Alexandre Luís Magalhães Levada
Alexandre L. M. Levada é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) em 2002. Concluiu seu Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) em 2006 e seu Doutorado em Física Computacional pela Universidade de São Paulo (USP) em 2010. No mesmo ano, ingressou no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. De 2010 a 2024, foi professor assistente no Departamento de Computação, onde lecionou diversas disciplinas de graduação e pós-graduação como lógica matemática, teoria dos grafos, matemática discreta, processamento digital de imagens, análise de sinais e sistemas, reconhecimento de padrões, visão computacional, algoritmos e estruturas de dados 1 e 2, projeto e análise de algoritmos, programação científica e otimização matemática. Desde 2024 é professor associado do mesmo departamento. Seus principais temas de pesquisa incluem redução de ruído em sinais e imagens, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, com ênfase em algoritmos de classificação baseados em grafos, métodos de redução de dimensionalidade baseados em teoria da informação e aplicação da geometria da informação na análise da dinâmica de campos aleatórios. É autor de um livro, mais de 25 artigos em periódicos e mais de 55 artigos em conferências. Recebeu o prêmio de melhor artigo científico na categoria Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Análise de Padrões por um artigo apresentado na 26 International Conference on Pattern Recognition (ICPR) em 2022. Recebeu uma bolsa de produtividade em pesquisa do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) em 2025.
Informações coletadas do Lattes em 09/06/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Física Aplicada: Opção Computacional
2006 - 2010
Universidade de São Paulo
Título: Combinação de modelos de campos aleatórios markovianos para classificação contextual de imagens multiespectrais
, Ano de obtenção: 2010. Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas. Coorientador: Alberto Tannús. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: Reconhecimento de Padrões Estatístico; Classificação Superisionada; Markov Random Fields.Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Reconhecimento de Padrões. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Processamento de Imagens e Sinais. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.
Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
2004 - 2006
Universidade Federal de São Carlos
Título: Extração de atributos em imagens de sensoriamento remoto utilizando Independent Component Analysis e combinação de métodos lineares
Orientador: Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas
, Ano de Obtenção: 2006.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Dimensionality Reduction; ICA; LDA; PCA; Reconhecimento de Padrões; Sensoriamento Remoto.
Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação
1999 - 2002
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Não informado
Orientador: Não informado
Formação complementar
2010 - 2010
Formação Docente para a Modalidade a Distância. (Carga horária: 60h). , Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
2008 - 2008
Extensão universitária em Solução Numérica de Equaçoes DIferenciais Parciais. (Carga horária: 15h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2008 - 2008
Extensão universitária em Inferência Bayesiana: Aspectos Computacionais. (Carga horária: 15h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
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: Processamento de Imagens e Sinais.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Geometria da Informação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Física / Subárea: Física Computacional.
Participação em eventos
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). An Adaptive Approach for Contextual Audio Denoising using Local Fisher Information. 2011. (Congresso).
International Conference on Integrated Computing Technology (INTECH). On Combining Higher-Order MAP-MRF Based Classifiers for Image Labeling. 2011. (Congresso).
International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Improving Multispecrtal Image Contextual Classification by Using Maximum Pseudo-Likelihood Estimation and Higher-Order Markov Random Fields. 2010. (Congresso).
VI Workshop de Visão Computacional (WVC). Filtragem adaptativa de ruído gaussiano em Imagens através da minimização da informação de Fisher observada. 2010. (Congresso).
Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2009).GSAShrink: A Novel Iterative Approach for Wavelet-Based Image Denoising. 2009. (Simpósio).
11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE 2008). Improving Potts MRF Model Parameter Estimation in Image Analysis. 2008. (Congresso).
11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE 2008). A Novel Model for Combining Projection and Image Filtering using Kalman and Discrete Wavelet Transform in Computerized Tomography. 2008. (Congresso).
15th International Conference on Image Processing (ICIP 2008). A novel pseudo-likelihood equation for Potts MRF model parameter estimation in image analysis. 2008. (Congresso).
15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2008). Novel approaches for face recognition: Template-matching using Dynamic Time Warping and LSTM neural network supervised classification. 2008. (Congresso).
15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2008). Improving Potts MRF Model Parameter Estimation using Higher-Order Neighborhood Systems on Stochastic Image Modeling. 2008. (Congresso).
19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008). On the asymptotic variances of Gaussian Markov Random Field model hyperparameters in stochastic image modeling. 2008. (Congresso).
23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (ACM SAC 2008).Spatially Non-Homogeneous Potts Model Parameter Estimation On Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. 2008. (Simpósio).
IV Workshop de Visão Computacional (WVC 2008).Classificação Contextual de Imagens utilizando Campos Aleatórios Markovianos e Teoria dos Jogos. 2008. (Outra).
20º Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI).Estimation of Non-Homogeneous Potts-Strauss MRF Model Parameters on Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. 2007. (Simpósio).
Eleventh URSI Commission F Triennial Open Symposium on Radio Wave Propagation and Remote Sensing. Estimation of Non-Homogeneous Potts Model Parameters in Remote Sensing Images using Higher-Order Neighborhood Systems. 2007. (Congresso).
WVC 2007 - III Workshop de Visão Computacional. An Efficient Method for Parameter Estimation on the Multi-Level Logistic MRF Image Model using Maximum Pseudo-Likelihood. 2007. (Congresso).
I Escola de Física Computacional Moderna. 2006. (Outra).
WVC 2006 - II Workshop de Visão Computacional.Noisy Multispectral Image Classification Using Feature Fusion. 2006. (Outra).
X Workshop da Pós-Graduação em Física.Classificação Contextual e Supervisionada de Imagens Multiespectrais Utilizando Combinação de Modelos de Campos Aleatórios Markovianos. 2006. (Outra).
Participação em bancas
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; SAQUI, D.. Avaliação do impacto da Forma, Textura e Campo Receptivo na Segmentação de Vasos Sanguíneos. 2025. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; COMIN, C. H.; SAQUI, D.. Filtragem de ruído Poisson utilizando o algoritmo BM3D com distâncias estocásticas e transformações de estabilização de variância. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SALVADEO, D. H. P.; ROSSI, A. L. D.;LEVADA, A. L. M.. Segmentação semântica de imagens com BPCAPooling: uma abordagem baseada em aprendizado profundo.. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; SAQUI, D.. Geração de imagens artificiais de vasos sanguíneos através de mapas de textura. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BACKES, A. R.;MARI, J. F.; TRAVENCOLO, B. A. N.;LEVADA, A. L. M.. Optimizing CleanUNet Architecture for Speech Denoising. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
LEVADA, A. L. M.; BARRETO, A. P.;MARI, J. F.. Aprendizado não-supervisionado de métricas utilizando geometria diferencial e o algoritmo ISOMAP no agrupamento de dados. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COSTA, L. F.;LEVADA, A.L.M.; SILVA FILHO, A. C. R.. Redes de meta-modelagem e suas aplicações no estudo de anotações de proteínas. 2023. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.
COSTA, L. F.;LEVADA, A. L. M.; BATISTA NETO, J. E. S.. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas. 2023. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada - Opção: Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
FERRARI, R. J.; NEVES, L. A.;LEVADA, A. L. M.. Classificação da doença de Alzheimer baseada em graph kernels construídos a partir de atributos de textura 3D de imagens de ressonância magnética. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BREVE, F. A.;LEVADA, A. L. M.; QUILES, M. G.. Classificação semi-supervisionada com o modelo Potts utilizando uma aproximação de campo médio. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CANUTO, J. C.;LEVADA, A. L. M.; MATOS, L. N.. Análise do sinal de fala para reconhecimento de emoções utilizando representação semântica. 2022. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Universidade Federal de Sergipe.
PONTI, M. A.; ROSSI, A. L. D.;LEVADA, A.L.M.; MELLO, R. F.. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
COMIN, C. H.;LEVADA, A.L.M.; RODRIGUES, F. A.. Detecção de câncer de próstata em imagens de microscopia utilizando grafos de contexto glandular. 2021. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PONTI, M. A.; BATISTA NETO, J. E. S.;MARI, J. F.LEVADA, A. L. M.. Deep learning em dois estágios para detecção e classificação de doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
COSTA, L. F.;LEVADA, A. L. M.; PEDRINI, H.. Redes hipercomplexas. 2021. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada - Opção: Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
CRUVINEL, P. E.; BRANCO, K. R. L. J. C.;LEVADA, A. L. M.. Método para classificação de padrões da Lagarta do Cartucho (Spodoptera frugperda) na cultura do milho baseado em processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina. 2021. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A.L.M.; COMIN, C. H.; VIEIRA, M. A. C.. Extração de características e aprendizado não-supervisionados em imagens hiperespectrais. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A.L.M.; VIEIRA, M. A. C.. Detecção Automática da Superfície Sagital Mediana em Imagens de Ressonância Magnética do Cérebro Humano Usando uma Abordagem de Filtragem Multiescala. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, M. A. C.; MASCARENHAS, NELSON D. A.;LEVADA, A. L. M.. Ferramenta para Reconstrução de Imagens de Tomossíntese Mamária e sua Aplicação na Análise de Ruído em Imagens Reconstruídas. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
SAITO, J. H.; MONTEIRO, A. M.;LEVADA, A. L. M.. Reconhecimento Facial com Redes Convolucionais em Imagens de Regiões Oculares. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Universitário Campo Limpo Paulista.
HRUSCHKA, E. R.;LEVADA, A. L. M.; CARDOSO, J. S.. Aprendizado de Máquina Multivisão Aplicado à Análise de Correferência em um Sistema de Aprendizado sem Fim. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A.L.M.; MARQUES, P. M. A.. Segmentação automática dos hipocampos em imagens de ressonância magnética usando pontos salientes 3D. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; SEMENTILLE, A. C.;LEVADA, A. L. M.. Detecção de anomalias por floresta de caminhos ótimos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, J. P.; SEMENTILLE, A. C.;LEVADA, A. L. M.. Restauração de Imagens utilizando Projeções em Conjuntos Convexos e Algoritmos Evolucionistas. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, J. P.; SPOLON, R.;LEVADA, A. L. M.. Seleção de Características utilizando Algoritmos Evolucionistas e suas Aplicações em Reconhecimento de Padrões. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BRUNO, O. M.; NONATO, L. G.;LEVADA, A. L. M.. Entropia aplicada ao reconhecimento de padrões em imagens. 2014. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada - Opção: Física Computacional) - Universidade de São Paulo.
PONTI JR, M. P.; MELLO, R. F.;LEVADA, A. L. M.. Detecção de anomalias utilizando métodos paramétricos e múltiplos classificadores. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
MASCARENHAS, N. D. A.LEVADA, A. L. M.; SANTANNA, S. J. S.. Filtragem de ruído speckle em imagens de radar de abertura sintética por filtros de média não local com transformação homomórfica e distâncias estocásticas. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; Mascarenhas, N. D. A.;SALVADEO, D. H. P.. Explorando caminhos de mínima informação em grafos para problemas de classificação supervisionada. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
TRAINA, A. J. M.;LEVADA, A. L. M.; PONTI JR, M. P.. Segmentação de imagens de alta dimensão por meio de algoritmos de detecção de comunidades e super pixels. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
VIEIRA, M. A. C.; RODRIGUES, E. L. L.;LEVADA, A. L. M.. Registro de Imagens por Correlação de Fase para Geração de Imagens Coloridas em Retinógrafos Digitais Utilizando Câmera CCD Monocromática. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
PIZZOLATO, E. B.;LEVADA, A. L. M.; GOLDENSTEIN, S. K.. Avaliação das Técnicas de Segmentação, Modelagem e Classificação para o Reconhecimento Automático de Gestos e Proposta de uma Solução para Classificar Gestos da Libras em Tempo Real. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; SEMENTILLE, A. C.;LEVADA, A. L. M.. Caracterização de Impressões Faciais Termais utilizando a Transformada Imagem Floresta. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, J. P.LEVADA, A. L. M.; Weber, S. A. T.. Identificação e Caracterização de Pterígio utilizando Floresta de Caminhos Ótimos e Técnicas de Otimização. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
COSTA, L. F.; CERVANTES, E. P.;SAITO, J. H.LEVADA, A. L. M.; TRAVIESO, G.. Caracterização da complexidade de redes complexas: um novo método de identificação de motifs. 2025. Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo.
