Pedro Ribeiro Mendes Junior

Atualmente sou um pesquisador de pós-doutorado no Instituto de Computação (IC) na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) onde colaboro em um projeto multidisciplinar de pesquisa em novas técnicas de aprendizado de máquina aplicadas em diversas frentes no processo de produção em reservatórios de hidrocarbonetos. Obtive o título de doutor (2018) e mestre (2014) em Ciência da Computação pela mesma universidade, sendo ambos os trabalhos na área de reconhecimento em cenário aberto (open-set recognition). Durante o doutorado, realizei um ano de período sanduíche (2016?2017), quando estive na Universidade do Colorado em Colorado Springs (UCCS). Estive recentemente em Milão, na Itália, em parceria com a Politecnico di Milano, por um período de nove meses (2018?2019) realizando um projeto na área de forense digital com ênfase na consideração de cenários abertos. Em 2012 eu havia me formado como bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto, desenvolvendo trabalhos na área de processamento digital de imagens. Para mais informações sobre minha pesquisa, acesse minha página pessoal por meio do link junto à seção Endereço abaixo.

Informações coletadas do Lattes em 24/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2014 - 2018

Universidade Estadual de Campinas
Título: Open-set recognition for different classifiers
Orientador: em University of Colorado Colorado Springs ( Terrance E. Boult)
com Anderson de Rezende Rocha. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: open-set recognition; nearest neighbors distance-ratio classifiers; Specialized Support Vector Machines.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Ciência da Computação

2012 - 2014

Universidade Estadual de Campinas
Título: Open-Set Optimum-Path Forest Classifier,Ano de Obtenção: 2014
Anderson de Rezende Rocha.Coorientador: Ricardo da Silva Torres. Palavras-chave: open-set recognition; Optimum-Path Forest.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Computação

2008 - 2012

Universidade Federal de Ouro Preto
Título: Uso de paralelismo de dados em algoritmos de processamento de imagens utilizando Haskell
Orientador: Lucília Camarão de Figueiredo

Ensino Médio (2º grau)

2005 - 2007

Escola Estadual Eduardo Senedese

Ensino Fundamental (1º grau)

2001 - 2004

Escola Estadual Eduardo Senedese

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Formação complementar

2018 - 2018

Convolutional Neural Networks by deeplearning.ai on Coursera. (Carga horária: 26h). , deeplearning.ai, DEEPLEARNING.AI, Estados Unidos.

2018 - 2018

Structuring Machine Learning Projects by deeplearning.ai on Coursera. (Carga horária: 6h). , deeplearning.ai, DEEPLEARNING.AI, Estados Unidos.

2017 - 2018

Improving Deep Neural Networks: [...] by deeplearning.ai on Coursera. (Carga horária: 14h). , deeplearning.ai, DEEPLEARNING.AI, Estados Unidos.

2017 - 2017

Neural Networks and Deep Learning by deeplearning.ai on Coursera. (Carga horária: 18h). , deeplearning.ai, DEEPLEARNING.AI, Estados Unidos.

2016 - 2016

R Programming by Johns Hopkins University on Coursera. (Carga horária: 24h). , Johns Hopkins University, JHU, Estados Unidos.

2011 - 2011

Applied Functional Programming in Haskell. (Carga horária: 40h). , Utrecht University, UU, Holanda.

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Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Espanhol

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

Bandeira representando o idioma Português

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

Bandeira representando o idioma Italiano

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

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Participação em eventos

GTTI-SPS Thematic Meeting 2019 on Multimedia Signal Processing. 2019. (Seminário).

Seminário Pós-Verdade (fake news) ? Instituto de Estudos Avançados (IdEA) e Folha de S.Paulo. 2018. (Seminário).

XII Workshop de Teses, Dissertações e Trabalhos de Iniciação Científica, Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas.Banca como aluno avaliador. 2017. (Seminário).

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

XXII Congresso de Iniciação Científica da UNICAMP, Universidade Estadual de Campinas. Avaliador de trabalhos. 2014. (Congresso).

I Minimaratona de programação do DECOM/UFOP, Departamento de Computação, Universidade Federal de Ouro Preto. Competidor. 2012. (Olimpíada).

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). Towards an automatic vehicle access control system: License plate location. 2011. (Congresso).

XVI Maratona de Programação da Sociedade Brasileira de Computação. Competidor pelo time da Universidade Federal de Ouro Preto. 2011. (Olimpíada).

III Seminário Interno do DECOM, Departamento de Computação, Universidade Federal de Ouro Preto.Em Rumo a um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos. 2010. (Seminário).

Workshop of Undergraduate Works, XXIII SIBGRAPI.Em Rumo a um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Placas de Identificação. 2010. (Seminário).

