Clayton Reginaldo Pereira

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• AFONSO, LUIS C.S. ; PEREIRA, C. R. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; FALCÃO, A. X. ; Papa, João P. . Hierarchical Learning Using Deep Optimum-Path Forest. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION , v. 71, p. 102823, 2020.

• Afonso, Luis C.S. ; ROSA, GUSTAVO H. ; PEREIRA, C. R. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. ; PAPA, J. P. . A recurrence plot-based approach for Parkinson?s disease identification. Future Generation Computer Systems , v. 94, p. 282-292, 2019.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILO R. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. ; PAPA, JOÃO P. . A survey on computer-assisted Parkinson's Disease diagnosis. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE , v. 95, p. 48-63, 2019.

• BERNARDO, LUCAS S. ; QUEZADA, ANGELES ; MUNOZ, ROBERTO ; MAIA, FERNANDA MARTINS ; PEREIRA, CLAYTON R. ; WU, WANQING ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. . Handwritten pattern recognition for early Parkinsons disease diagnosis. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 125, p. 78-84, 2019.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILO R. ; Rosa, Gustavo H. ; ALBUQUERQUE, VICTOR H.C. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOÃO P. . Handwritten dynamics assessment through convolutional neural networks: An application to Parkinson's disease identification. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE , v. 87, p. 67-77, 2018.

• FILHO, PEDRO P. REBOUÇAS ; BARROS, ANTÔNIO C. DA SILVA ; RAMALHO, GERALDO L. B. ; PEREIRA, CLAYTON R. ; PAPA, JOÃO PAULO ; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. ; TAVARES, JOÃO MANUEL R. S. . Automated recognition of lung diseases in CT images based on the optimum-path forest classifier. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS (INTERNET) , v. X, p. X, 2017.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILO R. ; SILVA, FRANCISCO A. ; MASIEIRO, JOÃO P. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOÃO P. . A new computer vision-based approach to aid the diagnosis of parkinson's disease. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE , v. 136, p. 79-88, 2016.

• COSTA, KELTON A.P. ; PEREIRA, LUIS A.M. ; NAKAMURA, RODRIGO Y.M. ; PEREIRA, CLAYTON R. ; PAPA, JOÃO P. ; XAVIER FALCÃO, ALEXANDRE . A nature-inspired approach to speed up optimum-path forest clustering and its application to intrusion detection in computer networks. INFORMATION SCIENCES , v. 294, p. 95-108, 2015.

• Costa, K.A.P ; PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, LUIS A.M. ; NAKAMURA, RODRIGO Y.M. ; PAPA, JOAO PAULO . A comparison about evolutionary algorithms for optimum-path forest clustering optimization. JOURNAL OF INFORMATION ASSURANCE AND SECURITY , v. 8, p. 76-85, 2013.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; NAKAMURA, RODRIGO Y.M. ; COSTA, KELTON A.P. ; PAPA, JOÃO P. . An Optimum-Path Forest framework for intrusion detection in computer networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence , v. 25, p. 1226-1234, 2012.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; Passos, Leandro A. ; Lopes, Ricardo R. ; Weber, Silke A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOÃO PAULO . Parkinsons Disease Identification Using Restricted Boltzmann Machines. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10425, p. 70-80.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILLO R. ; PAPA, JOAO P. ; Rosa, Gustavo H. ; YANG, Xin-She . Convolutional Neural Networks Applied for Parkinsons Disease Identification. Lecture Notes in Computer Science. 1eded.: Springer International Publishing, 2016, v. 9605, p. 377-390.

• PEREIRA, CLAYTON R. . Computação, qual especialidade seguir?. Revista O Comércio, 15 jul. 2017.

• PEREIRA, CLAYTON R. . Hackers Versus Crackers. Revista O Comercio, Lençóis Paulista, 10 jun. 2017.

• PEREIRA, C. R. . A segurança da Informação na Internet: Virus e Anti-Virus. Revista O Comércio, Lençois Paulista, p. 15 - 15, 08 abr. 2017.

• PEREIRA, C. R. . A Inportância dos Bits e Bytes. Revista O Comércio, Lençois Paulista, p. 15 - 15, 08 mar. 2017.

• PEREIRA, C. R. . O que é Inteligência Artificial? Para que serve?. Revista O Comércio, Lençois Paulista, p. 15 - 15, 08 fev. 2017.

• PEREIRA, C. R. . O que é preciso para acessar sites de bancos com segurança. JORNAL NOTÍCIAS DE LENÇÓIS - EDIÇÃO 028 - 04/05/2012, Lençóis Paulista, p. 02 - 02, 04 maio 2012.