SVERZUT, C. E.; GABRIELLI, M. A. C.; TRIVELLATO, A. E.;LEVADA, A. L. M.. Avaliação do reconhecimento facial biométrico em pacientes submetidos à cirurgia ortognática bimaxilar. 2025. Tese (Doutorado em ODONTOLOGIA) - Universidade de São Paulo.
PEREIRA-FILHO, E. R.; COLARES, C. J. G.; BABOS, D. V.; FRAGOSO, W. D.;LEVADA, A. L. M.. Chemical Characteriza on and Proposal for the Recovery of Noble Elements from Electronic Waste. 2025. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Federal de São Carlos.
BACKES, A. R.; NASCIMENTO, M. Z.; FERNANDES, H. C.; RODRIGUES, P. S. S.;LEVADA, A. L. M.. Abordagem Computacional para Auxiliar a Análise e Classificação de Câncer de Próstata por Meio de Imagens.. 2025. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
LEVADA, A. L. M.; COMIN, C. H.;CRUVINEL, P. E.; TRAINA, A. J. M.; SAQUI, D.. Aprendizado de Métricas para Filtragem Não Local e Classificação de Imagens Tomográficas de Sementes Agrícolas. 2025. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, JOÃO P.;LEVADA, A. L. M.; ALMEIDA JUNIOR, J. G.; ROSSI, A. L. D.; COSTA, K. A. P.. Detecção de Mudanças em Imagens Utilizando Aprendizado Residual Profundo de Redes Neurais Convolucionais.. 2024. Tese (Doutorado em Pós graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CRUVINEL, PAULO E.; MARTINO, J. M.; TRAINA, A. J. M.; BRANCO, K. R. L. J. C.;LEVADA, A. L. M.. Método para Reconhecimento e Classificação de Padrões em Imagens Digitais para Controle da Ferrugem Asiática em Cultura de Soja. 2024. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; TRAINA, A. J. M.; BREVE, F. A.; COMIN, C. H.; BACKES, A. R.. Dimensionality reduction-based metric learning using information theoretic measures. 2024. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; PEDRONETTE, D. C. G.; RODRIGUES, F. A.; COMIN, C. H.; VALEJO, A. D. B.. Abordagem contextual paramétrica na análise de componentes principais. 2024. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COSTA, L. F.; CERVANTES, E. P.;SAITO, J. H.LEVADA, A. L. M.; TRAVIESO, G.. Caracterização da complexidade de redes complexas: um novo método de identificação de motifs. 2024. Tese (Doutorado em Física Aplicada: Opção Computacional) - Universidade de São Paulo.
PAPA, J. P.; MARANA, APARECIDO N.; COSTA, K. A. P.;LEVADA, A.L.M.; CERRI, R.. Auxílio ao diagnóstico de Acidente Vascular Cerebral utilizando Redes de Boltzmann e agregação de informação com a transformada de Fourier. 2023. Tese (Doutorado em Pós graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
VIVALDINI, K. C. T.; OLIVEIRA, R. S.; OLIVEIRA, A. L.; PAZELLI, T. F. P. A. T.;LEVADA, A. L. M.. Planejamento de Trajetória Explorativa e Informativa para Monitoramento de Ambientes Desconhecidos com UAV: Uma Abordagem BO-POMDP. 2023. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.LEVADA, A. L. M.; SILVA, D. F.; MARANA, APARECIDO N.; MANZATO, M. G.. Floresta de Caminhos Ótimos no Auxílio a Filtragem Colaborativa. 2023. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, JOAO P.; CERRI, R.;LEVADA, A.L.M.; MARANA, APARECIDO N.; RAMOS, L. A.. Auxílio ao Diagnóstico Automático de Esôfago de Barrett Utilizando Aprendizado de Máquina. 2022. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.; COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; PEDRINI, H.; NEVES, L. A.. Detecção e classificação automáticas de alterações estruturais cerebrais em imagens de ressonância magnética para o auxílio ao diagnóstico do Alzheimer. 2021. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, J. H.LEVADA, A. L. M.SALVADEO, D. H. P.; PONTI, M. A.; KATO, E. R. R.. Um Novo Método WRAPPER Multiobjetivo para Seleção de Bandas de Imagens Hiperespectrais. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, J. H.LEVADA, A.L.M.; PEDRONETTE, D. C. G.; VIEIRA, M. A. C.; FRANCA, C. A.. Métodos para Estimativa de Imagens NIR a partir de Imagens de Câmeras RGB. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A.L.M.; Mascarenhas, N. D. A.;SAITO, J. H.; GONZAGA, A.; VIEIRA, M. A. C.. Avanços recentes em caracterização e classificação de imagens de texturas: explorando teoria da informação, aprendizado profundo e de variedades. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; ROCHA, A. R.; PONTI, M. A.;LEVADA, A.L.M.; MARANA, APARECIDO N.. ON THE ADVANCES IN PATTERN RECOGNITION USING OPTIMUM-PATH FOREST. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MARANA, APARECIDO N.;PAPA, J. P.LEVADA, A.L.M.; PEDRONETTE, D. C. G.; TRAINA, A. J. M.. 3D Face Recognition with descriptor images and shallow Convolutional Neural Networks. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.LEVADA, A.L.M.; SILVA, D. F.; BREVE, F. A.; COSTA, K. A. P.. Learning concept drift with optimum-path forest. 2020. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; MARANA, APARECIDO N.;SAITO, J. H.; PEDRONETTE, D. C. G.; COSTA, K. A. P.. Sobre a restauração de imagens utilizando aprendizado de máquina. 2019. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MARANA, APARECIDO N.; VIEIRA, M. A. C.; GUILHERME, I. R.; CAMARGO, H. A.;LEVADA, A. L. M.. Detecção de Ataques a Sistemas de Reconhecimento Facial Utilizando Abordagens Eficientes de Aprendizado de Máquina em Profundidade. 2019. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, JOAO P.;LEVADA, A.L.M.; COMIN, C. H.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; MOREIRA, T. P.. Single, Multi- and Many-objective Meta-heuristic Algorithms Applied to Pattern Recognition. 2019. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, J. H.; GONZAGA, A.;LEVADA, A.L.M.; BRUNO, O. M.; MATIAS, P.. Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios em Matriz de Microeletrodos com Ressonância Estocástica. 2019. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.; MARQUES, P. M. A.; GONZAGA, A.;LEVADA, A. L. M.; SILVA, D. F.. Automatic Computational Scheme for Segmentation, Volumetric Assessment and Analysis of Multiple Sclerosis Lesions in Magnetic Resonance Images of the Human Brain. 2019. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MASCARENHAS, NELSON D. A.;LEVADA, A. L. M.; FERRARI, R. J.; VIEIRA, M. A. C.; DUTRA, L. V.. Algoritmos para Redução de Ruído Poisson e Estimativa de Parâmetros Utilizando Distâncias Estocásticas. 2018. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PEDRINI, H.; MARANA, APARECIDO N.;LEVADA, A. L. M.; CARVALHO, M. A. G.; LOTUFO, R. A.. Domain Adaptation via Subspace Learning and Kernel Methods. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
CERRI, R.;PAPA, J. P.LEVADA, A.L.M.; PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. On the Training Algorithms for Restricted Boltzmann Machine-Based Models. 2018. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MASCARENHAS, NELSON D. A.;FRERY, A. C.; FURUIE, S.; FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.. REDUÇÃO DE RUÍDO SPECKLE EM IMAGENS DE ULTRASSOM COM FILTRAGEM NÃO-LOCAL E DISTÂNCIAS ESTOCÁSTICAS. 2017. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MASCARENHAS, NELSON D. A.;LEVADA, A. L. M.; FERRARI, R. J.;FRERY, A. C.; FURUIE, S.. Redução de Ruído Speckle em Imagens de Ultrassom com Filtragem Não-Local e Distâncias Estocásticas. 2017. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; CERRI, R.;LEVADA, A. L. M.; COSTA, K. A. P.; Weber, S. A. T.. Aprendizado de máquina aplicado ao auxílio do diagnóstico da Doença de Parkinson. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; CAMARGO, H. A.;LEVADA, A. L. M.; MARANA, APARECIDO N.; PONTI JR, M. P.. Combinação de Classificadores Baseados em Floresta de Caminhos Ótimos. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, J. H.; PEDRINO, E. C.;LEVADA, A. L. M.; LOTUFO, R. A.; DESTRO FILHO, J. B.. Análise quantitativa de culturas de neurônios em matrizes de microeletrodos por meio de processamento de imagens de microscopia confocal de fluorescência. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA NETO, J. E. S.; GONZAGA, A.; BALAN, A. G. R.; TRAINA, A. J. M.;LEVADA, A. L. M.. Segmentação de imagens baseada em redes complexas e superpixels: uma aplicação ao censo de aves. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
MASCARENHAS, N. D. A.; TREVELIN, L. C.;LEVADA, A. L. M.PAPA, J. P.TANNUS, A.. Aumento de Resolução de Imagens de Ressonância Magnética do Trato Vocal Utilizadas em Modelos de Síntese Articulatória. 2011. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VIVALDINI, K. C. T.; FLORINDO, J. B.. Segmentação semântica de regiões cafeeiras a partir de imagens de satélite usando aprendizado profundo. 2026. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VIVALDINI, K. C. T.; FLORINDO, J. B.. Segmentação semântica de regiões cafeeiras a partir de imagens de satélite usando aprendizado profundo. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BREVE, F. A.; PEDRONETTE, D. C. G.;LEVADA, A. L. M.. Segmentação interativa de imagens com o modelo Potts. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Pós graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
LEVADA, A. L. M.; SILVA, D. F.; SILVA, F. N.. Além da Performance Pixel-a-Pixel: Técnicas para a Segmentação de Vasos Sanguíneos com Preservação de Forma e Topologia. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, M. A. C.; LEONI, R. F.;LEVADA, A. L. M.. Variance Stabilization Transformation for the noncentral chi distibution in MRI denoising. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
LEVADA, A. L. M.; SILVA, D. F.; MANZATO, M. G.. Exploring Collaborative Filtering through Machine Learning Techniques. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; GONZAGA, A.; PEREIRA, C. R.. Human Action Recognition from Videos Based on 2D Poses. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PONTI, M. A.; SILVA, P. J. S. E.; TOLEDO, F. M. B.;LEVADA, A. L. M.. Melhorando a otimização em aprendizado de representações com redes neurais profundas. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
LEVADA, A. L. M.; FERRARI, R. J.; JORGE, L. A. C.. Método para estimativa de imagens NIR a partir de câmeras RGB. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PEDRINO, E. C.;LEVADA, A. L. M.; PONTI JR, M. P.. On the Advances in Pattern Recognition Using Optimum-Path Forest. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; LUCREDIO, D.; VIVACQUA, A. S.. Contagious: Um Framework para Suporte a Difusão de Inovações em Redes Sociais Online. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.;LEVADA, A. L. M.. Investigação de Abordagens de Aprendizado de Representações. 2026. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; GUIDO, R. C.. Aumento de Dados Sintéticos em MRI: Geração de Lesões de Substância Branca Guiada por Localização Anatômica. 2026. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BACKES, A. R.;LEVADA, A. L. M.; ESCARPINATI, M. C.. Identificação de desmatamento em imagens de satélite usando aprendizado profundo. 2026. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BUGATTI, P. H.;LEVADA, A. L. M.; SANCHES, S. R. R.. Reconhecimento de Imagens de Discos Protoplanetários. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, M. A. C.; FERNANDES, R. A. S.;LEVADA, A. L. M.. Aprendizado profundo baseado em modelo de estabilização de variância de ruído para restauração de imagens de tomossíntese mamária. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; SANTANA, A. M.. Análise longitudinal de atributos radiômicos de assimetrias inter-hemisféricas no hipocampo para diferenciação entre CCL estável e progressivo. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.LEVADA, A. L. M.; SEMENTILLE, A. C.. REDES NEURAIS EM GRAFOS PARA IDENTIFICAÇÃO DE ESCLEROSE LATERAL AMIOTRÓFICA. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
TRAINA, A. J. M.;LEVADA, A. L. M.; MARQUES, P. M. A.. Promovendo Justiça em Modelos de Aprendizado Profundo Para o Diagnóstico Médico por Imagem com Aprendizado Federado. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
FERRARI, R. J.; LEONI, R. F.;LEVADA, A. L. M.. Segmentação de lesões de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelos de misturas t-Student e análise de textura. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BUGATTI, P. H.;LEVADA, A. L. M.; SANCHES, S. R. R.. Aplicação de técnicas de aprendizado ativo junto a Contrastive Self-Supervised Learning em classificação de imagens. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.; NASCIMENTO, M. Z.;LEVADA, A. L. M.. Predição de Casos de Comprometimento Cognitivo Leve Estável e Progressivo Usando Atributos de Imagens de Ressonância Magnética para Auxílio no Diagnóstico da Doença de Alzheimer. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, P. T. M.; BERTON, L.;LEVADA, A. L. M.. Aprendizado ativo e balanceamento de dados para mitigar vieses de amostras e de algoritmos na classificação de lesões de pele. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; CASANOVA, D.. Segmentação de vasos sanguíneos utilizando redes neurais convolucionais: Investigação da prevalência de descontinuidades e desenvolvimento de técnicas para mitigá-las. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; COMIN, C. H.;SALVADEO, D. H. P.. Filtragem de ruído Poisson utilizando o algoritmo BM3D com distâncias estocásticas e transformações de estabilização de variância. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MARANA, APARECIDO N.;LEVADA, A. L. M.; PRADO, S. G. D.. Identificação Biométrica de Animais Baseada em Aprendizado de Máquina. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; NEVES, L. A.. Diagnóstico da doença de Alzheimer via classificação de grafos de atributos de textura obtidos de diferentes regiões cerebrais segmentadas em imagem de ressonância magnética. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BREVE, F. A.;SALVADEO, D. H. P.LEVADA, A. L. M.. Classificação semi-supervisionada com o modelo Potts via aproximações de campo médio. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
