Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação

Paulo André 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 (18/01/2025)

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

Artigos completos publicados em periódicos (21)
1. Condori, Marcos A. T. ; Miranda, Paulo A. V.. Differential Oriented Image Foresting Transform and Its Applications to Support High-level Priors for Object Segmentation. JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION (DORDRECHT. ONLINE). v. 65, p. 802-817, 2023. Qualis: Não identificado (ONLINE))
2. LEON, LEISSI M.C. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; MIRANDA, PAULO A.V.. Efficient Hierarchical Multi-Object Segmentation in Layered Graphs. Mathematical Morphology - Theory and Applications. v. 5, p. 21-42, 2021. Qualis: C
3. CONDORI, MARCOS A.T. ; CAPPABIANCO, FÁBIO A.M. ; Falcão, Alexandre X. ; MIRANDA, PAULO A.V.. An Extension of the Differential Image Foresting Transform and its Application to Superpixel Generation. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION. v. 71, p. 102748, 2020. Qualis: A1
4. BEJAR, HANS H.C. ; FERZOLI GUIMARAES, SILVIO JAMIL ; MIRANDA, PAULO A.V.. Efficient hierarchical graph partitioning for image segmentation by optimum oriented cuts. PATTERN RECOGNITION LETTERS. v. 131, p. 185-192, 2020. Qualis: A2
5. BRAZ, C. M. ; de Miranda, Paulo André Vechiatto ; Krzysztof Chris Ciesielski ; CAPPABIANCO, F. A. M.. Optimum Cuts in Graphs by General Fuzzy Connectedness with Local Band Constraints. JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION (DORDRECHT. ONLINE). v. 62, p. 659-672, 2020. Qualis: Não identificado (ONLINE))
6. VARGAS-MUNOZ, J. E. ; CHOWDHURY, ANANDA SHANKAR ; ALEXANDRE, EDUARDO BARRETO ; GALVAO, F. L. ; DE MIRANDA, PAULO A.V. ; Falcão, Alexandre X.. An Iterative Spanning Forest Framework for Superpixel Segmentation. IEEE Transactions on Image Processing. v. 28, p. 3477-3489, 2019. Qualis: A1
7. CIESIELSKI, KRZYSZTOF CHRIS ; Falcão, Alexandre Xavier ; Miranda, Paulo A. V.. Path-Value Functions for Which Dijkstra?s Algorithm Returns Optimal Mapping. JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION. v. 60, p. 1025-1036, 2018. Qualis: A1
8. Cappabianco, Fábio ; TSUZUKI, MARCOS S.G. ; MIRANDA, PAULO ; MARTINS, THIAGO C. ; KAGEI, SEIICHIRO ; GOTOH, TOSHIYUKI ; IWASAWA, TAE. Heart Bounding Box Automatic Determination in Coronal Magnetic Resonance Temporal Sequences. IFAC-PAPERSONLINE. v. 50, p. 15056-15061, 2017. Qualis: NP
9. FREITAS, ANDERSON M. ; TORRES, RICARDO DA S. ; MIRANDA, PAULO A.V.. TSS & TSB: Tensor scale descriptors within circular sectors for fast shape retrieval. Pattern Recognition Letters. v. 83, p. 303-311, 2016. Qualis: A2
10. BEJAR, H. H. C. ; Miranda, Paulo A. V.. Oriented relative fuzzy connectedness: theory, algorithms, and its applications in hybrid image segmentation methods. EURASIP J IMAGE VIDE. v. 2015, p. 1, 2015. Qualis: Não identificado (EURASIP J IMAGE VIDE)
11. Miranda, P.A.V.; L.A.C. Mansilla. Oriented Image Foresting Transform Segmentation by Seed Competition. IEEE Transactions on Image Processing. v. 23, p. 389-398, 2014. Qualis: A1
12. Spina, Thiago V. ; Miranda, Paulo A. V. ; A.X. Falcão. Hybrid approaches for interactive image segmentation using the Live Markers paradigm. IEEE Transactions on Image Processing,. p. 1-1, 2014. Qualis: A1 (IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING)
13. Krzysztof Chris Ciesielski ; Miranda, P.A.V. ; A.X. Falcão ; Udupa, J.K.. Joint graph cut and relative fuzzy connectedness image segmentation algorithm. Medical Image Analysis (Print). v. 17, p. 1046-1057, 2013. Qualis: A1
14. MIRANDA, P. A. V.; A.X. Falcão ; T.V. Spina. Riverbed: A Novel User-Steered Image Segmentation Method Based on Optimum Boundary Tracking. IEEE Transactions on Image Processing. v. 21, p. 3042-3052, 2012. Qualis: A1
15. Krzysztof Chris Ciesielski ; UDUPA, J. K. ; A.X. Falcão ; MIRANDA, P. A. V.. Fuzzy Connectedness Image Segmentation in Graph Cut Formulation: A Linear-Time Algorithm and a Comparative Analysis. Journal of Mathematical Imaging and Vision (Dordrecht. Online). v. 44, p. 375-398, 2012. Qualis: Não identificado (ONLINE))
16. Spina, Thiago V. ; de Miranda, Paulo A. V. ; Falcão, Alexandre X.. INTELLIGENT UNDERSTANDING OF USER INTERACTION IN IMAGE SEGMENTATION. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. v. 26, p. 1265001, 2012. Qualis: B1
