Rodrigo Andrade de Bem

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DE BEM, RODRIGO ; GHOSH, ARNAB ; AJANTHAN, THALAIYASINGAM ; Miksik, Ondrej ; BOUKHAYMA, ADNANE ; Siddharth, N. ; TORR, PHILIP . DGPose: Deep Generative Models for Human Body Analysis. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION , v. 128, p. 1537-1563, 2020.

• BEM, R. ; GOULART, M. ; SIMAS, G. ; BOTELHO, S. . Kinematic-based Markerless Human Tracking in 3D Probabilistic Occupancy Grids. Journal of Communication and Information Systems (JCIS), , v. 30, p. 100-108, 2015.

• DUARTE, N. L. ; DAMAS, T. P. ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; SILVA, L. A. P. ; LAURINO, L. S. ; KAUTZMANN, J. D. ; MIRANDA, C. F. . Computação de Alto Desempenho em Redes de Baixa Velocidade Formadas por Computadores de Uso Pessoal - Estudo de Caso. Scientia (UNISINOS) , São Leopoldo, RS, Brasil, v. 13, n.1, p. 33-43, 2002.

• DE BEM, RODRIGO ; GHOSH, ARNAB ; AJANTHAN, THALAIYASINGAM ; Miksik, Ondrej ; Siddharth, N. ; TORR, PHILIP . A Semi-supervised Deep Generative Model for Human Body Analysis. In: Leal-Taixé L., Roth S. (eds). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2019, v. 11130, p. 500-517.

• BOTELHO, SILVIA S. C. ; Mata, Mauricio M. ; DE BEM, RODRIGO ; Almeida, Igor . Applying Neural Networks to Study the Mesoscale Variability of Oceanic Boundary Currents. In: Zhong N.; Raś Z.W.; Tsumoto S.; Suzuki E.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2003, v. 2871, p. 684-688.

• SARTORI, JOELSON ; SANTOS, HELIDA S. ; DE BEM, RODRIGO ; DIMURO, GRAÇALIZ P. ; LUCCA, GIANCARLO ; MARCO-DETCHART, CEDRIC ; BUSTINCE, HUMBERTO . Applying a Generalization of the Sugeno Integral by Different Aggregation Functions in Transforms. In: 2025 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ), 2025, Reims. 2025 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ), 2025. p. 1.

• SILVEIRA, WELLINGTON ; MENDONÇA, LUCA ; DE BEM, Rodrigo . LLM-based Sign Language Production. In: 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024, Miami, USA. 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024.

• SCHEIN, T. T. ; ALMEIRA, G. P. ; BRIAO, S. L. ; DE BEM, R. A. ; OLIVEIRA, F. G. ; DREWS JR, P. L. J. . UDBE: Unsupervised Diffusion-based Brightness Enhancement in Underwater Images. In: 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024, Miami, USA. 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024.

• SARTORI, JOELSON ; DE BEM, RODRIGO ; DIMURO, GRAÇALIZ ; LUCCA, GIANCARLO . The Role of Aggregation Functions on Transformers and ViTs Self-Attention for Classification. In: 2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2023, Rio Grande. 2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2023. p. 97.

• SILVA, LUCAS ; DREWS, PAULO ; DE BEM, RODRIGO . Soybean Weeds Segmentation Using VT-Net: A Convolutional-Transformer Model. In: 2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2023, Rio Grande. 2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2023. p. 127.

• SILVEIRA, WELLINGTON ; ALANIZ, ANDREW ; HURTADO, MARINA ; MENDONÇA, LUCA ; DE BEM, RODRIGO . Towards Generating Digital LIBRAS Signers on Mobile Devices. In: SVR '23: Symposium on Virtual and Augmented Reality, 2023, Rio Grande Brazil. Symposium on Virtual and Augmented Reality. New York: ACM, 2023. p. 269.

• SILVEIRA, WELLINGTON ; ALANIZ, ANDREW ; HURTADO, MARINA ; DA SILVA, BERNARDO CASTELLO ; DE BEM, RODRIGO . SynLibras: A Disentangled Deep Generative Model for Brazilian Sign Language Synthesis. In: 2022 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2022, Natal. 2022 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2022. p. 210.

• BORBA, ALBANO ; PIRES, JOHANN ; ESCHER, RAFAEL ; DE BEM, RODRIGO ; DREWS-JR, PAULO . A spatio-temporal exposure correction neural network for autonomous vehicle. In: SAC '21: The 36th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, 2021, Virtual Event Republic of Kore. Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing. New York: ACM. p. 793-800.

• ESCHER, RAFAEL MOLOSSI ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; DREWS, PAULO LILLES JORGE . Fast Spatial-Temporal Transformer Network. In: 2021 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2021, Gramado. 2021 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2021. p. 65.

• SILVEIRA, WELLINGTON ; KORB, RAFAEL ; DIMURO, GRAÇALIZ ; BEM, RODRIGO DE . UniMRI: Unified Repository of Magnetic Resonance Images for Multiple Sclerosis Diagnosis. In: Workshop de Visão Computacional, 2021, Brasil. Anais do XVII Workshop de Visão Computacional (WVC 2021). p. 190.