XXIII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2010. (Congresso).

IV Workshop em Computação, Departamento de Computação, Universidade Federal de Ouro Preto. 2009. (Seminário).

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Comissão julgadora das bancas

João Paulo Papa

Goldenstein, S.; COLOMBINI, E. L.;Papa, João P.. Solutions for Recognition in Open-set Scenarios. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

de Carvalho, A. C. P. L. F.; Hirata Jr., R.; Pedrini, H.; Andaló, F. A.; Rocha, A. R.. Open-set recognition for different classifers. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Hélio Pedrini

Anderson de Rezende Rocha; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Roberto Hirata Júnior; Fernanda de Alcântara Andaló;Hélio Pedrini. Open-Set Recognition for Different Classifiers. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Hélio Pedrini

Anderson de Rezende RochaHélio Pedrini. Recognition in Open-Set Scenarios. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

David Menotti Gomes

FIGUEIREDO, L.MALAQUIAS, J. R.MENOTTI, D.. Uso de Paralelismo de Dados em Algoritmos de Processamento de Imagens Utilizando Haskell. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto.

Alexandre Xavier Falcão

Falcão, A.X.. Open-Set Optimum-Path Forest Classifier. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Gisele Lobo Pappa

PAPPA, G. L.; ROCHA, A. R.. Open-set Optimum-path Forrest Classifier. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Fernanda Alcântara Andaló

PEDRINI, H.ANDALÓ, F.A.HIRATA JR., R.de CARVALHO, A. C. P. L. F.. Open-set recognition for different classifiers. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Esther Luna Colombini

COLOMBINI, ESTHER L; PAPA, J. P.;GOLDENSTEIN, S.. Solutions for recognition in open-set scenarios. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

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Foi orientado por

Lucilia Camarão de Figueiredo

Uso de Paralelismo de Dados em Algoritmos de Processamento de Imagens Utilizando Haskell; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto; Orientador: Lucília Camarão de Figueiredo;

Anderson de Rezende Rocha

Open-Set Optimum-Path Forest Classifier; 2014; Dissertação (Mestrado em Mestrado) - Instituto de Computação - Universidade Estadual de Campinas, Samsung Eletrônica da Amazônia; Orientador: Anderson de Rezende Rocha;

Ricardo da Silva Torres

Open-set Optimum-Path Forest Classifier; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas,; Coorientador: Ricardo da Silva Torres;

David Menotti Gomes

Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Veículos em Vídeo; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: David Menotti Gomes;

David Menotti Gomes

Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Veículos em Vídeo; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Programa de Iniciação à Pesquisa da UFOP; Orientador: David Menotti Gomes;

David Menotti Gomes

Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Placas de Identificação; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Departamento de Computação) - Universidade Federal de Ouro Preto, Programa de Iniciação à Pesquisa da UFOP; Orientador: David Menotti Gomes;

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Produções bibliográficas

  • JUNIOR, PEDRO RIBEIRO MENDES ; BONDI, LUCA ; BESTAGINI, Paolo ; TUBARO, Stefano ; ROCHA, ANDERSON . An In-Depth Study on Open-Set Camera Model Identification. IEEE Access , v. 7, p. 1-1, 2019.

  • NEIRA, MANUEL A. CORDOVA ; JUNIOR, PEDRO R. MENDES ; ROCHA, ANDERSON ; TORRES, RICARDO DA S. . Data-Fusion Techniques for Open-set Recognition Problems. IEEE Access , v. 6, p. 1-1, 2018.

  • WERNECK, RAFAEL DE OLIVEIRA ; DE ALMEIDA, WALDIR RODRIGUES ; STEIN, BERNARDO VECCHIA ; PAZINATO, DANIEL VATANABE ; JÚNIOR, PEDRO RIBEIRO MENDES ; PENATTI, OTÁVIO AUGUSTO BIZETTO ; ROCHA, ANDERSON ; TORRES, RICARDO DA SILVA . Kuaa: A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments. Future Generation Computer Systems , v. 78, p. 59-76, 2018.

  • PAZINATO, DANIEL V. ; STEIN, BERNARDO V. ; DE ALMEIDA, WALDIR R. ; DE O. WERNECK, RAFAEL ; JUNIOR, PEDRO R. MENDES ; PENATTI, OTAVIO A. B. ; Torres, Ricardo da S. ; MENEZES, FABIO H. ; ROCHA, ANDERSON . Pixel-Level Tissue Classification for Ultrasound Images. IEEE J BIOMED HEALTH , v. 20, p. 256-267, 2016.

