William Robson Schwartz

William Schwartz é professor do Departamento de Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Fez estágio pós-doutoral no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas, com bolsa de estudos da FAPESP (2010-2012). Possui doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Maryland, College Park, com bolsa de estudos CAPES/Fulbright (2010). Possui mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2005) com bolsa do CNPq. Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2002). Suas áreas de interesse incluem visão computacional, biometria e processamento de imagens.

Informações coletadas do Lattes em 29/07/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2005 - 2010

University Of Maryland At College Park
Título: Looking at People Using Partial Least Squares
Orientador: Larry S. Davis
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: computer vision; Visão Computacional; Surveillance; Vigilância; Partial Least Squares; Reconhecimento de Faces. Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Informática

2003 - 2005

Universidade Federal do Paraná
Título: Segmentação de Imagens Baseada em Dependência Espacial Utilizando Campo Aleatório de Markov Associado com Características de Texturas
, Ano de Obtenção: 2005.Hélio Pedrini.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Campos aleatórios de Markov; Segmentação de Imagens; Análise de Texturas; Análise de imagens.Grande área: Ciências Exatas e da TerraSetores de atividade: Informática.

Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação

1999 - 2002

Universidade Federal do Paraná
Título: Transformadas de Imagens: Teoria e Aplicações
Orientador: Hélio Pedrini

Pós-doutorado

2010 - 2012

Pós-Doutorado. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

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: Sistemas de Computação/Especialidade: Visão Computacional.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Biometria.

Grande área: Outros / Área: Defesa / Subárea: Vigilância.

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

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.

Organização de eventos

Schwartz, William Robson ; Gonzalez-Sosa, E. . Tutorial Chair para o 12th IAPR International Conference on Biometrics (ICB). 2019. (Congresso).

Schwartz, William Robson ; Celes, W. . Tutorial Chair para o 32nd Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2019). 2019. (Congresso).

Schwartz, William Robson . Publicity Chair para o IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB 2017). 2017. (Congresso).

Schwartz, William Robson . Chair de Programa do 29th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2016. (Congresso).

Schwartz, William Robson . Organizador do 2nd Workshop DeepEyes. 2016. (Outro).

Schwartz, William Robson ; FREITAS, C. O. A. . Organizador do III Workshop de Forense Computacional (WFC), evento integrante do SBSEG 2014. 2014. (Congresso).

Schwartz, William Robson ; Marroquim, R. . Organizador do Workshop de Teses e Dissertações (WTD), evento integrante do SIBGRAPI 2014. 2014. (Congresso).

Marroquim, R. ; Schwartz, W. R. . Organização da Special Session on Works in Progress (WIP), workshop integrante do SIBGRAPI. 2010. (Congresso).

Schwartz, W. R. . Primeiro Seminário Nacional do Programa Especial de Treinamento. 2001. (Outro).

Participação em eventos

CEAT 17 Anos - 1o. Seminário de Ciências Forenses.CEAT 17 Anos - 1o. Seminário de Ciências Forenses. 2024. (Seminário).

SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. 2024. (Congresso).

InterFORENSICS 2023 - Conferência Internacional de Ciências Forenses. InterFORENSICS 2023 - Conferência Internacional de Ciências Forenses. 2023. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. 2023. (Congresso).

21st International Conference. DASP: Dual-autoencoder Architecture for Skin Prediction. 2022. (Congresso).

Congresso da Sociedade Brasileira da Computação (CSBC). Fórum dos Coordenadores de PPGs. 2022. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. 2022. (Congresso).

UFMG SEMINAR SERIES: Intelligence and Artificial Intelligence.Encontro entre pesquisadores com docentes do DCC. 2022. (Seminário).

2021 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). Covariance-free Partial Least Squares: An Incremental Dimensionality Reduction Method. 2021. (Congresso).

Congresso da Sociedade Brasileira da Computação (CSBC).Fórum dos Coordenadores de PPGs. 2021. (Seminário).

InterFORENSICS 2021 - Conferência Internacional de Ciências Forenses.Reconhecimento de Placas Veiculares em Baixa Resolução. 2021. (Seminário).

SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. Session Chair. 2021. (Congresso).

2020 15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2020). Scene Monitoring using Active Cameras. 2020. (Congresso).

Congresso da Sociedade Brasileira da Computação (CSBC). Fórum dos Coordenadores de PPGs. 2020. (Congresso).

Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). Multi-Task Learning for Low-Resolution License Plate Recognition. 2019. (Congresso).

InterFORENSICS 2019 - Conferência Internacional de Ciências Forenses. Reconhecimento de Placas Veiculares. 2019. (Congresso).

BRAGFOST 2018: The Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposia.Challenges of Computer Vision in Video Surveillance and Biometrics. 2018. (Oficina).

IEEE World Congress on Computational Intelligence. Latent HyperNet: Exploring the Layers of Convolutional Neural Networks. 2018. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference of Graphics, Patterns and Images. 2018. (Congresso).

Workshop de Visão Computacional. Person Identification in Surveillance Scenarios. 2018. (Congresso).

30th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2017. (Congresso).

interForensics - Conferência Internacional de Ciências Forenses. 2017. (Congresso).

International Joint Conference on Biometrics. 2017. (Congresso).

XXII Iberoamerican Congress of Pattern Recognition. Pyramidal Zernike over Time: A Spatiotemporal Feature Descriptor based on Zernike Moments. 2017. (Congresso).

XXII Iberoamerican Congress of Pattern Recognition. Boosted Projection: An Ensemble of Transformation Models. 2017. (Congresso).

2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). License Plate Recognition based on Temporal Redundancy. 2016. (Congresso).

2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Predominant Color Name Indexing Structure for Person Re-Identification. 2016. (Congresso).

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2016. (Congresso).

Microsoft Latin American Faculty Summit. 2016. (Encontro).

SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Simpósio).

Brazilian e-Science Workshop (BRESCI).A Computational Infrastructure Model for Research on Computer Vision. 2015. (Oficina).

Conferência Integrada ICCyber ICMedia. 2015. (Congresso).

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Hyperspectral Image Interpretation based on Partial Least Squares. 2015. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2015. (Simpósio).

XXXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2015. (Congresso).

Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Spatial Pyramid Matching for Finger Spelling Recognition in Intensity Images. 2014. (Congresso).

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP). Change Detection based on Features Invariant to Monotonic Transforms and Spatial Constrained Matching. 2014. (Congresso).

IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV). Smart Surveillance Framework: A Versatile Tool for Video Analysis. 2014. (Congresso).

Semana da Computação da Unicamp (SECOMP).Imagens e Biometria. 2014. (Encontro).

SIBGRAPI 2014 - XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images.Introduction to the Smart Surveillance Framework. 2014. (Simpósio).

Workshop de Visão Computacional.Smart Surveillance at Large Scale. 2014. (Oficina).

IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition. Fast and Scalable Enrollment for Face Identification based on Partial Least Squares. 2013. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.Re-identifying People based on Indexing Structure and Manifold Appearance Modeling. 2013. (Simpósio).

Workshop de Visão Computacional. Adaptive Detection of Human Skin in Color Images. 2013. (Congresso).

Argentina/Chile/Brazil Digital Video Journey.Concepts of Looking at People. 2012. (Oficina).

Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2012).Looking at People: Concepts and Applications. 2012. (Simpósio).

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2012). Scalable People Re-Identification Based on a One-Against-Some Classification Scheme. 2012. (Congresso).

Workshop de Forense Computacional.Aplicação de Observação de Pessoas em Computação Forense. 2012. (Oficina).

Ciclo de Tutoriais de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP.Observação de Pessoas: Conceitos e Aplicações. 2011. (Seminário).

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2011). A Novel Feature Descriptor Based on the Shearlet Transform. 2011. (Congresso).

II Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS'2011). 2011. (Simpósio).

Série de Seminários do Instituto de Computação - UNICAMP.Observação de Pessoas: Conceitos e Aplicações. 2011. (Seminário).

Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2010). 2010. (Simpósio).

Centro Universitário da FEI.Combinação de Descritores de Características para Detecção de Humanos e Reconhecimento de Faces. 2010. (Seminário).

European Conference on Computer Vision (ECCV'2010). A Robust and Scalable Approach to Face Identification. 2010. (Congresso).

grupo IMAGO - Universidade Federal do Paraná.Combinação de Descritores de Características para Detecção de Humanos e Reconhecimento de Faces. 2010. (Seminário).

São Paulo Advanced School of Computing (SP-ASC).Looking at People Using Partial Least Squares. 2010. (Oficina).

Série de Seminários do Instituto de Computação - UNICAMP.Uso de Partial Least Squares para Detecção de Humanos e Reconhecimento de Faces. 2010. (Seminário).

Universidade Tecnológica Federal do Paraná.Uso de Partial Least Squares para Detecção de Humanos e Reconhecimento de Faces. 2010. (Seminário).

Workshop of Theses and Dissertations no SIBGRAPI 2010.Looking at People Using Partial Least Squares. 2010. (Oficina).

Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2009).Learning Discriminative Appearance-Based Models Using Partial Least Squares. 2009. (Simpósio).

International Conference on Biometrics (ICB'2009). Robust Human Detection under Occlusion by Integrating Face and Person Detectors. 2009. (Congresso).

International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR'2009). Video Compression and Retrieval of Moving Object Location Applied to Surveillance. 2009. (Congresso).

PESC/COPPE - Universidade Federal do Rio de Janeiro.Looking at People Using Partial Least Squares. 2009. (Seminário).

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2006). Textured Image Segmentation based on Spatial Dependence using a Markov Random Field Model. 2006. (Congresso).

Ciclo de Seminários Departamento de Estatística - UFPR.Segmentação de Imagens Baseada em Dependência Espacial Utilizando Markov Random Fields. 2005. (Seminário).

IV Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas (CBCG'2005). Avaliação de Métodos de Análise de Texturas Aplicadas em Imagens Digitais de Terrenos. 2005. (Congresso).

XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR'2005).Segmentação de Imagens de Terrenos Baseada na Associação de Características de Texturas com Dependência Espacial Modelada por Campo Aleatório de Markov. 2005. (Simpósio).

Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2003). 2003. (Simpósio).

III Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas (CBCG'2003). Método para Classificação de Imagens Baseada em Matrizes de Co-ocorrência Utilizando Características de Textura. 2003. (Congresso).

I Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica em Computação Gráfica e Processamento de Imagens (WICCGPI 03).Aspectos Teóricos das Transformadas de Imagens. 2003. (Oficina).

VI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI'2003).Reconhecimento em Tempo Real de Agentes Autônomos em Futebol de Robôs. 2003. (Simpósio).

X Evento de Iniciação Científica (EVINCI'2002).Identificação Automática de Redes de Drenagem em Modelos Digitais de Terreno. 2002. (Encontro).

5o. Encontro Nacional dos Grupos PET. 2001. (Encontro).

II Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas (CBCG'2001). Determinação de Mapas de Visibilidade em Modelos Digitais de Terrenos. 2001. (Congresso).

I Seminário Nacional do Programa Especial de Treinamento (PET). 2001. (Seminário).

Participação em bancas

Aluno: Guilherme Cramer Barbosa Silva

Schwartz, William Robson; Melo, P. O. S. V.;Caetano Junior, C. A.. Unsupervised Domain Adaptation in Sensor Data Context. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Welerson Augusto Lino de Jesus Melo

Nascimento, E. R.; Martins, R. J.;Schwartz, William Robson; GOMES, T. L.; ARAUJO, A.. Learning to Detect Good Keypoints to Match Non-Rigid Objects in RGB Images. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Arthur Bernardo Assumpção Pinto

Santos, J. A.Schwartz, William Robson; HIRATA, N. S.; OLIVEIRA, H. N.. CoDA-Few: Few Shot Domain Adaptation for Medical Image Semantic Segmentation. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Renato Sérgio Lopes Júnior

Schwartz, William Robson; Camara-Chavez, G.; Melo, P. O. S. V.. Melhorando a Adaptação de Domínio em Dados Visuais. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Juliano Siloto Assine

do Valle, E. A.; ROTHENBERG, C. R. E.;Schwartz, William Robson. Inferencia Colaborativa Flexivel para Visão Computacional. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Eduardo Vieira e Souza

Macharet, D. G.;Nascimento, E. R.Schwartz, William Robson; Avila, S.. Structure-Aware Multi-Scale Reasoning for Image-based Social Relation Recognition. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Matheus Alves Diniz

Schwartz, William RobsonD. M. Gomes; Veloso, A. A.. Face Attribute Representation Across the Layers, Channels and Neurons of Face Recognition Neural Networks. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Vitor Cezar de Lima

Schwartz, William Robson; Camara-Chavez, G.; Marana, A. N.. Simple and Efficient Methods for Gait Recognition using Pose Information. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Dan Nascimento Gomes do Valle

Veloso, A. A.; Ziviani, N.;Schwartz, William Robsondo Valle, E. A.. Assessing the Reliability of Visual Explanations of Deep Models through Adversarial Perturbation. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Gustavo Rafael Valiati

D. M. GomesSchwartz, William Robson; Weingaertner, D.. Uma Especialização o YOLOv3 para Detecção de Pedestres. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Jonnathann Silva Finizola

Lima, C. A. M.; Avila, S.;Schwartz, William Robson; Soares, A. S.. Reconhecimento Facial Usando Aprendizado Profundo. 2019. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Anderson Luís Cavalcanti Sales

Camara-Chavez, G.;Schwartz, William Robson. Fusão de Características na Re-Identificação de Pessoas. 2018. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Bruna Vieira Frade

Nascimento, E. R.; Chaimowickz, L.;Schwartz, William Robson; Camara-Chavez, G.. Detecção de Pontos Fiduciais em Faces de Diferentes Topologias utilizando uma Abordagem de Aprendizado em duas Etapas. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Jessica Sena de Souza

Schwartz, William Robson; Goncalves, M. A.; Torres, L. A. B.. Human Activity Recognition based on Wearable Sensors using Multiscale DCNN Ensemble. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Leonardo Brailio Guzman Zenteno

Luna, J. E. O.;Schwartz, William RobsonD. M. Gomes; Bianchi, A. G. C.. GCTW Alignment for Isolated Gesture Recognition. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciencia de la Computación) - Universidad Católica San Pablo.

Aluno: Luís Guilherme Teixeira dos Santos

Veras, R. M. S.; Aires, K. R. T.; Britto NETO, L. S.;Schwartz, William Robson. Seeded Fuzzy C-means: um algoritmo de agrupamento semissupervisionado aplicado à segmentação de imagens médicas. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Piauí.

