Departamento de Ciência da Computação

Paulo Andre Vechiatto de Miranda

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2003), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2005) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2009), incluindo um período com o Departamento de Radiologia da Universidade da Pensilvânia, Estados Unidos. Atualmente é professor da Universidade de São Paulo (USP). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: Transformada Imagem-Floresta, Segmentação de Imagem e Vídeo, Morfologia Matemática, Recuperação de Imagens por Conteúdo, Análise de Padrões em Imagens, Aprendizado de Máquina, Processamento e Análise de Imagens Médicas e Biológicas. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/5251389003736909 (25/10/2023)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Ciência da Computação. R. do Matão 1010, Bloco C (sala 203) Universidade de São Paulo 05508090 - São Paulo, SP - Brasil Telefone: (11) 30915502 URL da Homepage: http://www.vision.ime.usp.br/~pmiranda/
  • 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 (9)
    1. 2022-Atual. Processamento e analise de imagens e videos baseada em grafos (PAIG)
      Descrição: Métodos de análise de imagens e vídeos que utilizam representações hierárquicas de imagens visam explorar a representação visual como um espaço-escala orientado por regiões, isto é, um conjunto de representações baseadas, por exemplo, em grafos, com diferentes níveis de detalhe, nos quais a representação em n??veis mais finas são aninhadas para obter níveis mais grosseiros produzindo assim uma hierarquia de partições. Este tipo de estrutura de dados tem sido aplicado com sucesso em imagens médicas, detecção de objetos e reconhecimento de ações humanas. Apesar das várias abordagens para computar hierarquias de partições, desenvolver métodos eficientes e efetivos não é uma tarefa fácil, devido às informações semânticas necessárias para realizar a segmentação. De fato, os métodos do estado-da-arte de segmentação são altamente dependentes do uso de bons gradientes para produzir bons resultados. Além disso, os métodos não-hierárquicos podem produzir bons resultados para a segmentação graças à medida de (dis)similaridade usada para fundir duas regiões. Além disto, modelagens baseadas em árvores de caminhos ótimos representam uma excelente direção para sanar eventuais problemas produzidos pelas hierarquias uma vez que eventuais erroa no delineamento das bordas podem ser corrigidos. Estes métodos podem, eventualmente, serem transformados, sem perda de qualidade, em métodos hierárquicos, incorporando novas propriedades graças ao uso da hierarquia. Assim, o principal objetivo deste estudo é tanto avançar no estado da arte em hierarquia de partições, considerando aspectos de eficiência, qualidade, transformações hierárquicas e interatividade, bem como no uso de informações hierárquicas que possam auxiliar, por exemplo, na extração de informações e na deteção de anomalias em vídeo. Finalmente, exploraremos métodos de segmentação semi-supervisionado por meio da localização (semi) automática de marcadores, exploraremos ainda critérios de comparação e combinação de estrutura hierárquicas, levando em consideração seus mapas de saliência, e eventualmente, usaremos métodos de aprendizagem para auxiliar nesta combinação. Além disto, estudaremos estruturas de dados para representar imagens. Os resultados destes estudos serão utilizados para a resolução de várias aplicações como identificação de células susceptíveis ao câncer em imagens médicas, rotulação de regiões em imagens e vídeos, identificação de superpixels e supervoxels, inpainting, entre outros. Tendo em vista a expertise e complementariedade das equipes nos grandes laboratórios, a saber, na UNICAMP, na PUC Minas e na USP, pretendemos desenvolver um trabalho colaborativo que explora as especialidades de cada instituição.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (3) . Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Silvio Jamil Ferzoli Guimarães - Coordenador / do Patrocínio, Zenilton K. G. - Integrante / Nicolas Passat - Integrante / Benjamin Perret - Integrante / Laurent Najman - Integrante / Giovanna Ribeito Souto - Integrante / Jean Cousty - Integrante.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    2. 2017-2023. AnImaLS: Anotacao de Imagem em Larga Escala: O que maquinas e especialistas podem aprender interagindo?