• BEM, RODRIGO DE ; GHOSH, ARNAB ; BOUKHAYMA, ADNANE ; AJANTHAN, THALAIYASINGAM ; SIDDHARTH, N ; TORR, PHILIP . A Conditional Deep Generative Model of People in Natural Images. In: 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2019, Waikoloa Village. 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2019. p. 1449.

• BOUKHAYMA, ADNANE ; DE BEM, RODRIGO ; TORR, PHILIP H.S. . 3D Hand Shape and Pose From Images in the Wild. In: 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019, Long Beach. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019. p. 10835-10852.

• Ringel, Z. ; DE BEM, R. . Critical Percolation as a Framework to Analyze the Training of Deep Networks. In: 6th International Conference on Learning Representations (ICLR 2018), 2018, Vancouver. Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations, 2018.

• DE BEM, R. ; Arnab, A. ; GOLODETZ, S. ; SAPIENZA, M. ; TORR, P. . Deep Fully-Connected Part-Based Models for Human Pose Estimation. In: 10th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2018), 2018, Beijing. Proceedings of The 10th Asian Conference on Machine Learning, 2018. v. 95. p. 327-342.

• DE BEM, RODRIGO ; GHOSH, A. ; AJANTHAN, THALAIYASINGAM ; MIKSIK, O. ; SIDDHARTH, N ; TORR, PHILIP . A Semi-supervised Deep Generative Model for Human Body Analysis. In: European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, Munique. Computer Vision ? ECCV 2018 Workshops. Cham: Springer, Cham, 2018. v. 11130. p. 500-517.

• GULARTE, A. ; THOMASI, C. ; DE BEM, Rodrigo ; ADAMATTI, D. F. . Performance Evaluation of BRISK Algorithm on Mobile Devices. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2013, Barcelona. Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications. p. 5-11.

• SIMAS, Gisele ; DE BEM, Rodrigo ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . 3D Representation Models Construction through a Volume Geometric Decomposition Method. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2013, Barcelona. Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications. p. 274-279.

• SIMAS, Gisele ; DE BEM, Rodrigo ; BOTELHO, SILVIA . A 3D motion tracking method based on Nonparametric Belief Propagation. In: 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2013, Karlsruhe. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. p. 1616.

• Thiel, D. ; GOULART, M. G. ; BOTELHO, SILVIA S. C. ; DE BEM, R. . Hardware and Software Infrastructure to Image Acquisition using Multiple Cameras. In: Workshop of Undergraduate Works (WUW) in SIBGRAPI 2013 (XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images), 2013, Arequipa, Peru. Proceedings of SIBGRAPI 2013 (XXVI Conference on Graphics, Patterns, and Images), 2013. p. 1-6.

• SIMAS, GISELE M. ; DE BEM, R. A. ; BOTELHO, SILVIA S. C. . Utilizando Propagação de Crença Não Paramétrica para Rastreamento de Movimento com Mínimo Uso de Informação a Priori. In: Workshop of Theses and Dissertations (WTD) in SIBGRAPI 2012 (XXV Conference on Graphics, Patterns and Images), 2012, Ouro Preto. Workshop of Theses and Dissertations (WTD) in SIBGRAPI 2012 (XXV Conference on Graphics, Patterns and Images), 2012. p. 1-6.

• DREWS JR, P. L. J. ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; MELO, A. S. . Analyzing and exploring feature detectors in images. In: IEEE 9th International Conference on Industrial Informatics, 2011, Lisboa. Proceedings of 2011 IEEE 9th International Conference on Industrial Informatics, 2011. v. 1. p. 305-310.

• SIMAS, Gisele ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; NOVELO, Lucas ; FICKEL, G. ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Visual Tracking Based on 3D Probabilistic Reconstruction. In: 2010 17th IEEE International Conference and Workshops on Engineering of Computer Based Systems (ECBS), 2010, Rio de Janeiro. Proceeding of 2010 17th IEEE International Conference and Workshops on Engineering of Computer Based Systems (ECBS). Oxfor, England: IEEE, 2010. v. Único. p. 403-409.

• SIMAS, G M ; FICKEL, G P ; NOVELO, L ; DE BEM, R A ; BOTELHO, S S C . 3D Motion Tracking Based on Probabilistic Volumetric Reconstruction and Optical Flow. In: 2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2010), 2010, Gramado. 2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. p. 279-286.

• SIMAS, Gisele ; FICKEL, G. ; NOVELO, Lucas ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Reconstrução Probabilística 3D Aplicada à Análise de Movimento: um Enfoque na Tele-Operação. In: XVIII Congresso Brasileiro de Automática, 2010, Bonito, Brasil. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Automática, 2010. p. 3800-3807.