• PEREIRA, C. R. . A utilização no dia-a-dia das Redes Sociais. Jornal Noticias de Lençóis, Lençóis Paulista, p. 02 - 03, 02 mar. 2012.

• PEREIRA, C. R. . Porque me Preocupar com a Segurança na Internet. Jornal Notícias de Lençóis, Lençóis Paulista, p. 02 - 03, 06 jan. 2012.

• PEREIRA, C. R. . O uso da Inteligência Artificial na Computação. Jornal Notícias de Lençóis, Lençóis Paulista, p. A2 - A2, 12 maio 2011.

• PEREIRA, C. R. . Como proteger seus dados ao fazer comprar pela internet. Como proteger seus dados ao fazer comprar pela internet, Jornalismo UNESP - Bauru, p. 52 - 53, 21 jan. 2011.

• PEREIRA, T. ; POPIM, R. ; Passos, Leandro A. ; PEREIRA, DANILO R. ; PEREIRA, C. R. ; PAPA, J. P. . ComplexWoundDB: A Database for Automatic Complex Wound Tissue Categorization. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2022, Bulgaria. 29th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2022.

• RODER, M. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; PEREIRA, C. R. ; PAPA, J. P. . A Layer-Wise Information Reinforcement Approach to Improve Learning. In: 19th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 2020, Zakopane. A Layer-Wise Information Reinforcement Approach to Improve Learning, 2020.

• SANTOS, CLAUDIO ; AFONSO, LUIS ; PEREIRA, CLAYTON ; PAPA, JOAO . BreastNet: Breast Cancer Categorization Using Convolutional Neural Networks. In: 2020 IEEE 33rd International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2020, Rochester. 2020 IEEE 33rd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). Rochester: 2020 IEEE 33rd International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2020. p. 463-468.

• AFONSO, LUIS C. S. ; COLOMBO, DANILO ; PEREIRA, CLAYTON R. ; COSTA, KELTON A. P. ; PAPA, JOAO P. . Multiple-Instance Learning through Optimum-Path Forest. In: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2019, Budapest. 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2019. p. 1-7.

• PASSOS JUNIOR, L. A. ; SANTOS, C. F. G. ; PEREIRA, C. R. ; AFONSO, L. C. S. ; PAPA, J. P. . A Hybrid Approach For Breast Mass Categorization. In: VII ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing - VipIMAGE 2019, 2019, Porto. A Hybrid Approach For Breast Mass Categorization. In: VII ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing, 2019. p. 159-168.

• PEREIRA, C. R. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; RODRIGUES, D. ; SOUZA, A. N. ; PAPA, J. P. . JADE-based Feature Selection for Non-Technical Losses Detection.. In: ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing VipIMAGE, 2019, Porto. JADE-based Feature Selection for Non-Technical Losses Detection., 2019. p. 141-156.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; CARVALHO, T. J. ; WEBER, S. A. T. ; HOOK, C. ; PAPA, JOAO PAULO . Parkinson Disease Identification using Residual Networks and Optimum-Path Forest. In: 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018, Timisoara. (aceito para publicação), 2018.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; PAPA, JOAO PAULO . Parkinson's Disease Identification using Restricted Boltzmann Machines. In: 17th international Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP, 2017, Ystad. 17th international Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP, 2017.

• AFONSO, L. C. S. ; PEREIRA, CLAYTON R. ; PAPA, JOAO PAULO . Parkinson's Disease Identification Through Deep Optimum-Path Forest. In: 30th Conference on Graphics Patterns and Images, 2017, Niterói - Rio de Janeiro. 30th Conference on Graphics Patterns and Images, 2017.

• PEREIRA, C. R. ; ROSA, G. H. ; WEBER, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOAO PAULO . Deep Learning-aided Parkinson's Disease Diagnosis from Handwritten Dynamics. In: 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2016, São José dos Campos. Deep Learning-aided Parkinson's Disease Diagnosis from Handwritten Dynamics, 2016.

• ROSA, G. H. ; PAPA, JOAO PAULO ; COSTA, K. A. P. ; PEREIRA, C. R. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; YANG, Xin-She . Learning Parameters in Deep Belief Networks Through Firefly Algorithm. In: 7th International IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, 2016, Ulm. Learning Parameters in Deep Belief Networks Through Firefly Algorithm. Ulm: Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, 2016. v. 9896. p. 138-149.

• PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILLO R. ; SILVA, FRANCISCO A. DA ; HOOK, CHRISTIAN ; WEBER, SILKE A.T. ; PEREIRA, LUIS A.M. ; PAPA, JOAO P. . A Step Towards the Automated Diagnosis of Parkinson's Disease: Analyzing Handwriting Movements. In: 2015 IEEE 28th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2015, Sao Carlos. 2015 IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems. p. 171.

• COSTA, K. A. P. ; SILVA, L. A. ; MARTINS, G. B. ; ROSA, G. H. ; PEREIRA, C. R. ; PAPA, JOÃO P. . Malware Detection in Android-based Mobile Environments using Optimum-Path Forest. In: 14th International Conference on Machine Learning and Applications, 2015, Miami. 14th International Conference on Machine Learning and Applications, 2015.

• NAKAMURA, R. Y. M ; Pereira, L. A. M. ; SILVIA, D. ; Cardoso, P. ; PEREIRA, C. R. ; FERASOLI, Filho, H. ; ALVES, S. F. R. ; PIRES, R. G. ; SPADOTTO, A. A. ; PAPA, . Fast Robot Voice Interface Through Optimum-Path Forest. In: IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems, 2012, Lisboa. http://www.ines-conf.org/ines-conf/2012.html, 2012. p. 67-71.

• COSTA, KELTON ; PEREIRA, CLAYTON ; NAKAMURA, RODRIGO ; PAPA, JOAO . Intrusion detection in computer networks using Optimum-Path Forest clustering. In: 2012 IEEE 37th Conference on Local Computer Networks (LCN 2012), 2012, Clearwater Beach. 37th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks. p. 128-131.

• COSTA, KELTON ; PEREIRA, CLAYTON ; NAKAMURA, RODRIGO ; PEREIRA, LUIS ; PAPA, JOAO . Boosting Optimum-Path Forest clustering through harmony Search and its applications for intrusion detection in computer networks. In: 2012 Fourth International Conference on Computational Aspects of Social Networks (CASoN), 2012, Sao Carlos. 2012 Fourth International Conference on Computational Aspects of Social Networks (CASoN). p. 181-185.

• PEREIRA, C. R. ; Costa, K.A.P ; Papa, J. P. . Técnicas de Reconhecimento de Padrões e suas Aplicações em Segurança de Redes de Computadores. In: 6ª Semana Integrada do Conhecimento, 2012, Lençóis Paulista. 6ª Semana Integrada do Conhecimento, 2012.

• PISANI, R. ; RIEDEL, P. ; COSTA, K. ; NAKAMURA, R. ; PEREIRA, C. ; ROSA, G. ; PAPA, J. . Automatic landslide recognition through Optimum-Path Forest. In: IGARSS 2012 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2012, Munich. 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2012. p. 6228-6231.

• Papa, J. P. ; PEREIRA, C. R. ; de Albuquerque, V.H.C. ; SILVA, C. C. ; FALCAO, A.X. ; TAVARES, J. M. R. S. . Metallic Precipitates Segmentation from Scanning Electron Microscope Images Through Machine Learning Techniques.. In: International Workshop on Combinatorial Image Analysis, 2011, Madri. Metallic Precipitates Segmentation from Scanning Electron Microscope Images Through Machine Learning Techniques., 2011. v. 6636. p. 456-468.

• NAKAMURA, RODRIGO ; PEREIRA, CLAYTON ; PAPA, JOAO PAULO ; FALCAO, ALEXANDRE . Optimum-Path Forest Pruning Parameter Estimation through Harmony Search. In: 2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (Sibgrapi), 2011, Alagoas. 2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. p. 181-188.

• PEREIRA, CLAYTON ; NAKAMURA, RODRIGO ; PAPA, JOAO PAULO ; COSTA, KELTON . Intrusion detection system using Optimum-Path Forest. In: 2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks (LCN 2011), 2011, Bonn. 2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks. p. 183-186.

• NAKAMURA, R. Y. M ; PEREIRA, C. R. ; Papa, J. P. . Otimizando Máquinas de Vetores de Suporte utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2012, Bauru/São Paulo. Aceito para Publicação, 2012.

• NAKAMURA, R. Y. M ; PEREIRA, C. R. ; Papa, J. P. . Otimizando Máquinas de Vetores de Suporte Utilizando Poda por Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images., 2011, Maceió - Brasil. (aceito para publicação no WUW - Workshop de Trabalhos de Graduação), 2011.

• NAKAMURA, R. ; PEREIRA, C. R. ; Papa, J. P. . Otimizando Máquinas de Vetores de Suporte Utilizando Poda por Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011, Bauru. Anais do XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011.