      Descrição: Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagens de treinamento. À medida que as imagens e amostras por imagem não rotuladas crescem em número, a anotação manual delas se torna inviável, nos conduzindo às seguintes questões: Qual é a forma mais intuitiva dos especialistas ensinarem às máquinas a anotar imagens? Quais são as tarefas e desafios envolvidos neste processo? Como minimizar o esforço do especialista com máxima eficácia no aprendizado de máquina? O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? Este projeto temático visa encontrar respostas para estas questões por meio do estudo e desenvolvimento de métodos para anotação de imagem em larga escala, e construção de sistemas de tomada de decisão (sem a participação do usuário) e de sistemas de apoio à decisão, onde especialistas e máquinas cooperam e aprendem uns com os outros continuamente. A metodologia explora as habilidades complementares dos seres humanos, melhores em abstrair o conhecimento, e máquinas, superiores no processamento de dados em larga escala, de modo repetitivo e sem fadiga. O problema é dividido em duas etapas: extração de amostras das imagens e aprendizado interativo de máquina, visando a construção de uma sequência de operações para anotar novas imagens automaticamente ou com o mínimo de intervenção humana. O estudo busca combinar características de imagem obtidas dos dados com características provenientes do conhecimento sobre a aplicação. O projeto visa ainda inovações científicas e tecnológicas para o diagnóstico de parasitos gastrintestinais em humanos e animais vertebrados, por meio da aquisição e anotação automatizadas de imagens microscópicas, e para demonstrar a extensão dos métodos em outros domínios, o projeto inclui estudos de anotação de imagem médica por modelos de forma multi-objeto, e anotação interativa de imagem de sensoriamento remoto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Spina, Thiago V. - Integrante / FALCA, ALEXANDRE X - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    3. 2017-2019. Safety management for pedestrians in urban environments
      Descrição: This research is part of the INCT of the Future Internet for Smart Cities funded by CNPq, proc. 465446/2014-0, CAPES proc. 88887.136422/2017-00, and FAPESP, proc. 2014/50937-1. Urban mobility involves the management of pedestrian safety regarding traffic accidents as well as incidents related to theft and assault. We focus on this issue adopting a data-centric approach based on data from three main sources: (1) video images captured specifically to collect data from pedestrians, (2) information provided by authorities, and (3) existing models for pedestrian behaviour. Our work focuses on i) the combination and treatment of data from these three sources, ii) synthesis of analytical models to extract meaningful patterns from data, and iii) actual generation of relevant information from these data. As a prototype, we plan to build a system to inform citizens about unsafe spots in a city. We believe that the system can be ofinterest on its own; furthermore the techniques and methodologies developed to design this system can be generalised to a variety of uses, scenarios and domains.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Flavio Soares Correa da Silva - Coordenador / Arlindo Flavio da Conceicao - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    4. 2017-2019. Desenvolvimento de Metodos Robustos para Delineamento de Bordas em Imagens utilizando Grafos
      Descrição: Delinear bordas de objetos em imagens é fundamental no contexto de diversas áreas de conhecimento, incluindo medicina e sensoriamento remoto. A segmentação de órgãos e tecidos do cérebro humano, por exemplo, consiste em um passo necessário para o estudo da origem, diagnóstico e tratamento de doenças tais como mal de Alzheimer e esquizofrenia. Já a classificação de tipos de terrenos auxilia na prevenção de desmatamentos e a medição de níveis de água na emissão de alertas de enchentes ou secas. Apesar disso, as ferramentas automáticas e semiautomáticas de delineamento de bordas existentes ainda possuem enormes deficiências ao lidar com descontinuidades, ruídos, variação de cor, intensidade e textura. Este projeto tem como objetivo estudar alternativas para as atuais metodologias de delineamento de bordas utilizando grafos a saber: live-wire, riverbed e lazywalk. Serão estudados mecanismos para aprimorar a interação com o usuário em ferramentas semiautomáticas de delineamento bi e tridimensionais, a escolha de funções para geração de pesos de arestas, a seleção de funções de propagação de caminhos em grafos e técnicas de aprendizado supervisionado para que em cada aplicação específica consiga-se identificar as bordas mais relevantes com menor esforço e acurácia.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Jayaram K. Udupa - Integrante / IDE, JAIME S. - Integrante / YASUDA, CLARISSA L. - Integrante / Fabio Augusto Menocci Cappabianco - Coordenador / Jurandy Gomes de Almeida Junior - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Marcos de Sales Guerra Tsuzuki - Integrante.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    5. 2013-2016. Novas Tecnicas de Processamento e Analise de Imagens usando Grafos e suas Implementacoes em uma Ferramenta Online para Processamento 2D e 3D de Imagens Medicas e Naturais