• SIMAS, GISELE M. ; FICKEL, GUILHERME P. ; NOVELO, Lucas ; BOTELHO, SILVIA S. C. ; BEM, RODRIGO A. DE . Using Computer Vision for 3D Probabilistic Reconstruction and Motion Tracking. In: 2009 Third Southern Conference on Computational Modeling (MCSUL), 2009, Rio Grande. 2009 3rd Southern Conference on Computational Modeling. v. Único. p. 119-140.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; COSTA, Anna Helena Reali . Rastreamento de Visual de Múltiplos Objetos Utilizando uma Abordagem Livre de Modelo. In: XVI Congresso Brasileiro de Automática - CBA, 2006, Salvador. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2006. São Paulo: Sociedade Brasileira de Automática, 2006. v. 1. p. 2760-2765.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; COSTA, Anna Helena Reali . Rastreamento Visual de Multiplos Objetos Baseado em Contornos Aplicado ao Futebol de Robôs. In: III Encontro de Robótica Inteligente, 2006, Campo Grande. Anais do XXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC 2006. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2006. v. 1. p. 163-172.

• FIGUEIREDO, M. ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; CENTENO, T. M. ; LAUTENSCHLAGER, W. . Cascaded Nonlinear Principal Components Analysis: an Application in Extraction of Human Movements from Video Sequences. In: VII SBAI / II IEEE LARS - VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente / II IEEE-LARS Latin American IEEE Robotics Symposium, 2005, São Luís, MA. Anais do VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente / II IEEE-LARS Latin American IEEE Robotics Symposium, 2005. v. 5. p. 2736-2741.

• BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; ALMEIDA, Ígor Lorenzato ; MATA, Maurício Magalhães . C-NLPCA: Extracting Non-Linear Principal Components of Image Datasets. In: XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - XII SBSR, 2005, Goiânia, GO. Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - XII SBSR. São José dos Campos: INPE, 2005. p. 3495-3502.

• BOTELHO, SILVIA S. C. ; DE BEM, R. A. ; FIGUEIREDO, M. ; LAUTENSCHLAGER, W. ; CENTENO, T. M. . Using C-NLPCA to extracting movements from video sequences. In: ENIA - V Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2005, São Leopoldo. Anais do XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2005. p. 1166-1169.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; ALMEIDA, Ígor Lorenzato ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; MATA, Maurício Magalhães . Uso de redes neurais artificiais para redução dimensional de grandes conjuntos de dados. In: CRICTE 2003 - XVIII Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e IV Feira de Protótipos, 2003, Itajaí. Anais do XVIII Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia (CRICTE 2003) e IV Feira de Protótipos. Itajaí: UNIVALI, 2003. v. Único.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; MATA, Maurício Magalhães . Aplicação de redes neurais artificiais na análise de padrões de variabilidade de mesoescala. In: XI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2003, Belo Horizonte. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR). São José dos Campos: INPE, 2003. v. Único. p. 2007-2014.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; ALMEIDA, Ígor Lorenzato ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; MATA, Maurício Magalhães . Uso de Redes Neurais Artificiais para Redução Dimensional na Identificação de Padrões em Grandes Conjuntos de Dados. In: I Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica em Computação Gráfica e Processamento de Imagnes (WICCGPI 2003), 2003, São Carlos. Anais do Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica em Computação Gráfica e Processamento de Imagnes (WICCGPI), 2003. p. 99-104.

• BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; MATA, Maurício Magalhães ; DE BEM, R. ; ALMEIDA, Ígor Lorenzato . Applying Neural Networks to Study the Mesoscale Variability of Oceanic Boundary Currents. In: 14th International Symposium (ISMIS 2003), 2003, Maebashi City. Proceedings of the 14th International Symposium (ISMIS 2003), 2003.

• DUARTE, N. L. ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; MATA, Maurício Magalhães ; GONÇALVES, G. A. ; PICCOLI, H. C. ; SILVA, L. P. ; DAMAS, T. P. ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; LAURINO, L. S. ; LOPES, E. C. ; KAUTZMANN, J. D. ; MIRANDA, C. F. . Computação de Alto Desempenho: Adquirindo Competência e Disseminando sua Utilização. In: 2a. Escola Regional de Alto Desempenho - ERAD 2002, 2002, São Leopoldo. ANAIS - 2a. Escola Regional de Alto Desempenho - ERAD 2002, 2002. v. Único. p. 243-246.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; MATA, Maurício Magalhães ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Aplicação de redes neurais artificiais no estudo de padrões de variabilidade de mesoescala. In: CRICTE 2002 - XVII Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e III Feira de Protótipos, 2002, Passo Fundo. Anais do XVII Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e III Feira de Protótipos. Passo Fundo: Universidade de Passo Fundo - UPF, 2002. v. Único.

• ALANIZ, ANDREW ; DE BEM, R. . Técnicas de Melhoramento de Imagens de Extração de Dados de Transmissão. In: 23a Mostra de Produção Universitária - Congresso de Inovação (CITec), 2024, Rio Grande. Anais MPU 2024 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2024.

• MENDONÇA, LUCA ; DE BEM, RODRIGO . Estudo do Uso de LLMs para Geração de Língua de Sinais em Vídeos. In: 23a Mostra de Produção Universitária - Congresso de Inovação (CITec), 2024, Rio Grande. Anais MPU 2024 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2024.