LEVADA, A. L. M.SALVADEO, D. H. P.; NICOLETTI, M. C.. Aprendizado de variedades e classificação não-supervisionada em imagens hiperespectrais. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; RODRIGUES, F. A.. Caracterização do escore de Gleason em imagens de microscopia da próstata utilizando grafos de contexto glandular. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, M. A. C.;SALVADEO, D. H. P.LEVADA, A. L. M.. Estimativas de parâmetros de ruído em imagens de tomossíntese digital mamária. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
CRUVINEL, PAULO E.;LEVADA, A. L. M.; REZENDE, S. O.. RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE SEMENTES AGRÍCOLAS EM IMAGENS OBTIDAS POR TOMOGRAFIA DE RAIOS-X DE ALTA RESOLUÇÃO. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, M. A. C.; HELOU NETO, E. S.;LEVADA, A. L. M.. Estudo sobre métodos de reconstrução para imagens de tomossíntese digital da mama. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
CRUVINEL, P. E.LEVADA, A. L. M.; HERRMANN JUNIOR, P. S. P.. UM MÉTODO BASEADO EM VISÃO COMPUTACIONAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA FENOTIPAGEM DE PLANTAS INVASORAS. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SENGER, H.;LEVADA, A. L. M.; SILVA, F. A. B.. Escalonamento de Aplicações Bag-Of-Tasks para Plataformas Hierárquicas Baseado na Similaridade entre Tarefas. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; BREGA, J. R. F.;LEVADA, A. L. M.. Restauração de Imagens Utilizando Projeções em Conjuntos Convexos e Algoritmos Evolucionistas. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PONTI JR, M. P.; MELLO, R. F.;LEVADA, A. L. M.. Detecção de Anomalias Aplicadas ao Diagnóstico Médico utilizando Métodos Paramétricos e Múltiplos Classificadores. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
PIZZOLATO, E. B.;LEVADA, A. L. M.; FERRARI, R. J.. Criação de uma Base de Dados Contendo Vídeos Automaticamente Anotados para Soluções de Tradução da Língua Brasileira de Sinais. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; SPOLON, R.;LEVADA, A. L. M.. Seleção de características utilizando algoritmos evolucionistas e suas aplicações em reconhecimento de padrões. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MASCARENHAS, N. D. A.LEVADA, A. L. M.; FERRARI, R. J.. Abordagens não locais para redução de ruído Poisson. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERNANDES, M. M.;LEVADA, A. L. M.; HOMEM, M. R. P.. Previsão de Séries Temporais de Queimadas no Pantanal com uso de Aprendizado de Máquina. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; CAMARGO, H. A.; VALENTE, F. J.. Análise Comparativa do Desempenho de Modelos de Machine Learning na Previsão de Focos de Incêndio no Cerrado Utilizando Variáveis Climáticas. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; KATO, E. R. R.; FERNANDES, M. M.. Comparação entre Técnicas de Redução de Dimensionalidade em Séries Temporais: Um Foco na Setorização de Ativos em Índices no Mercado Financeiro. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.; CAMARGO, H. A.. Análise Comparativa de Modelos de Previsão de Demanda Aplicados a Múltiplas Bases e Níveis de Granularidade no Contexto do Varejo. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; FELICE, M. C. S.; PEDRINO, E. C.. FILTRAGEM NÃO LOCAL DE RUÍDOS EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.. VIABILIDADE DA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA A CORREÇÃO DE ERROS DE SEGMENTAÇÃO EM VASOS SANGUÍNEOS. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CAMARGO, H. A.; VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.. NO CERRADO: UMA ABORDAGEM DE MACHINE LEARNING EXPLICÁVEL. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CAMARGO, H. A.;LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.. Aplicação de Aprendizado de Máquina na Construção de Carteiras de Ações de Longo Prazo: Uma Abordagem Comparativa com Modelos Tradicionais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.; SILVA FILHO, A. Q.. Avaliação de Métodos de Construção de Grafos para Classificação no Aprendizado Semi-Supervisionado. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos.
VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.; NALDI, M. C.. Detecção de Discurso de Ódio: Análise de Modelos Clássicos e Redes Neurais com Estratégias de Balanceamento. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; FELICE, M. C. S.. ANÁLISE COMPARATIVA DE MÉTODOS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA PREDIÇÃO DE PREÇOS DE CONTRATOS FUTUROS DE MILHO. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
NALDI, M. C.;LEVADA, A. L. M.; CASELI, H. M.. Agrupamento de embeddings: Análise exploratória de datasets textuais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; CAMARGO, H. A.. Arquiteturas híbridas explicáveis com modelos lineares e LLMs para classificação de peças processuais: estudo de caso no Supremo Tribunal Federal. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.;LEVADA, A. L. M.; AMORIM, W. P.. Aprendizado ativo profundo com comitê de modelos. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; SILVA, M. V.. ANÁLISE DO POTENCIAL DE MODELOS CONTRASTIVOS EM TAREFAS DE IMAGEM-PARA-GRAFO. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CAMARGO, H. A.; VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.. Validação de Agrupamento fuzzy no domínio de segmentação de consumidores. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; KATO, E. R. R.; FERRARI, F. C.. CONECTIVIDADE E SAÚDE: UMA REVISÃO CRÍTICA DA LITERATURA SOBRE A INSERÇÃO DA IOT NO CONTEXTO MÉDICO. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; CAMARGO, H. A.; VALEJO, A. D. B.. Adaptação dos algoritmos ROCKET e MiniRocket para classificação de tumores cerebrais. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; SANTOS, M. T. P.; MORANDIN JUNIOR, O.. Clusterização de Dados no Mercado de Crédito Privado: A Influência das Passagens entre Fundos de Investimento. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; SAITO, P. T. M.; VALEJO, A. D. B.. Regressão Multi Alvo via Agrupamento Hierárquico das Variáveis Dependentes. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; CAMARGO, H. A.. ANÁLISE E APLICAÇÕES DO ALGORITMO UMAP PARA CLASSIFICAÇÃO E REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE DE CONJUNTOS DE DADOS COM MÚLTIPLAS VARIÁVEIS. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COMIN, C. H.;LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.. SEGMENTAÇÃO DE VASOS SANGUÍNEOS UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS - VISUALIZAÇÃO E ANÁLISE DE CORRELAÇÃO DOS MAPAS DE ATIVAÇÃO. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; FERRARI, F. C.. USO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO PARA MENSURAR PROVISÃO NO MERCADO DE CRÉDITO ESTRUTURADO: UMA COMPARAÇÃO ENTRE MODELOS. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A.L.M.; FELICE, M. C. S.. SEGMENTAÇÃO DE LESÕES DE ESCLEROSE MÚLTIPLA UTILIZANDO CLUSTERIZAÇÃO ITERATIVA EM IMAGENS ESTRUTURAIS DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A.L.M.; SAITO, P. T. M.. Análise de algoritmos de construção de grafos em conjuntos de dados de alta dimensionalidade. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; CAMARGO, H. A.. Aplicação de métodos de redução de dimensionalidade não lineares em classificadores paramétricos e não paramétricos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; LIZIER, M. A. S.. Diagnóstico da doença de Alzheimer usando autoencoders aplicados a imagens de ressonância magnética. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; LIZIER, M. A. S.; MARTINS, D. S.. Segmentação e quantificação de tecidos das regiões hipocampais em imagens de ressonância magnética aplicadas ao auxílio ao diagnóstico do Alzheimer. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SILVA, D. F.; CAMARGO, H. A.;LEVADA, A. L. M.. Análise da viabilidade do aprendizado de representação auto-supervisionado para identificação de versões musicais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; LIZIER, M. A. S.; MARTINS, D. S.. Detecção e análise de assimetrias estruturais hipocampais em imagens de ressonância magnética aplicadas ao auxílio ao diagnóstico do Alzheimer. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CAMARGO, H. A.; VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A.L.M.. Alocação de carteiras de ações utilizando aprendizado de máquina e regras Fuzzy. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.; CAMARGO, H. A.. Avaliação de métodos de construção de redes e detecção de comunidades no agrupamento de textos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; COMIN, C. H.. APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO DE MÉTRICAS VIA REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE PARA RECONHECIMENTO DE DÍGITOS NUMÉRICOS. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALEJO, A. D. B.; NALDI, M.. Mapeamento isométrico de atributos baseado em geometria diferencial para aprendizado de métricas não supervisionado. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
NALDI, M.; VALEJO, A. D. B.;LEVADA, A. L. M.. Utilização de agrupamento como método de pré-processamento em problemas de regressão linear.. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; COMIN, C. H.; FERRARI, R. J.. Aprendizado de variedades com o algoritmo t-SNE: aplicações em visualização e classificação de padrões. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FELICE, M. C. S.;LEVADA, A. L. M.; USBERTI, F. L.. Algoritmos para a versão estocástica de 2 estágios do problema do caixeiro viajante. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; VALENTE, F. J.; RIBEIRO, M. X.. Explorando o algoritmo de Viola-Jones na detecção e reconhecimento facial. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERRARI, R. J.;LEVADA, A. L. M.; COMIN, C. H.. Segmentação de tecidos adiposos viscerais e subcutâneos em imagens de tomografia computadorizada usando modelos de mistura finitas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
HRUSCHKA, E. R.;LEVADA, A.L.M.; CAMARGO, H. A.. Métodos de preenchimento de dados em bases de conhecimento esparsas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; HRUSCHKA, E. R.; CERRI, R.. Redução não linear de dimensionalidade com o algoritmo Locally Linear Embedding. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; ZORZO, S. D.; CAMARGO, H. A.. Comparação de algoritmos aproximados para solução do problema do caixeiro viajante em grafos Hamiltonianos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Santos, A. C.; LUCREDIO, D.;LEVADA, A. L. M.. AUDITORIA DO PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE PARA GARANTIA DA QUALIDADE: Conceitos de melhoria contínua aplicados em uma empresa de tecnologia para auditar um terceiro. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; MARCONDES, C. A. C.; SENGER, H.. Visualização e extração de informações topológicas a partir de conjuntos de dados multivariados utilizando modelos de grafos. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SAITO, J. H.MASCARENHAS, N. D. A.LEVADA, A. L. M.. Emulação do SITIM (Sistema de Tratamento de Imagens) no MATLAB. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
LEVADA, A. L. M.; BUENO, R.; BEDER, D. M.. 2012. Universidade Federal de São Carlos.
PIZZOLATO, E. B.; COSTA, L. F.;LEVADA, A. L. M.. Reconhecimento de Gestos da Língua Brasileira de Sinais através de Máquinas de Vetores de Suporte e Campos Aleatórios Condicionais Ocultos. 2012. Universidade Federal de São Carlos.
MASCARENHAS, N. D. A.SAITO, J. H.LEVADA, A. L. M.. Filtragem de Ruído Speckle em Imagens de Radar de Abertura Sintética por Filtros de Média não Local utilizando Distâncias Estocásticas. 2012. Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.LEVADA, A. L. M.; SEMENTILLE, A. C.. Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos para GPU (exame de qualificação de mestrado). 2012. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FERNANDES, M. M.;MASCARENHAS, N. D. A.LEVADA, A. L. M.. Método para Reconhecimento de Íris em Ambiente Não Cooperativo (banca de qualificação de mestrado). 2011. Universidade Federal de São Carlos.
