William Robson Schwartz


Adjunto  Professor 


Bolsa produtividade CNPq nível   2


Doutor, University of Maryland, EUA, 2010

  william@dcc.ufmg.br   www
 ICEx/DCC, room 6309, +55 (31) 3409-5847
Research areas

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Last update: 2017/04/28

Degrees

Ph.D. Ciência da Computação na University of Maryland at College Park em 2010
M.Sc. Informática na Universidade Federal do Paraná em 2005
B.Sc. Bacharelado em Ciência da Computação na Universidade Federal do Paraná em 2002

Current projects

2017 a AtualExtração de Conhecimento em Vigilância Visual
(Edital Bolsa de Produtividade Edital CNPq 12/2016). Este projeto de pesquisa, inserido no contexto de Visão Computacional, tem como foco principal o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de visão computacional para efetuar monitoramento de ambientes a partir de dados obtidos por meio de câmeras de vigilância (redes de câmeras). A crescente disponibilidade de dados visuais adquiridos a partir de câmeras de vigilância espalhadas em diversos pontos de grandes cidades proporciona uma maior segurança e tranquilidade para as pessoas que circulam nesses ambientes monitorados. Ao longo dos últimos anos, autoridades públicas têm utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de regiões críticas em grandes cidades brasileiras. Se por um lado as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados torna-se um grande desafio quando feita manualmente. Desta maneira, o entendimento e a interpretação automática de atividades desempenhadas por humanos em vídeos apresentam grande interesse de modo a auxiliar a tarefa dos agentes de segurança. A vigilância visual é responsável pelo monitoramento, em tempo real e automático, dos objetos e agentes presentes em um ambiente sendo imageado por uma rede de câmeras. Seu principal objetivo é prover interpretação automática para cena e o entendimento automático das atividades e interações entre os agentes sendo observados a partir das informações visuais. A pesquisa em vigilância combina diversas áreas, tais como visão computacional, processamento de sinais, telecomunicações e aspectos sociais e éticos, o foco deste projeto está nos aspectos relacionados ao domínio da visão computacional. Especificamente, a extração de conhecimento a partir de cenários de vigilância que seja efetuada a representação efetiva do conhecimento obtido a cena, o qual pode ser apresentado para sistemas de tomada de decisão e inferência.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador).
2016 a AtualHAR-HEALTH: Reconhecimento de Atividades Humanas associadas a Doenças Crônicas
(Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) O objetivo desse projeto é a pesquisa e o desenvolvimento de métodos e algoritmos capazes de reconhecer, automaticamente, atividades humanas relacionadas a doenças crônicas (diabetes, hipertensão, obesidade e envelhecimento) a partir de informações visuais, sinais capturados por sensores de dispositivos móveis pessoais e sinais capturados por sensores instalados nos ambientes.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador), Leonardo Torres.
2015 a AtualVER+: Metodologias Robustas e Eficientes para Vigilância
(Edital FAPEMIG 02/2015 - Programa Pesquisador Mineiro - PPM IX). Este projeto foca na resolução de problemas relacionados a vigilância visual de larga escala, onde dados são adquiridos a partir de múltiplas câmeras de vigilância. Tem-se como hipótese principal que a combinação de descritores de características é capaz de proporcionar melhores resultados para problemas dentro desse escopo. Além da complementação de recursos ao projeto já aprovado pelo CNPq, o financiamento do plano de trabalho proposto possibilitará a execução das novas atividades propostas, as quais complementam o projeto original. Adicionalmente, permitirá o avanço na área de vigilância visual rumo à resolução de problemas de alto nível, como detecção de movimentos anômalos e reconhecimento de atividades, que são os focos principais de sistemas de vigilância inteligente, onde o operador humano receberá informações pré-selecionadas ao invés de verificar diversos monitores por longos períodos com atualmente, o que é suscetível a erros devido a inaptidão humana para tarefas repetitivas e entediantes.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador).