• MENDONCA, L. B. ; HURTADO, MARINA ; SILVEIRA, W. F. ; DE BEM, R. . Estudo do Uso de Single-Shot Learning para Geração de Língua de Sinais em Vídeos. In: 22ª Mostra da Produção Universitária, 2023, Rio Grande. Anais MPU 2023 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2023. p. 1-4.

• EICHOLZ, D. A. F. ; SILVEIRA, WELLINGTON ; ALANIZ, ANDREW ; MENDONÇA, LUCA ; DE BEM, R. . Modelo Generativo Profundo Condicional Para Síntese De Língua De Sinais Em Dispositivos Móveis. In: 22ª Mostra da Produção Universitária, 2023, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC). Rio Grande: FURG, 2023. p. 1-4.

• ALANIZ, ANDREW ; DE BEM, R. ; BORGES, E. N. . PROPOSTA DE UM BANCO DE DADOS VISUAL DE LIBRAS COM ANOTAÇÃO DE POSTURA CORPORAL. In: 22ª Mostra da Produção Universitária, 2023, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2023. p. 1-4.

• DA SILVA, B. C. ; ALANIZ, ANDREW ; SOUZA, M. H. ; SILVEIRA, W. F. ; DE BEM, Rodrigo . Transferência de Pose Aplicada à Síntese de Língua de Sinais. In: 21ª Mostra da Produção Universitária, 2022, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC). Rio Grande: FURG, 2022. p. 1-3.

• HURTADO, MARINA ; DA SILVA, BERNARDO CASTELLO ; ALANIZ, ANDREW ; SILVEIRA, WELLINGTON ; DE BEM, Rodrigo . Síntese de Língua de Sinais em Imagens e Vídeos: Uma Revisão da Literatura. In: 21ª Mostra da Produção Universitária, 2022, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC). Rio Grande: FURG, 2022. p. 1-3.

• ALANIZ, ANDREW ; SILVEIRA, WELLINGTON ; HURTADO, MARINA ; DA SILVA, BERNARDO CASTELLO ; DE BEM, Rodrigo . Proposta de um Banco de Dados Visual de Libras com Anotação de Postura Corporal. In: 21ª Mostra da Produção Universitária, 2022, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2022. p. 1-4.

• SILVEIRA, WELLINGTON ; ALANIZ, ANDREW ; HURTADO, MARINA ; DA SILVA, BERNARDO CASTELLO ; DE BEM, Rodrigo . Modelo Generativo Profundo Condicional para Síntese de Língua de Sinais. In: 21ª Mostra da Produção Universitária, 2022, Rio Grande. Anais MPU 2022 - Congresso de Inovação (CITec). Rio Grande: FURG, 2022. p. 1-3.

• SILVEIRA, W. F. ; ALANIZ, A. M. ; DA COSTA, B. C. ; DE BEM, Rodrigo . MODELO GENERATIVO PROFUNDO PARA SÍNTESE DE LINGUAGEM DE SINAIS. In: 20a Mostra da Produção Universitária - MPU, 2021, Rio Grande. Anais MPU 2021 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC), 2021.

• ALANIZ, A. M. ; DA COSTA, B. C. ; SILVEIRA, W. F. ; DE BEM, Rodrigo . PROPOSTA DE UM BANCO DE DADOS VISUAL DE LIBRAS COM ANOTAÇÃO DE POSTURA CORPORAL. In: 20a Mostra da Produção Universitária - MPU, 2021, Rio Grande. Anais MPU 2021 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC), 2021.

• DA COSTA, B. C. ; ALANIZ, A. M. ; SILVEIRA, W. F. ; DE BEM, Rodrigo . Bancos de Dados Visuais de Linguagens de Sinais: uma Revisão Sistemática. In: 20a Mostra da Produção Universitária - MPU, 2021, Rio Grande. Anais MPU 2021 - Congresso de Iniciao Cientfica (CIC), 2021.

• SILVEIRA, W. F. ; KORB, R. ; DE BEM, RODRIGO ; DIMURO, G. P. . Banco de Dados Integrado de Imagens de Ressonância Magnética para Diagnóstico Automático de Esclerose Múltipla. In: 19ª Mostra da Produção Universitária, 2020, Rio Grande. Anais da Mostra de Produção Universitária - Congresso de Iniciação Científica (CIC). Rio Grande: FURG, 2020. p. 1-3.

• KORB, R. ; DE BEM, Rodrigo . Aprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Imagens de Ressonância Magnética para Diagnóstico de Esclerose Múltipla. In: 18ª Mostra da Produção Universitária, 2019, Rio Grande. Anais da Mostra de Produção Universitária. Rio Grande: FURG, 2019.

• CAMACHO, PABLO ; BIAZZI, M. ; Chaves, Talles ; FRAZON, Jesuane ; GOMES, Janine ; PARULLA, Bianca ; SCHOLLMEIER, Daniele ; SOUZA, Rosemery ; HAX, Vinícius ; DE BEM, Rodrigo Andrade . Projeto de um Sistema de Gerenciamento de Laboratórios de Ensino. In: IX Mostra de Produção Universitária da FURG - MPU, 2010, Rio Grande, Brasil. Anais da IX Mostra de Produção Universitária da FURG - MPU. Rio Grande, Brasil: FURG, 2010. p. 1-3.