PAPA, J. P.; SEMENTILLE, A. C.;LEVADA, A. L. M.. Caracterização de Impressões Faciais Termais utilizando a Transformada Imagem Floresta (banca de qualificação de mestrado). 2011. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PIZZOLATO, E. B.;CRUVINEL, P. E.LEVADA, A. L. M.. Segmentação e Modelagem de Partes Superiores do Corpo Humano para Auxiliar no Reconhecimento da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) em Tempo Real (banca de qualificação de mestrado). 2011. Universidade Federal de São Carlos.
Orientou
Autômatos celulares neurais no problemas de navegação guiada por visão e linguagem; Início: 2026; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Algoritmo UMAP adaptativo baseado no operador de forma local para aprendizado não supervisionado de métricas; Início: 2025; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Filtragem não local de ruído Poisson-Gaussiano em imagens com análise de componentes principais esparsos; Início: 2024; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Filtragem não local de ruídos em imagens com distâncias geodésicas em grafos; Início: 2024; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Aprendizado de métricas via redução de dimensionalidade utilizando geometria diferencial; Início: 2022; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Filtragem de ruído speckle em imagens SAR no domínio wavelet utilizando distâncias estocásticas e geodésicas; Início: 2020; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Avaliação de Arquiteturas Convolucionais para Diagnóstico Automático de Lesões Cutâneas do Câncer de Pele: Um Estudo Comparativo entre ResNet e EfficientNet; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Filtragem de ruído Poisson utilizando o algoritmo BM3D com distâncias estocásticas e transformações de estabilização de variância; 2023; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, ; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aprendizado não supervisionado de métricas utilizando geometria diferencial e algoritmo ISOMAP no agrupamento de dados; 2022; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, ; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aprendizado de variedades para redução não-linear de dimensionalidade com classificação não- supervisionada em imagens hiperespectrais; 2018; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Explorando caminhos de mínima informação em grafos para problemas de classificação supervisionada; 2012; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Dimensionality reduction-based metric learning using information theoretic measures; 2024; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aprendizado de Métricas para Filtragem Não Local e Classificação de Imagens Tomográficas; 2021; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, ; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Abordagem contextual paramétrica na análise de componentes principais; 2020; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, ; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Sobre a Restauração de Imagens Utilizando Aprendizado de Máquina; 2019; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Explorando Abordagens de Classificação Contextual para Floresta de Caminhos Ótimos; 2016; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Coorientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Avanços recentes em caracterização e classificação de imagens de texturas: explorando teoria da informação, aprendizado profundo e de variedades; 2016; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Filtragem de Ruído em Imagens Tomográficas com Baixa Taxa de Contagem utilizando uma Abordagem Bayesiana Contextual; 2011; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Coorientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Análise Comparativa do Desempenho de Modelos de Machine Learning na Previsão de Focos de Incêndio no Cerrado Utilizando Variáveis Climáticas; 2026; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Arquiteturas híbridas explicáveis com modelos lineares e LLMs para classificação de peças processuais: estudo de caso no Supremo Tribunal Federal; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
ANÁLISE COMPARATIVA DE MÉTODOS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA PREDIÇÃO DE PREÇOS DE CONTRATOS FUTUROS DE MILHO; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
CONECTIVIDADE E SAÚDE: UMA REVISÃO CRÍTICA DA LITERATURA SOBRE A INSERÇÃO DA IOT NO CONTEXTO MÉDICO; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Adaptação dos algoritmos ROCKET e MiniRocket para classificação de tumores cerebrais; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
COMPARAÇÃO ENTRE TÉCNICAS DE REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE EM SÉRIES TEMPORAIS: UM FOCO NA SETORIZAÇÃO DE ATIVOS EM ÍNDICES NO MERCADO FINANCEIRO; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Clusterização de Dados no Mercado de Crédito Privado: A Influência das Passagens entre Fundos de Investimento; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Filtragem não local de ruídos em imagens de tomografia computadorizada; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Regressão Multi Alvo via Agrupamento Hierárquico das Variáveis Dependentes; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aplicação de métodos de redução de dimensionalidade não lineares em classificadores paramétricos e não paramétricos; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Análise e Aplicações do Algoritmo UMAP para Classificação e Redução de Dimensionalidade de Conjuntos de Dados com Múltiplas Variáveis; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Uso de aprendizado de máquina supervisionado para mensurar provisão no mercado de crédito estruturado: uma comparação entre modelos; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Utilização de Aprendizagem de Máquina para CLassificação de Emails em Categorias Relevantes; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Programação linear, linear inteira e os algoritmos Simplex e Branch and Bound: Problemas e aplicações em otimização; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Mapeamento isométrico de atributos baseado em geometria diferencial para aprendizado de métricas não supervisionado; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO DE MÉTRICAS VIA REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE PARA RECONHECIMENTO DE DÍGITOS NUMÉRICOS; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aprendizado de variedades com o algoritmo t-SNE: Aplicações em visualização e classificação de padrões; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Comparação de algoritmos aproximados para a solução do problema do caixeiro viajante em grafos Euclidianos; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA AUXILIAR O RECRUTAMENTO DE PESSOAS ATRAVÉS DO EMPARELHAMENTO ESTÁVEL; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
A Study of the ISOMAP Algorithm and Its Applications in Machine Learning; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
A Transformada de Fourier e suas aplicações na análise de sinais; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Matemática) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Visualização e extração de informações topológicas a partir de conjuntos de dados multivariados utilizando modelos de grafos; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Classificador k-NN adaptativo baseado na curvatura local em grafos; 2026; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Aprendizado profundo para previsão em séries temporais: um estudo comparativo entre modelos de redes neurais; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
O Algoritmo K-médias Geodésico para Agrupamento de Dados Baseado em Grafos; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Agrupamento de dados particional utilizando caminhos mı́nimos em grafos; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS ESPARSOS NA FILTRAGEM NÃO LOCAL DE RUÍDO EM IMAGENS; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Filtragem Não Local de Ruído Poisson-Gaussiano em Imagens de Microscopia de Fluorescência; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Agrupamento de Dados Baseado em Grafos com Árvores Geradoras Mínimas e Distância de Jensen-Shannon; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Um Estudo Comparativo Sobre Métodos de Aprendizado de Variedades em Problemas de Classificação Não Supervisionada de Padrões; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Um Estudo Comparativo Sobre Métodos de Aprendizado de Variedades em Problemas de Classificação Não Supervisionada de Padrões; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Extração de Atributos para Redução de Dimensionalidade Linear e Não Linear em Problemas de Classificação de Padrões; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Filtragem Adaptativa de Ruídos em Vídeos Digitais; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Física) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Filtragem Adaptativa de Ruíso Speckle em Imagens de Infravermelho próximo; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Matemática) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Estudo de propriedades topológicas da rede de bairros da cidade de São Carlos a partir de modelos de grafos; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Alexandre Luís Magalhães Levada;
Produções bibliográficas
-
L. M. LEVADA, ALEXANDRE . Graph-Based Nearest Centroid for Image Classification. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA , v. 33, p. 310-317, 2026.
-
CARVALHO, ADRIANO DOS REIS ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. . GEO-NLM: Non-Local Single Image Denoising with Geodesic Distances in Weighted Graphs. IEEE Access , v. 14, p. 1-1, 2026.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Entropic Semi-Supervised Dimensionality Reduction for Distance Metric Learning. International Journal Of Uncertainty Fuzziness And Knowledge-Based Systems , v. 33, p. 219-234, 2025.
-
LEVADA, A. L. M. . Minimum Information Trees for High Dimensional Data Visualization in Clustering. IEEE Access , v. 13, p. 149430-149449, 2025.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . NoLAW: A Recursive Non-Linear Adaptive Wiener Filter for Time Series Smoothing. ANNALS OF DATA SCIENCE , v. 1, p. 2198-5812, 2025.
-
LEVADA, ALEXANDRE L M . The geodesic dispersion phenomenon in random field dynamics: probing the shape of time. Journal Of Physics-Complexity , v. 6, p. 045002, 2025.
-
LEVADA, A. L. M. . Information Graphs: filtering and visualizing complex networks via q-state Potts model geometry. Journal Of Complex Networks , v. 13, p. cnaf055, 2025.
-
BALLESTERO, MATHEUS ; DE SOUZA, LEANDRO CANDIDO ; LEVADA, ALEXANDRE LUIS MAGALHÃES ; PONGELUPPI, RODRIGO INÁCIO ; FUNO, STEPHANIE NAOMI ; PINEDA, FELIPE GUTIERREZ ; COLLI, BENEDICTO OSCAR ; DE OLIVEIRA, RICARDO SANTOS . Is artificial intelligence superior to traditional regression methods in predicting prognosis of adult traumatic brain injury?. Neurosurgical Review , v. 48, p. 355, 2025.
-
CERVATI NETO, A. ; LEVADA, A. L. M. . Probabilistic Nearest Neighbors Based Locality Preserving Projections for Unsupervised Metric Learning. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE , v. 30, p. 604-617, 2024.
-
NAKAO, E. K. ; LEVADA, A. L. M. . Information theory divergences in principal component analysis. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS , v. 27, p. 19, 2024.
-
CASTELLO, H. F. ; SILVA, F. L. R. ; FERREIRA, D. S. ; LEVADA, A. L. M. ; PEREIRA-FILHO, E. R. ; PEREIRA, F. M. V. . Minimum Spanning Tree Based Clustering for Chemical Evaluation of Commercial Nail Polish Samples Using Spectroanalytical Data. JOURNAL OF CHEMOMETRICS , v. N/A, p. e3575, 2024.
-
NETO, ALAOR CERVATI ; LEVADA, ALEXANDRE LUÍS MAGALHÃES ; HADDAD, MICHEL FERREIRA CARDIA . A New Kernel Density Estimation-Based Entropic Isometric Feature Mapping for Unsupervised Metric Learning. ANNALS OF DATA SCIENCE , v. 1, p. 1, 2024.
-
CERVATI NETO, A. ; LEVADA, A. L. M. ; HADDAD, M. F. C. . Supervised t-SNE for Metric Learning With Stochastic and Geodesic Distances. Ieee Canadian Journal Of Electrical And Computer Engineering , v. 1, p. 1-7, 2024.
-
DE BRITO, ANDRÉ R. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Dual Non-Local Means: a two-stage information-theoretic filter for image denoising. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS , v. 83, p. 4065-4092, 2023.
-
NAKAO, E. K. ; LEVADA, A. L. M. . Entropic principal component analysis using Cauchy-Schwarz divergence. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS , v. 65, p. 5375-5385, 2023.
-
LEVADA, ALEXANDRE L.M. . On the numerical computation of Fisher-Rao based distances and KL-divergences between Gaussian random fields. Journal of Computational Science , v. 62, p. 101714, 2022.
-
LEVADA, A. L. M. . The curvature effect in Gaussian random fields. Journal Of Physics-Complexity , v. 3, p. 035001, 2022.
-
LEVADA, A.L.M. . PCA-KL: a parametric dimensionality reduction approach for unsupervised metric learning. Advances in Data Analysis and Classification , v. 15, p. 1-40, 2021.
-
LEVADA, A.L.M. . Parametric PCA for unsupervised metric learning. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 135, p. 425-430, 2020.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Closed-form Bayesian image denoising: improving the adaptive Wiener filter through pairwise Gaussian-Markov random fields. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION , v. 48, p. 1-25, 2019.
-
NSIMBA, CÉDRICK BAMBA ; LEVADA, ALEXANDRE . An information-theoretic wavelet-based texture descriptor using Gaussian Markov random field models. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS , v. 78, p. 31959-31968, 2019.
-
Levada, C. L. ; Maceti, H. ; Lautenschleguer, I. J. ; LEVADA, ALEXANDRE L.M. . Distribution of the Difference between Poisson Events in the Radiation Count. Journal of Computer and Mathematical Sciences , v. 8, p. 380-385, 2017.
-
MISSIATO, O. ; Levada, C. L. ; SOUZA FILHO, O. M. ; LEVADA, A. L. M. . Considerations on the Lift Force. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ENGINEERING RESEARCH AND SCIENCE , v. 4, p. 14-17, 2017.
