Marcos Vinicius Mussel Cirne

Atualmente trabalha como pesquisador de Pós-Doutorado na Universidade Estadual de Campinas (desde 2017). Possui Doutorado em Ciência da Computação (2015), Mestrado em Ciência da Computação (2011) e Graduação em Ciência da Computação (2009), todos pela Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência nas áreas de Computação Gráfica, Programação em Placas Gráficas, Processamento de Imagens, Visão Computacional, Análise de Vídeos e Aprendizado de Máquina.

Informações coletadas do Lattes em 27/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP

2011 - 2015

Universidade Estadual de Campinas
Título: Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms
Hélio Pedrini. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Sumarização de Vídeos; Análise de Conteúdo; Extração de Quadros-Chave; Métricas de Avaliação.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Visão Computacional.

Mestrado em Ciência da Computação

2009 - 2011

Universidade Estadual de Campinas
Título: Aceleração da Técnica de Cubos Marchantes para Visualização Volumétrica com Placas Gráficas,Ano de Obtenção: 2011
Hélio Pedrini.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Visualização Volumétrica; Placas Gráficas Aceleradoras; GPGPU.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande 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: Visão Computacional.

Graduação em Ciência da Computação

2005 - 2009

Universidade Estadual de Campinas

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Pós-doutorado

2017

Pós-Doutorado. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Desenvolvimento da Unicamp, FUNCAMP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Reconhecimento de Padrões. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens.

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Formação complementar

2019 - 2019

Deep Learning A-Z?: Hands-On Artificial Neural Networks. (Carga horária: 23h). , Super Data Science, SDS, Austrália.

2018 - 2018

Machine Learning A-Z?: Hands-On Python & R In Data Science. (Carga horária: 41h). , Super Data Science, SDS, Austrália.

2007 - 2007

Introdução a Sistemas Inteligentes. (Carga horária: 16h). , Embrapa Informática Agropecuária, EMBRAPA, Brasil.

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Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

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Áreas de atuação

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: Visão Computacional.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Reconhecimento de Padrões.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Gráfica.

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Participação em eventos

International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Combination of Texture and Geometric Features for Age Estimation in Face Images. 2018. (Congresso).

16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Classification of Pollen Grain Images Based on an Ensemble of Classifiers. 2017. (Congresso).

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC). Gender Recognition from Face Images Using a Geometric Descriptor. 2017. (Congresso).

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC). Video Summarization Method Based on the Weber Local Descriptor. 2017. (Congresso).

XXIX SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms. 2016. (Simpósio).

XIX CIARP - Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Summarization of Videos by Image Quality Assessment. 2014. (Congresso).

XVIII CIARP - Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. A Video Summarization Method Based on Spectral Clustering. 2013. (Congresso).

III ERAD - Escola Regional de Alto Desempenho. 2012. (Outra).

XXV SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.Aceleração da Técnica de Cubos Marchantes para Visualização Volumétrica com Placas Gráficas. 2012. (Simpósio).

XVII WebMedia - Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web.Acceleration of the Marching Cubes Technique for Volumetric Visualization on Graphics Processing Unit Using Spatial Data Structures. 2011. (Simpósio).

V WTD - Workshop de Teses e Dissertações - IC / UNICAMP.Visualização Volumétrica Acelerada por Placas Gráficas. 2009. (Encontro).

V WTD - Workshop de Teses e Dissertações - IC / UNICAMP.Utilizaçao de Tecnicas de Ray Tracing para Animaçao em Computaçao Cientifica. 2009. (Encontro).

XVII Congresso de Iniciaçao Cientifica PIBIC. Utilizaçao de Tecnicas de Ray Tracing para Animaçao em Computaçao Cientifica. 2009. (Congresso).

III Mostra de Trabalhos de Estagiarios e Bolsistas - EMBRAPA Informatica Agropecuaria.Teste e Validação da Infra-estrutura para Diagnóstico de Doenças de Plantas. 2007. (Encontro).