Aluno: Priscila Louise Ribeiro Aguirre

Torres, L. A. B.; Lemos, A. P.; Mendes, E. M. A. M.;Schwartz, William Robson. Feature Enrichment in Human Activity Recognition. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Ricardo Barbosa Kloss

Schwartz, William Robson; Guimarães, S. J. F.; Veloso, A. A.. Boosted Projections and Low Cost Transfer Learning Applied to Smart Surveillance. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Samira Santos da Silva

D. M. GomesNascimento, E. R.; Costa, F.;Schwartz, William Robson. Aggregating Partial Least Squares Models for Open-set Face Identification. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Maiko Min Ian Lie

Vieira NETO, H.;Schwartz, William Robson. An Efficient Strategy for Estimation of Visually Salient Regions in Images. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Aluno: Washington Luis de Souza Ramos

Nascimento, E. R.Campos, M. F. M.; Pádua, F. L. C.; Nedel, L. P.;Schwartz, William Robson. Semantic Hyperlapse for Egocentric Videos. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Leonardo Bombonato Simões Coelho

Camara-Chavez, G.; Ferreira, A. A.; Bianchi, A. G. C.;Schwartz, William Robson. Logo Detection with Second Judge Single Shot MultiBox. 2017. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Rafael Henrique Vareto

Schwartz, William Robson; COSTA, FILIPE DE OLIVEIRA;Santos, J. A.; Camara-Chavez, G.. Face Recogntion based on a Collection of Binary Classifiers. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Tiago Moreira Hübner Cançado Santana

Santos, J. A.; Machado, A. M. C.; Cappabianco, F. A. M.;SCHWARTZ, WILLIAM R. Encoding Context from Superpixels to Improve Land-Cover Maps. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Rodrigo Ferreira Berriel

Santos, T. O.; Aguiar, E.; Souza, A. F.;Schwartz, William Robson. Vision-Based Ego-Lane Analysis System: dataset and algorithm. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Cristianne Rodrigues Santos Dutra

Schwartz, William RobsonSantos, J. A.; Papa, J. P.. Técnicas otimizadas para reidentificação de pessoas. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Artur Jordao Lima Correia

Schwartz, William RobsonD. M. GomesSantos, J. A.. The Good, The Fast And The Better Pedestrian Detector. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Gabriel Resende Gonçalves

Schwartz, William RobsonD. M. Gomes; Pádua, F. L. C.; Santos, T. O.. License plate recognition based on temporal redundancy. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Guilherme da Silva Nascimento

Nascimento, E. R.; Lacerda, A. M.;Campos, M. F. M.Schwartz, William Robson. Modeling Scenes with Robust Sparse Representation for Indoor Scene Recognition. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Nestor Ziliotto Salamon

Musse, S. R.; Manssour, I. H.; Jacques Júnior, J. C. S.;Schwartz, William Robson. Re-identificação de Pessoas em Imagens Através de Características Descritivas de Cores e Grupos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Vinicius von Glehn De Filippo

Patrocinio JR, Z. K. G.;Schwartz, William Robson; Guimarães, S. J. F.. Modelo Hierárquico para Classificação e Agrupamento de Imagens Utilizando Combinação de Descritores e Vocabulário Visual Semântico. 2015. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.

Aluno: Levi Osterno Vasconcelos

Nascimento, E. R.Campos, M. F. M.; Machado, A. M. C.;Schwartz, William Robson. Detector de Pontos de Interesse baseado em Características Visuais e de Profundidade. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Mical Cabrera Carvalho

Zuben, F. V.;do Valle, E. A.Schwartz, William Robson. Transfer Schemes for Deep Learning in Image Classification. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Cássio Elias dos Santos Júnior

Schwartz, William Robson; Thomaz, C. E.;Nascimento, E. R.. Partial Least Squares for Face Hashing. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Edwin Escobedo Cárdenas

Bianchi, A. G. C.;Nascimento, E. R.; Camara-Chavez, G.;Schwartz, William Robson. Desenvolvimento de uma Abordagem para o Reconhecimento de Gestos Manuais Dinâmicos e Estáticos. 2015. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Ramon Figueiredo Pessoa

Santos, J. A.Schwartz, William Robson; Machado, A. M. C.; Pedronette, D. C. G.;Nascimento, E. R.. Low-Cost Visual Feature Representations for Image Retrieval. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Luiz Maurílio da Silva Maciel

Vieira, M. B.; Borges, C. C. H.;Schwartz, W. R.. Optical Flow Computation using Wave Equation based Energy. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Juiz de Fora.

Aluno: Victor Hugo Cunha de Melo

Schwartz, W. R.D. M. Gomes; Jung, C. R.;Santos, J. A.Campos, M. F. M.. Fast and Robust Optimization Approaches for Pedestrian Detection. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Marco Antônio de Albuquerque Silva

Camara-Chavez, G.;D. M. Gomes; Bianchi, A. G. C.;Nascimento, E. R.Schwartz, William Robson. Extração e Comparação de Características Locais para o Reconhecimento Facial Através de Retratos-Falados. 2014. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Raphael Felipe de Carvalho Prates

Camara-Chavez, G.;D. M. GomesNascimento, E. R.Schwartz, William Robson. Detecção de Placas Veiculares: Uma Abordagem Adaptativa para a Localização de Placas Utilizando Descritores HoG. 2014. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Carlos Antonio Caetano Júnior

Araujo, A. A.; Guimarães, S. J. F.;do Valle, E. A.Santos, J. A.Schwartz, William Robson. Uso de Descritores Binários para Detecção de Pornografia. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Antônio Carlos de Nazaré Júnior

Schwartz, William RobsonFerreira, R. A. C.Araujo, A. A.Nascimento, E. R.; Torres, R. S.. A Scalable and Versatile framework for smart video surveillance. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Suellen Silva de Almeida

Araujo, A. A.D. M. GomesPedrini, H.Schwartz, William Robson. Aceleração de Algoritmos de Sumarização de Vídeos com GPUs e Multicore CPUs. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Giuliana Silva Bezerra

Carvalho, B. M.; Lopes, F. A.;Schwartz, William Robson. A Framework for Investigating the use of Face Features to Identify Naturally Generated Emotion. 2014. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Bruno Augusto Teixeira

Campos, M. F. M.Schwartz, William Robson; Machado, A. M. C.;Nascimento, E. R.; Pádua, F. L. C.. Reconhecimento de Faces com Poses Arbitrárias em Imagens por meio de Descritores Locais. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: José Grimaldo da Silva Filho

Oliveira, L. R.;Schwartz, W. R.; Apolinario Junior, A. L.; Mello, V. M.. Multiscale Spectral Residue for Faster Image Object Detection. 2013. Dissertação (Mestrado em Mecatrônica) - Universidade Federal da Bahia.

Aluno: Rosália Galiazzi Schneider

Jung, C. R.; Roesler, V.;Schwartz, W. R.; Oliveira Neto, M. M.. Panoramic e-Learning Videos for non-Linear Navigation. 2013. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Hugo Drumond Jacob

Pádua, F. L. C.;Schwartz, W. R.; Silva. G. D.; Pereira, A. C. M.. Desenvolvimento de um Modelo de Atenção Visual para Sumarização Automática de Vídeos de Programas Televisivos. 2013. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais.

Aluno: Karla Catherine Otiniano Rodriguez

Camara-Chavez, G.;D. M. Gomes; Guimaraes, F. G.;Schwartz, W. R.. Reconhecimento de Sinais Manuais (finger-spelling) Através de Informação RGB-D e Descritores de Kernels. 2013. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Aluno: Samuel Félix de Souza Júnior

D. M. GomesSchwartz, W. R.Campos, M. F. M.. Estimação Monocular Remota do Olhar em Tempo Real. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Gabriel Leivas Oliveira

Campos, M. F. M.; Pappa, G. L.; Okamoto Júnior, J.;Schwartz, W. R.. Codificação Espacial Esparsa: Uma Nova Abordagem para Reconhecimento de Objetos. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Dalí Freire Dias dos Santos

Guliato, D.; Travencolo, B. A. N.; Silva, I. R.;Schwartz, W. R.. Recuperação Parcial de Imagens: Similaridade Parcial Baseada em Espectro de Grafo e Cor. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

Aluno: Raphael dos Santos Evangelista

Fernandes, L. A. F; CARVALHO, A. M. P.; MONTENEGRO, A. A.;Schwartz, William Robson; Vasconcelos, C. N.. Manipulação Visual Semântica sob a Óptica da Álgebra Geométrica. 2024. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Jessica Sena de Souza

RASHIDI, P.; Veloso, A. A.; Torres, L. A. B.; Ponti, M. A.;Schwartz, William Robson. Intelligent ICU Monitoring: Investigating the Role of Accelerometers. 2024. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Edward Jorge Yuri Cayllahua Cahuina

Araujo, A. A.; Camara-Chavez, G.; COUSTY, J.; KENMOCHI, Y.; MARCOTEGUI, B.; LEFEVRE, S.; HASHIMOTO, R. F.;Schwartz, William Robson. Algorithms for Hierarchical Graph-based Image Segmentation. 2023. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Matheus Gutoski

D. M. Gomes; LOPES, H. S.; RIBEIRO, M.;Minetto, R.Schwartz, William Robson. Reconhecimento de Vídeos de Ações Humanas em um Mundo Aberto: Contribuições Teóricas e Metodológicas. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Aluno: Thiago Luage Gomes

Nascimento, E. R.; Martins, R. J.;Campos, M. F. M.; Oliveira Neto, M. M.;Rocha, A.Schwartz, William Robson. Transferring Human Motion and Appearance in Monocular Videos. 2021. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Keiller Nogueira

Santos, J. A.Schwartz, William Robson; Melo, P. O. S. V.; Assuncao, R. M.; Pistori, H.; Feitosa, R. Q.. Going Deep into Remote Sensing Spatial Feature Learning. 2019. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Raphael Felipe de Carvalho Prates

Schwartz, William Robson; Ponti, M. A.; Veloso, A. A.;Nascimento, E. R.; Camara-Chavez, G.. Correspondência entre pessoas em uma rede de câmeras de vigilância. 2019. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Rensso Victor Hugo Mora Colque

Schwartz, William Robson; Camara-Chavez, G.;Nascimento, E. R.Santos, J. A.; Ponti, M. A.; Jung, C. R.. Robust Approaches for Anomaly Detection applied to Video Surveillance. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Virgínia Fernandes Mota

Araujo, A. A.Santos, J. A.Schwartz, William Robson; Coutinho, G. M.; Guimarães, S. J. F.;Pedrini, H.. FASTensor: A Tensor Framework for Spatiotemporal Description. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Victor Chitolina Schetinger

Rocha, A.; Lamb, L. C.;Schwartz, William Robson. Digital Image Forensics Beyond Digital, Images, and Forensics: Towards a Regulation of Trust in Multimedia Communication. 2018. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gustavo Führ

Silva Júnior, E. P. E.;Schwartz, William Robson; Goldenstein, S. K.. Pedestrian Tracking and Collective Behavior Recognition. 2017. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: MARCO TULIO ALVES RODRIGUES

Schwartz, William RobsonNascimento, E. R.; Veloso, A. A.; Pádua, F. L. C.;Pedrini, H.Santos, J. A.; Meira Junior, W.. Detecção de Mudanças em Cenas Terrestres usando Imagens Aéreas. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Daniel Henriques Moreira

Goldenstein, S. K.;Schwartz, William Robson; Vasconcelos, C. N.; Torres, R. S.; Lotufo, R. A.. Análise de Vídeo Sensível. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Kleber Jacques Ferreira de Souza

Araujo, A. A.; Guimarães, S. J. F.;Pedrini, H.Santos, J. A.; Lotufo, R. A.;Schwartz, William Robson. Hierarchical Video Segmentation using an Observation Scale. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Jorge Henrique Busatto Casagrande

Stemmer, M. R.; Gonzage, A.;Schwartz, William Robson; Hubner, J. F.; Oliveira, R. S.; Gonçalves Junior, A. A.; Montez, C. B.. Detecção de Movimento Anormal em Videovigilância baseada em Rastreamento e Agrupamentos Uniformes Ótimos. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Automação e Sistemas) - Universidade Federal de Santa Catarina.