• MÜLLER, Rodrigo ; SILVEIRA, Gabriel ; PEREIRA, Lázaro ; AFONSO, Renato ; WEBER, Felipe ; DELEVEDOVE, Glauco ; DE BEM, Rodrigo Andrade . Remasterização do Sistema Operacional Ubuntu para Laboratórios de Ensino. In: IX Mostra de Produção Universitária da FURG - MPU, 2010, Rio Grande, Brasil. Anais da IX Mostra de Produção Universitária da FURG - MPU. Rio Grande, Brasil: FURG, 2010. p. 1-2.

• SIMAS, Gisele ; FICKEL, G. ; NOVELO, Lucas ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Utilizando Visão Computacional para Reconstrução Probabilística 3D e Rastreamento de Movimento. In: XI Encontro de Pós-Graduação, 2009, Rio Grande. Anais da IX Mostra de produção universitária. Rio Grande: FURG, 2009. p. 1-1.

• SIMAS, Gisele ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; NOVELO, Lucas ; SILVEIRA, L. . Captura de Movimento Humano em Ambientes Sensoriados por Múltiplas Câmeras. In: VII Mostra de Produção Universitária, 2008, Rio Grande. Anais da VII Mostra de Produção Universitária. Rio Grande: FURG, 2008. p. 1-1.

• GULARTE, A. ; THOMASI, C. ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; ADAMATTI, D. F. . Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo Utilizando Dispositivos Móveis. In: X Mostra de Produção Universitária - MPU 2011, 2011, Rio Grande. Anais da X Mostra de Produção Universitária. Rio Grande: FURG, 2011. p. 1-1.

• GOULART, M. G. ; DE BEM, Rodrigo Andrade ; SIMAS, Gisele ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Rastreamento Visual baseado em Reconstrução Probabilística 3D. In: X Mostra de Produção Universitária - MPU 2011, 2011, Rio Grande. Anais da X Mostra de Produção Universitária. Rio Grande: Furg, 2011. p. 1-1.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . NLPCAMove - Determinação de Componentes Principais Não Lineares de Padrões Visuais de Movimento. In: II Encontro de Robótica Inteligente, 2004, Salvador. Anais do SBC 2004, 2004. v. 1. p. 221-221.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Redes Neurais Artificiais em Tratamento (Reconhecimento e Previsão) de Dados Oceanográficos. In: 10o. Congresso Iniciação Científica, 2002, Pelotas. Resumos do 10o. Congresso de Iniciação Científica, 2002. v. Único.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Uso de Redes Neurais Artificiais na Análise de Dados Oceanográficos. In: I Mostra de Produção Universitária, 2002, Rio Grande. Congresso de Iniciação Científica e IV encontro de Pós-Graduação da FURG. Rio Grande: Editora da FURG, 2002. v. Único. p. 90-90.

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Redes Neurais Artificiais em Tratamento (Reconhecimento e Previsão) de Dados Oceanográficos. In: CRICTE 2001 - XVI Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e 2o. Feira de Protótipos, 2001, Ijuí. Anais do XVI Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e 2o. Feira de Protótipos. Ijuí: Unijuí, 2001. v. Único.

• DE BEM, R. A. . 3D Representation Models Construction through a Volume Geometric Decomposition Method. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DE BEM, R. A. . 3D Representation Models Construction through a Volume Geometric Decomposition Method. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DE BEM, R. A. . Projeto Nacional de Nota Fiscal Eletrônica (NF-e). 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DE BEM, Rodrigo Andrade ; LAURINO, L. S. . Manipulação de Sistema Gerenciador de Banco de Dados pela Internet 1998 (Projeto de Conclusão do Curso Profissionalizante de Processamento de Dados).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  SubHydrone - Sistemas Robóticos Aéreo-Subaquáticos Para Atividades Offshore e Subsea, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Lilles Jorge Drews Junior em 19/03/2024., Descrição: O projeto SubHydrone visa o desenvolvimento tecnológico e científico de sistemas robóticosmóveis aéreos-subaquáticos para atividades offshore e subsea. Atualmente, as operações subsea requerem diversos instrumentos e dispositivos, bem como barcos de apoio. Assim surgem os chamados veículos híbridos do tipo aéreo-subaquático, que apresentam grande potencial para aplicação na solução de tarefas complexas, onde há a necessidade de navegação tanto no ar quanto na água, tais como inspeção, monitoramento ou mapeamento de áreas de difícil acesso que possuam interesse em ambos os meios. O problema é que tais veículos ainda têm severas limitações de autonomia. No presente projeto, propõe-se um sistema integrado composto por um robô móvel aéreo-subaquático e por uma base móvel de superfície com capacidade de recarga e deslocamento. Tal sistema permitirá operações de longa duração, viabilizando o uso em missões complexas envolvendo fases aéreas, de superfície e subaquáticas. Serão realizados estudos de validação do comportamento do sistema proposto por meio de simulações computacionais, prototipação e experimentos reais, de forma que os mesmos possam ter alto desempenho aéreo e aquático.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (5) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / Silvia Silva da Costa Botelho - Integrante / Paulo Lilles Jorge Drews Junior - Coordenador / EDUARDO NUNES BORGES - Integrante / Emanuel da Silva Diaz Estrada - Integrante / Nelson Lopes Duarte Filho - Integrante / Marcelo Rita Pias - Integrante / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / RODRIGO DA SILVA GUERRA - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.Número de orientações: 1