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Participação em bancas

Aluno: Luis Gustavo Lorgus Decker

TORRES, R. S.; PINTO, A.; MINETTO, R.;CIRNE, M. V. M.. Localização de Textos em Imagens de Cena Utilizando Redes Convolucionais Leves. 2020. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Marcos Roberto e Souza

COLOMBINI, E. L.;CIRNE, M. V. M.; LUVIZON, D. C.. Algoritmos e Avaliação de Métodos de Estabilização Digital de Vídeos. 2020 - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Gabriel Bianchin de Oliveira

DIAS, Z.;PEDRINI, H.CIRNE, M. V. M.; FERREIRA, A. M.. Classificação de Estruturas Secundárias e de Funções de Proteínas Utilizando Aprendizado de Máquina. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Daiane Mendes de Oliveira

DIAS, Z.;PEDRINI, H.; FERREIRA, A. M.;CIRNE, M. V. M.. Classificação de Proteínas em Imagens Microscópicas de Células Humanas Usando Redes Neurais Profundas. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Sarah Almeida Carneiro

PEDRINI, H.CIRNE, M. V. M.; SANTANCHE, A.. Anomalous Action Detection in Videos Assisted by a Deep Neural Networking Learning Model. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Letícia da Silva Bomfim

PEDRINI, H.CIRNE, M. V. M.; SANTANCHE, A.. Análise Digital de Imagens Microtomográficas de Amostras de Reservatórios de Petróleo. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

Aluno: Guilherme Vieira Leite

PEDRINI, H.CIRNE, M. V. M.; SANTANCHE, A.. Human Fall Detection Based on Multi- Stream Convolutional Neural Networks. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação (UNICAMP).

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Comissão julgadora das bancas

Anderson de Rezende Rocha

PEDRINI, H.; PAPA, J.;MIRANDA, Paulo André VechiattoROCHA, ANDERSON; DE MARTINO, José Mario. Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms. 2015. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Computação - Universidade Estadual de Campinas.

João Paulo Papa

Pedrini, H.;Papa, João P.MIRANDA, P. A. V.Rocha, A. R.; MARTINO, J. M.. Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

David Menotti Gomes

GOLDENSTEIN, S. K.MARTINO, J. M.MENOTTI, D.. A Video Summarization Methods Based on Spectral Clustering. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Paulo André Vechiatto de Miranda

PEDRINI, H.;PAPA, J. P.DE MIRANDA, PAULO A.V.ROCHA, A.; MARTINO, J. M.. Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

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Foi orientado por

Hélio Pedrini

Aceleração da Técnica de Cubos Marchantes para Visualização Volumétrica com Placas Gráficas; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Hélio Pedrini;

Hélio Pedrini

Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms; 2015; Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Hélio Pedrini;

Silvia Maria Fonseca Silveira Massruha

Teste e validação da infra-estrutura para diagnóstico de doenças de plantas; 2007; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Silvia Maria Fonseca Silveira Massruha;

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Produções bibliográficas

  • MUSSEL CIRNE, MARCOS VINICIUS ; PEDRINI, HELIO . VISCOM: A robust video summarization approach using color co-occurrence matrices. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS , v. 77, p. 857-875, 2017.

  • CIRNE, MARCOS VINICIUS MUSSEL ; PEDRINI, HÉLIO . Marching cubes technique for volumetric visualization accelerated with graphics processing units. Journal of The Brazilian Computer Society (Online) , v. 19, p. 223-233, 2012.

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Outras produções

NETO, R. ; ALMEIDA, J. G. ; CIRNE, M. V. M. . Desenvolvimento de um Arcabouço de Métodos de Aprendizado Profundo para Recuperação de Vídeos por Conteúdo. 2018.

LUCIO, V. ; ALMEIDA, J. G. ; CIRNE, M. V. M. . Desenvolvimento de um Arcabouço de Métodos de Aprendizado Profundo para Fusão de Características em Sistemas de Recuperação de Vídeos por Conteúdo. 2018.