Aluno: Natália Cosse Batista

Pereira, G. A. S.; Adorno, B. V.;Schwartz, William Robson; Pádua, F. L. C.; Wolf, D. F.. Uma Metodologia Probabilística para Combinação de Detectores de Pessoas. 2015. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Henrique Morimitsu

Cesar Junior, R. M.;Schwartz, William Robson; Barrera, J.;Rocha, A.; Bloch, I.. Uma Abordagem baseada em Grafos para Rastreamento de Múltiplos Objetos em Vídeos Estruturados com uma Aplicação para o Reconhecimento de Ações. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Fábio Augusto Faria

Torres, R. S.; Pedrini, Helio; Rittner, L.; Galante, R. M.;Schwartz, William Robson. A Framework for Pattern Classifier Selection and Fusion. 2014. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Tiago José de Carvalho

Rocha, A.Schwartz, William Robson; Miranda, P. A. V.; Goldenstein, S. K.; Martino, J. M.. Illumination Inconsistency Sleuthing for Exposing Fauxtography and Uncovering Composition Telltales in Digital Imagens. 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Isaac de Lima Oliveira Filho

Canuto, A. M. P.; Abreu, M. C. C.; Schechter, L. M.;Schwartz, William Robson. Algoritmo Papílio como Método de Proteção de Templates para Aumentar a Segurança em Sistemas de Identificação Biométricos. 2014. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Carlos Alberto Fraga Pimentel Filho

Araujo, A. A.; Veloso, A. A.; Bustos, B.; Gravier, G.; Leite, N. J.;Schwartz, William Robson. Sketch-Finder: Efficient and Effective Sketch-based Retrieval for Large Image Collections. 2014. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFMG) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Jefersson Alex do Santos

Torres, R. S.; Phillip-Foliguet, S.;Schwartz, W. R.; Goldenstein, S. K.; Chanussot, F. J.. Semi-Automatic Classification of Remote Sensing Images. 2013. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Sandra Eliza Fontes de Ávila

Araujo, A. A.; Cord, M.;do Valle, E. A.; Perronnin, F.;Campos, M. F. M.; Gallinari, P.;Schwartz, W. R.. Extended Bag-of-Words Formalism for Image Classification. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Erickson Rangel do Nascimento

Campos, M. F. M.; Pádua, F. L. C.; Mesquita, R. C.;Lewiner, T. M.Schwartz, W. R.. Um Descritor Robusto e Eficiente de Pontos de Interesse: Desenvolvimento e Aplicações. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Antonio Wilson Vieira

Campos, M. F. M.; Pádua, F. L. C.; Siqueira, M. F.;Lewiner, T. M.Schwartz, W. R.. Densidade de Ocupação Espacial como Representação para Comparação de Nuvens de Pontos e Aplicações. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Thiago de Menezes Chaves

FERREIRA JUNIOR, N. R.; Jung, C. R.;Schwartz, William Robson. Si.U.: From Proposion to Validanting a Computer Vision System to Assist Urban Planning. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Renan Oliveira Reis

Schwartz, William RobsonNascimento, E. R.; Fernandes, L. A. F; Jung, C. R.. Active Cameras to Track People. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Artur Jordao Lima

SCHWARTZ, W. S.Pedrini, H.Santos, J. A.; Oliveira, L. E. S.. Partial Least Squares: A Deep Space Odyssey. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Igor Leonardo Oliveira Bastos

SCHWARTZ, W. S.; Torres, R. S.; Camara-Chavez, G.;Nascimento, E. R.. Deep-based Recurrent Approaches for Gesture Recognition. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Carlos Antonio Caetano Júnior

Schwartz, William RobsonSantos, J. A.Rocha, A.; Veloso, A. A.; Papa, J. P.. Motion-Based Representations for Activity Recognition. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Hugo Neves de Oliveira

Santos, J. A.Schwartz, William RobsonFalcao, A. X.; Machado, A. M. C.. Conditional Domain Adaptation Generative Adversarial Networks for Biomedical Images. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Rafael Sachett Medeiros

Jung, C. R.;Schwartz, William RobsonNascimento, E. R.. Um Modelo de Grafos Multi-Topológicos para Segmentação de Imagens com Compressão de Grafos. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Tiago Santana de Nazaré

Ponti, M. A.;Schwartz, William Robson; Batista, G. E. A. P. A.; Gonzage, A.. Unusual Event Detection in Surveillance Videos. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Raphael Felipe de Carvalho Prates

Schwartz, William RobsonAraujo, A. A.Nascimento, E. R.; Camara-Chavez, G.; Goldenstein, S. K.. Matching People in Surveillance Cameras Network. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Rensso Victor Hugo Mora Colque

Schwartz, William Robson; Camara-Chavez, G.; Jung, C. R.;Santos, J. A.Campos, M. F. M.; Guimarães, S. J. F.. Anomaly Detection in Multiple Environments. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Keiller Nogueira

Santos, J. A.Schwartz, William RobsonD. M. Gomes; Alvim Júnior, M. S. F.; Assuncao, R. M.; Korting, T. S.. Going Deep into Remote Sensing Spatial Feature Learning. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Rodolfo Migon Favaretto

Musse, S. R.;Schwartz, William Robson; Zorzo, A. F.. Cultural Crowds: Um Modelo para Extração e Análise de Culturalidade em Multidões. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: MARCO TULIO ALVES RODRIGUES

Schwartz, William RobsonNascimento, E. R.; Veloso, A. A.; Pádua, F. L. C.;Pedrini, H.Santos, J. A.; Meira Junior, W.. Detecção de Mudanças em Imagens Aéreas baseada em Abordagens Estatísticas. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Gustavo Führ

Silva Júnior, E. P. E.; Walter, M.;Schwartz, William Robson. Pedestrian Tracking and Collective Bahaviour Recognition. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Henrique Batista da Silva

Araujo, A. A.; Guimarães, S. J. F.; Davis JR, C.; Torres, R. S.; Patrocinio JR, Z. K. G.;Schwartz, William Robson. Similarity Join for Large Data Collections in Multidimensional Space. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Kleber Jacques Ferreira de Souza

Araujo, A. A.; Guimarães, S. J. F.;Pedrini, H.Santos, J. A.Schwartz, William Robson. Hierarchical Video Segmentation and its Application to Human Action Classification. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Bruno do Nascimento Teixeira

Araujo, A. A.; Bustos, B.; Gravier, G.; Yehia, H. C.; Guimarães, S. J. F.;Schwartz, W. R.. Classificação de gêneros de vídeos baseada em estrutura temporal e informação audiovisual. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Carlos Alberto Fraga Pimentel Filho

Araujo, A. A.; Veloso, A. A.; Bustos, B.; Gravier, G.; Crucianu, M.;Schwartz, W. R.. Sketch-Finder: Efficient and Effective Sketch-Based Retrieval for Large Image Collections. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Virgínia Fernandes Mota

Araujo, A. A.; Vieira, M. B.;Falcao, A. X.; Yehia, H. C.; Gosselin, P.;Schwartz, W. R.. Tensor based Descriptors Applied to Human Action Recognition. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Natália Cosse Batista

Pereira, G. A. S.;Schwartz, W. R.; Pádua, F. L. C.; Wolf, D. F.; Adorno, B. V.. Fusão Sensorial para Detecção de Pedestres: Uma Abordagem Utilizando um Grade de Ocupação Semântica. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Antonio Wilson Vieira

Campos, M. F. M.; Pádua, F. L. C.;Lewiner, T. M.Schwartz, W. R.. Padrões de Ocupação Espaço Temporal para Reconhecimento de Ações em Mapas de Profundidade. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Sandra Eliza Fontes de Ávila

Araujo, A. A.do Valle, E. A.Campos, M. F. M.; Cesar Junior, R. M.;Schwartz, W. R.. Extended Bag-of-words Formalism for Image Classification. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Giovani Chiachia

de Rezende, P. J.;Schwartz, W. R.do Valle, E. A.; Magalhães, L. P.. Caracterização e Reconhecimento de Faces: Uma Abordagem com Respaldo Biológico. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Erickson Rangel do Nascimento

Campos, M. F. M.; Pádua, F. L. C.; Mesquita, R. C.;Lewiner, T. M.Schwartz, W. R.. Um Descritor Robusto e Eficiente de Pontos de Interesse: Desenvolvimento e Aplicações. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Lucas Mendes Massa

VIEIRA, T. F.; NOGUEIRA, B. C. E. S.; MARTINS, A. M.;Schwartz, William Robson; REN, T. I.. Disentagling Representations With Variational Autoencoders. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Informática) - Universidade Federal de Alagoas.

Aluno: Warley Vital Barbosa

VIEIRA, T. F.; PIMENTEL, B. A.; REN, T. I.;Schwartz, William Robson. Kinship Verification With Custom Sampling And Hard Contrastive Loss. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Informática) - Universidade Federal de Alagoas.

Aluno: Lucas Pereira Carlini

Thomaz, C. E.; BERGAMASCO, L. C. C.;Schwartz, William Robson. Human vs Machine towards neonatal pain assessment: A comparison of the facial features extracted by adults and convolutional neural networks. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - FUNDACAO EDUCACIONAL INACIANA PADRE SABOIA DE MEDEIROS.

Aluno: Fabia Isabella Pires Enembreck

SCHWARTZ, W. S.; Morais, E. F.; Martins, M. S. R.; Rodrigues, P. J. S.. Re-Identificação de Pessoas em Imagens Digitais utilizando Deep Learning. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Aluno: Jesimon Barreto Santos

Schwartz, William Robson; Souza, J. S.; Correia, A. J. L.. Hacked Depth Framework: O Quão Profundo Você Precisa Ir Para Classificar. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Jesimon Barreto Santos

Schwartz, William Robson; Souza, J. S.;Caetano Junior, C. A.. FrankDataset: Framework para generalização de modelos de reconhecimento de atividade humana utilizando sensores. 2022 - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Ricardo Dutra da Silva; Rodrigo Minetto

Schwartz, W. R.; Madeira, H. M. F.;Pedrini, H.. Transformadas Wavelets: Teoria e Aplicações em Análise de Imagens Digitais. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Geziel Madeira de Campos; Karla Szeliga

Schwartz, W. R.van Kaick, O. M.Pedrini, H.. Técnicas para Identificação de Junções em Imagens Digitais. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Fernando Porto Corrêa; Leidmar Magnus Festa

Schwartz, W. R.van Kaick, O. M.Pedrini, H.. Avaliação de Técnicas para Afinamento de Imagens Digitais. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Marcos F

Schwartz, W. R.van Kaick, O. M.Pedrini, H.. Bittencourt Faria; Edson F. Alves; Oscar Furukawa.Técnicas de Esteganografia em Imagens Digitais. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Alexandre Melves A

Schwartz, W. R.van Kaick, O. M.Pedrini, H.. da Silva; Rangel dos Santos.Aplicação da Técnica Watershed para Segmentação e Contagem Automáticas de Células Sangüíneas em Imagens de Microscopia Óptica. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Aluno: Marcel Gonzalez Corso

Schwartz, W. R.Guedes, A. L. P.; Donadelli Jr., J.. Complexidade de Kolmogorov. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná.

Reis, L. V. S.; Fernandes, L. A. F;Schwartz, W. R.. Concurso para Professor Assistente na área de Ciência da Computação/ Metodologia e Técnicas da Computação/ Processamento Gráfico. 2013. Universidade Federal de Ouro Preto.

Marar, J. F.; Goncalves, L. M. G.;Schwartz, W. R.. Concurso Público para Professor Assistente na área de Matemática da Computação: Modelos Analíticos e de Simulação e Processamento Gráfico. 2013. Universidade do Estado do Amazonas.

Shiroma, P. M.; Vieira, A. B.;Schwartz, W. R.. Participação em Banca Examinadora do Concurso Público para Contratação de Professor Efetivo CPD 070/2012. 2012. Universidade Federal de São João Del-Rei.

Schwartz, W. R.. Avaliador de apresentação de trabalhos científicos (XIX Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia). 2004.

Orientou

Jesimon Barreto Santos

Utilização de Transformers para Geração de Modelos para Aplicações Downstream; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Luiz Eduardo Lima Coelho

Anonimização de Redes Profundas; Início: 2021; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Ramon Caldeira Faria

Adição de Marcas d'Água em Videos de Vigilância; Início: 2020; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Luiz Guilherme Fonseca Carreira

Fusão Biométrica em Vídeos de Vigilância; Início: 2020; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Eliamara Souza da Silva

Fusão de Biometrias com Redes Profundas; Início: 2020; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Ana Paula Schiavon Yamada

Otimização de Redes Neurais Profundas; Início: 2020; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Maiko Min Ian Lie

Reconhecimento de Eventos Anômalos; Início: 2018; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Gustavo Oliveira de Siqueira

Aplicação de Múltiplas Biometrias para Identificação de Pessoas; Início: 2018; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Rafael Henrique Vareto

Reconhecimento de Faces em Galerias Abertas; Início: 2017; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Renan Oliveira Reis

Tracking People with Surveillance Systems; Início: 2016; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; (Orientador);

Victor Hugo Cunha de Melo

Vision-Based Human Activity Recognition; Início: 2014; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Guilherme Cramer Barbosa Silva

Unsupervised Domain Adaptation in Sensor Data Context; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Renato Sérgio Lopes Júnior

Melhorando a Adaptação de Domínio em Dados Visuais; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Matheus Alvez Diniz

Face Attribute Representation Across the Layers, Channels and Neurons of Face Recognition Neural Networks; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Vitor Cezar de Lima

Simple And Efficient Methods For Gait Recognition Using Pose Information; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Samira Santos da Silva

Aggregating Partial Least Squares Models for Open-set Face Identification; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Barbosa Kloss

Boosted Projections and Low Cost Transfer Learning applied to Smart Surveillance; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Jessica Sena de Souza

Human Activity Recognition based on Wearable Sensors using Multiscale DCNN Ensemble; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Rafael Henrique Vareto

Face Recognition based on a Collection of Binary Classifiers; 2017; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Cristianne Rodrigues Santos Dutra

Técnicas Otimizadas para Reidentificação de Pessoas; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Artur Jordao Lima Correia

The Good, The Fast and the Better Pedestrian Detector; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Gabriel Resende Gonçalves

License plate recognition based on temporal redundancy; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Cássio Elias dos Santos Júnior

Partial Least Squares for Face Hashing; 2015; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Ramon Figueiredo Pessoa

Recuperação de Imagens por Conteúdo em Dispositivos Móveis; 2015; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Coorientador: William Robson Schwartz;

Victor Hugo Cunha de Melo

Fast and Robust Optimization Approaches for Pedestrian Detection; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Eugenio González Valenzuela

Redução de Dimensionalidade do Espaço de Características para Reconhecimento de Faces; 2014; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, ; Coorientador: William Robson Schwartz;

Antonio Carlos Nazaré Júnior

A Scalable and Versatile Framework for Smart Video Surveillance; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Bruno Augusto Teixeira

Reconhecimento de Faces com Poses Arbitrárias em Imagens por meio de Descritores Locais; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Coorientador: William Robson Schwartz;

Fernando Roberti de Siqueira

Abordagem Multiescala para Descrição de Textura; 2013; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, ; Coorientador: William Robson Schwartz;

Jessica Sena de Souza

Intelligent ICU Monitoring: Investigating the Role of Accelerometers; 2024; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Carlos Antonio Caetano Júnior

Motion-Based Representation for Activity Recognition; 2020; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Igor Leonardo Oliveira Bastos

Deep-based Recurrent Approaches for Gesture Recognition; 2020; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Artur Jordao Lima Correia

Partial Least Squares: A Deep Space Odyssey; 2020; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Keiller Nogueira

Going Deep into Remote Sensing Spatial Feature Learning; 2019; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais; Coorientador: William Robson Schwartz;

Raphael Felipe de Carvalho Prates

Correspendência entre Pessoas em uma Rede de Câmeras de Vigilância; 2019; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Rensso Victor Hugo Mora Colque

Robust Approaches for Anomaly Detection applied to Video Surveillance; 2018; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: William Robson Schwartz;

Marco Tulio Rodrigues

Detecção de Mudanças em Cenas Terrestres usando Imagens Aéreas; 2016; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, ; Orientador: William Robson Schwartz;

Carlos Antonio Caetano Júnior

2021; Universidade Federal de Minas Gerais, ; William Robson Schwartz;

Raphael Felipe de Carvalho Prates

2019; Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; William Robson Schwartz;

Filipe de Oliveira Costa

2018; Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; William Robson Schwartz;

