Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior
Possui Graduação em Bacharelado em Ciência de Computação pela Universidade Estadual Vale do Acaraú (2001-2005), Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (ICMC/USP, 2006-2008), Doutorado em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (DETI/UFC, 2011-2013) e Pós-Doutorado pelo Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP, 2016-2017). Atualmente é Professor do Curso de Engenharia de Computação da Universidade Federal do Ceará (Campus Sobral) e Professor Permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC/UFC). É coautor de 1 livro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões.
Informações coletadas do Lattes em 27/03/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Engenharia de Teleinformática
2011 - 2013
Universidade Federal do Ceará
Título: Novos métodos de análise de texturas baseados em modelos gravitacionais simplificados e caminhos mais curtos em grafos
, Ano de obtenção: 2013. Paulo César Cortez. Palavras-chave: Modelos gravitacionais; Dimensão fractal; Lacunaridade; Grafos não-orientados; Imagens foliares; Imagens médicas. Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Processamento de Imagens. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2006 - 2008
Universidade de São Paulo
Título: Identificação de espécies vegetais por meio de análise de imagens microscópicas de folhas
, Ano de Obtenção: 2008.Odemir Martinez Bruno.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Visão Computacional; Processamento de Imagens; Reconhecimento de Padrões; Taxonomia Vegetal.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Processamento de Imagens. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Pós-doutorado
2016 - 2017
Pós-Doutorado. , Universidade de São Paulo, USP, Brasil. , Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Visão Computacional.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: 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.
Grande área: Ciências Biológicas / Área: Botânica / Subárea: Morfologia Vegetal/Especialidade: Citologia Vegetal.
Participação em eventos
22sd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Randomized neural network based signature for classification of titanium alloy microstructures. 2017. (Congresso).
22sd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Texture classification of phases of Ti-6Al-4V titanium alloy using fractal descriptors. 2017. (Congresso).
22sd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Pap-smear image classification using randomized neural network based signature. 2017. (Congresso).
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Color fractal descriptors for adaxial epidermis texture classification. 2015. (Congresso).
IX Workshop de Visão Computacional. A gravitational model for texture analysis applied to plant identification. 2013. (Congresso).
VIII Workshop de Visão Computacional. Um modelo gravitacional simplificado para análise de textura. 2012. (Congresso).
II - SECOMP - Seminário de Computação.Visão artificial aplicada na identificação de espécies vegetais. 2009. (Seminário).
I Escola de Física Computacional Moderna. 2006. (Outra).
II Workshop de Visão Computacional. 2006. (Congresso).
ENEC - XXII Encontro Nacional dos Estudantes de Computação. 2004. (Congresso).
I SECOMP - Seminário de Computação. 2004. (Seminário).
SEMINFO - V Semana de Informática da UFC Software Livre e Inclusão Digital. 2004. (Seminário).
Participação em bancas
REBOUCAS FILHO, P. P.; COSTA, V. H. A.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Segmentação rápida e totalmente automática da gordura cardiaca em conjuntos de dados de tomografia computadorizada. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; MAGALHAES, D. M. V.; TEIXEIRA, M.. Detecção de anemia em ovinos através de aprendizagem profunda em imagens de mucosa ocular. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
FERNANDES, C. A. R.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; CALLUPE, A. I.; MARS, J. I.. Automatic multichannel volcano-seismic classification using machine learning and EMD. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
FLORINDO, J. B.; BACKES, A. R.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Máquinas de aprendizado extremo aplicadas ao reconhecimento de imagens de texturas: uma aplicação em imagens médicas. 2020. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada) - Universidade Estadual de Campinas.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; COSTA, E. B. G.. Reconhecimento de gestos estáticos utilizando redes neurais convolucionais. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
NASCIMENTO, J. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; SOUZA, P. R. M.. Obtenção de portas lógicas totalmente ópticas. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
BACKES, A. R.; TRAVENCOLO, B. A. N.; NASCIMENTO, M. Z.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Desenvolvimento de um método para segmentação de imagens histológicas da rede vascular óssea. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; VERAS, R. M. S.. Segmentação de lesões periapicais em imagens odontológicas radiográficas digitais utilizando modelos de contorno ativo com inicialização automática. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.MEDEIROS, F. N. S.. Aplicações de processamento digital de imagens no estudo da microestrutura dos materiais. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
MEDEIROS, F. N. S.; REBOUCAS FILHO, P. P.; NOBRE, J. S.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; MARQUES, R. C. P.; SOUZA, R. M. C. R.. Mapas de entropia e esperança logarítmica em processamento de imagens SAR. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.