-
SALVADEO, DENIS H. P. ; MASCARENHAS, NELSON D. A. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Nonlocal Markovian models for image denoising. Journal of Electronic Imaging (Print) , v. 25, p. 013003, 2016.
-
OSAKU, DANIEL ; PEREIRA, DANILLO R. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. ; PAPA, JOAO P. . Fine-Tuning Contextual-Based Optimum-Path Forest for Land-Cover Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print) , v. 13, p. 735-739, 2016.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. . Information geometry, simulation and complexity in Gaussian random fields. Monte Carlo Methods and Applications , v. 22, p. 81-107, 2016.
-
OSAKU, D. ; NAKAMURA, R.Y.M. ; PEREIRA, L.A.M. ; PISANI, R.J. ; LEVADA, A.L.M. ; CAPPABIANCO, F.A.M. ; FALCÃO, A.X. ; PAPA, JOÃO P. . Improving land cover classification through contextual-based optimum-path forest. Information Sciences , v. 324, p. 60-87, 2015.
-
LEVADA, A. L. M. . Learning from Complex Systems: On the Roles of Entropy and Fisher Information in Pairwise Isotropic Gaussian Markov Random Fields. Entropy , v. 16, p. 1002-1036, 2014.
-
SALVADEO, D. H. P. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; MOREIRA, J. ; LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. . Improving Face Recognition Performance using RBPCA MaxLike and Information Fusion. Computing in Science & Engineering (Print) , v. 13, p. 14-21, 2011.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . A Novel MAP-MRF Approach for Multispectral Image Contextual Classification using Combination of Suboptimal Iterative Algorithms. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 31, p. 1795-1808, 2010.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Pseudo-likelihood equations for Potts model on higher-order neighborhood systems: A quantitative approach for parameter estimation in image analysis. Brazilian Journal of Probability and Statistics , v. 23, p. 120-140, 2009.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Pseudolikelihood Equations for Potts MRF Model Parameter Estimation on Higher Order Neighborhood Systems. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 5, p. 522-526, 2008.
-
LEVADA, A.L.M. . Fundamentos de Lógica Matemática. 1. ed. São Carlos: UAB-UFSCar, 2011. v. 1. 175p .
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Differential Geometry in Graph-Based Data Analysis for Pattern Recognition. Series in Computer Vision. 1ed.: WORLD SCIENTIFIC, 2025, v. , p. 189-213.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . A MAP-MRF Approach for Wavelet-Based Image Denoising. In: Juuso T. Olkkonen. (Org.). Discrete Wavelet Transforms - Theory and Applications, Disponível em http://www.intechopen.com/articles/show/title/a-map-mrf-approach-for-wavelet-based-image-denoising. Rijeka: InTech, 2011, v. , p. 63-86.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Statistical Inference on Markov Random Fields: Parameter Estimation, Asymptotic Evaluation and Contextual Classification of NMR Multispectral Images. In: Peng-Yeng Yin. (Org.). Pattern Reconigtion, Disponível em http://sciyo.com/articles/show/title/statistical-inference-on-markov-random-fields-parameter-estimation-asymptotic-evaluation-and-context?PHPSESSID=akvlgmnbmqf99bk50uajn6h2l2. 1ed.Viena: IN-TECH, 2009, v. , p. 223-248.
-
FERNANDEZ, MARÍLIA M. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. ; BUGATTI, PEDRO H. . Deep Learning for Protoplanetary Disk Classification from Hubble Images: A Comparative Study on Imbalanced Data. In: 2025 38th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2025, Salvador. 2025 38th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2025. p. 1-6.
-
CHAVARI, GUSTAVO HENRIQUE ; LEVADA, ALEXANDRE LUÍS MAGALHÃES . A Curvature-Based Adaptive UMAP for Manifold Learning in Clustering and Classification. In: 2025 38th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2025, Salvador. 2025 38th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2025. p. 1-6.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . A Curvature based Isometric Feature Mapping. In: 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2022, Montreal. 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2022. p. 557.
-
NSIMBA, CEDRICK BAMBA ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Combining Deep and Manifold Learning For Nonlinear Feature Extraction in Texture Images. In: 2020 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2021, Amsterdam. 2020 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2021. p. 1552.
-
LEVADA, A. L. M. . Improving Parametric PCA Using KL-divergence Between Gaussian-Markov Random Field Models. In: International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA), 2021, Cagliari. Lecture Notes in Computer Science, 2021. v. 12950. p. 55-69.
-
LEVADA, A. L. M. ; HADDAD, M. F. C. . A Kullback-Leibler Divergence-Based Locally Linear Embedding Method: A Novel Parametric Approach for Cluster Analysis. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021, Online. Lecture Notes in Computer Science, 2021. v. 13073. p. 406-420.
-
LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Non-local medians filter for joint Gaussian and impulsive image denoising. 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. 152.
-
LEVADA, ALEXANDRE LUIS MAGALHAES ; HADDAD, MICHEL FERREIRA CARDIA . Entropic Laplacian eigenmaps for unsupervised metric learning. 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. 307.
-
NSIMBA, C. B. ; LEVADA, A.L.M. . Exploring Information Theory and Gaussian Markov Random Fields for Color Texture Classification. In: 17th International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR), 2020, Póvoa de Varzim. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer, 2020. v. 12132. p. 130-143.
-
NAKAO, E. K. ; LEVADA, A. L. M. . Unsupervised Learning and Feature Extraction in Hyperspectral Imagery. In: 20th International Conference on Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020, 2020, Cagliari. Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2020. v. 12249. p. 792-806.
-
CERVATI NETO, A. ; LEVADA, A.L.M. . ISOMAP-KL: a parametric approach for unsupervised metric learning. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2020, Virtual. Proceedings of the 33rd Conference on Graphics, Patterns and Images, 2020.
-
NSIMBA, C. B. ; LEVADA, A. L. M. . Nonlinear Dimensionality Reduction in Texture Classification: Is Manifold Learning Better Than PCA?. In: International Conference on Computational Science (ICCS), 2019, Faro, Portugal. Lecture Notes in Computer Science, 2019. v. 11540. p. 191-206.
-
PIRES, R. G. ; SANTOS, D. S. ; SOUZA, GUSTAVO B. ; LEVADA, A.L.M. ; PAPA, JOÃO P. . A Sparse Filtering-based Approach for Non-Blind Deep Image Denoising. In: 28th International Conference on Artificial Neural Networks, 2019, Munique. Proceedings of the 28th International Conference on Artificial Neural Networks, 2019.
-
PIRES, RAFAEL GONCALVES ; SANTOS, DANIEL FELIPE SILVA ; PEREIRA, LUIS AUGUSTO MARTINS ; SOUZA, GUSTAVO BOTELHO DE ; LEVADA, ALEXANDRE LUIS MAGALHAES ; PAPA, JOAO PAULO . A Robust Restricted Boltzmann Machine for Binary Image Denoising. In: 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017, Niteroi. 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017. p. 390.
-
PIRES, R. G. ; SANTOS, D. S. ; SOUZA, GUSTAVO B. ; MARANA, APARECIDO N. ; LEVADA, A. L. M. ; PAPA, J. P. . A Deep Boltzmann Machine-Based Approach For Robust Image Denoising. In: 22nd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2017, Santiago. Anais do Congresso Iberoamericano de Reconhecimento de Padrões, 2017.
-
OSAKU, DANIEL ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. ; PAPA, JOAO PAULO . A block-based Markov random field model estimation for contextual classification using Optimum-Path Forest. In: 2016 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2016, Montréal. 2016 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2016. p. 994.
-
SOUZA, GUSTAVO B. ; ALVES, GABRIEL M. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. ; CRUVINEL, PAULO E. ; MARANA, APARECIDO N. . A Graph-Based Approach for Contextual Image Segmentation. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016. p. 281.
-
ASSIS, VINICIUS C. ; SALVADEO, DENIS H.P. ; MASCARENHAS, NELSON D.A. ; LEVADA, ALEXANDRE L.M. . Double Noise Filtering in CT: Pre- and Post-Reconstruction. In: 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2015, Salvador. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2015. p. 313.
-
ASSIS, V. C. ; SALVADEO, DENIS H. P. ; MASCARENHAS, NELSON D. A. ; LEVADA, A. L. M. . Denoising Computed Tomography Projections Using Contextual Filters with Statistical Estimation from a Non-Local Approach on Anscombe Domain. In: XI Workshop de Visão Computacional (WVC 2015), 2015, São Carlos. Anais do XI Workshop de Visão Computacional (WVC 2015), 2015. p. 265-270.
-
LEVADA, A. L. M. . Information theoretic approaches for adaptive wavelet shrinkage in image denoising. In: XI Workshop de Visão Computacional (WVC 2015), 2015, São Carlos. Anais do XI Workshop de Visão Computacional, 2015. p. 20-25.
-
SALVADEO, D. H. P. ; LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Denoising on Low Photon Counting Using a Contextual Bayesian Approach. In: SIBGRAPI 2014 - Workshop of Thesis and Dissertations (WTD-SIBGRAPI), 2014, Rio de Janeiro. Proceedings of XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) - Workshop of Thesis and DIssertations, 2014.
-
PADOVESE, B. T. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; LEVADA, A. L. M. ; SALVADEO, D. H. P. . Denoising CT Reconstructed Images Using Both Sparsity and Context Constraints. In: SIBGRAPI 2014 - Workshop of Undergraduate Work (WUW-SIBGRAPI), 2014, Rio de Janeiro. Proceedings of XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) - Workshop of Undergraduate Work, 2014.
-
OSAKU, D. ; LEVADA, A. L. M. ; PAPA, J. P. . On the Influence of Markovian Models for Contextual-Based Optimum-Path Forest Classification. In: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2014, Jalisco, Mexico. Lecture Notes on Computer Science, 2014. v. 8827. p. 462-469.
-
SALVADEO, DENIS H. P. ; BLOCH, ISABELLE ; TUPIN, FLORENCE ; MASCARENHAS, NELSON D. A. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. ; DELEDALLE, CHARLES-ALBAN ; DAHDOUH, SONIA . Denoising based on non local means for ultrasound images with simultaneous multiple noise distributions. In: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2014, Paris. 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2014. p. 2699-2703.
-
LEVADA, ALEXANDRE . Information Geometry in Gaussian Random Fields: Searching for an Arrow of Time in Complex Systems. In: 1st International Electronic Conference on Entropy and Its Applications, 2014, Sciforum.net. Proceedings of 1st International Electronic Conference on Entropy and Its Applications. Basel: MDPI. p. c003.
-
NAKAMURA, R. ; OSAKU, D. ; LEVADA, A. L. M. ; CAPPABIANCO, F. ; FALCAO, A. X. ; PAPA, J. P. . OPF-MRF: Optimum-Path Forest and Markov Random Fields for Contextual-Based Image Classification. In: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2013, York, UK. Lecture Notes in Computer Science, 2013. v. 8048. p. 233-240.
-
OSAKU, D. ; NAKAMURA, R. ; PAPA, J. P. ; LEVADA, A. L. M. ; CAPPABIANCO, F. ; FALCAO, A. X. . Optimizing contextual-based optimum-forest classification through swarm intelligence. In: 15th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS), 2013, Poznan. Lecture Notes in Computer Science. Berlim: Springer-Verlag, 2013. v. 8192. p. 203-214.
-
CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; COSTA, L. F. . A Graph-Based Method for Playlist Generation. In: 9th International Symposium on Computer Music Modeling and Retrieval (CMMR), 2012, London. Proceedings of the 9th International Symposium on Computer Music Modeling and Retrieval (CMMR), 2012. p. 466-473.
-
SALVADEO, DENIS H. P. ; MASCARENHAS, NELSON D. A. ; LEVADA, ALEXANDRE L. M. . Contextual Filtering of CT Images Using Markovian Wiener Filters with a Non Local Means Approach for Statistical Estimation. In: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2012, Ouro Preto. 2012 25th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. p. 16-23.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . On Combining Higher-Order MAP-MRF Based Classifiers for Image Labeling. In: International Conference on Integrated Computing Technology (INTECH), 2011, São Carlos. Communications in Computer and Information Science. New York: Springer, 2011. v. 165. p. 25-39.
-
LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. . An Adaptive Approach for Contextual Audio Denoising using Local Fisher Information. In: IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2011, Rio de Janeiro. Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2011), 2011. v. 1. p. 125-128.