Matheus Alves Diniz

Identificação de Placas Veiculares com Redes Neurais; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Lucas Carneiro de Souza

Servidor de Integração Biobox; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Patrícia Gomes da Silva

Reconhecimento de Slides em Videoaulas; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Marina Santos Oliveira

Re-identificação de pessoas usando múltiplas amostras por indivíduo em cada câmera e múltiplas câmeras; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Barbosa Kloss

Métodos para Clusterização de Imagens; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Jessica Sena de Souza

Aplicação de Fusão Tardia para Combinar Detectores de Pedestres; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Ruth Keglevich

Reconhecimento de Ações Aplicado à Tradução de Língua Brasileira de Sinais; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Cássio Elias dos Santos Jr

; Detecção de Indivíduos não Registrados em Galerias de Faces; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Edmilson Ferreira de Oliveira

Análise e Comparação de Métodos de Extração de Características para Utilização na Conferência Automática de Assinaturas; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Rafael Fonseca de Freitas

Reconhecimento de Emoções Faciais; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Jesimon Barreto Santos

Reconhecimento de Atividades Humanas em Dispositivos Móveis; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Misael Saraiva de Rezende

Reconhecimento Facial a partir de Dados Visuais de Baixa Qualidade Integrados por meio de Superresolução; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Lucca Carvalho Augusto

Monitoramento de Ambientes baseado em Análise de Vídeos e Sensores Vestíveis; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Luiz Guilherme Fonseca Carreira

Processamento de Vídeos Egocêntricos; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Davi Faria de Assis Beltrão

Reconhecimento de Atividades Humanas em Dispositivos Móveis; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Igor Henrique da Silva Dias

Controle de Câmeras Ativas; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Luiz Guilherme Fonseca Carreira

Reconhecimento de Atividades em Ambientes Vigiados; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Barbosa Filho

BioBox: Um Sistema Portátil para Controle de Acesso Biométrico; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Danilo Viana Azevedo

Um Estudo sobre Biometrias Emergentes; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Barbosa Filho

Implementação de métodos de vigilância inteligente em dispositivos com baixo poder computacional; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Breno Chaves Gabrich

Reconhecimento de Atividades Humanas baseado em Dados Sensoriais; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Matheus Toledo Lustosa de Andrade

Detecção de Eventos Anômalos em Vídeos; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: William Robson Schwartz;

Marina Santos Oliveira

REID: Reidentificação de Pessoas Aplicada à Vigilância Visual; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Ricardo Barbosa Kloss

Agrupamento de Imagens baseado em Partial Least Squares; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Jessica Sena de Souza

Detecção de Pedestres para Desenvolvimento de Semáforos Inteligentes; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

César Augusto Moura Ferreira

Arcabouço para Vigilância Inteligente; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Marina Santos Oliveira

Reidentificação de Pessoas baseada em Múltiplas Amostras; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Rômulo Nogueira Coutinho

Avaliação e Implementação de Protocolos para Controle de Câmeras Ativas; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

André Correia Lacerda Mafra

Utilização de GPUs para o aumento de performance da Extração de Haralick Features; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Augusto Procópio Cavassin

Avaliação de Técnicas para Transmissão de Stream de Vídeo; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Augusto Procópio Cavassin

Desenvolvimento de Sistemas de Vigilância de Larga Escala; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Matheus Castro Rocha

Detecção de Pedestres Aplicada à Vigilância Visual; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Samir Moreira Andrade Leão

Arcabouço Computacional para Avaliação de Descritores de Características; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: William Robson Schwartz;

Gerson de Paulo Carlos

Manutenção Dinâmica de Galeria de Faces para Sistemas de Vigilância; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: William Robson Schwartz;

Produções bibliográficas

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Schwartz, William Robson . Covariance-free Partial Least Squares: An Incremental Dimensionality Reduction Method. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . MoRe: A Large-Scale Motorcycle Re-Identification Dataset. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Scene Monitoring using Active Cameras. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Detecção de Placas Veiculares. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Biometrics in Surveillance Scenarios. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Multi-Task Learning for Low-Resolution License Plate Recognition. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Face Spoofing Detection on Low-Power Devices using Embeddings with Spatial and Frequency-based Descriptors. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Gait Recognition using Pose Estimation and Signal Processing. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Challenges of Computer Vision in Video Surveillance and Biometrics. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Person identificatioo in Surveillance Scenarios. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Visão Computacional Aplicada à Biometria e Vigilância. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Resultados e Perspectivas nos Temas do Projeto DeepEyes. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Visão Computacional Aplicada à Vigilância Inteligente e Biometria: Desafios e Perspectivas. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Smart Surveillance: Data Representation and Scalability Issues. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Soluções de Visão Computacional para Vigilância e Forense. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Smart Surveillance: Scalability and Data Representation. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . DeepEyes: Solucões de Computacão Visual e Inteligência de Máquina para Computação Forense e Vigilância Eletrônica. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Schwartz, William Robson . Imagens e Biometria. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Nazare Junior, A. C. ; Melo, V. H. C. ; Santos Junior, C. ; Schwartz, William Robson . Introduction to the Smart Surveillance Framework. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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Outras produções

Schwartz, William Robson . Python Learning - Ferramenta para Aprendizagem e Avaliação da Linguagem Python. 2023.

Schwartz, William Robson . PPG Analytics - Produtividade de PPGs. 2022.

Schwartz, William Robson ; Vareto, R. H. . SSAT - Smart Surveillance Annotation Tool. 2017.

Schwartz, William Robson ; Nazare Junior, A. C. ; KLOSS, RICARDO BARBOSA ; Caetano, C. . SSIGLib - Smart Surveillance Interest Group Library. 2016.

Schwartz, William Robson ; Nazare Junior, A. C. . SSF: Smart Surveillance Framework. 2014.

Schwartz, W. R. . DetectorPLS. Detecção de objetos em imagens e vídeos. 2009.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019). 2019.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019). 2019.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Image Processing (ICIP 2019). 2019.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2019). 2019.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do Workshop de Visão Computacional (WVC 2019). 2019.

William Schwartz . Membro do Comitê Gestor da Rede Mineira de Ciências Forenses. 2019.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o Workshop de Visão Computacional (WVC 2019). 2019.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2019). 2019.

Schwartz, William Robson . Area Chair para o IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2018). 2018.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do European Conference on Computer Vision (ECCV 2018). 2018.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o International Conference on Biometrics (ICB 2018). 2018.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2018). 2018.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do IEEE International Conference on Identify, Security and Behavior Analysis (ISBA 2018). 2018.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos Workshop de Visão Computacional (WVC 2018). 2018.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2018). 2018.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa do IEEE Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2018). 2018.

William Schwartz . Membro do Comitê de Programa da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). 2018.

William Schwartz . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2018). 2018.

William Schwartz . Chair de Sessão do SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Identify, Security and Behavior Analysis (ISBA 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para o European Conference on Computer Vision (ECCV 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para a Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Membro do Comitê de Programa da Special Session on Recent Advances in Biometric Technology for Mobile Devices (RABTMD 2018). 2018.

SCHWARTZ, W. S. . Avaliador de artigos científicos para a Special Session on Recent Advances in Biometric Technology for Mobile Devices (RABTMD 2018). 2018.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance (AVSS 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do 22nd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis (ISBA 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Publicity Chair para o IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop em Visão Computacional (WVC 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro da Comissão Científica do InterForensics 2017. 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do International Workshop on Multimedia Forensics and Security (MFSec 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop de Forense Computacional (WFC 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do XI Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTICG 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Chair de Sessão do SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2017). 2017.

Schwartz, William Robson . Chair de Sessão no 22nd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2017). 2017.

William Schwartz . Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI). 2017.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o European Conference on Computer Vision (ECCV 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IAPR International Conference on Biometrics (ICB 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa da IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa da Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop em Visão Computacional (WVC 2016). 2016.

Schwartz, William Robson . Chair de Programa para o SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2016). 2016.

William Schwartz . Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI). 2016.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS' 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Workshop de Visão Computacional (WVC 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa da IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS 2015). 2015.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop de Forense Computacional (WFC 2015). 2015.

Schwartz, William . Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI). 2015.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Congresso Brasileiro de Automática (CBA'2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o XXVII Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD 2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP'2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE/TRB International Conference on Connected Vehicles & Expo (ICCVE'2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa da 27th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop em Visão Computacional (WVC 2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Parecerista para processo da FAPESP. 2014.

Schwartz, William Robson . Parecerista para projetos de pesquisa do CNPq. 2014.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa da SPIE Biometric and Surveillance Technology for Human and Activity Identification (SPIE Biometrics 2014). 2014.

Schwartz, William Robson . Organizador do Workshop de Forense Computacional (WFC 2014). 2014.

WILLIAM ROBSON SCHWARTZ . Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI). 2014.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa para a IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do 2013 SPIE International Symposium on Defense, Security + Sensing. 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do IX Workshop de Visão Computacional (WVC'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do Workshop of Undergraduate Works, no SIBGRAPI'2013 (WUW'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Avaliador de tutoriais no SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do Workshop de Forense Computacional (WFC 2013). 2013.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do SIBGRAPI 2013 - Tutorials. 2013.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2012). 2012.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê de Programa do IEEE Workshop on the Applications of Computer Vision (WACV'2012). 2012.

Schwartz, W. R. . Parecerista para processo da FAPESP. 2012.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o VIII Workshop de Visão Computacional (WVC'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Workshop of Works in Progress (WIP'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o XXV Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o XII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o XXXI Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o XIX Congresso Brasileiro de Automática (CBA'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para o Asian Conference on Computer Vision (ACCV'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop of Works in Progress (WIP'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Asian Conference on Computer Vision (ACCV'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Membro do Comitê de Programa do Workshop de Forense Computacional (WFC'2012). 2012.

Schwartz, William Robson . Avaliador de artigos científicos para Conferencia Latinoamericana en Informática (CLEI'2012). 2012.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o VII Workshop de Visão Computacional (WVC'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Membro do Comitê Científico do VII Workshop de Visão Computacional (WVC'2011). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV'2012). 2011.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2010). 2010.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures (AMFG'2010). 2010.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para a IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'2009). 2009.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2008). 2008.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2006). 2006.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'2005). 2005.

Schwartz, W. R. . Avaliador de artigos científicos para o XXIII Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC'2004). 2004.

Figueiredo, A. ; Brayan, J. ; Reis, R. O. ; Prates, R. F. C. ; SCHWARTZ, W. S. . MoRe: A Large-Scale Motorcycle Re-Identification Dataset. 2020. (Base de dados técnico-científica).

Vareto, R. H. ; WILLIAM ROBSON SCHWARTZ . The Sense Wax Attack (SWAX) Database. 2019. (Base de dados técnico-científica).

William Schwartz . 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2016. (Editoração/Anais).

Schwartz, W. R. . Segmentação de Imagens Baseada em Dependência Espacial. 2005. (Relatório de pesquisa).

Schwartz, W. R. . Linux Básico. 2001. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

Schwartz, W. R. . Linux Intermediário. 2000. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

Projetos de pesquisa

2022 - Atual

Aprendizado de máquina aplicado ao Processamento Geológico, Descrição: Técnicas de Computação Científica vêm sendo aplicadas cada vez mais na área de Geociências em todas as grandes empresas de petróleo de nível mundial. Os recentes avanços em Intelligence Data Analysis, particularmente em aprendizado de máquina (Machine Learning), têm apresentado resultados promissores em diversos problemas inerentes à interpretação exploratória envolvendo múltiplos atributos. Como exemplos podem ser destacados a identificação e classificação automática de estruturas geológicas e a predição de propriedades petrofísicas, com foco na redução do tempo e de incertezas no processo de tomada de decisão. O objetivo principal do projeto é pesquisar e desenvolver novos métodos de aprendizado de máquina visando a melhoria dos modelos geológicos, integrando dados primários (poços) e secundários (sísmica). Os resultados obtidos serão incorporados ao Sistema Integrado de Geologia e Geofísica da Petrobras, SIGEO, resultando em importantes benefícios tecnológicos e científicos para a indústria nacional de petróleo e gás natural.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Flavio Vinicius Diniz de Figueiredo - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
2021 - Atual

V2IP: Videomonitoramento para Identificação de Pessoas e Veı́culos, Descrição: Ao longo dos últimos anos, autoridades públicas têm utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de regiões críticas em grandes cidades brasileiras. Se, por um lado, as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados (incontáveis horas de vídeo) torna-se um grande desafio quando feita manualmente, principalmente quando se trata de dados desafiadores, como a baixa qualidade dos dados devido à grande distância dos agentes (pessoas e veículos) em relação à câmera. Desta maneira, o processamento automático e acurado desses dados torna-se imprescindível, de modo a auxiliar agentes de segurança na prevenção de crimes (vigilância) e busca por evidências em casos em que os crimes já ocorreram (computação forense). Ao mesmo tempo, necessidades da ciência forense surgem para identificação de veículos em cenas de crime quando a placa de identificação não está somente distante da câmera como também não é legível ou interpretável pelo ser humano, sendo necessário o uso de técnicas de super- resolução para identificação do veículo envolvido no crime.. Ainda destacamos a necessidade de identificar indivíduos pela área de segurança pública em dois cenários: i) quando a comunidade carcerária realiza rebeliões e os indivíduos de interesse se encontram totalmente mascarados, e a única região da face visível é a ocular; ii) com a pandemia da COVID-19, o uso de máscaras na região da boca e nariz descaracteriza os métodos de reconhecimento de faces tradicionais.. É neste contexto social que surgem os problemas a serem estudados neste projeto. A equipe (coordenador principal (CP), coordenador associado brasileiro (CAB), coordenador associado estrangeiro (CAE), pesquisador estrangeiro (PE) e os membros da PF) já conta com vários trabalhos bem desenvolvidos para os problemas que serão estudados. Em conjunto, o CP e o CAB já desenvolveram trabalhos, projetos e estudos para a identificação automática de veículos e o resultado destes já se encontram em programas de computadores registrados e em uso pela sociedade por meio de projeto de P&D com empresas. E desde 2017 existe interação destes com o PCF Jorge Albuquerque Lambert por meio do evento InterForensics, e por meio da tese de doutorado do PCF cujo assunto principal é identificação de placas de carro. O CP e o CAE orientam atualmente doutorando sobre o reconhecimento baseado em região ocular, e os problemas em aberto deste doutorado são os propostos como estudo para este projeto com a colaboração estrangeira. O CAB participou como CA do projeto DeepEyes / PRO-Forenses 2014-2018, e os problemas propostos agora são desdobramentos daqueles já estudados anteriormente. Além disso, os coordenadores e o PE já trabalharam isoladamente abordando diversos aspectos dos problemas que estão propostos aqui. Dessa forma, todo e qualquer algoritmo, abordagem e método serão modulados como ferramentas para serem integrados ao sistema PERITUS.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / David Menotti Gomes - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2020 - Atual