• 2021 - 2023

  ReplicAI - Análise e Síntese de Imagens e Vídeos de Pessoas com Aprendizado Profundo, Descrição: A análise e a síntese de imagens e vídeos de pessoas são relevantes tópicos de pesquisa e desenvolvimento em visão computacional, computação gráfica e inteligência artificial. A significativa dedicação da comunidade científica a estas tarefas justifica-se pelo grande número de aplicações e pelos consideráveis desafios que as envolvem. Nos últimos anos, expressivos avanços foram obtidos no tratamento destes problemas com métodos de aprendizado de máquina, especificamente com técnicas de aprendizado profundo (deep learning), atraindo ainda mais a atenção de pesquisadores tanto na academia quanto na indústria. O presente projeto visa contribuir com o avanço técnico-científico regional e nacional nessas áreas, com ênfase nas áreas da saúde e tecnologias assistivas, que são focos de aplicação da proposta. Mais especificamente, o objetivo principal é investigar e propor novas técnicas de aprendizado profundo relacionadas a análise e síntese de imagens e vídeos de pessoas que propiciem avanços do estado-da-arte e desenvolvimento tecnológico. Conforme detalhado a seguir, este objetivo estende-se desde a pesquisa mais fundamental de novos algoritmos, até a aplicação prática e geração de protótipos a partir dos algoritmos pesquisados e desenvolvidos. Dessa forma, o projeto é dividido em quatro eixos principais: Eixo 1 - Pesquisa e Desenvolvimento de um Método de Aprendizado de Máquina Semi-supervisionado; Eixo 2 - Desenvolvimento de um Protótipo de Sistema de Software para Análise Semi-supervisionada de Imagens Médicas de Pessoas; Eixo 3 - Pesquisa e Desenvolvimento de um Método para Síntese de Imagens e Vídeos; Eixo 4 - Desenvolvimento de um Protótipo de Sistema de Software para Síntese de Linguagem de Sinais em Vídeos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Coordenador / Paulo Lilles Jorge Drews Junior - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Integrante / Rafael Korb - Integrante / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / Eric de Assis Pereira - Integrante / Wellington Ferreira da Silveira - Integrante / Beatriz Conceição da Costa - Integrante / Andrew Mendonça Alaniz - Integrante / Marina Hurtado de Souza - Integrante / Bernardo Castello da Silva - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 2021 - Atual

  Inteligência artificial e computacional aplicada, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Eduardo Nunes Borges em 18/03/2024., Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de teorias e aplicações de IA e IC nas mais diversas áreas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Coordenador / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / Hélida Salles Santos - Integrante / Leonardo Ramos Emmendorfer - Integrante / Giancarlo Lucca - Integrante / RAFAEL ALCESTE BERRI - Integrante.

• 2020 - Atual

  Aplicação de agregações e pré-agregações utilizando generalizações da integral de Choquet, Descrição: Este projeto aborda a temática de classificação, um dos assuntos mais conhecidos na área de aprendizagem de máquina (machine learning). Precisamente, pretendemos utilizar a técnica de ensemble, que consiste em criar um classificador mais poderoso, levando em consideração diferentes classificadores. Neste caso, os diversos classificadores diferenciam-se pelas funções de agregação e pré-agregação, pois cada maneira de agregar os dados gera um classificador distinto. Além disso, pretendemos criar uma medida difusa que aprenda a relação entre os valores a agregar, tornando o classificador ainda mais poderoso. Por fim, pretendemos aplicar esta metodologia em problemas do mundo real, não fazendo uso necessariamente de dados de repositórios, que muitas vezes não se conhece o contexto em que foram criados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Integrante / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / Hélida Salles Santos - Coordenador / Leonardo Ramos Emmendorfer - Integrante / Giancarlo Lucca - Integrante / BENJAMÍN RENÉ CALLEJAS BEDREGAL - Integrante / HUMBERTO BUSTINCE SOLA - Integrante.

