Augusto César Monteiro Silva

	http://lattes.cnpq.br/7944104337398459 (13/06/2024) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Período de análise: Endereço: Grande área: [sem-grandeArea] Área: [sem-area] Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (0)
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
• Capítulos de livros publicados (0)
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (1)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (2)
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
• Programas de computador sem registro (0)
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Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
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• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (2)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (1)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (3)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (0)

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (0)
  
  
  
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
  
  
  
• Capítulos de livros publicados (0)
  
  
  
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
  
  
  
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (1)
  
  1. MONTEIRO SILVA, AUGUSTO CESAR; HIRATA, NINA S. T. ; JIANG, XIAOYI. Skeletal Similarity based Structural Performance Evaluation for Document Binarization. Em: 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), p. 37, 2020. Qualis: Não identificado (2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR))
  
  
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Artigos aceitos para publicação (0)
  
  
  
• Apresentações de trabalho (2)
  
  1. SILVA, A. C. M.; JIANG, X. ; HIRATA, N. S. T.. Skeletal Similarity based Structural Performance Evaluation for Document Binarization. 2020. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
  2. SILVA, A. C. M.; MONTAGNER, I. S. ; HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JUNIOR, R.. Image Operator Learning Based on Local Features. 2017. Apresentação de Trabalho/Congresso
  
  
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)
  
  
  

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
  
  
  
• Programas de computador sem registro (0)
  
  
  
• Produtos tecnológicos (0)
  
  
  
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• Trabalhos técnicos (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção técnica (0)
  
  
  

Produção artística

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Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
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Supervisões e orientações concluídas

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• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (2)
  
  1. 2018-2020. Aprendizado de Transformações Imagem-a-Imagem
     Descrição: Operadores que transformam uma imagem de entrada em uma imagem de saída podem ser aplicados em diferentes áreas de estudo, tais como na análise de imagens médicas ou na análise de documentos. A criação manual de um operador que realiza uma transformação desejada é uma tarefa que demanda tempo e esforços significativos. Portanto, mais recentemente, as abordagens que buscam o desenho automático destes e exploram técnicas de aprendizado profundo vem ganhando atenção. Dentre tais abordagens, algumas são locais e buscam o aprendizado de funções características que podem ser vistas como classificadores de pixels individuais, enquanto outras seguem métodos de treinamento global end-to-end, i.e., de imagem a imagem. Ambas as abordagens possuem vantagens e desvantagens distintas. Este projeto tem como objetivo estudar e comparar as duas abordagens, além de criar uma técnica que concilie as características interessantes da abordagem local e global. Todas as abordagens estudadas serão aplicadas a dois problemas reais. Um deles com um conjunto de dados público e muito usado para o estudo de segmentação de vasos sanguíneos, enquanto o outro está relacionado a uma colaboração com a Faculdade de Medicina da USP.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Augusto César Monteiro Silva - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa. Número de produções C, T & A: 1
     Membro: Augusto César Monteiro Silva.
  2. 2017-2017. Image Operator Learning Based on Local Features
     Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Augusto César Monteiro Silva - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Igor dos Santos Montagner - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
     Membro: Augusto César Monteiro Silva.
  
  

Prêmios e títulos