Monitoramento de Ambientes Imageados por Redes de Câmeras, Descrição: (Edital Bolsa de Produtividade Edital CNPq 06/2019). Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para efetuar monitoramento de ambientes a partir de dados obtidos por meio de câmeras de vigilância (redes de câmeras). A crescente disponibilidade de dados visuais adquiridos a partir de câmeras de vigilância espalhadas em diversos pontos de grandes cidades proporciona uma maior segurança e tranquilidade para as pessoas que circulam nesses ambientes monitorados. Ao longo dos últimos anos, autoridades públicas têm utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de regiões críticas em grandes cidades brasileiras. Se por um lado as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados torna-se um grande desafio quando feita manualmente. Desta maneira, o entendimento e a interpretação automática de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresentam grande interesse de modo a auxiliar a tarefa dos agentes de segurança. A vigilância visual é responsável pelo monitoramento, em tempo real e automático, dos objetos e agentes presentes em um ambiente sendo imageado por uma rede de câmeras. Seu principal objetivo é prover interpretação automática para cena e o entendimento automático das atividades e interações entre os agentes sendo observados a partir das informações visuais. A pesquisa em vigilância combina diversas áreas, tais como visão computacional, processamento de sinais, telecomunicações e aspectos sociais e éticos, o foco deste projeto está nos aspectos relacionados ao domínio da visão computacional. Especificamente, a extração de conhecimento a partir de cenários de vigilância, foco deste projeto, permitirá que seja efetuada a representação efetiva do conhecimento obtido a cena, o qual pode ser apresentado para sistemas de tomada de decisão.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2019 - 2020

V++: Soluções Embarcadas para Video Analytics, Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) Neste projeto, dados visuais capturados a partir de câmeras de monitoramento de ambientes serão utilizados como entrada para módulos de análise (soluções baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina a serem desenvolvidas). Todas as soluções serão implementadas em dispositivos embarcados com pouco poder computacional e, portanto, requerendo a pesquisa visando a compressão de modelos profundos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / David Menotti Gomes - Integrante., Financiador(es): Maxtrack Industrial Ltda - Auxílio financeiro.
2019 - 2019

HitSense: Sensor Analytics Solutions para Veículos, Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) Pesquisa e desenvolvimento de soluções dentro do escopo de sensor analytics de modo a incorporar métodos automáticos para processamento de dados sensoriais coletados pelos rastreadores instalados em veículos automotores. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Leonardo Antônio Borges Torres - Integrante., Financiador(es): Maxtrack Industrial Ltda - Auxílio financeiro.
2019 - Atual

Making Sense: Abordagens Robustas para Monitoramento Visual, Descrição: (Chamada Universal MCTIC/CNPq 2018) Um dos principais objetivos do monitoramento automático de ambientes é a extração de informações a respeito de atividades desempenhadas pelos humanos de modo a detectar interações entre agentes e identificar padrões de comportamentos que sejam suspeitos. Para que as atividades sejam analisadas, um conjunto de problemas, tais como detecção e identificação dos agentes na cena, rastreamento ao longo do tempo, possivelmente entre câmeras distintas, reconhecimento de ações individuais, precisa ser resolvido. Tais problemas compõem o domínio de aplicações denominado observação de pessoas, responsável pela análise de imagens e vídeos contendo humanos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2018 - 2021

SMS: Pesquisa e Desenvolvimento de um Sistema de Vigilância Inteligente Aplicado a Plataformas de Petróleo, Descrição: Este projeto apresenta dois objetivos. i) o estudo, desenvolvimento e avaliação de algoritmos a serem incorporados ao protótipo de sistema de vigilância capazes de analisar o vídeo de forma automática e ii) criação, desenvolvimento, implantação e validação experimental de um protótipo de sistema de vigilância inteligente capaz de monitorar os trabalhadores em regiões da plataforma de exploração de petróleo a partir de dados visuais. Este sistema será capaz de emitir alertas em casos de falta de equipamento segurança obrigatório ou obstrução de rotas de fuga, além de ser capaz de identificar individualmente os trabalhadores da plataforma de petróleo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (5) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Jefersson Alex dos Santos - Integrante., Financiador(es): Agência Nacional do Petróleo - Auxílio financeiro.
2018 - Atual

LittleBigData: Reconhecimento de padrões em grandes bases de imagens utilizando pequenos conjuntos de dados anotados, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jefersson Alex dos Santos em 30/04/2020., Descrição: (Edital Universal FAPEMIG) A área de reconhecimento de padrões em imagens vêm obtendo diversos avanços nos últimos anos. O desenvolvimento de tecnologias como as abordagens baseadas em aprendizado profundo (deep learning) têm estabelecido o estado da arte em diversas aplicações de Visão Computacional. No entanto, essas abordagens necessitam de grandes conjuntos de amostras para treinamento e isso impossibilita seu uso direto para resolver problemas em áreas mais específicas como medicina, forense digital, agricultura ou biodiversidade. A anotação de amostras nas principais aplicações dessas áreas deve ser feita por usuários especialistas (médicos, peritos, pesquisadores, etc). Esse processo geralmente é custoso e até mesmo inviável em diversas ocasiões. Detecção de câncer, por exemplo, depende do diagnóstico e do registro preciso de diversos pacientes ao longo dos anos para a obtenção de um conjunto de amostras representativo. Em aplicações agrícolas e de biodiversidade é comum a necessidade de deslocar equipes de especialistas em áreas de difícil acesso para anotar adequadamente uma determinada espécie de planta. Desse modo, esse projeto propõe o desenvolvimento de novas abordagens para lidar com o reconhecimento de padrões em aplicações que requerem o processamento de grande conjuntos de imagens mas que possuem restrição com relação à quantidade de amostras disponíveis. A pesquisa focará esforços nas seguintes frentes visando mitigar os problemas do aprendizado supervisionado à partir de poucas amostras em grandes bases de imagens: (1) estudo e desenvolvimento de técnicas para transferência de conhecimento de bases pré-existentes como forma de enriquecer o conjunto de amostras inicial; (2) estudo de algoritmos e estruturas de indexação de imagens para garantir escalabilidade das abordagens desenvolvidas; e (3) desenvolvimento de abordagens baseadas em aprendizado ativo para auxiliar usuários especialistas na anotação de amostras relevantes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Coordenador.
2018 - Atual

MultiMaps: Aprendizado de Representações Profundas para Mapeamento Geográfico em Larga Escala, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jefersson Alex dos Santos em 30/04/2020., Descrição: (Chamada Universal MCTIC/CNPq) A criação de mapas temáticos utilizando Imagens de Sensoriamento Remoto (ISRs) como fonte de dados geralmente é modelada como um problema de classificação supervisionada. Muitos desafios computacionais estão associados à natureza das ISRs em que pode-se ressaltar: (1) são imagens georreferenciadas, ou seja cada pixel possui uma coordenada geográfica associada; (2) geralmente codificam muito mais que informação no espectro visível (R,G,B), o que exige o desenvolvimento de abordagens específicas para descrever padrões; (3) os dados podem variar quanto à resolução espacial alterando o nível de detalhe dos padrões e; (4) muitas aplicações tendem a exigir análise de dados espaço-temporais, com várias imagens do local de estudo ao longo do tempo. Assim, é muito frequente ter imagens obtidas a partir de diferentes sensores, o que pode melhorar a qualidade dos mapas temáticos gerados, mas exige a criação de técnicas capazes de codificar e combinar adequadamente as diferentes propriedades das imagens. Nesse contexto, o desenvolvimento de técnicas baseadas em aprendizado profundo têm sido revolucionário mas tem uma limitação: geralmente requerem muitas amostras para treinamento. A anotação de pixels na maioria das aplicações de ISRs depende de usuários especialistas, é custosa e inviável em algumas situações. Assim, a dificuldade de criação de grandes conjuntos de dados anotados para classificação supervisionada limita o uso da maioria das abordagens do estado da arte em reconhecimento de padrões por meio de aprendizado supervisionado. Desse modo, este projeto visa tratar o problema de reconhecimento de padrões para criação de mapas temáticos via aprendizado supervisionado em grandes conjuntos de imagens a partir de pequenos conjuntos de dados anotados. A pesquisa focará esforços em três frentes principais: (1) novos métodos para aprendizado de características com foco em propriedades de imagens de sensoriamento remoto; (2) algoritmos para transferência de conhecimento para explorar bases de imagens existentes como ponto de partida para reconhecimento de padrões e reduzir a necessidade de novas amostras anotadas por usuários especialistas; e (3) novas abordagens para aprendizado e fusão de representações a partir de múltiplas resoluções no espaço, tempo e espectro eletromagnético.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Coordenador.
2017 - 2020

Extração de Conhecimento em Vigilância Visual, Descrição: (Edital Bolsa de Produtividade Edital CNPq 12/2016). Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para efetuar monitoramento de ambientes a partir de dados obtidos por meio de câmeras de vigilância (redes de câmeras). A crescente disponibilidade de dados visuais adquiridos a partir de câmeras de vigilância espalhadas em diversos pontos de grandes cidades proporciona uma maior segurança e tranquilidade para as pessoas que circulam nesses ambientes monitorados. Ao longo dos últimos anos, autoridades públicas têm utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de regiões críticas em grandes cidades brasileiras. Se por um lado as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados torna-se um grande desafio quando feita manualmente. Desta maneira, o entendimento e a interpretação automática de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresentam grande interesse de modo a auxiliar a tarefa dos agentes de segurança. A vigilância visual é responsável pelo monitoramento, em tempo real e automático, dos objetos e agentes presentes em um ambiente sendo imageado por uma rede de câmeras. Seu principal objetivo é prover interpretação automática para cena e o entendimento automático das atividades e interações entre os agentes sendo observados a partir das informações visuais. A pesquisa em vigilância combina diversas áreas, tais como visão computacional, processamento de sinais, telecomunicações e aspectos sociais e éticos, o foco deste projeto está nos aspectos relacionados ao domínio da visão computacional. Especificamente, a extração de conhecimento a partir de cenários de vigilância que seja efetuada a representação efetiva do conhecimento obtido a cena, o qual pode ser apresentado para sistemas de tomada de decisão e inferência.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2017 - 2019

V+: Soluções para Video Analytics, Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) Neste projeto, dados visuais capturados a partir de câmeras de monitoramento de ambientes serão utilizados como entrada para módulos de análise (soluções baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina a serem desenvolvidas), os quais gerarão informações relevantes referentes aos ambientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / David Menotti Gomes - Integrante., Financiador(es): Maxtrack Industrial Ltda - Auxílio financeiro.
2017 - Atual

HyperOpt-Convnet: Otimização de Arquiteturas de Redes Convolucionais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) David Menotti Gomes em 30/04/2020., Descrição: (Chamada Universal CNPq 01/2016) O desempenho dos métodos de aprendizado de máquina é muito dependente da escolha da representação de dados sobre a qual eles são aplicados. O rápido desenvolvimento do campo de aprendizado de representações (ou características /descritores) está preocupado com questões sobre como pode-se melhor aprender representações de dados que sejam significativas e úteis. Neste sentido, as representações em profundidade, compostas de várias camadas, empilhadas, tem permitido a obtenção de resultados estado-da-arte em diversas tarefas e mostrado grande avanço na última década, criando uma nova área de estudo dentro de aprendizado de máquina. Este projeto tem por objetivos o estudo e desenvolvimento de técnicas de aprendizado de representações em profundidade. Particularmente, este estudo é voltado à otimização de arquiteturas de redes convolucionais (RNC) para aprendizado de representações. Vários trabalhos estão preocupados com o aprendizado dos pesos dessas redes, mas outra linha de pesquisa que estamos investigando se preocupa principalmente com a busca da arquitetura de RNC ideal. Todavia, esta busca geralmente é realizada de forma aleatória ou por métodos que não procuram evitar mínimos locais. Portanto estamos especificamente interessados em estudar o comportamento de algoritmos evolucionários e meta-heurísticas para a otimização deste hyper-espaço de parâmetros que modelam RNC. Ainda, o projeto objetiva a aplicação dessas técnicas em tarefas ainda não exploradas por aprendizado de representações em profundidade como: classificação de objetos visuais (pedestres, parasitos, etc.), classificação e detecção de padrões fenológico em imagens de sensoriamento remoto e classificação de lesões em mamografias. Além dessas aplicações voltadas a imagens, também propomos a aplicação das técnicas em estudo para aprender representações de sinais cardíacos como em tarefas de identificação de indivíduos em baixas frequências e de classificação de arritmias usando Eletrocardiograma.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / David Menotti Gomes - Coordenador.
2017 - Atual

DejaVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data for Media Integrity Analytics and Interpretation of Events, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anderson de Rezende Rocha em 30/04/2020., Descrição: [Projeto Temático Fapesp] In this project, we focus on synchronizing specific events in space and time (X- coherence), fact-checking, and mining persons, objects and contents of interest from various and heterogeneous sources including ? but not limited to ? the internet, social media and surveillance imagery. For that, we seek to harness information from various media sources and synchronize the multiple textual and visual information pieces around the position of an event or object as well as order them so as to allow a better understanding about what happened before, during, and shortly after the event. After automatically organizing the data and understanding the order of the facts, we can devise and deploy solutions for mining persons or objects of interest for suspect analysis/tracking, fact-checking, or even understanding the nature of the said event. With demanding and sophisticated crimes and terrorist threats becoming ever more pervasive, allied with the advent and spread of fake news, our objective is to use the developed solutions to help us answering the four most important questions in forensics regarding an event: ?who,? ?in what circumstances,? ?why,? and ?how,? thus identifying the characteristics and circumstances in which an event has taken place.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Anderson Rocha - Coordenador.
2017 - Atual

