Raphael Felipe de Carvalho Prates

Possui graduação em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2013) e mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO pela Universidade Federal de Ouro Preto (2014). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Visão Computacional

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Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação

2014 - 2019

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Matching People in Surveillance Cameras Network
William Robson Schwartz. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais, FAPEMIG, Brasil.

Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

2013 - 2014

Universidade Federal de Ouro Preto
Título: Detecção de Placas: Uma Abordagem Adaptativa para a Localização de Placas Utilizando Descritores HoG, Ano de Obtenção: 2014
Guillermo Cámara Chávez.Coorientador: David Menotti Gomes. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: detecção de placas veiculares; histograma de gradientes orientados; detecção adaptiva.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Visão Computacional. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Vigilância Inteligente.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2008 - 2013

Universidade Federal de Ouro Preto
Título: UMA METODOLOGIA PARA EXTRAÇÃO DE MARCADORES PARA SEGMENTAÇÃO DA ESPUMA DE FLOTAÇÃO EMPREGANDO ANÁLISE DE IMAGENS
Orientador: David Menotti Gomes

Pós-doutorado

2019

Pós-Doutorado. , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

2020 - 2021

Pós-Doutorado. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. , Bolsista do(a): FUNCAMP, FUNCAMP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Naval e Oceânica / Subárea: Petroleum engineering.

Idiomas

Inglês

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

Áreas de atuação

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

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

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos/Especialidade: Automação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais.

Produções bibliográficas

WERNECK, RAFAEL DE OLIVEIRA ; PRATES, RAPHAEL ; MOURA, RENATO ; GONÇALVES, MAIARA MOREIRA ; CASTRO, MANUEL ; SORIANO-VARGAS, AUREA ; RIBEIRO MENDES JÚNIOR, PEDRO ; HOSSAIN, M. MANZUR ; ZAMPIERI, MARCELO FERREIRA ; FERREIRA, ALEXANDRE ; DAVÓLIO, ALESSANDRA ; SCHIOZER, DENIS ; ROCHA, ANDERSON . Data-driven deep-learning forecasting for oil production and pressure. JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING , v. 210, p. 109937, 2022.
PRATES, RAPHAEL ; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON . Kernel cross-view collaborative representation based classification for person re-identification. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION , v. 58, p. 304-315, 2019.
SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON ; PRATES, RAPHAEL . Kernel multiblock partial least squares for a scalable and multicamera person reidentification system. JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING , v. 27, p. 1, 2018.
SILVA, GUSTAVO PEIXOTO ; PRATES, RAPHAEL FELIPE DE CARVALHO . Otimização da escala mensal de motoristas de ônibus urbano utilizando a heurística Variable Neighborhood Search. Transportes (Rio de Janeiro) , v. 22, p. 31, 2014.
R.F, PRATES ; G, CÁMARA-CHÁVEZ ; SCHWARTZ, WILLIAM R ; D, MENOTTI . Brazilian License Plate Detection Using Histogram of Oriented Gradients and Sliding Windows. International Journal of Computer Science and Information Technology (Print) , v. 5, p. 39-52, 2013.
FIGUEIREDO, AUGUSTO ; BRAYAN, JOHNATA ; REIS, RENAN OLIVEIRA ; PRATES, RAPHAEL ; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON . MoRe: A Large-Scale Motorcycle Re-Identification Dataset. In: 2021 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2021, Waikoloa. 2021 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2021. p. 4033.
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PRATES, RAPHAEL ; OLIVEIRA, MARINA ; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON . Kernel Partial Least Squares for person re-identification. In: 2016 13th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2016, Colorado Springs. 2016 13th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2016. p. 249.
PRATES, R. F. C. ; SCHWARTZ, W. R. . Kernel hierarchical PCA for person re-identification. In: 23th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2016, Cancun, México. 23th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2016.
PRATES, RAPHAEL ; DUTRA, CRISTIANNE R. S. ; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON . Predominant color name indexing structure for person re-identification. In: 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2016, Phoenix. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2016. p. 779.
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DE CARVALHO PRATES, RAPHAEL FELIPE ; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON . CBRA: Color-based ranking aggregation for person re-identification. In: 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2015, Quebec City. 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2015. p. 1975.
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PRATES, R. F. ; SILVA, GUSTAVO PEIXOTO . Otimização da Escala de Motoristas de Ônibus Urbano Utilizando a Heurística Variable Neighborhood Search. In: XXVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2012, Florianopólis. XXVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2012. v. 1. p. 1993-2004.
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PRATES, RAPHAEL FELIPE DE CARVALHO . 2nd DeepEyes Workshop. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas. , Universidade Federal de Minas Gerais, Pampulha, 31270901 - Belo Horizonte, MG - Brasil, Telefone: (31) 34095860, URL da Homepage:

Experiência profissional

2012 - 2013

Samarco Mineração - Matriz

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Controle e Automação de Processos, Carga horária: 30

2013 - 2014

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Bolsista de Iniciação Científica sob a orientação do Prof. Dr. Gustavo Peixoto na área de Otimização empregando Metaheurísticas. Projeto financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) com título: Otimização da Escala Mensal no Transporte Público.

2013 - 2013

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Software, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvedor de Software no Projeto de Desenvolvimento do Aparelho de Modelagem Tectônica com financiamento da PETROBRAS.

2012 - 2013

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20

2011 - 2011

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitor da disciplina de Programação de Computadores II.

2010 - 2010

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitoria da disciplina de Cálculo Diferencial e Integral III.

2009 - 2010

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitor da Disciplina de Programação de Computadores I do Departamento de Computação (DECOM) da UFOP.

2010 - 2010

Branyl Indústria Têxtil

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Controle e Automação de Processos, Carga horária: 30

2014 - Atual

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Scholarship, Enquadramento Funcional: PhD Student, Regime: Dedicação exclusiva.

2017 - 2018

University of Maryland University College

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Visiting Ph.D. Student, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
I worked with Prof. Larry Davis in the problem of talking faces generation using deep learning models.

2021 - 2022

unico IdTech

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Computer Vision Researcher, Carga horária: 40

Outras informações:
I worked on liveness detection using images (passive liveness) from various smartphones. Initially, we built a dataset of live/spoof images with several hundred thousand samples. We categorized the spoofs into different types of attacks and explored techniques from the literature to better highlight the attacks, such as Central Difference Convolution (CDC), Median Pixel Difference Convolution, LBPConv, and ConstrainedCNN. Finally, we studied long-tail classification techniques for the liveness detection problem. As a result, we were able to deploy a more effective passive liveness model, which increased the efficiency of the analysis center by reducing manual data inspection. Some of the implemented code during the studies can be found at: https://github.com/pratesufop

2022 - 2023

Gabriel

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Computer Vision Engineer, Carga horária: 40

Outras informações:
I had the opportunity to lead a team of four computer vision engineers in diverse computer vision problems. We worked on object tracking using various techniques such as DeepSort, Bytetrack, and StrongSort. We also worked on object re-identification and description using deep learning. Additionally, we developed a pipeline for training models that includes tracking experiments and model registry using MLFlow. I evaluated the deployment of models on devices with limited computational resources using model optimization libraries such as ONNX, NCNN, and TFLite. Some of these models were implemented in C++ to further speed-up the inference time and achieve the project requirements.

2023 - Atual

Fingermark

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Senior Computer Vision Developer, Carga horária: 10

Outras informações:
As a contributor to the Eyecue project at Fingermark, I leveraged advanced AI and Computer Vision technologies to optimize operations in drive-thrus and fast-food establishments. My work included researching, developing, and optimizing deep learning models for object detection and re-identification. I also contribute in deploying models using Kubernetes and Docker, ensuring scalability across AWS environments and edge devices. Additionally, I engineered advanced video analytics pipelines and established robust data engineering processes for reliable dataset management using tools as Voxel51 and Cleanlab.