17. Andaló, F.A. ; Miranda, P.A.V. ; Torres, R. da S. ; Falcão, A.X.. Shape feature extraction and description based on tensor scale. Pattern Recognition. v. 43, p. 26-36, 2010. Qualis: A1
18. de Miranda, P.A.V.; Falcão, A.X. ; Udupa, J.K.. Synergistic arc-weight estimation for interactive image segmentation using graphs. Computer Vision and Image Understanding (Print). v. 114, p. 85-99, 2010. Qualis: A2
19. Miranda, Paulo A. V.; Falcão, Alexandre X.. Links Between Image Segmentation Based on Optimum-Path Forest and Minimum Cut in Graph. Journal of Mathematical Imaging and Vision. v. 35, p. 128-142, 2009. Qualis: A1
20. MIRANDA, P. A. V.; Falcão, Alexandre X. ; Rocha, Anderson ; Bergo, Felipe P. G.. Object Delineation by ?-Connected Components. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. v. 2008, p. 1-15, 2008. Qualis: A3
21. MIRANDA, P. A. V.; F.P.G. Bergo ; A.X. Falcão ; ROCHA, L. M.. Automatic Image Segmentation by Tree Pruning. Journal of Mathematical Imaging and Vision (Dordrecht. Online). v. 29, p. 141-162, 2007. Qualis: Não identificado (ONLINE))
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (15)
1. SILVA, D. J. ; Miranda, P.A.V. ; ALVES, W. A. ; HASHIMOTO, R. F. ; KOSINKA, J. ; ROERDINK, J. B.. Differential Maximum Euclidean Distance Transform Computation in Component Trees. Em: Third International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology (DGMM). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer Nature Switzerland. 2024.p. 67-79.
2. SANTOS, LUIZ F.D. ; KLEINE, FELIPE A.S. ; Miranda, P.A.V.. Image Segmentation by Hierarchical Layered Oriented Image Foresting Transform Subject to Closeness Constraints. Em: Third International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology (DGMM). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer Nature Switzerland. 2024.p. 338-349.
3. CONDORI, MARCOS ADEMIR TEJADA ; MIRANDA, PAULO A. VECHIATTO. Differential Oriented Image Foresting Transform Segmentation by Seed Competition. Em: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer International Publishing. 2022.v. 13493, p. 300-311.
4. BRAZ, C. M. ; SANTOS, L. F. D. ; Miranda, Paulo André Vechiatto. Graph-Based Image Segmentation with Shape Priors and Band Constraints. Em: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer International Publishing. 2022.v. 13493, p. 287-299.
5. CHOI, J. ; UEDA, E. K. ; DURAN, G. C. ; MIRANDA, PAULO A.V. VECHIATTO ; TSUZUKI, M. S. G.. Automatic Lung Segmentation with Seed Generation and ROIFT Algorithm for the Creation of Anatomical Atlas. Em: International Conference on Geometry and Graphics. (Org.). Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. 1ed. : Springer International Publishing. 2022.v. 146, p. 636-647.
6. Oliveira, Débora E. C. ; DEMARIO, CAIO L. ; Miranda, Paulo A. V.. Image Segmentation by Relaxed Deep Extreme Cut with Connected Extreme Points. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2021.p. 441-453.
7. Borlido Barcelos, Isabela ; Belém, Felipe ; MIRANDA, PAULO ; Falcão, Alexandre Xavier ; do Patrocínio, Zenilton K. G. ; Guimarães, Silvio Jamil F.. Towards Interactive Image Segmentation by Dynamic and Iterative Spanning Forest. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2021.p. 351-364.
8. Leon, Leissi Margarita Castañeda ; de Miranda, Paulo André Vechiatto. Efficient Interactive Multi-object Segmentation in Medical Images. Em: Computer Vision - ECCV 2018 Workshops. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer International Publishing. 2019.v. 11132, p. 705-710.
9. DE MORAES BRAZ, CAIO ; Miranda, Paulo A. V. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF CHRIS ; Cappabianco, Fábio A. M.. Graph-Based Segmentation with Local Band Constraints. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2019.p. 155-166.
10. Tavares, Anderson Carlos Moreira ; Miranda, Paulo André Vechiatto ; Spina, Thiago Vallin ; Falcão, Alexandre Xavier. A Supervoxel-Based Solution to Resume Segmentation for Interactive Correction by Differential Image-Foresting Transforms. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2017.p. 107-118.
11. Condori, Marcos A. T. ; MANSILLA, LUCY A. C. ; Miranda, Paulo A. V.. Bandeirantes: A Graph-Based Approach for Curve Tracing and Boundary Tracking. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2017.p. 95-106.