ECV2: Extração de Conhecimento em Vigilância Visual, Descrição: (Edital FAPEMIG 02/2017 - Programa Pesquisador Mineiro - PPM XI). Este projeto foca na resolução de problemas relacionados a vigilância visual de larga escala, onde dados são adquiridos a partir de múltiplas câmeras de vigilância. O foco deste projeto está relacionado aos aspectos de extração de conhecimento a partir de cenários de vigilância, contemplando problemas como manutenção de identidade, reconhecimento de atividades e eventos anômalos e a proposição de representações espaço-temporais. As soluções apresentadas para os problemas tratados, além de avançar o estado da arte, poderão ser incorporadas em sistemas de monitoramento de ambientes proporcionando avanços tecnológicos com impacto social, já que tais sistemas proporcionam ambientes mais seguros para circulação de pessoas, e econômico devido ao grande potencial de mercado para sistemas dessa natureza em nosso estado e país.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2017 - Atual

INCT-Cyber: Instituto Nacional de CIência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada, Descrição: A missão do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada: Uma Abordagem Ciberfı́sica e Social (INCT-Cyber) é entender e desenvolver princı́pios cientı́ficos e tecnologias necessárias para as interações futuras entre seres humanos, computadores e o mundo fı́sico. Os princı́pios que norteiam o INCT-MCS são: (1) desenvolver sistemas e tecnologias necessárias para construir sistemas ciberfı́sicos complexos que as pessoas possam usar com grande confiança; (2) acelerar a implantação de sistemas ciberfı́sicos e sociais em uma sociedade massivamente conectada através do desenvolvimento de métodos, ferramentas e componentes de software e hardware baseados em princı́pios transversais, validados por meio protótipos e cenários de teste; (3) transferir os resultados cientı́ficos e tecnológicos alcançados para a indústria.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Virgilio Augusto Fernandes Almeida - Integrante.
2016 - 2018

HAR-HEALTH: Reconhecimento de Atividades Humanas associadas a Doenças Crônicas, Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) O objetivo desse projeto é a pesquisa e o desenvolvimento de métodos e algoritmos capazes de reconhecer, automaticamente, atividades humanas relacionadas a doenças crônicas (diabetes, hipertensão, obesidade e envelhecimento) a partir de informações visuais, sinais capturados por sensores de dispositivos móveis pessoais e sinais capturados por sensores instalados nos ambientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Leonardo Torres - Integrante., Financiador(es): Samsung Eletrônica da Amazônia - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2
2016 - 2016

Keymaker: Reconhecimento de Atividades baseado em Informação Contextual, Descrição: (Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) O projeto aborda a pesquisa de novos algoritmos para o reconhecimento de atividades humanas a partir da extração de informações como a importância de objetos na execução da atividade, o entendimento sobre a interação dos indivíduos com objetos presentes na cena.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Leonardo Torres - Integrante., Financiador(es): Hewlett-Packard Brasil - Matriz - Auxílio financeiro.
2016 - Atual

Rede Mineira De Ciências Forenses, Descrição: (Edital FAPEMIG 09/2016) A Ciência Forense é definida como uma ciência multidisciplinar, porque utiliza o conhecimento dos mais diversos ramos da ciência para melhor análise dos vestígios encontrados na cena de um crime. Uma perícia eficiente é condição necessária para a diminuição sistemática da criminalidade no país, seja por meio da diminuição da impunidade, seja mediante subsídios criminológicos para traçar políticas adequadas de segurança. Desta maneira, torna-se imperioso o desenvolvimento de políticas que possibilitem o acompanhamento da inovação científica e tecnológica, tornando o trabalho pericial mais eficiente no combate á criminalidade, visando o aprimoramento e atualização nas diferentes áreas do conhecimento, principalmente aquelas de interesse do Programa ?Brasil Mais Seguro? (Perícia em Local de Crimes Violentos, Medicina Legal, Balística Forense, Genética Forense, Informática Forense, Química Forense e Papiloscopia). Neste contexto, a criação da Rede Mineira de Ciências Forenses (RMCF) objetiva o fortalecimento dessa importante área, agregando pesquisadores de diferentes instituições que atuam em pesquisas na área de Perícia Criminal. Na primeira fase da RMCF, pretende-se consolidar as atividades de pesquisa que vem sendo realizadas em diferentes instituições do estado de Minas Gerais, promovendo uma maior interação entre as instituições de ensino e pesquisa e os institutos de Criminalística. A escolha das três áreas abordadas nesta primeira fase (Biologia, Computação e Química Forenses) foi pautada nas áreas prioritárias do Programa "Brasil Mais Seguro" e no levantamento feito a respeito de atividades de pesquisa em ciências forenses em andamento nas instituições participantes da Rede. Além de consolidar as pesquisas nas áreas priorizadas neste projeto, a RMCF alavancará pesquisas em áreas como papiloscopia, antropologia forense, odontologia forense, medicina legal, engenharia legal, etc.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Clésia Cristina Nascentes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2015 - 2017

Medição Automática de Características de Pedestres: Semáforo Autorregulável, Descrição: (Edital FAPEMIG 01/2014 - Demanda Universal). Nas últimas décadas, as cidades brasileiras vêm sendo modificadas pela influência do tráfego de automóveis. O aumento de renda da classe C tem facilitado a aquisição de veículos particulares. Tal frota crescente de automóveis particulares afeta negativamente os centros urbanos, gerando desarmonia entre pedestres e veículos. Nas ruas, é possível notar uma vasta diversidade de pedestres, com diferentes velocidades de deslocamentos e características, as quais são trabalhosas de se identificar manualmente para cada via semafórica, além de mostrar-se não eficaz em vias de grande variação de velocidade dos pedestres ou que possuam muitos pedestres se interpondo. Este projeto propõe um sistema automático para efetuar a coleta de dados com as características de atravessamento dos pedestres. Ele possui característica multidisciplinar por reunir as áreas de Engenharia de Transportes e Visão Computacional. O objetivo para a Engenharia de Transportes é obter um banco de dados mais amplo e confiável, validado através de correlação entre coleta de dados manual e automática. Isso possibilitará diversos trabalhos futuros no que tange a segurança viária e a mobilidade urbana. Com relação à Visão Computacional, este projeto possibilitará o desenvolvimento e aplicação de novas técnicas para a resolução de problemas voltados à observação de pessoas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Heloisa Maria Barbosa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2015 - 2017

Mapeamento Interativo de Regiões Utilizando Abordagens Multi-Escala, Descrição: (Edital FAPEMIG 17/2013 - Programa Primeiros Projetos - PPP). Usuários especialistas de diversas aplicações (agricultura, planejamento urbano e ambiental, por exemplo) frequentemente utilizam imagens de sensoriamento remoto para criação de mapas temáticos. Essa tarefa requer a identificação de regiões de interesse, que na prática costuma ser feita manual ou automaticamente. A identificação manual consiste na utilização da imagem como referência visual. Nesse caso, o especialista utiliza alguma ferramenta para "desenhar'' os polígonos correspondentes aos objetos de interesse. As abordagens automáticas consistem no uso de algoritmos de classificação supervisionada para aprender e indicar as classes dos pixels de interesse. A primeira abordagem é demorada suficiente para tornar muitos projetos inviáveis. A segunda abordagem é rápida, mas geralmente requer que o resultado seja bastante refinado para alcançar os níveis de qualidade exigidos para elaboração de mapas temáticos. Assim, o objetivo desse projeto de pesquisa é o desenvolvimento de um arcabouço para classificação interativa de imagens de sensoriamento remoto. O desenvolvimento desse arcabouço envolverá o desenvolvimento de algoritmos para aprendizado de máquina e extração de características em múltiplas escalas de segmentação. As abordagens computacionais propostas deverão contribuir com aplicações associadas a áreas de pesquisa realizadas no Estado de Minas Gerais: (1) reconhecimento de padrões fenológicos com impacto em mudanças climáticas; e (2) classificação de áreas de café utilizando dados de múltiplos sensores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Coordenador / Marcos Andrade Gonçalves - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2015 - 2017

VER+: Metodologias Robustas e Eficientes para Vigilância, Descrição: (Edital FAPEMIG 02/2015 - Programa Pesquisador Mineiro - PPM IX). Este projeto foca na resolução de problemas relacionados a vigilância visual de larga escala, onde dados são adquiridos a partir de múltiplas câmeras de vigilância. Tem-se como hipótese principal que a combinação de descritores de características é capaz de proporcionar melhores resultados para problemas dentro desse escopo. Além da complementação de recursos ao projeto já aprovado pelo CNPq, o financiamento do plano de trabalho proposto possibilitará a execução das novas atividades propostas, as quais complementam o projeto original. Adicionalmente, permitirá o avanço na área de vigilância visual rumo à resolução de problemas de alto nível, como detecção de movimentos anômalos e reconhecimento de atividades, que são os focos principais de sistemas de vigilância inteligente, onde o operador humano receberá informações pré-selecionadas ao invés de verificar diversos monitores por longos períodos com atualmente, o que é suscetível a erros devido a inaptidão humana para tarefas repetitivas e entediantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2015 - Atual

GigaFrames: Vigilância e Computação Forense em Larga Escala, Descrição: (Edital FAPEMIG 18/2013 - Programa de Apoio a Núcleos Emergentes de Pesquisa - PRONEM). Ao longo dos últimos anos, tem-se utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de grandes cidades. Se, por um lado, as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados torna-se um grande desafio quando feita manualmente. Desta maneira, o processamento automático desses dados torna-se imprescindível, de modo a auxiliar agentes de segurança na prevenção de crimes (vigilância) e busca por evidências em casos em que os crimes já ocorreram (computação forense). Portanto, o instante de tempo de ocorrência de um evento (por exemplo, um crime) marca uma importante tangência entre as duas áreas. Este projeto tem como objetivo principal a implantação e consolidação de um núcleo emergente caracterizado pela criação da linha de pesquisa denominada Vigilância e Computação Forense. Esta linha, inédita no Brasil e formada por pesquisadores da UFMG, UFOP e UNICAMP, focará no desenvolvimento de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para efetuar monitoramento de ambientes e análise forense digital a partir de grandes volumes de dados capturados por meio de câmeras de vigilância. Formada por seis pesquisadores das três instituições, a equipe, possui dois pesquisadores de produtividade nível 2 do CNPq. Embora jovens doutores, os membros da equipe coordenam projetos fomentados por agências governamentais e empresas, e possuem publicações nas principais conferências e periódicos da área. Adicionalmente, há um amplo histórico de colaboração entre os membros da equipe, tanto na área de vigilância quanto na área de computação forense.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Guillermo Camara-Chavez - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2014 - 2021

DeepEyes: Soluções de Computação Visual e Inteligência de Máquina para Computação Forense e Vigilância Eletrônica, Descrição: (Edital CAPES Pró-Forenses 25/2014). Atividades criminais variam em escopo e complexidade, mas existem em todos os setores da sociedade. Com o desenvolvimento tecnológico, os crimes tornaram-se mais sofisticados migrando do mundo físico e atingindo, também, o mundo virtual. Diante das inúmeras formas que as atividades ilegais podem tomar, a saída para a sociedade moderna está no investimento em técnicas de investigação aprimoradas e cientificamente fundamentadas. Com demandas tão sofisticadas e cada vez mais complexas, vem a obrigação de se fortalecer cada vez mais as bases sobre as quais a Ciência Forense se desenvolve. Mais do que nunca, precisamos de critérios objetivos e cientificamente embasados para identificar características em locais de crimes e acidentes, ou mesmo para prevenir a ocorrência de crimes, tomando ações preventivas efetivas de vigilância eletrônica. Precisamos de abordagens inovadoras e condizentes com os desafios atuais para nos ajudar a resolver as três questões básicas a respeito de uma atividade ilegal ou um acidente de larga escala: ?Quem?, ?Em que Circunstâncias? e ?Por quê?. Diante de tantos desafios, este projeto CAPES Pró-Forenses Nº 25/2014 visa ao desenvolvimento de soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas ligados à computação forense, à segurança digital e à vigilância eletrônica. Os problemas de interesse são: (P1) detecção de falsificações em imagens e vídeos digitais; (P2) atribuição de fonte de captura de dados tais como câmera, scanner, impressora; (P3) detecção de plantações clandestinas de e.g., Cannabis sativa a partir de imagens de sensoriamento remoto; (P4) desenvolvimento de técnicas de identificação humana a partir de faces; (P5) reconhecimento de placas de veículos a partir de vídeos digitais; e (P6) análise de atividades em vídeos digitais. As pesquisas serão realizadas conjuntamente com diversos parceiros em universidades do Brasil e do mundo, e com a Polícia Federal do Brasil mais especificamente com o Serviço de Perícias em Audiovisual e Eletrônicos (SEPAEL) do Instituto Nacional de Criminalística (INC).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Hélio Pedrini - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Giovani Chiachia - Integrante / Alexandre X. Falcão - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Edson Borin - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2014 - 2018

MOTIF: Unsupervised Motif Discovery in Multimedia Content, Descrição: (EDITAL FAPEMIG 12/2013 - COOPERAÇÃO INTERNACIONAL FAPEMIG-INRIA-CNRS) Unsupervised multimedia content mining aims at discovering in an unsupervised manner repeating motifs within multimedia data such as video or speech, an emerging field which as received limited attention so far in spite of numerous potential applications. This project aims at studying various approaches to unsupervised motif discovery in multimedia sequences, i.e., to the discovery of repeated sequences with no prior knowledge on the sequences. In this context, we will develop work along two main research directions. On the one hand, we will develop symbolic approaches inspired from work on bioinformatics to motif discovery in the multimedia context, investigating symbolic representations of multimedia data and adaptation of existing symbolic motif discovery algorithms. On the other hand, we will further develop cross modal clustering approaches to repeated sequence discovery in video data, building upon previous work. We will investigate new cross clustering approaches incorporating constraints on clusters and propose new selection criteria. \motif\ will develop fundamental technology at the frontier of multimedia content analysis, multimedia indexing and bioinformatics technology, with practical applications in media content structuring. We will build upon existing research and skills at INRIA, PUC Minas and UFMG to develop collaborative work exploiting complementarity of these institutions.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Coordenador.
2014 - 2017