MEDEIROS, F. N. S.; BARROSO, G. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; BIANCHI, A. G. C.; BACKES, A. R.; USHIZIMA, D. M.. Convnets na caracterização, recuperação e ranqueamento de células. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.
COELHO, D. N.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.. Desenvolvimento de um aplicativo web para análise de dados: estudo de caso sobre o sentimento de evasão dos ingressantes do curso de engenharia da computação. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; MOREIRA, A. G.; PAULA JUNIOR, I. C.. Detecção de deep fakes utilizando redes neurais convolucionais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
DONATO, E. A.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; MAGALHAES, K. A.; PAULA JUNIOR, I. C.. Sistema de gerenciamento de rebanhos de ovinos e caprinos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
ALMEIDA JUNIOR, F. R.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.. Aplicação para detecção de anemia em ovinos por meio de aprendizagem profunda. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; ARAGAO, F. A. P.. Segmentação de imagens de lesões de pele. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; SILVA, W. S.. Comparativo de algoritmos de machine learning para identificação de moscas da espécie drosophila suzukii através de imagens de asas. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; SILVA, W. S.. Detecção de pontos faciais em datasets defeituosos com árvores de regressão e parametrização por análise de componentes principais. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; GOMES, G. F.. A influência do hardware na construção de metodologias de otimização em programação de alto desempenho. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; GOMES, G. F.. Aplicação de aprendizado profundo em jogos eletrônicos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
MEDEIROS, F. N. S.SÁ JUNIOR, J. J. M.; RODRIGUES, F. A. A.. Segmentação de imagens SAR usando técnicas de level set e informação de rugosidade. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.
LINHARES, A. C.; PAULA JUNIOR, I. C.; LIMA, F. R. M.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Planejando percursos ótimos para visita de monumentos e pontos turísticos de Sobral. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; PORFÍRIO FILHO, E. R.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Classificação de formas para recuperação de imagens. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; PORFÍRIO FILHO, E. R.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Comparativo entre os métodos de aquisição de características SIFT e SURF aplicados ao contexto de reconhecimento de logomarcas em imagens digitais. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PORFÍRIO FILHO, E. R.; PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Consultas por similaridade baseada no contorno da forma. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.MEDEIROS, F. N. S.. Estimação de parâmetros para detectores de cantos em formas utilizando redes neurais MLP. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; PORFÍRIO FILHO, E. R.; CACERES, G. T. S.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Módulo didático de afinação vocal. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; PORFÍRIO FILHO, E. R.; CACERES, G. T. S.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Estudo comparativo de técnicas de processamento de áudio na determinação da frequência fundamental de sons instrumentais. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
FREITAS, G. A. A.; LIMA, C. A. A.; PAULA JUNIOR, I. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Estudo de ataques man-in-the-middle. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
NASCIMENTO, J. C.; LIMA, F. R. M.;SÁ JUNIOR, J. J. M.; GOMES, G. F.. Prova de conhecimento nulo baseada em isomorfismo de subgrafos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; SANTOS, C. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Sistema de integração das unidades de saúde (SIUS). 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; SANTOS, C. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Sistema de recuperação de páginas web baseado em formas. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
PAULA JUNIOR, I. C.; SANTOS, C. C.;SÁ JUNIOR, J. J. M.. Detecção de cantos baseada no contorno e na estrutura de formas binárias. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.; ALMEIDA JUNIOR, F. R.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), reabertura do edital nº 12/2015, Portaria nº 02 de 20 de fevereiro de 2015. 2015. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.; ALMEIDA JUNIOR, F. R.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), nova reabertura do edital nº 12/2015, Portaria nº 03 de 09 de março de 2015. 2015. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; GOMES, G. F.; MARTINS, J. A. P.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: compiladores), edital nº 18/2015, publicado no DOE de 16 de abril de 2015. 2015. Universidade Estadual Vale do Acaraú.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.; LINHARES, A. C.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), edital nº 18, Portaria nº 05 de 17 de fevereiro de 2014. 2014. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.; SILVA, C. E. A.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), reabertura do edital nº 18/2014, Portaria nº 21 de 06 de março de 2014. 2014. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; GUIMARAES, J. E. R.; SIQUEIRA, P. H.. Seleção pública para professor efetivo (setor de estudos: expressão gráfica e informática), edital nº 57 de 03 de novembro de 2014. 2014. Universidade Federal do Vale do São Francisco.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; PAULA JUNIOR, I. C.; LINHARES, A. C.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), edital nº 274/2013, Portaria nº 65 de 04 de setembro de 2013. 2013. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.; SILVA, W. S.; DONATO, E. A.. Seleção pública para professor substituto (setor de estudos: sistemas de computação), edital nº 390/2012, Portaria nº 12 de 27 de novembro de 2012. 2012. Universidade Federal do Ceará.