-
PONTI JR, M. P. ; PAPA, J. P. ; LEVADA, A. L. M. . A Markov Random Field Model for Combining Optimum-Path Forest Classifiers using Decision Graphs and Game Strategy Approach. In: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2011, Pucón, Chile. Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision and Applications (Lecture Notes on Computer Science), 2011. v. 7042. p. 581-590.
-
CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; COSTA, L. F. . Finding Community Structure in Music Genres Networks. In: International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), 2011, Miami. Proceedings of the 12th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR 2011), 2011. p. 447-452.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Multispectral Image Classification by Using Maximum Pseudo-Likelihood Estimation and Higher-Order Markov Random Fields. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2010, Rio de Janeiro. Proceedings of the 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2010). Rio de Janeiro: Editora da Universidade Federal Fluminense (EdUFF), 2010. p. 77-80.
-
SALVADEO, D. H. P. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; MOREIRA, J. ; LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. . RBPCA MaxLike: A Novel Statistic Classifier for Face Recognition Based on Block-Based PCA and Covariance Matrix Regularization. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2010, Rio de Janeiro. Proceedings of the 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2010). Rio de Janeiro: Editora da Universidade Federal Fluminense (EdUFF), 2010. p. 69-72.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Filtragem adaptativa de ruído gaussiano em Imagens através da minimização da informação de Fisher observada. In: Workshop de Visão Computacional (WVC), 2010, Presidente Prudente. Anais do VI Workshop de Visão Computacional (WVC 2010), 2010. p. 7-12.
-
PAPA, J. P. ; FALCAO, A. X. ; LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. ; SALVADEO, D. H. P. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Fast and Accurate Holistic Face Recognition using Optimum-Path Forest. In: International Conference on Digital Signal Processing (DSP), 2009, Santorini. Proceedings of the 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP 2009), 2009. p. 1-6.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . GSAShink: A Novel Iterative Approach for Wavelet-Based Image Denoising. In: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI), 2009, Rio de Janeiro. Proceedings of the 22nd Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2009), 2009. p. 156-163.
-
SALVADEO, D. H. P. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; MOREIRA, J. ; LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. . Combinando Block-Based PCA e Regularização de Matrizes de Covariância no Reconhecimento de Faces. In: Workshop de Visão Computacional (WVC), 2009, São Paulo. Anais do V Workshop de Visão Computacional (WVC 2009), 2009.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Um novo método iterativo para filtragem de imagens utilizando wavelets, campos Markovianos e teoria dos jogos. In: Workshop de Visão Computacional (WVC), 2009, São Paulo. Anais do V Workshop de Visão Computacional (WVC 2009), 2009.
-
MARTINS, A. L. D. ; LEVADA, A. L. M. ; HOMEM, M. R. P. ; MASCARENHAS, N. D. A. . MAP-MRF SUPER-RESOLUTION IMAGE RECONSTRUCTION USING MAXIMUM PSEUDO-LIKELIHOOD PARAMETER ESTIMATION. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2009, Cairo. Proceedings of the16th International Conference on Image Processing (ICIP 2009), 2009. p. 1165-1168.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. ; SALVADEO, D. H. P. . Spatially Non-Homogeneous Potts Model Parameter Estimation On Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. In: 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (ACM SAC 2008), 2008, Fortaleza. Proceedings of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2008. v. 3. p. 1733-1737.
-
CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; SAITO, J. H. ; MARI, J. F. . Neural Network Based Systems for Computer-Aided Musical Composition: Supervised x Unsupervised Learning. In: 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2008, Fortaleza. Proceedings of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2008. v. 3. p. 1738-1742.
-
MARI, J. F. ; SAITO, J. H. ; POLI, G. ; ZORZAN, M. R. ; LEVADA, A. L. M. . Improving the Neural Meshes Algorithm for 3D Surface Reconstruction with Edge Swap Operations. In: 23rd Annual ACM Symposium on Apllied Computing, 2008, Fortaleza. Proceedings of the 23rd Annual ACM Symposium on Apllied Computing, 2008. v. 2. p. 1236-1240.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Potts MRF Model Parameter Estimation in Image Analysis. In: 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE), 2008, São Paulo. Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE). Los Alamitos, Califórnia: IEEE Computer Society, 2008. v. 1. p. 211-218.
-
CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; SAITO, J. H. . Stabilizing and Improving the Learning Speed of 2-Layered LSTM Network. In: 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE), 2008, São Paulo. Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE). Los Alamitos, Califórnia: IEEE Computer Society, 2008. v. 1. p. 293-300.
-
LAIA, M. A. M. ; LEVADA, A. L. M. ; BOTEGA, L. C. ; CRUVINEL, P. E. ; Pereira, M. F. L. ; MACEDO, A. . A Novel Model for Combining Projection and Image Filtering using Kalman and Discrete Wavelet Transform in Computerized Tomography. In: 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE), 2008, São Paulo. Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE). Los Alamitos, California: IEEE Computer Society, 2008. p. 219-226.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Potts MRF Model Parameter Estimation using Higher-Order Neighborhood Systems on Stochastic Image Modeling. In: 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2008, Bratislava. Proceedings of the 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2008). Bratislava: Publishing House STU, 2008. p. 385-388.
-
LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. ; SALVADEO, D. H. P. ; SAITO, J. H. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Novel Approaches for Face Recognition: Template-Matching using Dynamic Time Warping and LSTM Neural Network Supervised Classification. In: 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2008), 2008, Bratislava. Proceedings of the 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Bratislava: Publishing House STU. p. 241-244.
-
HORTA, M. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; FRERY, A. C. ; LEVADA, A. L. M. . Clustering of Fully Polarimetric SAR Data Using Finite G0p Mixture Model and SEM Algorithm. In: 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2008, Bratislava. Proceedings of the 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2008). Bratislava: Publishing House STU, 2008. p. 81-84.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . A Novel Pseudo-Likelihood Equation for Potts MRF Model Parameter Estimation in Image Analysis. In: 15th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2008, San Diego. Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Bryan, TX: Conference Management Services, Inc., 2008. p. 1828-1831.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . On the Asymptotic Variances of Gaussian Markov Random Field Model Hyperparameters in Stochastic Image Modeling. In: 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2008, Tampa. Proceedings of the 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2008. p. 1-4.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Classificação Contextual de Imagens utilizando Campos Aleatórios Markovianos e Teoria dos Jogos. In: IV Workshop de Visão Computacional (WVC), 2008, Bauru. Anais do IV Workshop de Visão Computacional, 2008.
-
SALVADEO, D. H. P. ; CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; MOREIRA, J. ; SAITO, J. H. . Combining Block-based PCA, Global PCA and LDA for Feature Extraction in Face Recognition. In: IV Workshop de Visão Computacional, 2008, Bauru. Anais do IV Workshop de Visão Computacional, 2008.
-
CORREA, D. C. ; SALVADEO, D. H. P. ; LEVADA, A. L. M. ; SAITO, J. H. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; MOREIRA, J. . Using LSTM Network in Face Classification Problems. In: IV Workshop de Visão Computacional (WVC), 2008, Bauru. Anais do IV Workshop de Visão Computacional, 2008.
-
CORREA, D. C. ; LEVADA, A. L. M. ; SAITO, J. H. . Improving the Learning Speed in 2-Layered LSTM Network by Estimating the Configuration of Hidden Units and Optimizing Weights Initialization. In: 18th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2008, Praga, República Tcheca. Lecture Notes on Computer Science (LNCS), 2008. v. 5163. p. 109-118.
-
LAIA, M. A. M. ; LEVADA, A. L. M. ; CRUVINEL, P. E. . Filtragem de Projeções Tomográficas de Ciência do solo utilizando Transformada de Anscombe e Kalman. In: DINCON - 6th Brazilian Conference on Dynamics, Control and Their Applications, 2007, São José do Rio Preto. Proceedings of the 6th Brazilian Conference on Dynamics, Control and Their Applications, 2007.
-
POLI, G. ; LEVADA, A. L. M. ; MARI, J. F. ; SAITO, J. H. . Voice Command Recognition with Dynamic Time Warping (DTW) using Graphics Processing Units (GPU) with Compute Unified Device Architecture (CUDA). In: SBAC-PAD 2007: 19th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing, 2007, Gramado. 19th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD'07), 2007. p. 19-25.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Estimation of Non-Homogeneous Potts-Strauss MRF Model Parameter in Remote Sensing Images using Higher-Order Neighborhood Systems. In: URSI COMMISSION F TRIENNIAL OPEN SYMPOSIUM ON RADIO WAVE PROPAGATION AND REMOTE SENSING, 2007, Rio de Janeiro. PROCEEDINGS OF THE ELEVENTH URSI COMMISSION F TRIENNIAL OPEN SYMPOSIUM ON RADIO WAVE PROPAGATION AND REMOTE SENSING, 2007.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . An Efficient Method for Parameter Estimation on the Multi-Level Logistic MRF Image Model using Maximum Pseudo-Likelihood Approach. In: III WVC - Workshop de Visão Computacional, 2007, São José do Rio Preto. Anais do III Workshop de Visão Computacional, 2007.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Noisy Multispectral Image Classification using Feature Fusion. In: WVC 2006 - II Workshop de Visão Computacional, 2006, São Carlos. WVC 2006, 2006.
-
LEVADA, A. L. M. ; HADDAD, M. F. C. ; NIELSEN, F. . A New Geometric Approach of Adaptive Neighborhood Selection for Classification. In: NeurReps: Symmetry and Geometry in Neural Representations, 2024, Vancouver. NeurReps Proceedings, 2024.
-
HIRAGA, A. K. ; LEVADA, A. L. M. . Método para classificação supervisionada utilizando caminhos de mínima informação em grafos. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe 2013), 2013, São Carlos. Proceedings of the 2013 Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2013.
-
LEVADA, A. L. M. ; BOTEGA, L. C. ; CRUVINEL, P. E. . Filtragem de Imagens Tomográficas Ruidosas utilizando a Transformada Wavelet Discreta. In: III Congresso de Física Médica, 2007, Botucatu. Anais do III Congresso de Física Médica, 2007.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Extração de Atributos em Imagens Multiespectrais de Sensoriamento Remoto utilizando Independent Component Analysis. In: III Congresso de Pós-Graduação da UFSCar, 2005, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar v.1 2005, 2005.
-
BALLESTERO, M. F. M. ; SOUZA, L. C. ; COLLI, B. O. ; LEVADA, A. L. M. ; RIBEIRO, G. M. ; OLIVEIRA, R. S. . Artifcial Intelligence in Traumatic Brain Injury: A Comparison of XGBoost Machine Learning Algorithm versus Logistic Regression in Moderate and Severe Pediatric TBI. In: 50th Annual Meeting of the International Society for Pediatric Neurosurgery (ISPN 2024), 2024, Toronto. Child's Nervous System, 2024. v. 40. p. 3367-3469.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Estimation of Non-Homogeneous Potts-Strauss MRF Model Parameters on Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. In: SIBGRAPI - Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007, Belo Horizonte. Proceedings of the 20th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007.
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Classificação Contextual e Supervisionada de Imagens Multiespectrais Utilizando Combinação de Modelos de Campos Aleatórios Markovianos. In: X Workshop da Pós-Graduação em Física, 2006, São Carlos. X Workshop de Pós-Graduação em Física, 2006.
-
LEVADA, A. L. M. . Redução de dimensionalidade linear para extração de atributos. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A.L.M. . Minicurso de introdução a Python para programação numérica. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).
