtivo esteja associado a igualdades e equilíbrio ambiental. O NAPI Biodiversidade: Serviços Ecossistêmicos propõe a união de 61 pesquisadores e 80 bolsistas de 9 IES paranaenses em uma rede multidisciplinar, que tem como objetivo atender as demandas do Estado sobre ações e políticas sustentáveis, que visem a provisão dos serviços ecossistêmicos à sociedade, e a conservação e proteção da Biodiversidade. Em geral, o NAPI tem como objetivos (i) articular a expansão do Novo Arranjo de Pesquisa e Inovação em Biodiversidade no Estado do Paraná (NAPI Biodiversidade), a partir da inclusão do NAPI Biodiversidade: Serviços Ecossistêmicos, (ii) integrar os principais grupos de pesquisa e stakeholders do Estado que atuam em áreas relacionadas à biodiversidade, (iii) qualificar recursos humanos de diferentes níveis para atuar em áreas relacionadas à biodiversidade, e (iv) consolidar o NAPI Biodiversidade como uma rede multidisciplinar. A fim de atingir esses objetivos foram propostas nove metas, a serem alcançadas nos próximos três anos, que são (i) avaliação de serviços ecossistêmicos associados à polinização, visando o incremento da produção agrícola, meliponicultura e apicultura paranaenses, (ii) avaliação de serviços ecossistêmicos e políticas públicas ambientais, (iii) avaliação de serviços ecossistêmicos associados à biodiversidade de ambientes aquáticos continentais, (iv) monitoramento da saúde de ambientes aquáticos continentais para a manutenção de estoques de biodiversidade e provisão de serviços ecossistêmicos, (v) relação de fragmentos florestais urbanos com a conservação da biodiversidade e a saúde pública, (vi) identificação de áreas prioritárias para conservação e restauração da biodiversidade, (vii) inovações tecnológicas voltadas à transformação digital de dados para aplicações na conservação dabiodiversidade, (viii) criação do Observatório Paranaense de Espécies Não-Nativas com vistas à mitigação de perdas econômicas e ambientais, e (ix) interação com a sociedade e com outras redes de pesquisa através da realização de atividades integradoras para a divulgação do conhecimento e valorização da biodiversidade. Os indicadores das metas permitirão avaliar e indicar a contribuição da biodiversidade no provimento dos serviços ecossistêmicos para a sociedade. Assim, serão elaborados bancos de dados que subsidiarão políticas públicas, que visem garantir a saúde ambiental para a manutenção dos serviços ecossistêmicos e o potencial de prospecção dos estoques de biodiversidade, bem como a socialização do conhecimento, que são fundamentais para o Desenvolvimento Sustentável do Paraná. Dentre os produtos a serem gerados estão softwares para monitoramento e estudos de conservação da biodiversidade, informações para o desenvolvimento de políticas públicas, notas técnicas para agricultores, lista de espécies, produtos cartográficos, coleções biológicas, capacitação de recursos humanos, trabalhos de conclusão de curso de graduação, dissertações, teses e artigos científicos. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Juliano Henrique Foleiss - Integrante / Marcos Robalinho Lima - Integrante.

• 2023 - Atual

  Aprendizagem de Representação em Aplicações de Textura, Descrição: Este projeto busca avaliar diferentes abordagens de extração de características em problemas de textura. Técnicas handcrafted têm sido empregada há décadas neste tipo de aplicação. Contudo, com o surgimento de novas abordagens non-handcrafted há a necessidade de avaliação das mesmas nas diferentes tarefas. A literatura descreve que técnicas non-handcrafted apresentam resultados robustos em diferentes cenários. Desta forma, buscamos avaliar as mesmas em aplicações nas quais a textura é um importante atributo visual da imagem.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Juliano Henrique Foleiss - Integrante / COSTA, YANDRE M. G. - Integrante.

• 2022 - Atual

  SIEMCI - CYTED, Descrição: El proyecto SIEMCI propone un mercado productor de algoritmos derivados de la inteligencia artificial, en sistemas inteligentes y expertos, modelos fuzzy, y aplicaciones de machine learning orientados a brindar soluciones que promuevan la competitividad regional, eleven la productividad de publicaciones académicas de alta calidad científico-técnica de la región y generen sinergias para el desarrollo económico y social Iberoamericano.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Genilson Valotto Patuzzo - Integrante / CARDOSO, FLÁVIA APARECIDA REITZ - Integrante / Thiago França Naves - Integrante / Keiko Verônica Ono Fonseca - Integrante / Arlete Teresinha Beuren - Integrante / Valéria Delisandra Feltrim - Integrante.