12. Tavares, Anderson Carlos Moreira ; BEJAR, HANS HARLEY CCACYAHUILLCA ; Miranda, Paulo André Vechiatto. Seed Robustness of Oriented Image Foresting Transform: Core Computation and the Robustness Coefficient. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2017.p. 119-130.
13. Cappabianco, Fábio A. M. ; Lellis, Lucas Santana ; MIRANDA, PAULO ; IDE, JAIME S. ; Mujica-Parodi, Lilianne R.. Edge Detection Robust to Intensity Inhomogeneity: A 7T MRI Case Study. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2017.v. 10125, p. 459-466.
14. BEJAR, HANS H. C. ; Cappabianco, Fábio A. M. ; Miranda, Paulo A. V.. Efficient Image Segmentation in Graphs with Localized Curvilinear Features. Em: International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer International Publishing. 2017.p. 718-728.
15. A.X. Falcão ; F.P.G. Bergo ; Favretto, F. ; Guilherme C. S. Ruppert ; Miranda, Paulo A. V. ; Cappabianco, Fábio. Processamento, Visualização e Análise de Imagens Anatômicas do Cérebro Humano. Em: L.M. Li, P.T. Fernandes, R.J.M. Covolan, F. Cendes (Série CinAPCe).. (Org.). Neurociências e Epilepsia.. São Paulo. : Plêiade. 2008.v. 1, p. 97-124.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (45)
1. KLEINE, FELIPE A.S. ; SANTOS, LUIZ F.D. ; CAPPABIANCO, FÁBIO A.M. ; Miranda, Paulo A. V.. Unsupervised Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform in Layered Graphs. Em: 2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 246, 2023. Qualis: Não identificado (2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics)
2. DEMARIO, CAIO L. ; Miranda, Paulo A. V.. Relaxed Oriented Image Foresting Transform for Seeded Image Segmentation. Em: 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 1520, 2019. Qualis: Não identificado (2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
3. CAPPABIANCO, FABIO A. M. ; RIBEIRO, PEDRO F. O. ; de Miranda, Paulo A. V. ; UDUPA, JAYARAM K.. A General and Balanced Region-Based Metric for Evaluating Medical Image Segmentation Algorithms. Em: 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 1525, 2019. Qualis: Não identificado (2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
4. BEJAR, H. H. C. ; MANSILLA, LUCY A. C. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. Efficient Unsupervised Image Segmentation by Optimum Cuts in Graphs. Em: 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2018.Qualis: Não identificado (23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP))
5. TAVARES, ANDERSON C. M. ; BEJAR, HANS H. C. ; Miranda, Paulo A. V.. Seed robustness of oriented relative fuzzy connectedness: core computation and its applications. Em: SPIE Medical Imaging, v. 10133, p. 1013316, 2017. Qualis: Não identificado (SPIE Medical Imaging)
6. CAPPABIANCO, FABIO A. M. ; de Miranda, Paulo A. V. ; UDUPA, JAYARAM K.. A critical analysis of the methods of evaluating MRI brain segmentation algorithms. Em: 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 3894-3898, 2017. Qualis: Não identificado (2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
7. LEON, LEISSI MARGARITA CASTANEDA ; MIRANDA, PAULO ANDRE VECHIATTO DE. Multi-Object Segmentation by Hierarchical Layered Oriented Image Foresting Transform. Em: 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 79, 2017. Qualis: Não identificado (2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics)
8. CONDORI, MARCOS ADEMIR TEJADA ; CAPPABIANCO, FABIO AUGUSTO MENOCCI ; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER ; MIRANDA, PAULO ANDRE VECHIATTO DE. Extending the Differential Image Foresting Transform to Root-Based Path-Cost Functions with Application to Superpixel Segmentation. Em: 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 7, 2017. Qualis: Não identificado (2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics)
9. MANSILLA, LUCY A. C. ; Miranda, Paulo A. V. ; CAPPABIANCO, FABIO A. M.. Oriented image foresting transform segmentation with connectivity constraints. Em: 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 2554-2558, 2016. Qualis: Não identificado (2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
10. MANSILLA, LUCY A. C. ; Miranda, Paulo A. V.. Oriented Image Foresting Transform Segmentation: Connectivity Constraints with Adjustable Width. Em: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 289-296, 2016. Qualis: Não identificado (2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics)
11. CAPPABIANCO, F. A. M. ; TSUZUKI, M. S. G. ; MIRANDA, P. A. V. ; TAKIMOTO, R. Y. ; UEDA, E. K. ; SATO, A. K. ; ROSSET, L. M. ; ROSSO JR., R. S. U. ; GOTOH, T. ; IWASAWA, T.. Determinação Automática da Caixa Contendo o Coração em Sequência Temporal de RM. Em: XXV Brazilian Congress on Biomedical Engineering (CBEB), 2016.Qualis: Não identificado (XXV Brazilian Congress on Biomedical Engineering (CBEB))
12. CHIRINOS, J. M. M. ; TSUZUKI, M. S. G. ; CAPPABIANCO, F. A. M. ; MIRANDA, P. A. V. ; TAKIMOTO, R. Y. ; UEDA, E. K. ; SATO, A. K. ; ROSSO JR., R. S. U. ; GOTOH, T. ; IWASAWA, T.. SEGMENTAÇÃO PULMONAR DE SEQUÊNCIAS TEMPORAIS DE IMAGENS DE RM UTILIZANDO TRANSFORMADA DE HOUGH. Em: XXV Brazilian Congress on Biomedical Engineering (CBEB), 2016.Qualis: Não identificado (XXV Brazilian Congress on Biomedical Engineering (CBEB))