• PEREIRA, CLAYTON R. . Machine Learning no Diagnóstico de Doenças. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. . Entendendo os Conceitos da Inteligência Artificial. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, CLAYTON R. . A Inteligência Artificial. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. . Sonhos são Possíveis de Realizar, Basta Acreditar e um Passo de Cada Vez. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. ; ROSA, G. H. ; WEBER, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOAO PAULO . Deep Learning-aided Parkinson's Disease Diagnosis from Handwritten Dynamics. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, CLAYTON R. . Sensors, Pattern Recognition: What is about in Medicine. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. . Modelos Matemáticos em Medicina. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. ; PEREIRA, D. R. ; PEREIRA, L. A. M. ; WEBER, S. A. T. ; HOOK, C. ; Papa, J. P. . A Step Towards the Automated Diagnosis of Parkinson's Disease: Analyzing Handwriting Movements. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• PEREIRA, C. R. . Linux Install Fest. 2014. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PEREIRA, C. R. . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando o Classificador de Padrões Floresta de Caminhos Ótimos. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Floresta e Caminhos Ótimos. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. ; Costa, K.A.P ; Papa, J. P. . Técnicas de Reconhecimento de Padrões e suas Aplicações em Segurança de Redes de Computadores. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PEREIRA, C. R. ; NAKAMURA, R. Y. M ; PAPA, . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• PEREIRA, C. R. . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Técnicas de Inteligência Artificial. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial e Classificador de Padrões OPF. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, CLAYTON R. . 6 Semana integrada. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, C. R. ; Papa, J. P. . Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial e Classificador de Padrões OPF. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, CLAYTON R. . Inteligência Artificial: da Academia para a Indústria. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEREIRA, CLAYTON R. . II Workshop Cooperativo em Sensores em Medicina e Sistemas de Saúde Pessoais. 2010. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2021

  Adaptação de Domínio e suas Aplicações para o Diagnóstico de Câncer, Descrição: Machine learning techniques are usually helpful when we have a sufficient amount of information to teach the model how to generalize well over unseen data. However, a problem that arises with large amounts of data concerns the fact that most of them are unlabeled. Among some approaches to cope with such an issue, we can refer to domain adaptation techniques, which aim at transferring the learning acquired from some source domain to a target one. The applications vary from remote sensing imagery, engineering, and medicine, to cite a few. In this proposal, we intend to investigate whether computer-assisted cancer diagnosis can benefit from the framework provided by domain adaptation techniques. We will examine how to perform cross-domain-oriented pattern classification from multi-modal datasets in two different applications: liver and esophagus cancer diagnosis. Another primary goal is to verify whether we can learn from one type of cancer to help the automatic diagnosis of one another, i.e., can we perform liver cancer classification by learning from examples from esophagus cancerous images? The proposal comprises undergraduate, graduate, post-docs, and collaborators from German academic institutions and clinics... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / PAPA, JOÃO PAULO - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Luis Antônio de Souza Júnior - Integrante / Christoph Palm - Integrante / Fernanda Tostes Marana - Integrante.

• 2018 - 2022

  SiSuSMS - Sistema Supervisório de SMS para Sondas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) João Paulo Papa em 10/06/2021., Descrição: Descrição: A segurança dos trabalhadores é uma das maiores preocupações para uma empresa, principalmente em locais que exigem altos níveis de segurança e monitoramento constante, como ocorre nas plataformas de perfuração de petróleo marítimas. Dependendo do tamanho do local de trabalho, fica inviável o seu monitoramento de forma manual, ou seja, por inspeção visual humana. Nesse sentido, a presente proposta de projeto de pesquisa visa o estudo e desenvolvimento de técnicas baseadas em visão computacional e inteligência artificial para o monitoramento automático de situações de risco em uma plataforma. Com base em informações obtidas das câmeras de vigilância, o sistema poderá monitorar, em tempo real e de forma constante, todo o seu campo de visão e, em caso de alguma situação irregular, emitir alertas para a posterior tomada de decisão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador / Pires - Integrante / Kelton A. P. Costa - Integrante / Leandro Aparecido Passos Junior - Integrante / Danilo Colombo - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / Daniel Felipe Silva Santos - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Henrique Leal Tavares - Integrante / Claudio Filipi Gonçalves dos Santos - Integrante / Marcos Cleison Silva Santana - Integrante / Diego de Souza Oliveira - Integrante / Leonardo Tadeu Lopes - Integrante / Lucas Pascotti Valem - Integrante.