• 2020 - Atual

  Análise de Pessoas em Imagens e Vídeos com Deep Learning, Descrição: Entender e gerar pessoas em imagens e vídeos tem sido objeto de pesquisa na área de visão computacional há um longo tempo. Um esforço significativo tem sido dedicado a estas tarefas pela comunidade científica nas últimas décadas, em certa medida motivado pelo grande número de potenciais aplicações, tais como vigilância, interação homem-máquina, reconhecimento de ações e comportamentos, captura de movimento, reenactment (imitação) em vídeos e animações em computação gráfica. Este grande esforço científico também é necessário devido aos consideráveis desafios envolvidos na solução de tais problemas. Entre eles pode-se citar as infinitas combinações possíveis de cenários, aparências e posturas nas quais pessoas podem aparecer em imagens. Além disso, a alta dimensionalidade do corpo humano, em termos de números juntas e seus graus de liberdade, o inerente ruído e as incertezas do sensoriamento visual e os problemas matemáticos mal postos associados, também são questões relevantes a serem consideradas. Apesar de todos esses desafios, enormes avanços foram alcançados na área recentemente através do uso de técnicas de aprendizado de máquina, e mais especificamente, métodos baseados em deep learning (aprendizado profundo). Neste contexto, o presente projeto tem como objetivo principal buscar novos avanços na análise (entendimento e geração) de pessoas em imagens e vídeos por meio do desenvolvimento e aplicação de técnicas discriminativas e generativas de deep learning. Tal objetivo, que se estende desde a pesquisa básica de novos algoritmos, até a inovação tecnológica na aplicação de tais algoritmos e geração de protótipos de produtos, está divido em quatro eixos principais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Conjuntos Fuzzy Hesitantes Típicos - um estudo de estratégias aplicadas a problemas de tomada de decisão em grupo, Descrição: Este projeto estuda os conjuntos fuzzy hesitantes típicos (CFHT), que são uma generalização dos conjuntos fuzzy propostos por Zadeh em 1965, e sua aplicação nos problemas de tomada de decisão em grupo (GDM, sigla em inglês). A utilização de CFHT neste tipo de problema é usual devido a flexibilidade de valores que podem ser usados nas expressões. Por exemplo, em situações nas quais há vários tomadores de decisões, é possível considerar todas as opiniões fornecidas por eles, ao invés de agregá-las num só valor para indicar uma preferência. Além disso, este estudo também objetiva estudar formalmente os CFHT, principalmente o estudo formal dos operadores e propriedades associadas, além dos tipos de ordenamento aplicados aos elementos destes conjuntos, conhecidos como elementos fuzzy hesitantes típicos (THFE, sigla em inglês). Na literatura, é comum o estudo de ordens parciais aplicadas aos THFE, mas tais ordens limitam a forma de comparação entre os THFE que devem possuir a mesma cardinalidade. Na abordagem proposta neste projeto, a ideia é estudar o comportamento destes conjuntos ao aplicarmos as ordens admissíveis lineares ou totais, que permite a comparação de seus elementos com cardinalidades diferentes. O estudo das ordens admissíveis nos CFHT possibilita também a introdução de novos operadores, como a negação e a implicação, que são operadores amplamente utilizados nos sistemas baseados em regras fuzzy.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Integrante / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / Hélida Salles Santos - Coordenador / Leonardo Ramos Emmendorfer - Integrante / Giancarlo Lucca - Integrante / Regina Barwaldt - Integrante / BENJAMÍN RENÉ CALLEJAS BEDREGAL - Integrante / HUMBERTO BUSTINCE SOLA - Integrante.

• 2015 - 2019

  Understanding Scenes and Events through Joint Parsing, Cognitive Reasoning and Lifelong Learning, Descrição: The goal of this MURI team is to develop machines that have the following capabilities: i) Represent visual knowledge in probabilistic compositional models in spatial, temporal, and causal hierarchies augmented with rich attributes and relations, use task-oriented representations for efficient task-dependent inference from an agent's perspective, and preserve uncertainties; ii) Acquire massive visual commonsense via web scale continuous lifelong learning from large and small data in weakly supervised HCI, and maintain consistence via dialogue with humans; iii) Achieve deep understanding of scenes and events through joint parsing and cognitive reasoning about appearance, geometry, functions, physics, causality, intents and belief of agents, and use joint and long-range reasoning to fill the performance gap with human vision; iv) Understand human needs and values, interact with humans effectively, and answer human queries about what, who, where, when, why and how in storylines through Turing tests. (DETAILS: https://gow.epsrc.ukri.org/NGBOViewGrant.aspx?GrantRef=EP/N019474/1). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / TORR, PHILIP H.S. - Coordenador., Financiador(es): Engineering and Physical Sciences Research Council - Outra., Número de produções C, T & A: 5

• 2014 - 2019

  Captura Visual de Movimento Humano sem Marcadores, Descrição: O objetivo principal desta proposta é o desenvolvimento de um método para captura de movimento humano sem marcadores baseada em visão computacional. Tal método deverá buscar avanços do estado da arte principalmente em situações onde as abordagens atuais apresentam limitações. Entre estas limitações estão a captura de movimento em ambientes dinâmicos e com poucas restrições; em ambientes abertos (outdoor); com uso de poucas (menos de dez) câmeras; com uso de apenas uma única câmera; com múltiplas pessoas em cena interagindo entre si; ou até mesmo em outros meios de propagação da luz, como em ambientes subaquáticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Coordenador / TORR, PHILIP H.S. - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 5