SÁ JUNIOR, J. J. M.. Revisor - the first International Workshop on Pattern Recognition (IWPR 2016). 2016.
SÁ JUNIOR, J. J. M.. Revisor - XII Workshop de Visão Computacional (WVC 2016). 2016.
SÁ JUNIOR, J. J. M.. Revisor - XI Workshop de Visão Computacional (WVC 2015). 2015.
SÁ JUNIOR, J. J. M.. Revisor - X Workshop de Visão Computacional (WVC 2014). 2014.
Orientou
Aprendizado de atravessabilidade em imagens aéreas usando redes totalmente convolucionais; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Assinaturas alternativas de textura baseadas em redes neurais randomizadas; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará, ; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Análise e classificação da qualidade do linter e do óleo de algodão utilizando técnicas de visão computacional; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Ceará, ; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Segmentação semi-supervisionada de imagens através de dinâmicas coletivas em redes complexas; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Um novo método de reconhecimento de formas baseado em estatísticas de distâncias euclidianas; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Classificação de vírus por meio de métodos de análise de texturas; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Análise de tecidos normais e anormais de imagens de exames de Papanicolau por meio de visão computacional; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Ceará; Orientador: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior;
Produções bibliográficas
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DE ALBUQUERQUE, ROSANGELA MARQUES ; BEZERRA, ANDRE ALVES ; DE SOUZA, DARIELSON ARAUJO ; DO NASCIMENTO, LUIS BRUNO PEREIRA ; SA, JARBAS JOACI DE MESQUITA ; DO NASCIMENTO, JOSE CLAUDIO . Using neural networks to predict the future performance of students. In: 2015 International Symposium on Computers in Education (SIIE), 2015, Setubal. 2015 International Symposium on Computers in Education (SIIE). v. 1. p. 109-113.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BACKES, A. R. ; CORTEZ, P. C. . A gravitational model for texture analysis applied to plant identification. In: IX Workshop de Visão Computacional - WVC, 2013, Rio de Janeiro/RJ. Anais do IX Workshop de Visão Computacional, 2013. v. 1. p. 1-6.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BACKES, A. R. ; CORTEZ, P. C. . Gravitational based texture roughness for plant leaf identification. In: 15º International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2013, York/Reino Unido. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. v. 8048. p. 416-423.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BACKES, A. R. ; CORTEZ, P. C. . Plant leaf classification using color on a gravitational approach. In: 15º International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2013, York/Reino Unido. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2013. v. 8048. p. 258-265.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BACKES, A. R. ; CORTEZ, P. C. ; SILVA, R. R. . Um modelo gravitacional simplificado para análise de textura. In: VIII Workshop de Visão Computacional - WVC, 2012, Goiânia/GO. Anais do VIII Workshop de Visão Computacional, 2012. v. 1. p. 1-6.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BACKES, A. R. . A simplified gravitational model for texture analysis. In: 14º International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2011, Sevilha/Espanha. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. v. 6854. p. 26-33.
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BACKES, A. R. ; SÁ JUNIOR, J. J. M. ; KOLB, R. M. ; BRUNO, O. M. . Plant leaf identification using multi-scale fractal dimension applied to images of adaxial surface epidermis. In: 13º International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2009, Münster/Alemanha. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009. v. 5702. p. 680-688.
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BACKES, A. R. ; SÁ JUNIOR, J. J. M. ; BRUNO, O. M. ; KOLB, R. M. . Identificação de táxons de plantas por análise de textura do parênquima paliçádico. In: IV Workshop de Visão Computacional - WVC, 2008, Bauru/SP. Anais do IV Workshop de Visão Computacional, 2008. v. 1. p. 57-62.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. ; ROSSATTO, D. R. ; KOLB, R. M. ; BRUNO, O. M. . Análise da plasticidade anatômica de Gochnatia Polymorpha (Less.) Cabrera (Asteraceae) sob diferentes condições ambientais por meio de métodos computacionais aplicados em imagens microscópicas. In: 58º Congresso Nacional de Botânica, 2007, São Paulo. Resumos de Congresso, 2007.
