Comissão de Pesquisa e Inovação do IME-USP - Pós-Doutorado concluído

Wonder Alexandre Luz Alves

Doutor (2015) e mestre (2010) em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP) na área de aprendizagem de máquina e visão computacional com ênfase em Morfologia Matemática. Possui especializações em Análise de Sistemas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2006) e Educação Matemática pela Universidade Nove de Julho (2007), graduação em bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Nove de Julho (2005). Atualmente é docente permanente do Programa de Mestrado e Doutorado em Informática(PPGI) da Universidade Nove de Julho. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/3138898469532698 (08/05/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Nove de Julho, Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGIGC). Rua Vergueiro, 235/249 - 12º Andar Liberdade 01504001 - São Paulo, SP - Brasil Telefone: (11) 36659812
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (6)
    1. 2023-Atual. Redes neurais baseadas em árvores morfológicas
      Descrição: Este projeto de pesquisa foca no desenvolvimento de redes neurais baseadas em árvores morfológicas residuais, uma inovação no campo da visão computacional e aprendizado profundo. A pesquisa parte da integração de árvores morfológicas com redes neurais profundas, superando desafios de incompatibilidade com métodos de otimização baseados em gradiente descendente. O objetivo principal é criar filtros diferenciáveis baseados em árvores morfológicas que possam ser integrados em arquiteturas de redes neurais profundas. Isso envolve o desenvolvimento de uma biblioteca aberta, otimização de hiper-parâmetros, exploração de diversas arquiteturas de rede, avanços na extração de atributos de árvores morfológicas e validação prática. A metodologia inclui aspectos teóricos, metodológicos e práticos, com foco na inovação de uma camada neural que utiliza filtros diferenciáveis sobre as árvores residuais. Espera-se que o projeto contribua significativamente para o avanço do estado da arte, abrindo novas frentes de aplicação e pesquisa em análise e processamento de imagens e aprendizado de máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Coordenador / Alexandre Morimitsu - Integrante / HASHIMOTO, RONALDO F. - Integrante / Sidnei Alves Araújo - Integrante / J. SILVA, DENNIS - Integrante. Número de orientações: 2
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    2. 2019-2022. Métodos de análise de imagens baseados em últimos levelings (CNPq - 428720/2018-8)
      Descrição: Este projeto tem como objetivo principal explorar técnicas de aprendizagem de máquina durante o processo de extração de resíduos da computação dos últimos levelings de modo a classificar/segmentar objetos de interesses presentes em resíduos numéricos desejáveis.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / MARCOTEGUI, BEATRIZ - Integrante / Sidnei Alves Araújo - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 6
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    3. 2018-2020. Segmentação de imagens baseada em restrições de formas por meio dos últimos levelings (FAPESP: #2018/15652-7)
      Descrição: Geralmente, um problema tipico de análise de imagens consiste de cinco etapas básicas, sendo elas: aquisição; pré-processamento; segmentação; representação e descrição; reconhecimento e interpretação. Dentre estas, destaca-se a segmentação de imagens, uma etapa que consiste particionar o domínio da imagem de forma a demarcar os objetos de interesse na imagem.Por isso, temos que ter em mente que uma segmentação imprecisa pode comprometer os resultados da análise, além do mais, a complexidade da cena analisada e as características particulares de cada objeto tornam a tarefa de segmentação extremamente complexa, tendo em vista que esses objetos representam na pratica órgãos, pessoas, células, caracteres, veículos e outros.Na maiorias dos problemas práticos de análise de imagens é conhecido à priori a forma dos objetos de interesse.Por isso, é altamente desejável incorporar tal conhecimento nos modelos e algoritmos mas isso não é uma tarefa trivial.Neste contexto, pretende-se explorar um framework baseado em operadores residuais definido no âmbito da Morfologia Matemática para resolver problemas de análises de formas. Assim, em continuidade ao projeto regular "Análise de formas por meio dos últimos levelings", financiado pela FAPESP (processo nº 2016/02547-5), o presente projeto tem como objetivo dar prosseguimento aos estudos sobre métodos de análise de formas baseados em últimos levelings.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / MARCOTEGUI, BEATRIZ - Integrante / Sidnei Alves Araújo - Integrante / Maria Lúcia Cardillo Corrêa Giannella - Integrante. Número de produções C, T & A: 8
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    4. 2016-2018. Análise de formas por meio dos últimos levelings (FAPESP - 2016/02547­-5)
      Descrição: Nos últimos anos os esforços em pesquisas na área de visão computacional tem sido crescente, possibilitando o desenvolvimento de inúmeras aplicações em diversos segmentos da ciência e indústria. Esse crescimento tem sido motivado, em parte, pela disseminação de sensores capazes de adquirir imagens de alta qualidade e pelo surgimento de computadores com maior capacidade de processamento, o que possibilita abordar problemas mais complexos, como: analisar a forma de objetos em imagens. Em geral, em um problema típico de análise de formas, uma imagem de uma cena contendo o objeto de interesse é adquirida e segmentada de modo a isolar a forma do objeto de interesse. Posteriormente, a forma do objeto de interesse é representada para que possamos extrair características que descrevam a forma e assim reconhecê-la por meio de um classificador. Neste contexto, pretende-se explorar uma teoria baseada em operadores residuais definida no âmbito da Morfologia Matemática que nos permite reduzir um problema de análise de imagens em n problemas de análises de formas. Mais precisamente, este projeto busca realizar contribuições teóricas e metodológicas na classe de operadores residuais últimos levelings. Além disso, tem-se como meta construir e disponibilizar aplicações práticas dessa classe de operadores em problemas de análise de imagens.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Sidnei Alves de Araújo - Integrante / Alessandro Melo Deana - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 7