Projetos de desenvolvimento

• 2021 - Atual

  ReplicAI - Análise e Síntese de Imagens e Vídeos de Pessoas com Aprendizado Profundo, Descrição: A análise e a síntese de imagens e vídeos de pessoas são relevantes tópicos de pesquisa e desenvolvimento em visão computacional, computação gráfica e inteligência artificial. A significativa dedicação da comunidade científica a estas tarefas justifica-se pelo grande número de aplicações e pelos consideráveis desafios que as envolvem. Nos últimos anos, expressivos avanços foram obtidos no tratamento destes problemas com métodos de aprendizado de máquina, especificamente com técnicas de aprendizado profundo (deep learning), atraindo ainda mais a atenção de pesquisadores tanto na academia quanto na indústria. O presente projeto visa contribuir com o avanço técnico-científico regional e nacional nessas áreas, com ênfase nas áreas da saúde e tecnologias assistivas, que são focos de aplicação da proposta. Mais especificamente, o objetivo principal é investigar e propor novas técnicas de aprendizado profundo relacionadas a análise e síntese de imagens e vídeos de pessoas que propiciem avanços do estado-da-arte e desenvolvimento tecnológico. Conforme detalhado a seguir, este objetivo estende-se desde a pesquisa mais fundamental de novos algoritmos, até a aplicação prática e geração de protótipos a partir dos algoritmos pesquisados e desenvolvidos. Dessa forma, o projeto é dividido em quatro eixos principais: Eixo 1 - Pesquisa e Desenvolvimento de um Método de Aprendizado de Máquina Semi-supervisionado; Eixo 2 - Desenvolvimento de um Protótipo de Sistema de Software para Análise Semi-supervisionada de Imagens Médicas de Pessoas; Eixo 3 - Pesquisa e Desenvolvimento de um Método para Síntese de Imagens e Vídeos; Eixo 4 - Desenvolvimento de um Protótipo de Sistema de Software para Síntese de Linguagem de Sinais em Vídeos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Coordenador / Paulo Lilles Jorge Drews Junior - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Integrante / Rafael Korb - Integrante / Graçaliz Pereira Dimuro - Integrante / Eric de Assis Pereira - Integrante / Wellington Ferreira da Silveira - Integrante / Beatriz Conceição da Costa - Integrante / Andrew Mendonça Alaniz - Integrante / Marina Hurtado de Souza - Integrante / Bernardo Castello da Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 2025 - Atual

  REDI-SUS Rede de Saúde Digital Inteligente: Diagnóstico, Planos de Cuidado e Acompanhamento Remoto, Descrição: Propõe-se a criação de uma Rede de Pesquisa em Saúde Digital Inteligente voltada ao desenvolvimento de uma plataforma modular e interoperável que apoie profissionais de saúde e pacientes em todas as etapas da jornada de cuidado, do diagnóstico ao acompanhamento de longo prazo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Coordenador / Vinícius Menezes de Oliveira - Integrante / Érika Cota - Integrante / Nadine Oliveira Clausell - Integrante / Paula Pereira de Figueiredo - Integrante / Robson Pequeno de Sousa - Integrante / Luciana Silveira Rabello de Oliveira - Integrante / Marcia Aparecida Silva Bissaco - Integrante / Thamires Fernandes Cardoso da Silva Rodrigues - Integrante / Camila dos Anjos Proença - Integrante / Flávio de Queiroz Telles Filho - Integrante., Financiador(es): REDE NACIONAL DE ENSINO E PESQUISA - RNP - Outra.

• 2025 - Atual

  BEVLOG - Bird's Eye View Robóticos Para Ambientes Logísticos, Projeto certificado pela empresa Automni Automações Industriais LTDA em 10/10/2025., Descrição: O projeto visa desenvolver um sistema de percepção com representação Bird's Eye View para robótica logística, capaz de construir e manter uma representação semântica e geométrica por meio de aprendizado profundo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / Paulo Lilles Jorge Drews Junior - Coordenador / rodrigo guerra - Integrante.

• 2024 - Atual

  MindFocus: Desafio do Diagnóstico TDAH, Descrição: Desenvolvimento de um aplicativo para auxiliar no diagnóstico de TDAH em crianças. O aplicativo proposto é um game que serve como sensor de comportamento do jogador, coletando dados sobre impulsividade, rapidez a resposta, memória e etc através da interação com o jogo. O aplicativo deve conter uma interface conversacional para interagir não só com a criança mas com seus pais e professores. Os dados coletados deverão ser organizados a fim de detectar padrões de comportamento que indiquem TDAH e assim pais e responsáveis possam ser alertados precocemente.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / André Prisco Vargas - Coordenador / BRUNO LOPES DALMAZO - Integrante / JOAO CARLOS CENTURION RODRIGUES CABRAL - Integrante / SAMUEL DA SILVA GOMES - Integrante., Número de orientações: 1

• 2024 - Atual

  Mercotrace: um sistema de rastreamento geoespacial para contêineres, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Eduardo Nunes Borges em 04/01/2025., Descrição: O projeto prevê o desenvolvimento de um sistema baseado em visão computacional e em sensores de posicionamento geográficos para localização automatizada de contêineres movimentados por empilhadeiras convencionais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Rodrigo Andrade de Bem - Integrante / EDUARDO NUNES BORGES - Coordenador / VAGNER SANTOS DA ROSA - Integrante / FABIANO SANDRINI MORAES - Integrante.

Prêmios