Mineração Não-supervisionada de Conteúdo Multimídia - MAXIMUM, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Arnaldo de Albuquerque Araújo em 12/09/2014., Descrição: (Edital CAPES 001/2013 - Programa STIC AmSud/Capes). A mineração não-supervisionada de conteúdo multimídia tem por objetivo a detecção de padrões em dados multimídia compreendendo vídeo e voz, área esta que apesar das inúmeras aplicações não tem despertado o devido interesse da comunidade científica. O projeto MAXIMUM visa, assim, o estudo, definição e avaliação de abordagens voltadas para a identificação de padrões em sequências de dados de multimídia, envolvendo tanto aspectos fundamentais quanto aplicados. Serão abordadas tecnologias comuns à análise de conteúdo multimídia, indexação, gerenciamento de bancos de dados e bioinformática na definição de uma abordagem escalável de detecção de padrões e indexação de sequências temporais em estruturas multimídias. Mais especificamente, serão investigadas técnicas de indexação para sequências temporais em espaços de alta dimensionalidade, assim como representações simbólicas de conteúdo multimídia, o que constituem duas técnicas essenciais para uma detecção eficiente de padrões. Com base neste trabalho, serão analisadas arquiteturas algorítmicas escaláveis e eficientes que levem em conta aspectos tais como a variabilidade dos referidos padrões. Os resultados poderão ser demonstrados e avaliados de diferentes formas, indo da extração eficiente de conteúdos de sequências multimídias à análise da tolerância a variações dos padrões detectados de forma não-supervisionada e que se repetem numa dada sequência. O projeto unirá esforços de laboratórios brasileiros, chilenos e franceses, todos com larga experiência em análise de conteúdo multimídia, indexação e mineração de dados. Este trabalho reforçará as colaborações existentes entre os diversos parceiros e contribuirá para uma maior liderança das instituições envolvidas, nesta área de pesquisa ainda emergente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (4) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Benjamin Bustos - Integrante / Guillaume Gravier - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Integrante / Matthieu Cord - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Neucimar Jerônimo Leite - Integrante / Marcos Andrade Gonçalves - Integrante / Zenilton Kleber G. do Patrocínio Junior - Integrante / Patrick Gros - Integrante / Laurent Amsaleg - Integrante / Nicolas Thome - Integrante / Juan Manoel Barrios - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
2014 - 2017

GeoFusion: Criação Automática de Mapas Temáticos Utilizando Dados de Múltiplos Sensores, Descrição: (Chamada Universal MCTI/CNPq 14/2014). Sistemas de Informação Geográfica (SIGs) são sistemas automatizados cuja finalidade é armazenar, analisar e manipular dados geográficos. Eles auxiliam a tomada de decisões em diversas questões relacionadas a políticas públicas de monitoramento ambiental e urbano. Além disso, são ferramentas importantes em atividades econômicas de agropecuária e extração mineral. Nesse contexto, Imagens de Sensoriamento Remoto (ISRs) têm sido usadas como uma das mais importantes fonte de dados, principalmente com relação à criação de mapas temáticos. Esse processo é geralmente modelado como um problema de classificação supervisionada em que o sistema precisa aprender os padrões de interesse fornecidos pelo usuário e atribuir uma classe ao restante das regiões da imagem. Muitos desafios estão associados à própria natureza das ISRs em que pode-se ressaltar: (1) são imagens georreferenciadas, ou seja cada pixel possui uma coordenada geográfica associada; (2) geralmente codificam muito mais que informação no espectro visível (R,G,B), o que exige o desenvolvimento de algoritmos específicos para descrever padrões; (3) os dados podem variar quanto à resolução espacial alterando o nível de detalhe dos padrões e; (4) muitas aplicações tendem a exigir análise de dados espaço-temporais, com várias imagens do local de estudo ao longo do tempo. Assim, é muito frequente ter imagens obtidas a partir de diferentes sensores, o que poderia melhorar a qualidade dos mapas temáticos gerados. No entanto, isso exige a criação de técnicas capazes de codificar e combinar adequadamente as diferentes propriedades das imagens. Desse modo, esse projeto propõe o desenvolvimento de técnicas robustas para representação de regiões em imagens de sensoriamento remoto que consigam codificar características extraídas de diferentes fontes de dados, como: (1) descritores espaço-temporais; (2) descritores espectro-espaciais; e (3) descritores baseados no contexto. Pretende-se ainda desenvolver um arcabouço capaz de explorar a diversidade desses diferentes tipos de características para alcançar altos graus de acurácia na criação de mapas temáticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Coordenador / Clodoveu Davis Jr - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2014 - 2016

DET: Detecção Eficiente de Pedestres Aplicada à Observação de Pessoas, Descrição: (Edital FAPEMIG 01/2013 - Demanda Universal). Devido à existência de um grande volume de dados obtidos a partir de câmeras de vigilância, o entendimento e a interpretação automática de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse de modo a auxiliar a tarefa de agentes de segurança. O monitoramento automático de ambientes vigiados possibilitará o desenvolvimento de novas tecnologias, tais como, sistemas de prevenção de acidentes em ambientes movimentados e sistemas capazes de reconhecer atividades suspeitas com objetivo de prevenir crimes. Dentre outros problemas a serem resolvidos, a detecção dos pedestres é essencial para que a enorme quantidade de dados visuais capturados a partir de câmeras de vigilância seja reduzida para um volume que possa ser gerenciável pelos sistemas de computação atuais de modo que as atividades sendo executadas pelos agentes presentes na cena possam ser analisadas. Desta maneira, este projeto propõe o desenvolvimento de métodos para a detecção de pedestres com o intuito de reduzir o custo computacional e manter a acurácia obtida por detectores que obtêm bons resultados mas apresentam alto custo computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (5) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Luciano Rebouças de Oliveira - Integrante / Eduardo José da Silva Luz - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 12
2013 - 2017

Observação de Pessoas Aplicada à Vigilância, Descrição: (Edital Bolsa de Produtividade Edital CNPq 2013). Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para efetuar monitoramento de ambientes a partir de dados obtidos por meio de câmeras de vigilância. A área de observação de pessoas se propõe a estudar uma série de problemas tendo como foco central a presença de humanos e a análise de suas interações. Este projeto visa desenvolver abordagens para resolução de problemas relacionados à observação de pessoas com foco em vigilância focando em dois pontos cruciais neste domínio, acurácia e eficiência, de modo a reduzir o impacto causado pela propagação de erros ao longo da cadeia de problemas e reduzir o custo computacional dos métodos. Propõe-se, portanto, o desenvolvimento de métodos robustos de extração de características visuais, algoritmos eficientes para detecção de pedestres, métodos acurados e incrementais para efetuar tanto o reconhecimento de faces quanto re-identificação de pessoas e finalmente, abordagens para o reconhecimento de ações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2013 - 2016

Técnicas de Computação Visual e Inteligência de Máquina para Problemas Forenses, de Segurança Digital e de Vigilância Eletrônica, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anderson de Rezende Rocha em 17/01/2014., Descrição: (Edital CNPq 14/2013 - Chamada Universal). Este projeto visa explorar as três questões básicas a respeito de uma atividade ilegal ou um acidente de larga escala: "Quem", "Em que Circunstâncias" e "Por quê". Diante de tantos desafios, este projeto MCTI/CNPq/Universal No. 14/2013 visa o desenvolvimento de soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas ligados à computação forense, à segurança digital e à vigilância eletrônica. Os problemas de interesse são: (1) detecção de falsificações em documentos digitais (e.g., fotografias); (2) detecção de plantações clandestinas de Cannabis sativa a partir de imagens de sensoriamento remoto; (3) desenvolvimento de técnicas de identificação humana a partir de faces; (4) detecção de ataques em sistemas de biometria de faces (detecção de spoofing); e (5) rastreamento do histórico de evolução de um documento online (filogenia digital). As pesquisas serão realizadas conjuntamente com diversos parceiros em universidades do Brasil e do mundo, e com a Polícia Federal do Brasil e a Polícia Técnico-Científica do Estado de São Paulo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Anderson Rocha - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Zanoni Dias - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2013 - 2016

VER+: Metodologias Robustas e Eficientes para Vigilância, Descrição: (Chamada Universal - MCTI/CNPq 14/2013). Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para efetuar monitoramento de ambientes a partir de dados visuais obtidos por uma rede de câmeras de vigilância. Um dos principais objetivos do monitoramento automático de ambientes é a extração de informações a respeito de atividades desempenhadas pelos humanos de modo a detectar interações entre agentes e identificar padrões de comportamentos que sejam suspeitos. Este projeto visa desenvolver abordagens para resolução de problemas relacionados à vigilância de modo a reduzir o impacto causado pela propagação de erros ao longo da cadeia de problemas de interesse e aumentar a velocidade dos métodos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Hélio Pedrini - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Erickson Rangel do Nascimento - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2013 - 2015

SmartView: Monitoramento Automático Aplicado a Grandes Competições Esportivas, Descrição: (Chamada ME/CNPq 91/2013 - Seleção pública de projetos de pesquisa científica, tecnológica e de inovação, voltados para o desenvolvimento do Esporte em suas diferentes dimensões). Devido ao grande número de pessoas presentes em instalações esportivas que sediam competições com grandes públicos, como estádios ou ginásios, há vários problemas difíceis de serem tratados de uma forma eficiente quando todo o processo de análise é efetuado de forma manual, tais como a detecção de conflitos ocorrendo nas arquibancadas e a identificação e localização dos indivíduos envolvidos ou a delimitação de regiões das arquibancadas ou grupo de indivíduos que devem ser monitorados com maior atenção devidos aos seus comportamentos indevidos. Com intuito de auxiliar no monitoramento e, consequentemente, na segurança dos torcedores presentes em competições esportivas, este projeto visa empregar técnicas de visão computacional para automatizar a resolução dos problemas acima no sentido de proporcionar informações relevantes aos responsáveis pelo monitoramento dos torcedores em instalações esportivas objetivando o aumento da precisão e eficiência na tomada de decisões. Desta maneira, os agentes de segurança receberão apenas segmentos de vídeos contendo situações classificadas como de interesse do ponto de vista do monitoramento de ambientes e vigilância, as quais podem requerer algum tipo de intervenção humana. Para que seja possível obter as informações necessárias para a execução satisfatória do sistema de monitoramento, o projeto focará tanto na obtenção de soluções robustas por meio da utilização de descritores de características visuais acurados de modo a reduzir a propagação de erros nos problemas de detecção, reconhecimento e reidentificação de pessoas e no reconhecimento de suas ações, quanto no desenvolvimento de metodologias eficientes que possibilitarão o processamento de grandes quantidades de dados visuais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (1) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / David Menotti Gomes - Integrante / Arnaldo de Albuquerque Araújo - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Integrante / Guillermo Camara-Chavez - Integrante / Bruno Pena Couto - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 23
2013 - 2015

ARDOP: Abordagens Robustas e Discriminativas para Observação de Pessoas, Descrição: (Edital FAPEMIG 01/2012 - Demanda Universal). O entendimento automático de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse pois permite que seja efetuado o monitoramento de ambientes baseado na análise da interação entre indivíduos e de seus comportamentos. Desta maneira, novas tecnologias para prevenção de acidentes e para a identificação de comportamento suspeito podem ser desenvolvidas. Gerando, portanto, benefícios e um maior bem estar para a sociedade. Para que atividades desempenhadas por humanos sejam analisadas de forma automática, tarefas como detecção, reconhecimento, rastreamento e reidentificação de pessoas e o reconhecimento de ações individuais, devem ser tratadas de forma acurada e eficiente. Tais tarefas compreendem a subárea da visão computacional denominada observação de pessoas, que trata da análise de imagens e vídeos contendo humanos. Este projeto visa à resolução de problemas relacionados à observação de pessoas focando em abordagens robustas e discriminativas de modo que a quantidade de resultados não acurados seja reduzida e problemas de mais alto nível, como reconhecimento de atividades, possam ser resolvidos, permitindo assim que, aplicações de monitoramento automático de ambientes sejam desenvolvidas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Mário Fernando Montenegro Campos - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / Erickson Rangel do Nascimento - Integrante / Antônio Wilson Vieira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 17
2013 - 2014

DPVE: Detecção de Pedestres para Vigilância Eficiente, Descrição: (Edital PRPq/UFMG 01/2013 - Programa Institucional de Auxílio à Pesquisa de Doutores Recém-Contratados da UFMG). A vigilância automática de ambientes visa extrair informações a respeito de atividades desempenhadas pelos humanos de modo a detectar interações e identificar padrões de comportamentos que sejam suspeitos. Entretanto, antes que tais atividades sejam analisadas, diversos problemas que compreendem o domínio de aplicação conhecido como observação de pessoas devem ser resolvidos. Dentre esses problemas estão a remoção de fundo, detecção e identificação dos agentes na cena, rastreamento ao longo do tempo e o reconhecimento de poses, gestos e ações. Dentre esses problemas, a resolução da detecção dos pedestres é essencial para que a enorme quantidade de dados visuais capturados a partir de câmeras de vigilância seja reduzida para um volume que possa ser gerenciável pelos sistemas de computação atuais de modo que as atividades sendo executadas pelos agentes presentes na cena possam ser analisadas. Portanto, este projeto propõe o desenvolvimento de métodos para a detecção de pedestres com o intuito de reduzir o custo computacional e manter a acurácia obtida por bons detectores mas apresentam alto custo computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2012 - 2015

ExaMind: Busca, Classificação e Visualização de Dados Complexos em Grande Escala Utilizando Processamento de Alto Desempenho, Descrição: (Edital MCTI/CNPq 14/2012 - Chamada Universal). At the avant-garde of scienti c and industrial computing, there are problems involving very large-scale streams and collections of complex data. Multimedia, multimodal, spatial-temporal or involving social networks, these data are beyond the models created for handling structured and textual information. Thus, two dimensions appear as immediate challenges: the volume of data and their complexity. At the front end of large-scale and high complexity, it is insu cient to work in isolation with algorithmic solutions or with execution environment improvements. Rather, it is necessary to conceive and synergistically combine those two lines of work. New massively parallel architectures, derived from the GPUs (graphics processing units) and APUs (advanced processing units), promise to disrupt the high-performance computing market. However, due to the large di erence between those architectures and those based on conventional CPUs, the concretization of their potential is far from trivial, involving intricate compromises ranging from algorithm design to online dynamic adjustments made at runtime. Advancing the state of the art at this vanguard is the goal of this ambitious project, which brings together a team with complementary skills: on one hand, in the elds of machine learning, multimedia search and classi cation, and processing of other complex data and streams; on the other hand, in the elds of parallel computing, high performance computing and new computing architectures. The versatility and relevance of the techniques studied will be demonstrated in bold applications of high impact: Information Retrieval, Multimedia Classi cation, and Visualization of Complex Data. The project encompasses data analysis and data mining, which have become a key activity for many organizations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Eduardo Alves do Valle Júnior - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / George Teodoro - Integrante / Edson Borin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2012 - 2015