  • MENDES JÚNIOR, PEDRO R. ; DE SOUZA, ROBERTO M. ; WERNECK, RAFAEL DE O. ; STEIN, BERNARDO V. ; PAZINATO, DANIEL V. ; DE ALMEIDA, WALDIR R. ; Penatti, Otávio A. B. ; Torres, Ricardo da S. ; ROCHA, ANDERSON . Nearest neighbors distance ratio open-set classifier. MACHINE LEARNING (DORDRECHT. ONLINE) , v. 103, p. 359-386, 2016.

  • PENATTI, OTÁVIO A.B. ; WERNECK, RAFAEL DE O. ; DE ALMEIDA, WALDIR R. ; STEIN, BERNARDO V. ; PAZINATO, DANIEL V. ; JÚNIOR, PEDRO R. MENDES ; TORRES, RICARDO DA S. ; ROCHA, ANDERSON . Mid-level Image Representations for Real-time Heart View Plane Classification of Echocardiograms. Computers in Biology and Medicine , v. 66, p. 66-81, 2015.

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Projetos de pesquisa

  • 2018 - 2019

    Open-set methods for forensics problems and beyond, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anderson de Rezende Rocha em 27/11/2018., Descrição: In this project, we aim at investigating forensic problems when considered in the point of view of open-set scenarios. At prediction phase of a recognition system, the classifier should be able to recognize that a certain test instance belongs to none of the known classes (the suspects) known a priori, if that is the case. Proper investigation of forensic applications in open-set scenarios is required so to have theoretical guarantees to not unduly assign a certain case to the incorrect suspect. In this project, we will investigate the camera model identification problem?previously mainly considered in the strictly closed-set setup?the camera model pair matching problem and the forgery detection problem. A closed-set setup in forensic cases is a dangerous assumption as it does not consider the possibility of incorrectly assigning certain crime committed by a non-suspect (unknown person) to one of the suspects of the case. The field of recognition in open-set scenarios has received a broader attention nowadays due to its importance in practical problems so that researchers in important fields of machine learning and pattern recognition are reconsidering the problems in this more realistic scenario. The union of those two areas of research?digital forensics and machine learning?is of practical interest.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Pedro Ribeiro Mendes Júnior - Integrante / Stefano Tubaro - Integrante / Paolo Bestagini - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

  • 2012 - 2014

    Reconhecimento e Classificação de Padrões por Meio de Técnicas de Engenharia de Características, Fusão-*, Reconhecimento em Cenário Aberto e Meta-Reconhecimento, Descrição: Projeto de pesquisa composto em duas frentes de investigações: (1) Engenharia de Características e Fusão-* e (2) Reconhecimento em Cenário Aberto e Meta-Reconhecimento por Aprendizado de Máquina: Teoria e Aplicações. Com a primeira frente de investigações, objetivamos desenvolver abordagens que possam combinar características e classificadores complementares, diferentes e que requerem baixo treinamento sendo compatíveis ao aprendizado contínuo. A inovação da pesquisa está no desenvolvimento de novos métodos de caracterização de imagens e vídeos, técnicas de fusão, bem como métodos de normalização de características necessários para colocar diferentes dados em domínios compatíveis. Por sua vez, com a segunda frente de investigações, lidamos com o desafiador reconhecimento no contexto de Cenário Aberto (Open set) no qual não temos informações completas sobre um dado problema de classificação e em que técnicas desenvolvidas para um cenário fechado específico (e.g., as propostas no primeiro projeto) muitas vezes falham. Cenários típicos podem envolver questões de classificação envolvendo grandes quantidades de dados, por exemplo. Neste sentido, objetivamos desenvolver soluções para lidar com conjuntos de dados incompletos (reconhecimento em Cenário Aberto) e também prever se um dado algoritmo de reconhecimento é, ou não, falho e tomar medidas para desenvolver sistemas robustos e confiáveis (meta-reconhecimento). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Pedro Ribeiro Mendes Júnior - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Otávio Augusto Bizetto Penatti - Integrante / Rafael de Oliveira Werneck - Integrante / Bernardo Vecchia Stein - Integrante / Daniel Vatanabe Pazinato - Integrante / Waldir Rodrigues de Almeida - Integrante., Financiador(es): Samsung Eletrônica da Amazônia - Auxílio financeiro.