13. ALEXANDRE, EDUARDO BARRETO ; CHOWDHURY, ANANDA SHANKAR ; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER ; MIRANDA, PAULO A. VECHIATTO. IFT-SLIC: A General Framework for Superpixel Generation Based on Simple Linear Iterative Clustering and Image Foresting Transform. Em: 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 337, 2015. Qualis: Não identificado (2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics)
14. PALMA, C. ; CAPPABIANCO, F. A. M. ; IDE, JAIME S. ; Miranda, P.A.V.. Anisotropic Diffusion Filtering Operation and Limitations - Magnetic Resonance Imaging Evaluation. Em: The 19th World Congress of the International Federation of Automatic Control, v. 19, p. 3887-3892, 2014.Qualis: Não identificado (The 19th World Congress of the International Federation of Automatic Control)
15. DE MORAES BRAZ, CAIO ; MIRANDA, PAULO A.V.. Image segmentation by image foresting transform with geodesic band constraints. Em: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 4333, 2014. Qualis: Não identificado (2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
16. BEJAR, HANS HARLEY CCACYAHUILLCA ; Miranda, Paulo A. V.. Oriented Relative Fuzzy Connectedness: Theory, Algorithms, and Applications in Image Segmentation. Em: 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 304, 2014. Qualis: Não identificado (2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics)
17. MANSILLA, LUCY A. C. ; MIRANDA, PAULO A.V.. Image segmentation by oriented image foresting transform: Handling ties and colored images. Em: 2013 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP), p. 1, 2013. Qualis: Não identificado (2013 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP))
18. Miranda, Paulo A. V.; CAPPABIANCO, FABIO A. M. ; IDE, JAIME S.. A case analysis of the impact of prior center of gravity estimation over skull-stripping algorithms in MR images. Em: 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 675, 2013. Qualis: Não identificado (2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
19. MANSILLA, LUCY A. C. ; JACKOWSKI, MARCEL P. ; Miranda, Paulo A. V.. Image foresting transform with geodesic star convexity for interactive image segmentation. Em: 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 4054, 2013. Qualis: Não identificado (2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
20. L.A.C. Mansilla ; Miranda, P.A.V.. Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform with Geodesic Star Convexity. Em: 15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), v. 8047, p. 572-579, 2013.Qualis: Não identificado (15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP))
21. MANSILLA, LUCY A.C. ; MIRANDA, PAULO A.V. VECHIATTO ; CAPPABIANCO, FABIO A.M.. Image Segmentation by Image Foresting Transform with Non-smooth Connectivity Functions. Em: 2013 XXVI SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 147, 2013. Qualis: Não identificado (2013 XXVI SIBGRAPI Conference on Graphics)
22. UDUPA, JAYARAM K. ; ODHNER, DEWEY ; Falcão, Alexandre X. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; Miranda, Paulo A. V. ; MATSUMOTO, MONICA ; GREVERA, GEORGE J. ; SABOURY, BABAK ; TORIGIAN, DREW A. ; HOLMES III, DAVID R. ; WONG, KENNETH H.. Automatic anatomy recognition via fuzzy object models. Em: SPIE Medical Imaging, p. 831605, 2012. Qualis: Não identificado (SPIE Medical Imaging)
23. CIESIELSKI, KRZYSZTOF CHRIS ; UDUPA, JAYARAM K. ; FALCÃO, A. X. ; MIRANDA, P. A. V. ; HAYNOR, DAVID R. ; OURSELIN, SÉBASTIEN. A unifying graph-cut image segmentation framework: algorithms it encompasses and equivalences among them. Em: SPIE Medical Imaging, p. 83143C, 2012. Qualis: Não identificado (SPIE Medical Imaging)
24. ZHUGE, YING ; UDUPA, JAYARAM K. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; Falcão, Alexandre X. ; Miranda, Paulo A. V. ; MILLER, ROBERT W. ; HOLMES III, DAVID R. ; WONG, KENNETH H.. GPU-based iterative relative fuzzy connectedness image segmentation. Em: SPIE Medical Imaging, p. 831604, 2012. Qualis: Não identificado (SPIE Medical Imaging)
25. CIESIELSKI, KRZYSZTOF CHRIS ; Miranda, P.A.V. ; UDUPA, JAYARAM K. ; FALCAO, A.X.. Image segmentation by combining the strengths of Relative Fuzzy Connectedness and Graph Cut. Em: 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2012), p. 2005, 2012. Qualis: Não identificado (2012 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2012))
26. CAPPABIANCO, FABIO A.M. ; DE MIRANDA, PAULO A.V. ; IDE, JAIME S. ; YASUDA, CLARISSA L. ; FALCAO, ALEXANDRE X.. Unraveling the Compromise between Skull Stripping and Inhomogeneity Correction in 3T MR Images. Em: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 1-8, 2012. Qualis: Não identificado (2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics)
27. UDUPA, J. K. ; Dewey Odhner ; A.X. Falcão ; Krzysztof Chris Ciesielski ; Miranda, Paulo A. V. ; Pavithra Vaideeswaran ; Shipra, Mishra ; George J. Grevera ; Babak Saboury ; Drew A. Torigian. Fuzzy Object Modeling. Em: SPIE on Medical Imaging: Visualization, v. 7964, 2011. Qualis: Não identificado (SPIE on Medical Imaging: Visualization)
28. Krzysztof Chris Ciesielski ; UDUPA, J. K. ; A.X. Falcão ; Miranda, Paulo A. V.. Comparison of fuzzy connectedness and graph cut segmentation algorithms. Em: SPIE on Medical Imaging: Image Processing, v. 7962, 2011. Qualis: Não identificado (SPIE on Medical Imaging: Image Processing)
29. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão ; Guilherme C. S. Ruppert ; Cappabianco, Fábio. How to fix any 3D segmentation interactively via Image Foresting Transform and its use in MRI brain segmentation. Em: IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging (ISBI), p. 2031-2035, 2011. Qualis: Não identificado (IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging (ISBI))
30. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão ; T.V. Spina. The Riverbed Approach for User-steered Image Segmentation. Em: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 3133-3136, 2011. Qualis: Não identificado (IEEE International Conference on Image Processing (ICIP))
31. MIRANDA, PAULO; FALCAO, ALEXANDRE. Elucidating the Relations among Seeded Image Segmentation Methods and their Possible Extensions. Em: 2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 289-296, 2011. Qualis: Não identificado (2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics)
32. T.V. Spina ; A.X. Falcão ; de Miranda, Paulo A. V.. User-Steered Image Segmentation using Live Markers. Em: 14th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), p. 211-218, 2011.Qualis: Não identificado (14th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP))
33. MIRANDA, P A V; FALCA, ALEXANDRE X ; RUPPERT, G C S. How to Complete Any Segmentation Process Interactively via Image Foresting Transform. Em: 2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics, v. 1, p. 309-316, 2010. Qualis: Não identificado (2010 23rd SIBGRAPI Conference on Graphics)
34. Miranda, Paulo A. V.; FALCAO, ALEXANDRE X. ; UDUPA, JAYARAM K.. Cloud bank: A multiple clouds model and its use in MR brain image segmentation. Em: 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI), p. 506-509, 2009. Qualis: Não identificado (2009 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI))
35. T.V. Spina ; MONTOYA-ZEGARRA, J. ; Miranda, Paulo A. V. ; A.X. Falcão. Improving User Control with Minimum Involvement in User-Guided Segmentation by Image Foresting Transform. Em: Intl. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns, v. 5702, p. 971-978, 2009.Qualis: Não identificado (Intl. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns)
36. SPINA, T.V. ; MONTOYA-ZEGARRA, JAVIER A. ; FALCAO, A.X. ; Miranda, P.A.V.. Fast interactive segmentation of natural images using the image foresting transform. Em: 2009 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP), p. 1, 2009. Qualis: Não identificado (2009 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP))
37. Miranda, Paulo A. V.; FALCAO, ALEXANDRE X. ; UDUPA, JAYARAM K.. Clouds: A model for synergistic image segmentation. Em: 2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2008), p. 209-212, 2008. Qualis: Não identificado (2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2008))
38. ANDALO, FERNANDA A. ; Miranda, Paulo A. V. ; DA S. TORRES, RICARDO ; FALCAO, ALEXANDRE X.. Detecting Contour Saliences using Tensor Scale. Em: 2007 IEEE International Conference on Image Processing, v. 6, p. VI - 349-352, 2007. Qualis: Não identificado (2007 IEEE International Conference on Image Processing)
39. ANDALO, F. A. ; MIRANDA, P. A. V. ; R. da S. Torres ; A.X. Falcão. A new shape descriptor based on Tensor Scale. Em: 8th International Symposium on Mathematical Morphology (ISMM), p. 141-152, 2007.Qualis: Não identificado (8th International Symposium on Mathematical Morphology (ISMM))
40. PAPA, J. P. ; A.X. Falcão ; MIRANDA, P. A. V. ; SUZUKI, C. T. N. ; N.D.A. Mascarenhas. Design of Robust Pattern Classifiers based on Optimum-Path Forests. Em: 8th International Symposium on Mathematical Morphology (ISMM), p. 337-348, 2007.Qualis: Não identificado (8th International Symposium on Mathematical Morphology (ISMM))
41. MIRANDA, PAULO; BERGO, FELIPE ; ROCHA, LEONARDO ; FALCAO, ALEXANDRE. Tree-Pruning: A New Algorithm and Its Comparative Analysis with the Watershed Transform for Automatic Image Segmentation. Em: 2006 19th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, p. 37-44, 2006. Qualis: Não identificado (2006 19th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing)
42. A.X. Falcão ; MIRANDA, P. A. V. ; ROCHA, A.. A Linear-Time Approach for Image Segmentation Using Graph-Cut Measures. Em: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, v. 4179, p. 138-149, 2006.Qualis: Não identificado (Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems)
43. Miranda, P.A.V.; DA S. TORRES, R. ; FALCAO, A.X.. TSD: A Shape Descriptor Based on a Distribution of Tensor Scale Local Orientation. p. 139-146, 2005. Qualis: Não identificado ()
44. FALCAO, A.X. ; Miranda, P.A.V. ; ROCHA, A. ; BERGO, F.P.G.. Object Detection by K-Connected Seed Competition. p. 97-104, 2005. Qualis: Não identificado ()
45. FALCAO, A.X. ; BERGO, F.P.G. ; Miranda, P.A.V.. Image segmentation by tree pruning. Em: Proceedings. 17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, p. 65-71, 2004. Qualis: Não identificado (Proceedings. 17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing)
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (8)
1. FREITAS, ANDERSON M. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. New Shape Descriptors based on Tensor Scale with Global Features. Em: Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 31st Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018, Foz do Iguaçu. Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 31st Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018.