• 2017 - 2019

  Modelos de Aprendizado Baseados em Energia e suas Aplicações, Descrição: Modelos de aprendizado baseados em energia têm sido utilizados nas mais variadas áreas de pesquisa, dado que fazem parte de um amplo arcabouço que compreende técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Dentre os principais representantes desse segmento, podemos citar as Máquinas de Boltzmann Restritas e suas variantes no contexto de aprendizado em profundidade: Redes de Crença em Profundidade e Máquinas de Boltzmann em Profundidade. Tais modelos possuem, também, certos pontos fracos que serão explorados na presente proposta de projeto de pesquisa, tais como a otimização de seus parâmetros de maneira automática, a melhoria da eficácia do seu processo de treinamento por meio de amostragem em campos de Markov, e como diferentes técnicas de regularização baseadas em temperaturas e corte de neurônios podem ser empregadas. O projeto de pesquisa irá atuar em duas frentes: (i) aplicação e (ii) teoria. Na primeira delas, buscaremos aplicações que ainda não avaliaram os modelos de aprendizado baseados em energia acima citados, principalmente aquelas baseadas em biometria e da área médica. Já na parte teórica, esperamos contribuir com diferentes modelos para amostragem em cadeias de Markov visando uma melhoria no processo de inferência desses modelos. A presente proposta também conta com colaboradores nacionais e internacionais, bem como diversos alunos de graduação e pós-graduação. Dado que não existem muitos grupos de pesquisa no Brasil que trabalham na temática dessa proposta, acredita-se que a mesma poderá trazer muitos benefícios para toda a comunidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / PAPA, JOAO PAULO - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Dinesh Kant Kumar - Integrante / Gustavo Kunde Rohde - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2012 - 2013

  PyOPF - Implementação da biblioteca OPF em Python, Descrição: Desenvolvimento do código do classificador de padrões Floresta de Caminhos Ótimos na linguagem de programação Python.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2010 - 2012

  Detecção de Intrusão Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Sistemas de detecção de intrusões tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o intuito de aumentar a sua precisão. Técnicas como Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte são um exemplo de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este fim. Entretanto, sua complexidade para o aprendizado de novos ataques é muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Neste trabalho, introduzimos um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos ótimos para este fim, o qual tem demonstrado similaridade às técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, porém muito mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2013

  PyOPF - Implementação da biblioteca OPF em Python, Descrição: Desenvolvimento do código do classificador de padrões Floresta de Caminhos Ótimos na linguagem de programação Python.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2010 - 2012

  Detecção de Intrusão Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Sistemas de detecção de intrusões tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o intuito de aumentar a sua precisão. Técnicas como Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte são um exemplo de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este fim. Entretanto, sua complexidade para o aprendizado de novos ataques é muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Neste trabalho, introduzimos um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos ótimos para este fim, o qual tem demonstrado similaridade às técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, porém muito mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2013

  PyOPF - Implementação da biblioteca OPF em Python, Descrição: Desenvolvimento do código do classificador de padrões Floresta de Caminhos Ótimos na linguagem de programação Python.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2010 - 2012

  Detecção de Intrusão Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Sistemas de detecção de intrusões tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o intuito de aumentar a sua precisão. Técnicas como Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte são um exemplo de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este fim. Entretanto, sua complexidade para o aprendizado de novos ataques é muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Neste trabalho, introduzimos um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos ótimos para este fim, o qual tem demonstrado similaridade às técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, porém muito mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2013

  PyOPF - Implementação da biblioteca OPF em Python, Descrição: Desenvolvimento do código do classificador de padrões Floresta de Caminhos Ótimos na linguagem de programação Python.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2010 - 2012

  Detecção de Intrusão Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Sistemas de detecção de intrusões tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o intuito de aumentar a sua precisão. Técnicas como Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte são um exemplo de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este fim. Entretanto, sua complexidade para o aprendizado de novos ataques é muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Neste trabalho, introduzimos um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos ótimos para este fim, o qual tem demonstrado similaridade às técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, porém muito mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2013

  PyOPF - Implementação da biblioteca OPF em Python, Descrição: Desenvolvimento do código do classificador de padrões Floresta de Caminhos Ótimos na linguagem de programação Python.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2010 - 2012

  Detecção de Intrusão Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Sistemas de detecção de intrusões tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o intuito de aumentar a sua precisão. Técnicas como Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte são um exemplo de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este fim. Entretanto, sua complexidade para o aprendizado de novos ataques é muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Neste trabalho, introduzimos um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos ótimos para este fim, o qual tem demonstrado similaridade às técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, porém muito mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

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