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Projetos de pesquisa

  • 2019 - Atual

    Reconstrução de Eventos por Detecção e Sincronização de Sequências de Vídeo com Aprendizado Profundo de Máquina, Descrição: Devido ao crescimento vertiginoso de eventos inesperados, tais como ataques terroristas, desastres naturais, acidentes aéreos, etc., existe a necessidade de se desenvolver técnicas que auxiliem investigadores na tarefa de reconstrução de cada um desses eventos com o objetivo de descobrir e compreender como cada um deles aconteceu. Para se extrair informações confiáveis a respeito desses eventos, todos os tipos variados de fontes devem ser levados em consideração, como textos, fotos, vídeos e redes sociais em geral. Na ocorrência de um evento inesperado, smartphones e câmeras de vigilância são utilizados para registrar imagens do local do evento em questão, providenciando informações valiosas sob múltiplos pontos de visualização e instantes de tempo. Tais informações são então amplamente divulgadas em redes sociais, gerando um significativo acervo de domínio público a respeito do evento. Em virtude dos constantes avanços tecnológicos, que possibilitaram um acesso cada vez maior a smartphones, bem como da alta capacidade que as redes sociais possuem de propagar notícias em geral, também é preciso desenvolver métodos forenses capazes de detectar a veracidade e a autenticidade do conteúdo multimídia que é disponibilizado nessas redes. Esse fato torna ainda mais desafiadora a tarefa de reconstrução dos fatos que levaram à ocorrência de um determinado evento. No escopo deste projeto, será considerado o cenário de um analista interessado em estudar a evolução temporal de um evento de interesse capturado por diferentes usuários que compartilham os vídeos associados a esse evento. Portanto, serão estudados, especificamente, os problemas de detecção de eventos de interesse e de sincronização temporal. Primeiramente, dado um vídeo de interesse (query) sobre um evento a ser analisado e um conjunto de vídeos, é necessário identificar quais dos vídeos desse conjunto representam de fato o mesmo evento daquele presente na query de interesse. Em seguida, os vídeos selecionados devem ser realinhados temporalmente para se obter informações sobre o que ocorreu na cena durante o exato instante de tempo de interesse sob diferentes perspectivas. Para esse processo, assume-se que não há nenhuma informação a priori sobre localizações das diferentes câmeras.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador., Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Bolsa.

  • 2017 - 2018

    BioLive-360: tecnicas de reconhecimento de face em cenario aberto para assistente pessoal inteligente, Descrição: Reconhecimento automatico de faces em imagens tem sido, nos ultimos anos, uma area bastante atrativa a varios grupos de pesquisa e atores na industria, alem de possuir um amplo espectro de abordagens propostas. O problema consiste em identificar um indivduo por meio da comparacao de caractersticas extradas de uma imagem atual com caractersticas de faces de indivduos previamente coletadas. A maioria das abordagens funcionais existentes tem focado imagens capturadas em cenario controlado (pose, iluminacao, expressão, etc.), com o aparecimento das primeiras tecnicas ha mais de quatro decadas. Um dos desafios dessa área tem se voltado para o tratamento de imagens e vídeos em cenários não-controlados, com variabilidade de pose, iluminacao, expressao, escala, etc. Os sistemas atuais geralmente sao capazes de lidar parcialmente com tal variabilidade, mas poucas sao as tentativas de resolucao do problema de reconhecimento de face no ambiente movel, onde ha ainda restricoes de processamento, memoria, conectividade e aquisicao. Alem dos problemas discutidos anteriormente, um outro problema existente na maioria dos sistemas atuais de reconhecimento de face e a suposicao de que os indivduos a serem analisados pelo sistema foram todos previamente cadastrados. Em sistemas reais, no entanto, em que apenas uma pequena fracao das identidades sao, de fato, cadastradas previamente, nao e possvel fazer esta suposicao de cenario fechado. Como alternativa, um sistema robusto deve assumir a operacao de reconhecimento em cenario aberto (open-set) e ser capaz de identificar que uma certa identidade apresentada nao e conhecida. Finalmente, este projeto introduz um aspecto fortemente inovador ao considerar cameras 360, que sao capazes de capturar praticamente todo o campo visual a partir de seu centro optico, atenuando as restricoes do campo de visao e fornecendo conteudo visual com uma maior riqueza de informacao. Apesar de cameras 360 oferecerem uma nova gama de possibilidades em visao computacional, a extracao de caractersticas nas imagens esfericas produzidas nao e um problema trivial, ja que tradicionalmente metodos de reconhecimento sao propostos e treinados para imagens planas. Apesar de o problema de reconhecimento em imagens 360 ser atualmente estudado na literatura, o reconhecimento especfico de faces e marginalmente considerado, propiciando a oportunidade de aplicacoes inovadoras bem como novas frentes de investigacao.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Fernanda Alcântara Andaló - Integrante / Rafael Dias - Integrante / Thiago Resek - Integrante / Gabriel Bertocco - Integrante., Financiador(es): Fundação de Desenvolvimento da UNICAMP - Bolsa.