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SÁ JUNIOR, J. J. M. . Técnica permite identificar espécies vegetais por imagens microscópicas de folhas. Agência USP de Notícias (25.06.2008), 2008 (Reportagem).
Projetos de pesquisa
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2018 - 2021
Desenvolvimento de assinaturas baseadas em pesos de redes neurais randomizadas para formas, texturas estáticas e dinâmicas, e séries temporais, Descrição: As diversas áreas do conhecimento estão cada vez mais produzindo grandes volumes de informações, especialmente na forma de imagens (formas e texturas), vídeos (texturas dinâmicas) e séries temporais. Desse modo, há a necessidade de métodos cada vez mais sofísticados para a análise desses sinais. Neste projeto, é apresentada uma forma inovadora para obter vetores de características (assinaturas) de formas, texturas estáticas/dinâmicas e séries temporais por meio de redes neurais artificiais randomizadas, cujos pesos sinápticos podem ser usados como descritores quando dados desses sinais são usados para treinamento da rede neural.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2017 - 2019
Deep learning e redes complexas aplicados em visão computacional, Descrição: Redes têm sido usadas com sucesso em muitas áreas do conhecimento, abrangendo praticamente todos os campos da ciência. A principal razão por trás do crescente interesse em redes reside no fato de que elas mostram uma perspectiva diferente das análises de dados tradicionais. Durante séculos, o paradigma de pesquisa científica foi governado por uma abordagem reducionista. Os avanços científicos e tecnológicos aumentaram a quantidade de dados e também incentivaram o desenvolvimento de computadores poderosos, que são capazes de processar e armazenar essa enorme quantidade de dados. Neste cenário, muitas vezes chamado de ''big data'', exige o desenvolvimento de um paradigma integrador da ciência, que é, naturalmente, abordado por redes. Durante as últimas décadas, Reconhecimento de Padrões (RP) tem sido amplamente utilizado em ambas ciências: aplicadas e fundamentais. Notavelmente, a maior parte das aplicações de RP trata de uma grande quantidade de dados, que são difíceis de manipular com a abordagem reducionista. A combinação de RP e redes surge como uma alternativa importante no cenário de big data para encontrar, identificar, analisar, e agrupar padrões que são inviáveis para lidar com outras abordagens. O reconhecimento de padrões em redes visa a caracterização das redes extraindo informações sobre a correlação entre vértices e sua relação com a topologia. Esta informação pode levar à compreensão de padrões de rede que estão intrinsecamente relacionados com o modelo de rede. Devido ao bom desempenho de tarefas de classificação e identificação, deep learning é um campo que atraiu a atenção de pesquisadores de big data e reconhecimento de padrões. Embora métodos de deep learning tenham sido aplicados com sucesso em visão computacional e processamento de sinais, a combinação de deep learning e redes é algo muito recente, com muitos poucos trabalhos na literatura. No entanto, é uma pesquisa interessante e promissora. A proposta deste projeto é combinar as redes e deep learning para fins de reconhecimento de padrões em visão computacional. Na última década, o grupo proponente tem desenvolvido métodos para visão de computacional em vários problemas e obteve resultados muito bons com os métodos baseados em redes complexas. Desta forma, escolhemos a visão computacional como um caso de estudo da abordagem proposta: a combinação de deep learning e redes. Na visão computacional, três problemas específicos serão investigados: textura estática, textura dinâmica e análise de contorno de formas. Os resultados obtidos podem ser usados imediatamente para visão computacional e têm potencial para ser estendido para qualquer aplicação que modela os dados como rede e exige uma boa abordagem de reconhecimento de padrões.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Alexandre Souto Martinez - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / Gisele Helena Barboni Miranda - Integrante / Lucas Correia Ribas - Integrante / Mariane Barros Neiva - Integrante / Marina Jeaneth Machicao Justo - Integrante / Rayner Harold Montes Condori - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2016 - 2017
Desenvolvimento de métodos de análise de texturas e formas baseados em caminhos mínimos em grafos e redes neurais ELM para aplicação em análise de imagens, Descrição: As mais diversas áreas do conhecimento dependem cada vez mais de ferramentas para classificação e recuperação de imagens em grandes bancos de dados. Desse modo, métodos gradativamente mais sofisticados têm sido propostos para a análise dos principais atributos de uma imagem (forma e textura). Neste projeto, são apresentados dois métodos inovadores de análise de imagens. No primeiro, os pixels de uma imagem são interpretados como vértices de um grafo não orientado e os caminhos mínimos desse grafo são explorados de modo a caracterizá-la. No segundo, os pixels são convertidos em vetores de entrada e saída para o treinamento de uma rede neural ELM (Extreme Learning Machine), e os pesos da referida rede são usados como uma assinatura da imagem. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