-
LEVADA, A.L.M. . Manifold learning for nonlinear dimensionality reduction in pattern recognition problems. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . On Combining Higher-Order MAP-MRF Based Classifiers for Image Labeling. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. . An Adaptive Approach for Contextual Audio Denoising using Local Fisher Information. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Multispectral Image Classification by Using Maximum Pseudo-Likelihood Estimation and Higher-Order Markov Random Fields. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . GSAShrink: A Novel Iterative Approach for Wavelet-Based Image Denoising. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Spatially Non-Homogeneous Potts Model Parameter Estimation on Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Potts MRF Model Parameter Estimation using Higher-Order Neighborhood Systems on Stochastic Image Modeling. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; CORREA, D. C. ; SALVADEO, D. H. P. ; SAITO, J. H. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Novel Approaches for Face Recognition: Template-Matching using Dynamic Time Warping and LSTM Neural Network Supervised Classification. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Improving Potts MRF Model Parameter Estimation in Image Analysis. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LAIA, M. A. M. ; LEVADA, A. L. M. ; BOTEGA, L. C. ; Pereira, M. F. L. ; CRUVINEL, P. E. ; MACEDO, A. . A Novel Model for Combining Projection and Image Filtering using Kalman and Discrete Wavelet Transform in Computerized Tomography. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . A Novel Pseudo-Likelihood Equation for Potts MRF Model Parameter Estimation in Image Analysis. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . On the Asymptotic Variances of Gaussian Markov Random Field Model Hyperparameters in Stochastic Image Modeling. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . On the Asymptotic Variances of Gaussian Markov Random Field Model Hyperparameters in Stochastic Image Modeling. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LEVADA, A. L. M. ; BOTEGA, L. C. ; CRUVINEL, P. E. . Filtragem de Imagens Tomográficas Ruidosas utilizando a Transformada Wavelet Discreta. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Estimation of Non-Homogeneous Potts-Strauss MRF Model Parameters on Higher-Order Neighborhood Systems by Maximum Pseudo-Likelihood. 2007. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . An Efficient Method for Parameter Estimation on the Multi-Level Logistic MRF Image Model using Maximum Pseudo-Likelihood. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. ; TANNUS, A. . Estimation of Non-Homogeneous Potts-Strauss MRF Model Parameter in Remote Sensing Images using Higher-Order Neighborhood Systems. 2007. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
LEVADA, A. L. M. ; MASCARENHAS, N. D. A. . Noisy Multispectral Image Classification using Feature Fusion. 2006. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
Outras produções
LEVADA, A. L. M. . On the Spatial Dependence Structure of Isotropic Pairwise Gaussian-Markov Random Field Models. 2011.
LEVADA, A. L. M. . Página na internet. 2011. (Site).
LEVADA, A. L. M. . Fundamentos matemáticos de processamento de imagens. 2023. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Teoria dos Grafos para Computação. 2022. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Introdução à Otimização Não Linear. 2022. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A. L. M. . Reconhecimento de Padrões. 2022. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A. L. M. . Projeto e Analise de Algoritmos. 2022. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A. L. M. . Fundamentos de Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados. 2022. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Introdução à Programação Linear. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Algoritmos e Estruturas de Dados em Python. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Uma Introdução à Matemática Discreta para a Computação: fundamentos teóricos, exercícios e aplicações. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Introdução à Computação em Julia: Problemas e Aplicações. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Programação Científica em Julia: Fundamentos básicos e implementações computacionais. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A.L.M. . Programação Científica com Python. 2021. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A. L. M. . Minicurso de introdução a Python para programação numérica. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Outra).
LEVADA, A.L.M. . Introdução a Computação em Python: Problemas e Aplicações. 2020. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).
LEVADA, A. L. M. . Modelagem Contextual de Dados utilizando Campos Aleatórios Markovianos: Imagens, Grafos e Padrões. 2011. (Palestra ministrada aos alunos e docentes do DEMAC na UNESP de Rio Claro em 29/08/2011).
Projetos de pesquisa
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2025 - Atual
Aprendizado de métricas para filtragem e classificação de padrões: para além da geometria Euclidiana, Descrição: O aprendizado de métricas é uma área fundamental no reconhecimento de padrões e no processamento de imagens, em que o objetivo central é definir a similaridade entre dados de forma eficaz. Embora amétrica Euclidiana seja amplamente utilizada, sua limitação em capturar nuances em estruturas complexas, como aquelas presentes em dados de alta dimensionalidade e em distribuições não lineares,tem motivado o desenvolvimento de abordagens mais sofisticadas. Este projeto de pesquisa busca explorar métodos de aprendizado de métricas que transcendam a geometria Euclidiana, incorporando técnicas avançadas baseadas em grafos para melhorar o desempenho em tarefas de classificação, e filtragem de ruído em imagens. Especificamente, as contribuições deste projetos se dividem em duas frentes: 1) utilizar de métodos baseados em conceitos da geometria diferencial (curvatura) para desenvolver novos algoritmos para classificação/agrupamento/redução de dimensionalidade que possam melhor adaptar-se à geometria intrínseca dos dados; 2) empregar distâncias geodésicas na filtragem não local de ruídos em imagens, como forma de superar as limitações da distância Euclidiana, e assim melhorar a preservação das bordas e detalhes finos da imagem durante o processo de filtragem. As abordagens propostas serão avaliadas em diversos conjuntos de dados e imagens reais, e comparadas às suas versões Euclidianas, bem como outras técnicas consideradas estado da arte. Ao longo do projeto, também almeja-se desenvolver um entendimento mais aprofundado de como métricas alternativas podem fornecer melhor compreensão sobre a estrutura e complexidade dos dados, especialmente em cenários em que a métrica Euclidiana se mostra insuficiente. Este projeto tem o potencial de avançar o estado da arte em aprendizado de métricas aplicadas a imagens e padrões, contribuindo com novos algoritmos capazes de lidar com desafios contemporâneos na ciência de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador / Adriano dos Reis Carvalho - Integrante / Gustavo Henrique Chavari - Integrante / André Ribeiro de Brito - Integrante / Daniel de Almeida Góes - Integrante / Rodrigo Cesar Evangelista - Integrante / Rodrigo de Paula Mendes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2024 - Atual
Filtragem não local de ruídos em imagens com distâncias geodésicas em grafos, Descrição: O projeto de pesquisa em questão tem como objetivo desenvolver e avaliar novas técnicas de redução de ruído em imagens digitais, utilizando a abordagem de filtragem não local combinada com distâncias geodésicas calculadas em grafos. A filtragem não local é uma técnica que considera regiões distantes da imagem para determinar a semelhança entre pixels, possibilitando uma supressão mais eficaz do ruído sem comprometer detalhes finos. No entanto, a métrica de distância comumente utilizada nesses métodos é a Euclidiana, que pode não ser adequada para modelar corretamente a estrutura da imagem em situações de bordas complexas e texturas. Este projeto propõe o uso de distâncias geodésicas, calculadas em um grafo que modela a imagem, onde os nós representam os pixels e as arestas refletem as relações de similaridade entre eles. Ao aplicar essas distâncias geodésicas, espera-se melhorar a preservação das bordas e estruturas da imagem durante o processo de filtragem, minimizando o surgimento de artefatos enquanto se reduz o ruído. O desenvolvimento será acompanhado por uma análise teórica e experimental, comparando a abordagem proposta com métodos tradicionais de filtragem de ruído, como o filtro bilateral e o filtro não local clássico, em diversos tipos de ruído e imagens. A pesquisa visa contribuir tanto para o avanço no campo de processamento de imagens quanto para aplicações práticas em áreas como visão computacional e análise de imagens médicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador / Adriano dos Reis Carvalho - Integrante., Número de orientações: 1
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2023 - Atual
Aprendizado em grafos para reconhecimento de padrões: de espaços lineares a variedades, Descrição: No contexto de aprendizado de máquina, entender a forma e a estrutura dos dados é fundamental porque isso pode influenciar diretamente a escolha do modelo, o pré-processamento dos dados e as técnicas de aprendizado que serão utilizadas. A estrutura dos dados pode influenciar, por exemplo, a escolha de algoritmos de agrupamento para identificar grupos de dados similares, algoritmos de classificação supervisionada para separar dados em categorias ou algoritmos de regressão para realizar a previsão de valores futuros. A análise topológica de dados é uma técnica que permite entender a forma e a estrutura dos dados, independentemente da métrica ou escala utilizada para medi-los. Ela é especialmente útil para análise de grandes conjuntos de dados, como em biologia, finanças, redes sociais e outras áreas. Através da análise topológica, é possível identificar padrões, agrupamentos e relações entre os dados que podem não ser óbvias com outras técnicas. Além disso, a análise topológica de dados é capaz de lidar com dados de alta dimensão e ruído, tornando-a uma técnica robusta e versátil para análise de dados complexos. Em resumo, a análise topológica de dados é uma ferramenta poderosa para descoberta de conhecimento em grandes conjuntos de dados, permitindo a identificação de padrões e relações que podem levar a insights valiosos em diversas áreas do conhecimento. Este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de novas técnicas de análise topológica de dados utilizando conceitos da geometria diferencial para a definição de métricas intrínsecas aos conjuntos de dados. Dentre os métodos a serem propostos estão algoritmos para a estimação local da curvatura em grafos, generalizações de diversos algoritmos de aprendizado de variedades para redução de dimensionalidade, além do desenvolvimento de novos algoritmos para a classificação de padrões, como o método kk-NN (Curvature based k-NN), que utiliza a curvatura local em grafos para definir o tamanho da vizinhança de maneira adaptativa para cada amostra do conjunto de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador / Michel Ferreira Cardia Haddad - Integrante.
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2021 - Atual
Approximating geodesic distances between pairwise isotropic Gaussian-Markov random fields, Descrição: Random fields are among the mathematical models used in the study of non-deterministic and non-linear complex systems. A fundamental aspect in the characterization of such models is to define intrinsic properties and to understand how these measures change over time. In this paper, we propose an information-geometric framework to analyze Gaussian-Markov random fields (GMRF's) by the definition of a Fisher information based space. With this approach, it is possible to measure the variations in each component of the metric tensor that equips the underlying parametric space, when visiting different entropic states. Using Markov Chain Monte Carlo simulations, we propose a method based on infinitesimal displacements to approximate the geodesic distance between two systems operating in different regimes, represented by two points in the parametric space. Moreover, we derive an expression for the KL-divergence (relative entropy) between two GMRF models, showing that, it symmetrized version works reasonably well as a replacement for the geodesic distance as similarity measure. Finally, information cycles that relate components of the metric tensor and the system's entropy reveals an asymmetric pattern of evolution when the system moves towards different entropic states, indicating that the simple interaction between several Gaussian random variables can lead to the emergence of an intrinsic notion of time in the evolution of a random field, based in the geometric properties of its parametric space.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador.
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2021 - Atual
Geometria diferencial no aprendizado não supervisionado de métricas em métodos de redução de dimensionalidade, Descrição: Algoritmos de aprendizado não supervisionado de métricas utilizam grafos como aproximações discretas para as variedades que representam a estrutura geométrica subjacente dos conjuntos de dados multivariados. Atualmente, a metodologia adotada pelos algoritmos tradicionais de aprendizado de variedades na ponderação das arestas desses grafos ainda é bastante rudimentar, uma vez que adota-se a distância Euclidiana como medida de similaridade. Porém, a distância Euclidiana é extrínseca à variedade em questão e não leva em consideração a noção de curvatura. Por essa razão, esse projeto de pesquisa visa propor métodos matematicamente originais, mais precisos e adequados para a caracterização da similaridade entre amostras vizinhas do grafo KNN. A ideia consiste em utilizar conceitos da geometria diferencial, como a curvatura, que é uma medida intrínseca, para ponderar arestas de caminhos mínimos em tais grafos, uma vez que eles representam aproximações para as verdadeiras distâncias geodésicas entre diferentes pontos pertencentes à variedade. Basicamente, a estratégia consiste em medir as variações dos espaços tangentes conforme nos movemos através de um caminho mínimo no grafo KNN. Com isso, espera-se melhorar o desempenho de diversos algoritmos utilizados na extração de características em problemas de classificação de padrões, como o PCA (Principal Component Analysis), ISOMAP (Isometric Feature Mapping) e LLE (Locally Linear Embedding). Resultados preliminares com o algoritmo ISOMAP mostram um ganho significativo na acurácia da classificação de diversos conjuntos de dados reais em comparação com as versões tradicionais e outros métodos estado da arte, como t-SNE e UMAP. Além disso, espera-se incorporar os grafos baseados em curvatura (K-graphs) em modelos para classificação de padrões e agrupamento de dados baseados em grafos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador.
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2021 - Atual
Differential geometry and curvature in Gaussian random fields, Descrição: Information geometry is concerned with the application of differential geometry concepts in the study of the parametric spaces of statistical models. When the random variables are independent and identically distributed, the underlying parametric space exhibit constant curvature, which makes the geometry hyperbolic (negative) or spherical (positive). In this paper, we derive closed-form expressions for the components of the first and second fundamental forms regarding pairwise isotropic Gaussian-Markov random field manifolds, allowing the computation of the Gaussian, mean and principal curvatures. Computational simulations using Markov Chain Monte Carlo dynamics indicate that a change in the sign of the Gaussian curvature is related to the emergence of phase transitions in the field. Moreover, the curvatures are highly asymmetrical for positive and negative displacements in the inverse temperature parameter, suggesting the existence of irreversible geometric properties in the parametric space along the dynamics. Furthermore, these asymmetric changes in the curvature of the space induces an intrinsic notion of time in the evolution of the random field.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador.