2. BRAZ, C. M. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. Image Segmentation by Image Foresting Transform with Geodesic Band Constraints. Em: Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017, Niteroi. Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017.
3. BEJAR, H. H. C. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. Relative Fuzzy Connectedness on Directed Graphs and its Application in a Hybrid Method for Interactive Image Segmentation. Em: Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 29th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, São José dos Campos. Workshop of Theses and Dissertations (WTD), 29th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016.
4. MANSILLA, LUCY A. C. ; Miranda, Paulo A. V.. Image Segmentation by Image Foresting Transform with Boundary Polarity and Shape Constraints. Em: XXVIII Concurso de Teses e Dissertações, XXXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2015, Recife, PE. XXVIII Concurso de Teses e Dissertações, XXXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2015.
5. MANSILLA, LUCY A. C. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. Image Segmentation by Image Foresting Transform with Non-smooth Connectivity Functions. Em: XXII Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestría da XLI Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI-2015), 2015, Arequipa. XXII Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestría da XLI Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI-2015), 2015.
6. MANSILLA, LUCY A. C. ; DE MIRANDA, PAULO A.V.. Image Segmentation by Image Foresting Transform with Non-smooth Connectivity Functions. Em: Workshop of Theses and Dissertations (WTD), XXVIII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2015, Salvador. Workshop of Theses and Dissertations (WTD), XXVIII Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2015.
7. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão. Synergistic delineation and recognition of objects in images with applications in medicine. Em: Workshop of theses and dissertations of the 23rd SIBGRAPI, 2010, Gramado, RS. Proc. of the Workshop of theses and dissertations of the 23rd SIBGRAPI, v. 1, p. 438-443, 2010.
8. MIRANDA, P. A. V.; A.X. Falcão. Image Segmentation by the Image Foresting Transform. Em: XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2007, Rio de Janeiro, RJ. XX Concurso de Teses e Dissertações, p. 2043-2047, 2007.
Artigos aceitos para publicação (1)
1. SILVA, D. J. ; Miranda, P.A.V. ; ALVES, W. A. ; HASHIMOTO, R. F. ; KOSINKA, J. ; ROERDINK, J. B.. Efficient Maximum Euclidean Distance Transform Computation in Component Trees Using Differential Image Foresting Transform. JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION (DORDRECHT. ONLINE). 2025. Qualis: Não identificado (ONLINE))
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (6)
1. VARGAS-MUNOZ, J. E. ; CHOWDHURY, ANANDA SHANKAR ; ALEXANDRE, EDUARDO BARRETO ; GALVAO, F. L. ; DE MIRANDA, PAULO A.V. ; A.X. Falcão. An Iterative Spanning Forest Framework for Superpixel Segmentation. 2018.
2. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão ; T.V. Spina. Riverbed: A Novel User-Steered Image Segmentation Method Based on Optimum Boundary Tracking. 2011.
3. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão ; UDUPA, J. K.. Cloud Models: Their Construction and Employment in Automatic MRI Segmentation of the Brain. 2010.
4. Miranda, Paulo A. V.; A.X. Falcão ; UDUPA, J. K.. Synergistic arc-weight estimation for interactive image segmentation using graphs. 2008.
5. PAPA, J. P. ; A.X. Falcão ; Miranda, Paulo A. V. ; SUZUKI, C. T. N. ; N.D.A. Mascarenhas. A new pattern classifier based on optimum path forest. 2007.
6. Bergo, Felipe P. G. ; A.X. Falcão ; Miranda, Paulo A. V. ; ROCHA, L. M.. Automatic image segmentation by tree pruning. 2007.