  • 2011 - 2012

    Uso de paralelismo de dados para maior eficiência de algoritmos de processamento de imagens, Descrição: O projeto busca explorar oportunidades de uso de paralelismo de dados em algoritmos voltados para processamento de imagens, com o objetivo de obter algoritmos mais eficientes para essas aplicações. Para isso, propomos desenvolver algoritmos de processamento de imagem usando a linguagem funcional Haskell, em particular Data Parallel Haskell, uma extensão do compilador GHC e de suas bibliotecas, que oferece suporte para paralelismo aninhado com foco na utilização de CPUs multicore. Os dados de tempo de execução dos algoritmos desenvolvidos serão medidos e comparados com o de outras implementações existentes. No caso dessas comparações indicarem bons resultados, planeja-se, como trabalho futuro, a implementação de uma biblioteca de funções para processamento de imagens com enfoque em paralelismo, a qual deverá ser útil para implementação eficiente de várias aplicações na área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Pedro Ribeiro Mendes Júnior - Integrante / David Menotti - Coordenador / Lucília Camarão de Figueiredo - Integrante.

  • 2010 - 2011

    Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos (SACAVA): Localização de Veículos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) David Menotti Gomes em 26/09/2015., Descrição: Esta universidade recentemente vem passando por transformações provocadas principalmente pelo REUNI. Esse programa tem provocado profundas mudanças em vários setores desde o ensino ao estrutural. A quantidade de veículos presentes nos estacionamentos da universidade supera os locais devidamente sinalizados. Faz-se então, necessário um estudo para a expansão deste setor na universidade. Uma forma de realizar esse estudo automaticamente seria por meio de um sistema automático de controle de acesso de veículos automotivos (SACAVA). Este sistema pode ser construído analisando-se o vídeo de câmeras de vigilâncias nas cancelas de acesso à universidade. O passo inicial para a construção deste sistema é a localização dos veículos que passam por essa cancela. Neste projeto, propõe-se estudar e implementar métodos de localização de veículos em vídeo, visando encontrar o melhor frame do vídeo para se localizar a placa de identificação do veículo. Ainda, propõe-se avaliar densamente os métodos estudados com vários vídeos adquiridos sob diversas condições climáticas e em posições variadas da câmera de vigilância da cancela.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Pedro Ribeiro Mendes Júnior - Integrante / David Menotti - Coordenador.

  • 2009 - 2010

    Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Placas de Identificação, Descrição: Nossa universidade recentemente vem passando por transformações provadas principalmente pelo REUNI. Esse programa tem provado profundas mudanças em vários setores desde o ensino ao estrutural. A quantidade de veículos presentes em nossos estacionamentos supera os locais devidamente sinalizados. Faz-se então, necessário um estudo para a expansão deste setor na universidade. Uma forma de realizar esse estudo automaticamente, seria através de sistema de controle de acesso de automóveis. O desenvolvimento de tal sistema apresenta o maior gargalo, ou menor robustez, na localização da placas de identificação do veículo. Neste projeto, propõe-se estudar e implementar métodos de localização de placas de identificação de veículos através de imagens digitais, visando a construção de um sistema automático de controle de acesso. Ainda, propomos avaliar densamente os métodos estudados com várias imagens de veículos adquiridas sob diversas condições climáticas e de posições variadas da câmera de vigilância da cancela.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Pedro Ribeiro Mendes Júnior - Integrante / David Menotti - Coordenador.

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Prêmios

2016

Prêmio Inventores Unicamp, Reitoria da Unicamp e Agência de Inovação Inova Unicamp.

2016

Honored papers 2015, Elsevier Computers in Biology and Medicine.

Histórico profissional

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Endereço profissional

  • Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação. , Avenida Albert Einstein, Cidade Universitária, 13083852 - Campinas, SP - Brasil - Caixa-postal: 1251, Telefone: (19) 35210340, URL da Homepage:

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Experiência profissional

2018 - Atual

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de pós-doutorado, Carga horária: 40

2014 - 2018

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2012 - 2014

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 07/2012

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

  • 02/2018 - 07/2018

    Estágios , Instituto de Computação, .,Estágio realizado, Programa de Estágio Docente, Estruturas de Dados.

  • 07/2017 - 12/2017

    Estágios , Instituto de Computação, .,Estágio realizado, Programa de Estágio Docente, Algoritmos e Programação de Computadores.

2018 - Atual

Politecnico Di Milano

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador de pós-doutorado, Carga horária: 40

2016 - 2017

University of Colorado Colorado Springs

Vínculo: Assistente de Pesquisa, Enquadramento Funcional: Assistente de Pesquisa, Carga horária: 40

Atividades

  • 04/2016 - 03/2017

    Pesquisa e desenvolvimento , College of Engineering & Applied Science, .,Linhas de pesquisa

2011 - 2012

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de iniciação científica, Carga horária: 20

2010 - 2011

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de iniciação científica, Carga horária: 20

2009 - 2010

Universidade Federal de Ouro Preto

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de iniciação científica, Carga horária: 20