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2017 - 2020
Aprendizado de variedades e classificação não-supervisionada em imagens hiperespectrais, Descrição: Imagens hiperespectrais são capazes de capturar informações em centenas de bandas de frequências. Apesar de ser possível identificar um maior número de regiões de interesse, esse aumento drástico no número de atributos, acompanhado da dificuldade de se obter amostras rotuladas, causa uma série de efeitos negativos à classificação de tais padrões, o que recebe o nome de maldição da dimensionalidade. O objetivo desse trabalho consiste em quantificar de maneira sistemática os efeitos da redução de dimensionalidade (DR) linear e não linear do desempenho da classificação não supervisionada de diversas imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto. Resultados sugerem evidência a favor dos métodos de DR, com vantagem para os métodos não lineares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador / Eduardo Kazuo Nakao - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1
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2017 - Atual
Teoria da informação no aprendizado não supervisionado de métricas, Descrição: O problema de quantificar uma medida de similaridade adequada entre diferentes objetos em um conjunto de dados é uma tarefa fundamental em muitas aplicações de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Encontrar medidas de similaridade alternativas é crucial para a análise de dados, especialmente em situações em que a distância euclidiana padrão se torna uma escolha inadequada. Medidas baseadas na teoria da informação foram aplicadas com sucesso em estatística para quantificar o grau de similaridade entre variáveis aleatórias, definindo um como uma sólida base matemática para o aprendizado de métricas.. Nesse projeto busca-se incorporar tais medidas nos métodos de redução de dimensionalidade linear e não linear como forma de melhorar a etapa de classificação dos dados observados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador / Cedrick Bamba Nsimba - Integrante / Alaor Cervati Neto - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4
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2011 - 2013
Medidas baseadas em teoria da informação em modelos de campos aleatórios Markovianos, Descrição: O presente projeto tem como objetivo unir esforços de pesquisa em grafos, redes complexas e modelos de campos aleatórios Markovianos, a fim de investigar soluções a uma variedade de problemas relacionados à análise de dados espacialmente dependentes, como processamento de imagens (uma vez que reticulados 2D são grafos regulares), abordagens contextuais para reconhecimento de padrões, extração de informações e estatísticas a partir de redes complexas, a caracterização de comunidades/clusters em conjuntos de dados e redes complexas (particionamento de grafos) e estudos acerca da propagação da informação em grafos (estudar efeitos globais a partir de mudanças locais). O princípio teórico básico e ingrediente inovador que fundamenta a análise proposta são medidas baseadas na teoria da informação, tais como a entropia e a informação de Fisher, que, apesar de muito utilizadas em probabilidade e inferência estatística clássicas (no caso de observações independentes), continuam pouco exploradas em modelos contextuais. Em recentes esforços de pesquisa, expressões analíticas para o cálculo da Informação de Fisher observada em dois modelos de campos aleatórios Markovianos foram propostas: o modelo de Potts e o modelo Gaussiano-Markoviano. A partir de tais expressões é possível calcular a quantidade de informação que a observação de um padrão contextual (ou patch em imagens) fornece, possibilitando, entre outras coisas, quantificar o alinhamento ou não de um padrão contextual com o comportamento global esperado. Além disso, a definição de equilíbrio da informação como uma condição em que a informação de Fisher calculada pela derivada segunda (curvatura da log verossimilhança local) é próxima de zero nos permite identificar elementos altamente suscetíveis a mudança de comportamento, uma vez que eles não oferecem informação alguma sobre o parâmetro de dependência espacial. Exemplos típicos de padrões que exibem essa característica são contornos em imagens e fronteiras de decisão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1
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2009 - 2010
INSTITUTO NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA EM MATEMÁTICA - AVANÇO GLOBAL E INTEGRADO DA MATEMÁTICA BRASILEIRA, Descrição: Continuação do projeto Institutos do Milênio. Engloba grande parte das pesquisas na área de matemática no país. Como aluno de doutorado do Prof. Dr. Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas, um dos coordenadores da área de Computação Visual, o principal objetivo é a definição de ferramentas estatísticas e métodos para classificação supervisionada de imagens multiepectrais. Como resultados foram desenvolvidas novas equações de pseudo-verossimilhança para inferência estatística em modelos de camps aleatórios Markovianos, bem como aproximações para a variância assintótica desses estimadores através da Informação de Fisher observada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas - Integrante / Michelle Matos Horta - Integrante / Jacob Palis Junior - Coordenador.
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2008 - 2012
CENTRO DE IMAGENS E ESPECTROSCOPIA IN VIVO POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA PARA ESTUDOS DE MODELOS ANIMAIS, Descrição: ESTE PROJETO TEMÁTICO É COORDENADO PELO PROF. DR. ALBERTO TANNÚS DO IFSC-USP E SE INSERE NO PROJETO CINAPCE DA FAPESP, QUE VISA ESTUDAR O PROBLEMA DA EPILEPSIA.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas - Integrante / Alberto Tannús - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2005 - 2008
INSTITUTO DO MILÊNIO - AVANÇO GLOBAL E INTEGRADO DA MATEMÁTICA BRASILEIRA E CONTRIBUIÇÃO À REGIÃO, Descrição: A matemática brasileira desfruta de sólido prestígio internacional, figurando ao lado da Austrália, Bélgica, China, Hungria, Holanda, Índia, Polônia e Espanha, na classificação por atividade de pesquisa da União Internacional de Matemática. Instituto Virtual de Excelência - o Instituto do Milênio "Avanço Global e Integrado da Matemática Brasileira e Contribuição ao Fortalecimento da Matemática na América Latina" dá uma nova dimensão a esta área fundamental para o nosso desenvolvimento científico e tecnológico. Mobiliza grandes lideranças nacionais para que se atinja um novo patamar ainda mais elevado de excelência, ao mesmo tempo em que: * Está sendo ampliado substancialmente o número de centros competentes nas diversas regiões do país; * A atividade de pesquisa está sendo abrangente em seu escopo no que tange às aplicações e modelagem computacional, como por exemplo aquelas ligadas à otimização na exploração de petróleo, ao clima e previsão de tempo, à modelagem de sistemas biológicos e várias outras; * A formação de doutores tem merecido atenção especial quanto à sua diversificação e ampliação, mantendo-se alto padrão de qualidade. O mesmo aplica-se aos programas de pós-doutorado objetivando-se a fixação de um número expressivo de novos pesquisadores; * Tem sido dado apoio direto a centros em desenvolvimento, especialmente em estados da região norte, nordeste e centro-oeste; Como aluno de doutorado do Prof. Dr. Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas, o enfoque foi na definição de novas ferramentas estatísticas e métodos para classificação supervisionada de imagens multiepectrais. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (4) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas - Integrante / Marcelo Roberto Zorzan - Integrante / Michelle Matos Horta - Integrante / Jacob Palis Junior - Coordenador / Murillo Rodrigo Petrucelli Homem - Integrante / Ana Luisa Dine Martins - Integrante / Moacir Pereira Ponti Júnior - Integrante.
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2003 - 2008
ALGORITMOS PARA RECONSTRUÇÃO TOMOGRÁFICA: OTIMIZAÇÃO, RECONSTRUÇÃO, QUANTIFICAÇÃO E APLICAÇÃO CLÍNICA, Descrição: A Reconstrução Tomográfica revolucionou a Medicina, permitindo a visualização anatômica, metabólica e funcional de estruturas humanas de modo não-invasivo. Nestes últimos 30 anos, têm havido progressos notáveis na reconstrução tomográfica a partir de projeções, tanto no que se refere à qualidade e velocidade, quanto em estudos dinâmicos e tridimensionais [Udupa, 2000]. Contudo, ainda há várias questões em aberto nesta área, principalmente em relação à tomografia por emissão, modalidade esta muito utilizada em Medicina Nuclear. São desafios importantes, tais como: a) assegurar resultados verdadeiramente quantitativos ao SPECT - Single Photon Emission Computed Tomography e ao PET- Positron Emission Tomography (remoção de artefatos causados pela atenuação, espalhamento e ruído); b) algoritmos de reconstrução verdadeiramente 4D para estruturas dinâmicas; c) segmentação e quantificação tridimensional robustas; e d) avaliações objetivas dos métodos tomográficos. A tomografia por emissão (SPECT e PET) é uma modalidade de imagens médicas importantíssima porque permite, através do uso de radiofármacos, a obtenção de informações funcionais e metabólicas. Essas informações, muitas vezes, indicam mudanças em processos biológicos que podem levar a identificação de doenças, antes mesmo que modificações anatômicas possam ser detectadas em imagens radiológicas ou por ressonância magnética nuclear. São encontradas ainda situações em que não existem sintomas manifestos e as imagens por emissão já mostram funções alteradas. O projeto aqui apresentado tem, como objetivo principal, unir esforços e conhecimentos de várias equipes com longa experiência em Tomografia, visando soluções práticas e otimizadas de algoritmos de reconstrução, de restauração de imagens, de quantificação de volumes reconstruídos e de aplicações clínicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (9) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas - Coordenador / Sérgio Furuie - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Projetos de desenvolvimento
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2012
Desenvolvimento de Equipamento de Diagnóstico Óptico Utilizando Laser Infravermelho e Sensor tipo CCD Para Detecção de Cáries e Fraturas Ósseas, Descrição: A área de atuação do docente é na realização de estudos acerca da análise de ruídos e filtragens de imagens de transiluminação NIR para diagnóstico óptico de cáries e microfissuras dentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Alexandre Luís Magalhães Levada - Integrante / Jander Moreira - Integrante / Luis Carlos Trevelin - Integrante / Marílian W. Mancini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Prêmios
2022
ICPR 2022 - Best Scientific Paper Award - Track: Artificial Intelligence, Machine Learning for Pattern Analysis, IAPR - International Association for Pattern Recognition.
2015
Best Paper Award - SIBGRAPI'2015 - Areas: Computer Vision/Pattern Recognition/Image Processing, SBC.
2011
Best Poster Award in the 7th International Summer School on Pattern Recognition (ISSPR), UK for the work "On the Asymptotic Variances of GMRF Model Hyperparameters in Stochastic Image Modeling", University of Plymouth (sponsored by Microsoft Research).
2010
Artigo "Filtragem adaptativa de ruído gaussiano em Imagens através da minimização da informação de Fisher observada" slecionado entre os 3 melhores trabalhos (VI WVC - Workshop de Visão Computacional), Universidade Estadual Paulista (UNESP) - Campus de Presidente Prudente.
2008
Prêmio de melhor Poster no IV Workshop de Visão Computacional (WVC 2008) pelo artigo "Classificação Contextual de Imagens utilizando Campos Aleatórios Markovianos e Teoria dos Jogos", Universidade Estadual Paulista (UNESP), Campus de Bauru.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. , Rodovia Washington Luiz, 295 - Departamento de Computação, 13565-905 - Sao Carlos, SP - Brasil, URL da Homepage:
Experiência profissional
2010 - Atual
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2004 - 2006
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Bolsista CNPq, Enquadramento Funcional: Aluno de Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Aluno de mestrado com bolsa institucional do CNPq no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos
Atividades
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10/2024
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Lógica Matemática
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10/2023
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Estruturas de Dados 1
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10/2023
Ensino, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões
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10/2022
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Projeto e Análise de Algoritmos
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10/2022
Ensino, Física, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Programação e Algoritmos 1
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06/2022
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Estruturas de Dados 2
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08/2021
Ensino, Matemática, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Programação e algoritmos 2
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02/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Introdução à Computação
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08/2010
Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.Linhas de pesquisa
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05/2023 - 09/2023
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Processamento Digital de Imagens
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03/2020 - 07/2021
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise de sinais e sistemas
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08/2010 - 12/2020
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria dos Grafos
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08/2019 - 12/2019
Ensino, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões
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02/2019 - 07/2019
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Matemática Discreta
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03/2017 - 07/2018
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Matemática Computacional
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02/2015 - 07/2017
Ensino, Estatística, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Programação Científica
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03/2012 - 12/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Aprendizado em Grafos, Fundamentos de Visão Computacional
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01/2011 - 12/2012
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Lógica Matemática
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02/2011 - 07/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos em Processamento de Imagens
2006 - 2010
Universidade de São PauloVínculo: Bolsista FAPESP, Enquadramento Funcional: Aluno de Doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Aluno de doutorado com bolsa FAPESP no Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo
Criando um monitoramento
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