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Marcos Ademir Tejada Condori. Segmentação de Objetos via Transformada Imagem-Floresta Orientada Diferencial. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, . Início: 2018.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Dissertação de mestrado (5)
1. Alex Helder Huancara. Restrições de forma em segmentação de imagens em grafos dirigidos. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2025.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
2. Justino Ferro Alvarez. Unsupervised Hierarchical Multi-Object Segmentation in Layered Graphs. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2025.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
3. Victor Marques Ferrari Ribeiro. Análise Comparativa de Algoritmos de Otimização de Funções Objetivo Max-Norm em Processamento de Imagens e Visão Computacional. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2024.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
4. Luiz F. Dolabela Santos. Multi-Region Segmentation subject to Closeness Constraints in Hierarchical Layered Graphs. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2022.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
5. Felipe Kleine. Unsupervised Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform in Layered Graphs. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2022.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
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)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (5)
1. Hans Harley Ccacyahuillca Bejar. Segmentação Não Supervisionada de Imagens via Transformada Imagem-Floresta Orientada sujeita a Restrições de Alto Nível. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2023.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
2. Caio de Moraes Braz. Graph-Based Image Segmentation With Shape Priors and Local Band Constraints. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2023.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
3. Leissi Margarita Castañeda Leon. An Efficient Hierarchical Layered Graph Approach for Multi-Region Segmentation. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
4. Lucy Choque Mansilla. Segmentação de Objetos via Transformada Imagem-Floresta Orientada com Restrições de Conexidade. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
5. Anderson Carlos Moreira Tavares. Interactive 3D Segmentation Repair with Image-Foresting Transform, Supervoxels and Seed Robustness. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
  Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Dissertação de mestrado (7)

Caio Lopes Demario. Métodos híbridos via energias quadráticas em grafos direcionados para segmentação de imagens. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Anderson Meirelles Freitas. TSS e TSB: Novos descritores de forma baseados em Tensor Scale. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2017.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Eduardo Barreto Alexandre. IFT-SLIC: Geração de Superpixels com Base em Agrupamento Iterativo Linear Simples e Transformada Imagem-Floresta. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Marcos Ademir Tejada Condori. Extensão da Transformada Imagem-Floresta Diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Caio de Moraes Braz. Segmentação de Imagens pela Transformada Imagem-Floresta com Faixa de Restrição Geodésica. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Hans Harley Ccacyahuillca Bejar. Conexidade Fuzzy Relativa em Grafos Dirigidos e sua Aplicação em um Método Híbrido para Segmentação Interativa de Imagens. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Lucy Choque Mansilla. Transformada Imagem-Floresta com Funções de Conexidade Não Suaves: Pesos Adaptativos, Polaridade de Borda, e Restrições de Forma. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (10)

Pedro Zamecki Andrade. USP Kart: jogo de corrida em OpenGL estilo Mario Kart. (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2024.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Vítor Carvalho de Melo. "O Pesadelo de Fluffy" versão 2.0 - implementação do modo retido e expansão. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Murilo André Gomes Felipe. Calicore: Um jogo de sobrevivência focada em estratégia em tempo real. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Giulia C de Nardi. O PESADELO DE FLUFFY - Desenvolvimento de jogo puzzle 3D. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Gabriel Miranda de Araújo. Manipulation of hierarchical segmentation of images based on saliency maps. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Rodrigo Guerrero Zerbini. Complex Network Spectrum Signature - Um estudo sobre um descritor de formas via análise espectral de grafos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2016.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Pedro Ferreira Alexandre. Segmentação de imagens pela Transformada Imagem-Floresta em grafos de superpixels. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2016.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Diego Martin Mancini. Estudo de comparação do descritor de imagens coloridas BIC empregando diferentes abordagens de classificação de detecção de bordas: Canny e Operador Laplaciano. (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2015.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Leandro Aono. Desenvolvimento de um simulador de jogo de estratégia em tempo real. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Jefferson Serafim Ascaneo. Segmentação de imagens com Passeios Aleatórios. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2012.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Iniciação científica (4)

Rafael Wilton Barboza Coracini. Análise de Terreno para Inteligências Artificiais de Jogos de Estratégia em Tempo Real via Transformada Imagem-Floresta (IFT). (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Rafael Wilton Barboza Coracini. Descritores de formas baseados no Esqueleto Multiescala via Transformada Imagem-Floresta (IFT). (Graduando em Engenharia Mecatrônica) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Wagner Fernando Barongello Santos. Novas Técnicas de Processamento e Análise de Imagens usando Grafos e suas Implementações em uma Ferramenta Online para Processamento 2D e 3D de Imagens Médicas e Naturais. (Graduando em Estatística) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Carlos Augusto Prete Junior. Reconhecimento de Padrões por Floresta de Caminhos em Grafos com Funções de Conexidade Não Suaves. (Graduando em Engenharia Elétrica - Ênfase em Sistemas Eletrônicos) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Orientador: Paulo André Vechiatto de Miranda.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (9)

2022-Atual. Processamento e análise de imagens e vídeos 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 nı́veis 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 André Vechiatto de Miranda.
2017-2023. AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: O que máquinas 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 André Vechiatto de Miranda.
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 André Vechiatto de Miranda.
2017-2019. Desenvolvimento de Métodos 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 André Vechiatto de Miranda.