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    5. 2014-2016. Um framework para inspeção visual automática por meio de técnicas de visão computacional
      Descrição: Nos últimos anos os esforços em pesquisas na área de visão computacional têm sido crescente, possibilitado o desenvolvimento de inúmeras aplicações práticas em diversos segmentos da indústria. Neste sentido, pretende-se construir um conjunto soluções baseado em Morfologia Matemática para problemas de (1) segmentação de objetos de interesse, (2) descrições de regiões de interesses, (3) reconhecimento de objetos e (4) análise de textura. Tais problemas são comumente encontradas em projeto relacionados a inspeção visual automática. Além disso, pretende-se disponibilizar o conjunto de soluções desenvolvidas por meio de plugins para o software livre ImageJ.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Sidnei Alves de Araújo - Integrante. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    6. 2014-2016. Classificador Inteligente Aplicado à Inspeção da Qualidade Visual de Grãos de Feijão (FAPESP - 2014/09194-5)
      Descrição: Neste projeto propõe-se o desenvolvimento de um classificador inteligente, baseado em técnicas de reconhecimento de padrões visuais e de inteligência computacional, capaz de classificar os feijões mais consumidos no Brasil, com base na coloração e tamanhos dos grãos. Este classificador poderá ser aplicado na inspeção da qualidade do feijão produzido no país, tendo em vista uma das etapas deste processo é a aferição da mistura contida em uma amostra, levando em conta a coloração da película dos grãos, para determinação da classe predominante do produto, a qual impacta diretamente no seu preço de mercado. Este projeto é financiado pela FAPESP - Processo 2014/09194-5 (Agosto/2014 - Julho/2016).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Wonder Alexandre Luz Alves - Integrante / Sidnei Alves de Araújo - Coordenador / André Felipe Henriques Librantz - Integrante / Jorge H. Pessota - Integrante / José Carlos Curvelo Santana - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (7)
    1. Melhor trabalho - Reconhecimento de padrões para identificação de RNAs longos em plantas, Escola Paranaense de Bioinformática.. 2018.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    2. Menção Honrosa - Programa Professor Dez, Universidade Nove de Julho.. 2011.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    3. Menção Honrosa - Programa Professor Dez, Universidade Nove de Julho.. 2010.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    4. Sun Certified Business Component Developer for the Java 2 Platform, Enterprise Edition 1.3, Sun Microsystems.. 2006.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    5. Sun Certified Web Component Developer for the Java 2 Platform, Enterprise Edition 1.4, Sun Microsystems.. 2005.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    6. Maratona de Programação, UNINOVE.. 2004.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.
    7. Sun Certified Programmer for the Java 2 Plataform 1.4, Sun Microsystem.. 2004.
      Membro: Wonder Alexandre Luz Alves.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (15)
    1. Congresso Brasileiro de Gestão do Conhecimento. 2021. (Congresso).
    2. 14th International Symposium on Mathematical Morphology. Ultimate levelings with strategy for filtering undesirable residues based on machine learning. 2019. (Congresso).
    3. 15th International Conference Image Analysis and Recognition. Plant Bounding Box Detection from Desirable Residues of the Ultimate Levelings. 2018. (Congresso).
    4. 22nd IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION. Ultimate Levelings Based on Mumford-Shah Energy Functional Applied to Plant Detection. 2017. (Congresso).
    5. II Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente. 2017. (Seminário).
    6. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Efficient incremental computation of attributes based on locally countable patterns in component trees. 2016. (Congresso).
    7. ICIP - IEEE International Conference on Image Processing. Ultimate grain filter. 2014. (Congresso).
    8. IX Workshop de Visão Computacional. Extraction of numerical residues in families of levelings by tree of shapes. 2013. (Congresso).
    9. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. Extraction of numerical residues in families of levelings. 2013. (Congresso).
    10. Workshop de Visão Computacional.Uma Abordagem para a Localização e o Reconhecimento de Placas de Licenciamento Veicular por meio de Operadores Morfológicos e Busca por Template. 2011. (Outra).
    11. XXIV Conference on Graphics, Patterns and Images. Localização de textos em imagens de cenas por meio de operadores morfológicos. 2011. (Congresso).
    12. CIARP 2010 - 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. 2010. (Congresso).
    13. 1º Workshop de Inovação IBOPE/IME.Localização de texto em imagens de cenas. 2010. (Encontro).
    14. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. Text Regions Extracted from Scene Images by Ultimate Attribute Opening and Decision Tree Classification. 2010. (Congresso).
    15. XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Text Localization in Scene Images by Morphological Filters. 2009. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (3)
    1. ALVES, WONDER A. L; DIAS, C. G. ; SCHIMIT, P. H. T. ; DEANA, A.. Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente. 2017. Congresso
    2. ALVES, WONDER A. L; DIAS, C. G. ; SCHIMIT, P. H. T. ; DEANA, A. M.. II Seminário da Tecnologia da Informação Inteligente - SeTII. 2017. Congresso
    3. ALVES, W. A. L.; NETTO, O. L. C. ; BRAVO, D. T. ; SANTOS, S. D. ; RODRIGUES, B. S. ; PEIRO, G. P. ; CARVALHO, A. L. ; BARROS JR, D. F. ; BENTO, A. C. ; MANTOVANI, L. A. T. ; MILANEZ, A. K. ; RISSO, G. ; XAVIER, T. S. ; THOME, K. Q. O. ; THOME FILHO, M.. XV Torneio de programação UNINOVE. 2016. 2016.

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (0)



    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
    Data de processamento: 08/08/2024 12:42:22