      Descrição: Matemática discreta fornece uma estrutura elegante para o processamento de imagens, sendo rica em algoritmos eficientes, com provas de corretude. Como consequência, muitos métodos recentes de processamento de imagem têm sido modelados como problemas de busca e otimização em grafos. Métodos tradicionais podem também ser reformulados com base em grafos, levando a implementações mais eficientes, e/ou favorecendo análises teóricas, o que possibilita o desenvolvimento de novas extensões. Por outro lado, as peculiaridades do processamento de imagem exigem adaptações específicas, o que gera novos desafios de pesquisa e oportunidades, visto a crescente quantidade de publicações na área. Alguns dos tópicos a serem investigados compreendem: Restrições topológicas, automação, sinergia entre operadores de imagem, funções de conexidade não suaves no arcabouço da transformada imagem-floresta (IFT), métodos híbridos, e reconhecimento de padrões por grafos. Como resultado desta pesquisa, visamos a implementação de uma ferramenta online em HTML5, WebGL e Node.JS, que favoreça a divulgação científica dos resultados de pesquisa e a sua visibilidade externa. A ferramenta irá permitir vários modos de visualização, edição, e segmentação, de modo integrado, com recursos de colaboração em tempo real na Web, e com especial atenção para imagens médicas multimodais e tridimensionais (ex: ressonância magnética (RM) para a pesquisa em neurologia).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (5) . Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Coordenador / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. - Integrante / Fabio Augusto Menocci Cappabianco - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    6. 2013-2016. Aquisicao, gerenciamento, aprimoramento, analise e visualizacao de imagens de tomografia biomagnetica.
      Descrição: Esse projeto faz parte de um projeto maior chamado: "Implantação de Infraestrutura em Engenharia Biomédica na Unifesp para Desenvolvimento de Inovação Tecnológica na Saúde: Tomografia Biomagnética". Valor total: até R$ 2.462.525,00, sendo: R$ 2.347.325,00 destinados ao Acordante por meio de aporte direto, R$ 115.200,00 destinados a Bolsas de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, a serem transferidos pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq; Fonte: Saúde.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / IDE, JAIME S. - Integrante / CAPPABIANCO, FABIO A. M. - Integrante / Carlos Marcelo Gurjão de Godoy - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Previdência Complementar - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    7. 2008-2013. CinAPCe: Centro Multimodal de Neuroimagens para estudos em Epilepsia
      Descrição: Este projeto visa a criação de uma rede de pesquisa multidisciplinar para adquirir tecnologia de ponta e estudar a dinâmica cerebral associada a epilepsias e outras doenças degenerativas. O projeto envolve pesquisadores de várias instituições do Estado de São Paulo. Eu listo alguns dos pesquisadores principais. Minha colaboração está em técnicas de segmentação de imagens médicas, visando a análise de assimetrias cerebrais, as quais possam ser exploradas no estudo, detecção e tratamento de várias doenças neurológicas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Bergo, Felipe P. G. - Integrante / Favretto, F. - Integrante / CAPPABIANCO, Fábio - Integrante / Guilherme C. S. Ruppert - Integrante / Fernando Cendes - Coordenador / Li Min - Integrante / Roberto Covolan - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 10
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    8. 2008-2013. Metodos de Aproximacao para Computacao Visual
      Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos, técnicas matemáticas e ferramentas de software para problemas de computação visual (processamento de imagens, computação gráfica e visão computacional). Minha colaboração será em técnicas de segmentação de imagens e vídeos. O projeto envolve vários pesquisadores da UNICAMP. Eu cito alguns.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / T.V. Spina - Integrante / Leonardo Marques da Rocha - Integrante / Jorge Stolfi - Coordenador / Neucimar Jerônimo Leite - Integrante / Siome Goldenstein - Integrante / Giovani Chiachia - Integrante / Maíra Saboia - Integrante / Cesar Castelo Fernandez - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / André Tavares da Silva - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 7
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.