  • 2011 - 2015

    Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Hélio Pedrini em 03/07/2017., Descrição: Video summarization is a very popular field of research which consists of generating a synopsis of a given video containing the most important events. It is also suitable for analyzing large amounts of digital videos, being helpful on speeding up the tasks of indexing, browsing and content-based retrieval. However, due to the fact that there are several genres of video content, which include sports, documentaries, news programs, TV shows, among others, defining whether an event is important or not is an open problem. Many approaches have been proposed to overcome this issue, which can be either domain-specific, working only with videos of a given genre, or general purpose, working with any kind of video regardless of its genre. Furthermore, the evaluation of video summarization methods is not a trivial task, since it strongly depends on subjective factors, commonly based on the average opinion of users, to determine the quality of the produced summaries, which also becomes a burden when comparing a specific method against others. This work discusses some of the strategies used for video summarization and presents three different approaches that deal with videos of any genre, along with their respective evaluation metrics and evolutions between these approaches. The comparison of the obtained results against other methods shows that it was possible to develop a method that not only has a superior quality than the state-of-art but also is very fast and efficient, being applicable in video management environments.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2009 - 2011

    Aceleração da Técnica de Cubos Marchantes para Visualização Volumétrica com Placas Gráficas, Descrição: O ramo da visualização volumétrica possui uma série de aplicações que beneficiam diversas áreas do conhecimento, como Medicina, Geologia, Oceanografia, Meteorologia, Bioquímica, entre outras, no que tange à análise de fenômenos estudados em cada uma delas. Ao longo dos anos, houve uma necessidade cada vez maior de se obter renderizações de volume em tempo real de uma maneira mais rápida, eficiente e realista. Para isso, optou-se pela aceleração do processo de visualização por meio de poderosas unidades de processamento gráfico, capazes de executar operações primitivas muito mais rapidamente do que os processadores convencionais. Esse avanço também foi possível graças à evolução de técnicas de programação de propósito geral em placas gráficas, as quais procuram tirar proveito do alto grau de paralelismo presente nas placas mais modernas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

  • 2008 - 2009

    Utilização de Técnicas de Ray Tracing para Animação em Computação Científica, Descrição: O propósito deste projeto é a utilização de uma ferramenta computacional para desenvolver uma animação gráfica tridimensional, com base em uma técnica de Computação Gráfica denominada Ray Tracing. Essa animação representará uma visualização de um conjunto de dados científicos volumétricos que variam ao longo do tempo, produzindo diferentes imagens que auxiliarão na interpretação e exploração desses dados. A aplicação deve ser capaz de lidar com essas variações, bem como aquelas na perspectiva visual desses dados (mudanças de câmera).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2007 - 2008

    Teste e Validação da Infra-estrutura para Diagnóstico de Doenças de Plantas, Descrição: O projeto consiste no teste e na validaçao da infra-estrutura via web do sistema de diagnóstico, investigação e tratamento de doenças para as culturas do milho e do feijão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos Vinicius Mussel Cirne - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

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Prêmios

2011

Menção Honrosa como Melhor Artigo Completo, XVII WebMedia - Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (Florianópolis/SC).

Histórico profissional

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Experiência profissional

2015 - 2016

Instituto de Pesquisas Eldorado - Campinas / SP

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Software Pleno, Carga horária: 40

2017 - Atual

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Pesquisador de Pós-Doutorado, Carga horária: 40

2014 - 2014

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente, Carga horária: 4

Outras informações:
Monitor na Disciplina MC102 - Algoritmos e Programação de Computadores

2013 - 2013

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente, Carga horária: 4

Outras informações:
Monitor na Disciplina MC102 - Algoritmos e Programação de Computadores

2011 - 2011

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente, Carga horária: 8

Outras informações:
Monitor na Disciplina MC102 - Algoritmos e Programação de Computadores

2009 - 2009

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente, Carga horária: 4

Outras informações:
Monitor na Disciplina MC202 - Estruturas de Dados

2008 - 2009

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Estudante, Enquadramento Funcional: Estudante, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 11/2017

    Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Computação, .,Linhas de pesquisa

  • 08/2018 - 12/2018

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, MC102 - Algoritmos e Programação de Computadores

2007 - 2008

Embrapa Informática Agropecuária

Vínculo: Estagiário Não-Remunerado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 20

2006 - 2006

Pássaro Azul Soluções Corporativas

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Web, Carga horária: 20