ROTI - Robótica Teleimersiva, Descrição: (Edital MCTI/CNPq 14/2012 - Chamada Universal). Este projeto tem por objetivo principal investigar o problema da utilização de veículos robóticos semi-autônomos em procedimentos de inspeção e monitoração de ambientes e estruturas de difícil acesso ao ser humano. Os desafios impostos por esse problema são inúmeros cujas abordagens envolvem, além da Robótica, diversas outras áreas do conhecimento. Muito embora os esforços atuais em robótica sejam direcionados para a realização de tarefas de modo totalmente autônomo, a complexidade envolvida em muitas atividades ainda requer a participação ativa de especialistas, não necessariamente em cooperação com agentes robóticos. Idealmente, deseja-se prover a esse especialista uma experiência de interação com ambiente remoto (i.e. remoto não necessariamente apenas quanto à distância física, mas quanto à possibilidade de acesso) de forma mais natural possível. Isso requer que o robô que atua em tal ambiente real possua autonomia suficiente para execução de tarefas como desvio de obstáculos, controle de trajetória e capacidade planejamento de movimento (motion planning) para que o posicionamento de sensores da carga paga (payload, ou seja, a instrumentação necessária à inspeção) comandado pelo usuário seja adequadamente coordenado com o movimento do veículo robótico. Portanto, grosso modo, o problema apresenta duas facetas principais: i) a obtenção eficiente de informação do ambiente remoto e suporte à interação física com esse ambiente e ii) a disponibilização ao usuário de um ambiente que lhe propicie a sensação mais realística possível de estar interagindo diretamente com o ambiente remoto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Mário Fernando Montenegro Campos - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2012 - 2013

FIND: Identificação de Faces para o Monitoramento Eficiente de Ambientes, Descrição: (Edital PRPq/UFMG 12/2011 - Programa Institucional de Auxílio à Pesquisa de Doutores Recém-Contratados da UFMG). O reconhecimento de faces se tornou um tópico de pesquisa bastante ativo nos últimos anos devido principalmente à vasta gama de aplicações relacionadas à vigilância, interação humano-computador e biometria. Devido à sua grande importância na área de vigilância, este projeto foca na elaboração de uma abordagem para o monitoramento de ambientes baseado em biometria facial utilizando técnicas para a manutenção dinâmica de galerias faciais. Desta maneira, problemas de grande interesse como reidentificação de pessoas e o reconhecimento de atividades poderão ser resolvidos de forma eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3
2011 - 2012

Manutenção Dinâmica de Galeria de Faces para Sistemas de Vigilância, Descrição: Este trabalho tem como objetivo desenvolver e avaliar uma metodologia para efetuar a manutenção dinâmica de galerias contendo faces conhecidas, permitindo a adição e remoção de novas faces sem afetar a escalabilidade do sistema, baseado em um algoritmo de identificação de faces que apresenta resultados comparáveis ao estado da arte.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Coordenador / Gerson de Paulo Carlos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2
2010 - 2012

Combinação de Descritores de Características para Análise de Vídeos Contendo Humanos, Descrição: O entendimento de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresenta grande interesse da comunidade de visão computacional. Para que se obtenha uma interpretação mais acurada deve-se, inicialmente, executar tarefas como detecção, modelagem de aparência, rastreamento de pedestres e reconhecimento de ações individuais. A combinação de descritores de características analisados pela técnica estatística chamada Partial Least Squares (PLS) tem-se mostrado uma abordagem promissora para detecção e modelagem de aparência. Tem-se como objetivo estender o uso de PLS para o desenvolvimento de metodologias capazes de executar as atividades de rastreamento de pedestres e reconhecimento de suas ações individuais. Ao final do projeto, todas as atividades serão integradas em um sistema visando à análise de vídeos capturados a partir de plataformas móveis.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 15
2008 - 2010

Face Recognition in the Maritime Domain, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Rama Chellappa - Coordenador., Financiador(es): Office of Naval Research - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2010

Dependência Espacial Modelada por Campos Aleatórios de Markov para Análise de Imagens, Descrição: Este projeto, inserido nas áreas de Processamento de Imagens e Visão Computacional, tem como foco principal a investigação e o aprimoramento de técnicas de análise de imagens digitais em múltiplas resoluções utilizando descritores de textura, cor e forma dos objetos presentes nas imagens. O processo de análise baseia-se na dependência espacial dos elementos da imagem modelada por meio de campos aleatórios de Markov. O presente projeto de pesquisa inclui a caracterização e justificativa do problema a ser abordado, uma síntese da bibliografia relacionada ao tópico de pesquisa, os objetivos previstos, a metodologia proposta, o plano de trabalho, o cronograma de execução e a forma de análise dos resultados planejados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2008 - 2010

Análise Multirresolução de Imagens Baseada em Dependência Espacial Modelada por Campos Aleatórios de Markov, Descrição: Apesar do crescente interesse na abordagem de segmentação que considera a dependência espacial, há um número pequeno de trabalhos utilizando campo aleatório de Markov para análise de imagens. A escolha desta técnica de segmentação pode ser considerada como uma contribuição para a literatura, particularmente no país, onde há ainda poucos trabalhos publicados. Este projeto descreve e analisa os principais métodos de segmentação que consideram a dependência espacial. Uma extensa revisão bibliográfica é realizada sobre os métodos de análise de texturas. Um novo método de segmentação baseada em dependência espacial é proposto. Como principais objetivos, o método visa apresentar resultados precisos e ser aplicável tanto em imagens coloridas quanto monocromáticas. Para isso, associa-se um campo aleatório de Markov com características de texturas, permitindo que a segmentação final seja obtida por meio da minimização da função de energia utilizando-se uma técnica de relaxação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2005 - 2008

Video Activity and Content Analysis, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Larry S. Davis - Coordenador., Financiador(es): Intelligence Advanced Research Projects Activity - Bolsa., Número de produções C, T & A: 6
2003 - 2005

Análise de Imagens Baseada em Descritores Texturais, Descrição: Classificação é o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões ou objetos homogêneos que são utilizados para identificar regiões correspondendo a temas de interesse. O objetivo é obter uma descrição que contém informação suficiente para distinguir diferentes objetos. Normalmente, o processo de reconhecimento é baseado em níveis de cinza ou cores, características de forma e textura dos objetos. Textura é uma das características mais importantes para classificar e reconhecer objetos em imagens, e pode ser descrita por variações locais em valores de pixels que se repetem de maneira regular ou aleatória ao longo do objeto ou imagem. Análise de imagens baseada em características texturais tem sido amplamente utilizada no meio científico e industrial, possuindo aplicações na medicina, microscopia, sensoriamento remoto, automação industrial, recuperação de dados em bases gráficas, dentre outras. O projeto visa investigar a relevância de informação textural presente em imagens digitais, levando-se em conta que textura é um dos aspectos mais importantes em análise de imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2
2002 - 2008

Processamento de Imagens e Computação Gráfica, Descrição: As principais repercussões do trabalho do grupo serão: 1) Desenvolvimento de métodos para representação, processamento e visualização de dados espaciais; 2) Desenvolvimento de projetos na área de processamento de imagens e computação gráfica; 3) Formação de recursos humanos capacitados em processamento de imagens e computação gráfica; 4) Publicação de artigos e relatórios técnicos científicos em eventos e periódicos de circulação nacional e internacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Hélio Pedrini - Coordenador / Oliver Matias van Kaick - Integrante / Heraldo Maciel França Madeira - Integrante / Rodrigo Daniel Campaner Lira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 17
2000 - 2003

Futebol de Robôs, Descrição: Futebol de Robôs tem sido adotado internacionalmente como uma atividade científica voltada à educação e pesquisa, visando estimular o desenvolvimento de novas técnicas na área de Inteligência Artificial. O domínio de Futebol de Robôs é bastante dinâmico e complexo, consistindo de múltiplos agentes capazes de realizar ações individuais e colaborativas para a execução de uma tarefa. O projeto de Futebol de Robôs, em desenvolvimento na Universidade Federal do Paraná (UFPR), contou com a participação dos cursos de Bacharelado em Informática e Engenharia Elétrica. Vários experimentos foram realizados visando à construção de um time completo de robôs com adequado grau de integração e robustez a um baixo custo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: William Robson Schwartz - Integrante / Marcos Alexandre Castilho - Coordenador., Número de produções C, T & A: 4

Prêmios

2021

Orientador da Tese Partial Least Squares: A Deep Space Odyssey - Menção Honrosa no Grande Prêmio de Teses UFMG, Univesidade Federal de Minas Gerais.

2018

Orientador do trabalho "Face Recognition Based on a Collection of Binary Classifiers", Melhor dissertação de mestrado no Workshop of Theses and Dissertations. Aluno Rafael Vareto, SIBGRAPI 2018 - 31st Conference on Graphics, Patterns and Images.

2018

Orientador do trabalho "Aggregating Partial Least Squares Models for Open-Set Face Identification", segundo lugar em Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações. Aluna Samira Silva, XIV Workshop de Visão Computacional - WVC 2018.

2017

IAPR/IEEE Best Paper Runner-up Award com o artigo "Towards Open-Set Face Recognition using Hashing Functions", International Joint Conference on Biometrics (IJCB 2017).

2017

Best Computer Vision/Image Processing/Pattern Recognition Main Track Paper Award com o artigo "Activity Recognition Based on a Magnitude-Orientation Stream Network", SIBGRAPI 2017 - 30th Conference on Graphics, Patterns and Images.

2015

Orientador do trabalho "Medição Automática de Características de Pedestres: Semáforo Autorregulável", Menção Honrosa na Semana do Conhecimento da UFMG. Aluno César Augusto Moura Ferreira., Universidade Federal de Minas Gerais.

2014

Orientador do trabalho "Self-Organizing Traffic Lights: A Pedestrian Oriented Approach", primeiro lugar no Workshop of Undegraduate Works do SIBGRAPI 2014. Alunos Jéssica Souza e Cesar Ferreira., SIBGRAPI 2014 - XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images.

2013

Orientador do trabalho "Abordagens Rápidas e Robustas para Detecção de Pedestres", premiado na categoria mestrado na Semana de Seminários. Aluno Victor Hugo de Melo, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, DCC - UFMG.

2013

Orientador do trabalho "Detecting Unenrolled Subjects in Face Galleries", segundo lugar no Workshop of Undegraduate Works do SIBGRAPI 2013. Aluno Cássio dos Santos Júnior., SIBGRAPI - 26th Conference on Graphics, Patterns and Images.

2008

Livro "Análise de Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos e Aplicações" selecionado entre os 10 finalistas do Prêmio Jabuti na Categoria Ciências Exatas, Tecnologia e Informática, Câmara Brasileira do Livro.

2002

Segundo Lugar EVINCI'2002 - Evento de Iniciação Científica da UFPR, CNPq e Universidade Federal do Paraná.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação. , Av. Antônio Carlos 6627 - Prédio do ICEx - sala 6309, Pampulha, 31270010 - Belo Horizonte, MG - Brasil, Telefone: (31) 34095847, URL da Homepage:

Experiência profissional

2014 - 2018

Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC Minas

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2012 - Atual

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2019
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
08/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Programação de Computadores
08/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria.,Cargo ou função, Membro do Comitê Assessor da Câmara de Extensão da UFMG.
04/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão Permanente de Orçamento.
06/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão.
05/2018
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Ciências Exatas, Instituto de Ciências Exatas.,Atividade realizada, Coordenador do Laboratório Smart Sense.
11/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão de Credenciamento Docente do PPGCC.
02/2012
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Linhas de pesquisa
02/2012
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Ciências Exatas, Instituto de Ciências Exatas.,Atividade realizada, Membro do laboratório Núcleo de Processamento Digital de Imagens (NPDI).
10/2020 - 05/2023
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
09/2017 - 08/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas.,Cargo ou função, Membro da Comissão Permanente de Revalidação de Diplomas de Graduação Estrangeiros do Curso de Ciência de Computação.
02/2019 - 07/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Algoritmos e Estruturas de Dados I
02/2017 - 07/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Computação Visual
04/2017 - 03/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Membro da Câmara Departamental.
11/2016 - 03/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Membro do Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
08/2018 - 12/2018
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
02/2018 - 12/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão para Proposta de Aprovação de afastamentos para Pós-Doutorado.
02/2018 - 07/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Algoritmos e Estruturas de Dados II
08/2017 - 07/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Algoritmos e Estruturas de Dados II
09/2017 - 02/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão de Seleção para Mestrado 2018 do PPGCC.
07/2017 - 12/2017
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
01/2017 - 07/2017
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Tópicos em Biometria e Vigilância
04/2015 - 03/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Membro da Câmara Departamental.
08/2016 - 12/2016
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
02/2012 - 12/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Algoritmos e Estrutura de Dados II
08/2015 - 12/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Computação Visual
06/2013 - 05/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Escola de Engenharia, Departamento de Engenharia Eletrônica.,Cargo ou função, Representante titular do Departamento de Ciência da Computação junto ao Colegiado do Curso de Engenharia Elétrica.
10/2014 - 12/2014
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão de Seleção de Mestrado do PPGCC.
08/2014 - 12/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
08/2014 - 12/2014
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Reconhecimento de Padrões Visuais
02/2014 - 07/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Computação Visual
08/2013 - 12/2013
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Observação de Pessoas: Conceitos e Aplicações
08/2013 - 12/2013
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão de Seleção de Mestrado do PPGCC.
08/2012 - 07/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Observação de Pessoas
01/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.,Cargo ou função, Comissão de Avaliação dos Trabalhos na Semana de Seminários do PPGCC.

2005 - 2010

University Of Maryland At College Park

Vínculo: Graduate Research Assistant, Enquadramento Funcional: Graduate Research Assistant, Carga horária: 20

2012 - 2012

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador

2010 - 2012

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

10/2010 - 02/2012
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Computação, Instituto de Computação.,Atividade realizada, Membro do Laboratório de Informática Visual (LIV).

2005 - 2005

Universidade Federal do Paraná

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de desenvolvimento tecnológico, Regime: Dedicação exclusiva.

2000 - 2003

Universidade Federal do Paraná

Vínculo: Aluno de graduação, Enquadramento Funcional: Bolsista PET MEC/SESu, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

12/2002 - 03/2008
Outras atividades técnico-científicas , Setor de Ciências Exatas, Departamento de Informática, Setor de Ciências Exatas, Departamento de Informática.,Atividade realizada, Membro do Laboratório de Processamento de Imagens e Sistemas Gráficos (LAPIS).