    9. 2008-2011. Processamento, Visualizacao e Analise de Imagens Medicas
      Descrição: Estudo e desenvolvimento de técnicas de processamento de imagens, com ênfase em duas aplicações: imagens de ressonância magnética do cérebro humano e imagens de microscopia óptica de parasitos intestinais. No primeiro caso, o projeto visa a análise de assimetrias cerebrais e sua relação com doenças degenerativas, tais como epilepsia, auxiliando à pesquisa em neurologia. No segundo caso, o projeto visa a automatização completa do diagnóstico de enteroparasitoses por análise de imagens. O projeto envolve a transformada imagem-floresta como metodologia principal; técnicas de otimização para registro de imagens; técnicas de rendering; e análise de padrões em imagens.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Felipe P.G. Bergo - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Favretto, F. - Integrante / CAPPABIANCO, Fábio - Integrante / Guilherme C. S. Ruppert - Integrante / T.V. Spina - Integrante / Luiz Fernando Pinto - Integrante / Leonardo Marques da Rocha - Integrante / Giovani Chiachia - Integrante / Maíra Saboia - Integrante / Cesar Castelo Fernandez - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / André Tavares da Silva - Integrante / Jan Carlo Ferreira Gomes - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T & A: 11
      Membro: Paulo Andre Vechiatto de Miranda.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (9)
    1. Prêmio de segunda melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses e Dissertações em Visão Computacional do XV Workshop de Visão Computacional - WVC2019, como orientador da aluna Leissi Margarita Leon., XV Workshop de Visão Computacional (WVC2019).. 2019.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    2. Honorable Mention Award in the Workshop of Theses - SIBGRAPI2019 (Conference on Graphics, Patterns and Images), como orientador da aluna Leissi Margarita Leon., Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).. 2019.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    3. Prêmio de melhor Tese de Doutorado no I Concurso de Teses e Dissertações em Visão Computacional do XIV Workshop de Visão Computacional - WVC2018, como orientador da aluna Lucy Choque Mansilla., XIV Workshop de Visão Computacional (WVC2018).. 2018.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    4. Segundo lugar no CLTM CLEI 2015 orientando a dissertação de mestrado da aluna Lucy Choque Mansilla., Conferência Latino-americana de Informática.. 2015.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    5. Prêmio de Melhor Dissertação de Mestrado do XXVIII Concurso de Teses e Dissertações, como orientador da aluna Lucy Choque Mansilla., Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2015.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    6. Prêmio de Melhor Dissertação de Mestrado do Concurso de Teses e Dissertações do XXVIII SIBGRAPI, como orientador da aluna Lucy Choque Mansilla., XXVIII SIBGRAPI - WTD.. 2015.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    7. Segundo lugar no CTD do SIBGRAPI 2010 com a tese Synergistic Delineation and Recognition of Objects in Images with Applications in Medicine, SBC - SIBGRAPI.. 2010.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    8. Melhor Dissertação de Mestrado, Instituto de Computação (IC) da Unicamp.. 2008.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
    9. Finalista na categoria Dissertação de Mestrado do XX Concurso de Teses e Dissertações, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2007.
      Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (33)
    1. IAPR Second International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. Graph-Based Image Segmentation with Shape Priors and Band Constraints. 2022. (Congresso).
    2. IAPR International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. Image Segmentation by Relaxed Deep Extreme Cut with Connected Extreme Points. 2021. (Congresso).
    3. 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). RELAXED ORIENTED IMAGE FORESTING TRANSFORM FOR SEEDED IMAGE SEGMENTATION. 2019. (Congresso).