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2011 - 2013
Novos métodos de análise de texturas baseados em modelos gravitacionais simplificados e caminhos mais curtos em grafos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Cesar Cortez em 30/03/2015., Descrição: A análise de imagens é um importante campo da visão computacional cujo propósito é extrair informações significativas de imagens. Entre os vários atributos relevantes que podem ser analisados, a textura é um dos mais importantes por ser uma fonte rica de informações. O objetivo deste trabalho é desenvolver novos métodos de análise de textura (níveis de cinza e coloridas) baseados em "modelos gravitacionais simplificados" e "caminhos mais curtos em grafos", que propiciem vetores de características mais discriminativos do que os métodos já estabelecidos pela literatura. A primeira abordagem converte uma imagem em um sistema gravitacional simplificado cujo processo de colapso é explorado por meio de descritores de dimensão fractal e lacunaridade. A segunda abordagem converte os pixels de uma imagem em vértices de um grafo ponderado não-orientado e explora os caminhos mais curtos entre pares de vértices em diferentes escalas e orientações. Adicionalmente, neste trabalho é proposto o estudo dessas abordagens na análise de imagens de folhas de plantas para facilitar o moroso processo de taxonomia vegetal (problema este especialmente relevante para os botânicos) e de imagens médicas para identificação/classificação de patologias, auxiliando o diagnóstico médico. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior - Integrante / Paulo César Cortez - Coordenador.
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2006 - 2008
Identificação de espécies vegetais por meio de análise de imagens microscópicas de folhas, Descrição: A taxonomia vegetal atualmente exige um grande esforço dos botânicos, desde o processo de aquisição do espécime até a morosa comparação com as amostras já catalogadas em um herbário. Nesse contexto, o projeto TreeVis surge como uma ferramenta para a identificação de vegetais por meio da análise de atributos foliares. Este trabalho é uma ramificação do projeto TreeVis e tem o objetivo de identificar vegetais por meio da análise do corte transversal de uma folha ampliado por um microscópio. Para tanto, foram extraídas assinaturas da cutícula, epiderme superior, parênquima paliçádico e parênquima lacunoso. Cada assinatura foi avaliada isoladamente por uma rede neural pelo método leave-one-out para verificar a sua capacidade de discriminar as amostras. Uma vez selecionados os vetores de características mais importantes, os mesmos foram combinados de duas maneiras. A primeira abordagem foi a simples concatenação dos vetores selecionados; a segunda, mais elaborada, reduziu a dimensionalidade (três atributos apenas) de algumas das assinaturas componentes antes de fazer a concatenação. Os vetores finais obtidos pelas duas abordagens foram testados com rede neural via leave-one-out para medir a taxa de acertos alcançada pelo sinergismo das assinaturas das diferentes partes da folha. Os experimentos consistiram na identificação de oito espécies diferentes e na identificação da espécie Gochnatia polymorpha nos ambientes Cerrado e Mata Ciliar, nas estações Chuvosa e Seca, e sob condições de Sol e Sombra. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Prêmios
2019
Prêmio de melhor artigo na modalidade Pôster, XV Workshop de Visão Computacional - WVC 2019.
2012
Prêmio de melhor artigo na modalidade Oral, VIII Workshop de Visão Computacional - WVC 2012.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Universidade Federal do Ceará, Campus Sobral. , Rua Estanislau Frota, 563, Centro, 62010560 - Sobral, CE - Brasil, Telefone: (088) 36954608, URL da Homepage:
Experiência profissional
2011 - Atual
Universidade Federal do CearáVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
-
02/2015
Ensino, Engenharia Elétrica e de Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões
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03/2011
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas de Dados, Inteligência Computacional, Programação Computacional para Engenharia, Técnicas de Programação, Teoria dos Autômatos e Linguagens Formais, Sistemas Operacionais
2008 - 2008
Universidade Estadual Vale do AcaraúVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor Colaborador, Carga horária: 4
Atividades
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04/2008 - 11/2008
Ensino, Bacharelado em Ciência de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação Gráfica, Inteligência Artificial
2006 - 2008
Universidade de São PauloVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Mestrado, Regime: Dedicação exclusiva.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Jarbas Joaci de Mesquita Sá Junior e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
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Confirma a exclusão?