• 2017 - Atual

  Estudo e Desenvolvimento de Técnicas de Descrição de Áudio para Rótulos Semânticos em Aplicações Musicais, Descrição: O objetivo do projeto é investigar e desenvolver técnicas compostas de modelos matemáticos, procedimentos computacionais e algoritmos de inteligência artificial para descrição de áudio com o objetivo de caracterizar rótulos semânticos. Rótulos semânticos podem ser descritos como características musicais ou psicoacústicas que representam fenômenos que são difíceis de ser explicados por modelos matemáticos. Alguns exemplos de rótulos semânticos são: gêneros ou estilos musicais, harmonicidade, sentimentos evocados pela música. Transformadas clássicas como a Transformada de Fourier e afins representam abordagens tradicionais para a descrição de sinais áudio. Tais transformadas tem a vantagem de representar estes sinais por meio de seu conteúdo espectral, de forma que é possível extrair informações de baixo-nível que podem ser usadas como atributos em sistemas de inteligência computacional. Embora esta abordagem tenha sido utilizada com sucesso para resolver diversos problemas relacionados à caracterização de rótulos semânticos no âmbito de aplicações musicais, existem problemas em aberto. Em específico, os resultados alcançados pioram consideravelmente quanto mais sensíveis forem os rótulos em relação à percepção de cada indivíduo. Além disto, mesmo a percepção comum de rótulos por indivíduos diferentes, como no caso de generos ou estilos musicais, é prejudicada quanto maior for sua especialização. Por exemplo, a classificação automática entre grandes gêneros ocidentais como Blues, Rock, Música Clássica tem obtido mais sucesso do que a classificação entre subgêneros destes gêneros ou entre gêneros de música étnica. A principal justificativa para estudar rótulos semânticos e suas descrições apropriadas são suas possíveis aplicações: recomendação de playlists, busca por conteúdo e similaridade, personalização de coleções musicais e sistemas de recomendações para descoberta musical. Estas aplicações propiciam vantagens para todos os interessados na industria da música. Para gravadoras e artistas, estas tecnologias permitem exploração mais ampla dos acervos de lojas online, por exemplo. Ao sugerir automaticamente listas de reprodução, um sistema inteligente tem mais flexibilidade para indicar músicas relevantes ao gosto de cada indivíduo, e possivelmente menos populares, aumentando a visibilidade de artistas menos conhecidos, por exemplo. Para as lojas, isto pode levar ao aumento do consumo, uma vez que mais faixas diferentes passam a ser comercializadas. A principal limitação dos modelos que se baseiam em abordagens baseadas nas transformadas tradicionais é relacionada ao fato que elas representam informações de baixo-nível sobre o sinal de entrada. Sua saída é apenas relacionada com a transformação do domínio do tempo para domínios que seus componentes podem ser relacionadas com modelos psicoacústicos. Estes modelos são usualmente experimentais e exploram quais os efeitos fisiológicos e psicológicos da exposição do indivíduo a estímulos acústicos. Embora os rótulos semânticos estejam relacionados com estes efeitos, este mapeamento não é bem elucidado. Desta forma, o objetivo desta pesquisa é utilizar técnicas de aprendizagem de máquina para compreender os mapeamentos entre os rotulos semânticos e suas descrições. Em específico, compreender e desenvolver descrições que favoreçam a construção de mapeamentos entre conjuntos de músicas e seus rótulos semânticos correspondentes. No projeto atual, várias descrições clássicas foram estudadas, e atualmente, descrições baseadas em projeções aleatórias ligadas à teoria de compressive sensing e descrições baseadas em autoencoders estão sendo investigadas... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / Juliano Henrique Foleiss - Coordenador / Tiago Fernandes Tavares - Integrante.