    4. 21st International Conference on Discrete Geometry for Computer Imagery (DGCI). 2019. (Congresso).
    5. 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). Efficient Unsupervised Image Segmentation by Optimum Cuts in Graphs. 2018. (Congresso).
    6. 13th International Symposium on Mathematical Morphology.Bandeirantes: A Graph-based Approach for Curve Tracing and Boundary Tracking. 2017. (Simpósio).
    7. 30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2017. (Congresso).
    8. SPIE Medical Imaging. Seed robustness of oriented relative fuzzy connectedness: core computation and its applications. 2017. (Congresso).
    9. Understanding Cancer Cell Aggressiveness with Novel Imaging Technique (FAPESP/BAYLAT).Hierarchical Multi-Object Image Segmentation. 2017. (Oficina).
    10. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2016. (Congresso).
    11. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Oriented Image Foresting Transform Segmentation with Connectivity Constraints. 2016. (Congresso).
    12. Tutorial: Hands-on morphological processing using the max-tree data structure (SIBGRAPI). 2016. (Outra).
    13. Understanding Cancer Cell Aggressiveness with Novel Imaging Technique.Graph?Based Methods in Image Segmentation. 2016. (Seminário).
    14. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). IFT-SLIC: A general framework for superpixel generation based on simple linear iterative clustering and image foresting transform. 2015. (Congresso).
    15. 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Oriented Relative Fuzzy Connectedness: Theory, Algorithms, and Applications in Image Segmentation. 2014. (Congresso).
    16. 15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP). Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform with Geodesic Star Convexity. 2013. (Congresso).
    17. 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP). Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform: Handling Ties and Colored Images. 2013. (Congresso).
    18. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Image segmentation by combining the strengths of relative fuzzy connectedness and graph cut. 2012. (Congresso).
    19. 24rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. Elucidating the relations among seeded image segmentation methods and their possible extensions. 2011. (Congresso).
    20. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). The Riverbed Approach for User-steered Image Segmentation. 2011. (Congresso).
    21. IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging (ISBI).How to fix any 3D segmentation interactively via Image Foresting Transform and its use in MRI brain segmentation. 2011. (Simpósio).
    22. 23rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. Graph-Based Image Segmentation (Tutorial Type: Regular, Level: Advanced). 2010. (Congresso).
    23. 23rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. How to complete any segmentation process interactively via image foresting transform. 2010. (Congresso).
    24. Workshop of theses and dissertations of the 23rd SIBGRAPI.Synergistic delineation and recognition of objects in images with applications in medicine. 2010. (Oficina).
    25. IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI).Cloud Bank: A multiple Clouds Model and its use in MR Brain Image Segmentation.. 2009. (Simpósio).
    26. Intl. Conf. on Digital Signal Processing (DSP). 2009. (Congresso).
    27. V WTD (Workshop de Teses, Dissertações e Trabalhos de Iniciação Científica) do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas.Reconhecimento e Delineamento Sinérgicos de Objetos em Imagens com Aplicações na Medicina. 2009. (Oficina).
    28. IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI).CLOUDS: A Model for Synergistic Image Segmentation. 2008. (Simpósio).
    29. II Workshop CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro).CLOUDS: A Model for Synergistic Image Segmentation. 2008. (Oficina).
    30. XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Image Segmentation by the Image Foresting Transform. 2007. (Congresso).
    31. XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'06).Tree-Pruning: A New Algorithm and Its Comparative Analysis with the Watershed Transform for Automatic Image Segmentation. 2006. (Simpósio).
    32. 18th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.TSD: A shape descriptor based on a distribution of tensor scale local orientation. 2005. (Simpósio).
    33. 17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. 2004. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (2)
    1. DE MIRANDA, PAULO A.V.; MENOTTI, D.. Workshop on Industry Applications (WIA) - SIBGRAPI 2016. 2016. Congresso
    2. LEWINER, T. ; Miranda, Paulo A. V.. Workshop of Works in Progress (WIP) - SIBGRAPI 2014. 2014. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (0)



    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
    Data de processamento: 22/04/2024 18:50:40