2013-2016. Novas Técnicas de Processamento e Análise de Imagens usando Grafos e suas Implementações em uma Ferramenta Online para Processamento 2D e 3D de Imagens Médicas 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 André Vechiatto de Miranda.
2013-2016. Aquisição, gerenciamento, aprimoramento, análise e visualização de imagens de tomografia biomagnética.
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 André Vechiatto de Miranda.
2008-2013. Métodos de Aproximação para Computação 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 André Vechiatto de Miranda.
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 André Vechiatto de Miranda.
2008-2011. Processamento, Visualização e Análise de Imagens Médicas
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 André Vechiatto de Miranda.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (9)

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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Melhor Dissertação de Mestrado, Instituto de Computação (IC) da Unicamp.. 2008.
Membro: Paulo André Vechiatto de Miranda.
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 (37)

37th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). (Keynote Speaker) Graph-based image segmentation subject to high-level constraints. 2024. (Congresso).
Third International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology (DGMM). Differential Maximum Euclidean Distance Transform Computation in Component Trees. 2024. (Congresso).
2023 36th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2023. (Congresso).
SBGames - 22ª Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital. 2023. (Simpósio).
IAPR Second International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. Graph-Based Image Segmentation with Shape Priors and Band Constraints. 2022. (Congresso).
IAPR International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology. Image Segmentation by Relaxed Deep Extreme Cut with Connected Extreme Points. 2021. (Congresso).
2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). RELAXED ORIENTED IMAGE FORESTING TRANSFORM FOR SEEDED IMAGE SEGMENTATION. 2019. (Congresso).
21st International Conference on Discrete Geometry for Computer Imagery (DGCI). 2019. (Congresso).
23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). Efficient Unsupervised Image Segmentation by Optimum Cuts in Graphs. 2018. (Congresso).
13th International Symposium on Mathematical Morphology.Bandeirantes: A Graph-based Approach for Curve Tracing and Boundary Tracking. 2017. (Simpósio).
30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2017. (Congresso).
SPIE Medical Imaging. Seed robustness of oriented relative fuzzy connectedness: core computation and its applications. 2017. (Congresso).
Understanding Cancer Cell Aggressiveness with Novel Imaging Technique (FAPESP/BAYLAT).Hierarchical Multi-Object Image Segmentation. 2017. (Oficina).
2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2016. (Congresso).
2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Oriented Image Foresting Transform Segmentation with Connectivity Constraints. 2016. (Congresso).
Tutorial: Hands-on morphological processing using the max-tree data structure (SIBGRAPI). 2016. (Outra).
Understanding Cancer Cell Aggressiveness with Novel Imaging Technique.Graph‐Based Methods in Image Segmentation. 2016. (Seminário).
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).
2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Oriented Relative Fuzzy Connectedness: Theory, Algorithms, and Applications in Image Segmentation. 2014. (Congresso).
15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP). Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform with Geodesic Star Convexity. 2013. (Congresso).
18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP). Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform: Handling Ties and Colored Images. 2013. (Congresso).
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Image segmentation by combining the strengths of relative fuzzy connectedness and graph cut. 2012. (Congresso).
24rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. Elucidating the relations among seeded image segmentation methods and their possible extensions. 2011. (Congresso).
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). The Riverbed Approach for User-steered Image Segmentation. 2011. (Congresso).
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).
23rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. Graph-Based Image Segmentation (Tutorial Type: Regular, Level: Advanced). 2010. (Congresso).
23rd SIBGRAPI: Conference on Graphics, Patterns, and Images. How to complete any segmentation process interactively via image foresting transform. 2010. (Congresso).
Workshop of theses and dissertations of the 23rd SIBGRAPI.Synergistic delineation and recognition of objects in images with applications in medicine. 2010. (Oficina).
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).
Intl. Conf. on Digital Signal Processing (DSP). 2009. (Congresso).
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).
IEEE Intl. Symp. on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI).CLOUDS: A Model for Synergistic Image Segmentation. 2008. (Simpósio).
II Workshop CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro).CLOUDS: A Model for Synergistic Image Segmentation. 2008. (Oficina).
XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Image Segmentation by the Image Foresting Transform. 2007. (Congresso).
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).
18th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.TSD: A shape descriptor based on a distribution of tensor scale local orientation. 2005. (Simpósio).
17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. 2004. (Simpósio).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (2)

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

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

Paulo André Vechiatto de Miranda ⇔ Ronaldo Fumio Hashimoto (1.0)
SILVA, DENNIS J. ; Miranda, Paulo André Vechiatto ; ALVES, WONDER A. L. ; HASHIMOTO, RONALDO F. ; Kosinka, Ji¿í ; Roerdink, Jos B. T. M.. Differential Maximum Euclidean Distance Transform Computation in Component Trees. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: Third International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology (DGMM). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed. : Springer Nature Switzerland. 2024.v. 14605, p. 67-79.

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
Data de processamento: 22/04/2025 21:29:30

Relatório gerado por scriptLattes V9. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: webmaster@ime.usp.br