• 2016 - Atual

  Estudo e Desenvolvimento de Métodos de Detecção e Classificação de Eventos Acústicos, Descrição: O desenvolvimento de tecnologias de processamento de sinais que sejam capazes de extrair eventos acústicos a partir de sinais acusticos possui grande potencial em várias aplicações que se beneficiam de informação contextual ligada a áudio, tais como a busca de artefatos multimídia baseados em conteúdo de áudio, desenvolvimento de dispositivos móveis sensíveis a contexto, robôs, carros, sistemas de vigilância, sistemas para o auxílio para pessoas que necessitam de cuidados especiais e outros sistemas inteligentes. O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver novos sistemas computacionais capazes de extrair e caracterizar eventos acústicos de forma automática e com confiança suficiente para servir como tecnologia de suporte para suas aplicações... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / Juliano Henrique Foleiss - Coordenador.

• 2015 - 2016

  Identificação de Script Indiano usando Descritores de Textura., Descrição: O principal objetivo neste trabalho é reconhecer o estilo do script indiano o qual determinado documento manuscrito foi redigido. A princípio contamos com quatro diferentes estilos de scripts, sendo eles: Bangla, Oriya, Persian e Roman. O número de documentos manuscritos difere de estilo para estilo. Nesta abordagem utilizaremos um esquema de geração de textura para a partir dos documentos originais podermos gerar uma textura mais representativa do script, para que posteriormente possamos utilizar descritores de textura como características ou mesmo uma Rede Neural Convolucional. Após gerada a textura, dividimos a imagem em blocos de textura. Assim, diferentes tamanhos de blocos podem ser avaliados. O classificador SVM será empregado, utilizando a abordagem um contra todos, com kernel RBF. Neste projeto temos algumas motivações em avaliar outros classificadores como CNN.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Marcos R. Souza - Integrante.

• 2015 - 2016

  Identificação de Escritores através de Manuscritos Árabes, Descrição: Neste trabalho nosso objetivo é utilizar o manuscrito como textura, e empregar descritores de textura para representação de escritores. A partir disso utilizaremos abordagem de dissimilaridade para na qual novas classes podem ser inseridas sem retreinamento do modelo. Neste trabalho, nosso objetivo é analisar o impacto no desempenho ao inserir novas classes do conjunto de teste e até que ponto o modelo gerado ainda consegue fazer uma boa classificação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Guilherme Pereira Noya - Integrante.

• 2013 - 2014

  IDENTIFICAÇÃO E VERIFICAÇÃO DE AUTORIA USANDO DESCRITORES DE TEXTURA, Descrição: Estudo de descritores de textura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Gabriel Simões - Integrante / Bruno Cesar Puli Dala Rosa - Integrante.

• 2005 - 2005

  Estudo de Técnicas de Recuperação de Imagens por Similaridade de Conteúdo, Descrição: Encontra-se toda a descrição na página da universidade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / Gabriel Costa Silva - Integrante / Yandre Maldonado e Gomes da Costa - Coordenador / Hereck Fabio Santin - Integrante.

• 2004 - 2004

  PRESERVAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESPACIAIS NA INDEXAÇÃO E RECUPERAÇÃO DE IMAGENS POR SIMILARIDADE DE ESTRUTURA E COR, Descrição: Encontra-se toda a descrição na página da universidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Coordenador / Gabriel Costa Silva - Integrante / Marcelo Bruscagim - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante.Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  GT-BIS: Mecanismos para Análise de Big Data em Segurança da Informação (Fase 1), Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema para análise de quantidades massivas de dados heterogêneos capturados em redes de computadores a fim de detectar incidentes de segurança. Serão utilizadas técnicas modernas de Inteligência Artificial para correlação de dados e aprendizado de máquina, possibilitando a detecção, imediata e antecipada, de ataques que não seriam detectados com sistemas existentes e o aprendizado automático do sistema com o histórico do tráfego. Como contribuição para a RNP, espera-se que o sistema possa ser comercializado e também que auxilie nos processos internos de segurança da informação. É importante destacar também as contribuições científicas deste trabalho, como a descoberta das melhores técnicas de Inteligência Artificial na detecção de incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Diego Bertolini Gonçalves - Integrante / rodrigo campiolo - Integrante / Luiz Arthur Feitosa dos Santos - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Coordenador / Wagner Aparecido Monteverde - Integrante / Marlon Fernandes Antonio - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

Prêmios