2015 a AtualGigaFrames: Vigilância e Computação Forense em Larga Escala
(Edital FAPEMIG 18/2013 - Programa de Apoio a Núcleos Emergentes de Pesquisa - PRONEM). Ao longo dos últimos anos, tem-se utilizado cada vez mais câmeras no monitoramento de grandes cidades. Se, por um lado, as câmeras de vigilância proporcionam uma grande quantidade de dados visuais, por outro, a análise desses dados torna-se um grande desafio quando feita manualmente. Desta maneira, o processamento automático desses dados torna-se imprescindível, de modo a auxiliar agentes de segurança na prevenção de crimes (vigilância) e busca por evidências em casos em que os crimes já ocorreram (computação forense). Portanto, o instante de tempo de ocorrência de um evento (por exemplo, um crime) marca uma importante tangência entre as duas áreas. Este projeto tem como objetivo principal a implantação e consolidação de um núcleo emergente caracterizado pela criação da linha de pesquisa denominada Vigilância e Computação Forense. Esta linha, inédita no Brasil e formada por pesquisadores da UFMG, UFOP e UNICAMP, focará no desenvolvimento de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para efetuar monitoramento de ambientes e análise forense digital a partir de grandes volumes de dados capturados por meio de câmeras de vigilância. Formada por seis pesquisadores das três instituições, a equipe, possui dois pesquisadores de produtividade nível 2 do CNPq. Embora jovens doutores, os membros da equipe coordenam projetos fomentados por agências governamentais e empresas, e possuem publicações nas principais conferências e periódicos da área. Adicionalmente, há um amplo histórico de colaboração entre os membros da equipe, tanto na área de vigilância quanto na área de computação forense.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador), Eduardo Alves do Valle Júnior, Anderson Rocha, David Menotti Gomes, Guillermo Camara-Chavez, Jefersson Alex dos Santos.
2015 a AtualMedição Automática de Características de Pedestres: Semáforo Autorregulável
(Edital FAPEMIG 01/2014 - Demanda Universal). Nas últimas décadas, as cidades brasileiras vêm sendo modificadas pela influência do tráfego de automóveis. O aumento de renda da classe C tem facilitado a aquisição de veículos particulares. Tal frota crescente de automóveis particulares afeta negativamente os centros urbanos, gerando desarmonia entre pedestres e veículos. Nas ruas, é possível notar uma vasta diversidade de pedestres, com diferentes velocidades de deslocamentos e características, as quais são trabalhosas de se identificar manualmente para cada via semafórica, além de mostrar-se não eficaz em vias de grande variação de velocidade dos pedestres ou que possuam muitos pedestres se interpondo. Este projeto propõe um sistema automático para efetuar a coleta de dados com as características de atravessamento dos pedestres. Ele possui característica multidisciplinar por reunir as áreas de Engenharia de Transportes e Visão Computacional. O objetivo para a Engenharia de Transportes é obter um banco de dados mais amplo e confiável, validado através de correlação entre coleta de dados manual e automática. Isso possibilitará diversos trabalhos futuros no que tange a segurança viária e a mobilidade urbana. Com relação à Visão Computacional, este projeto possibilitará o desenvolvimento e aplicação de novas técnicas para a resolução de problemas voltados à observação de pessoas.
Integrantes: Heloisa Maria Barbosa (coordenador), William Robson Schwartz.
2014 a AtualDeepEyes: Soluções de Computação Visual e Inteligência de Máquina para Computação Forense e Vigilância Eletrônica
(Edital CAPES Pró-Forenses 25/2014). Atividades criminais variam em escopo e complexidade, mas existem em todos os setores da sociedade. Com o desenvolvimento tecnológico, os crimes tornaram-se mais sofisticados migrando do mundo físico e atingindo, também, o mundo virtual. Diante das inúmeras formas que as atividades ilegais podem tomar, a saída para a sociedade moderna está no investimento em técnicas de investigação aprimoradas e cientificamente fundamentadas. Com demandas tão sofisticadas e cada vez mais complexas, vem a obrigação de se fortalecer cada vez mais as bases sobre as quais a Ciência Forense se desenvolve. Mais do que nunca, precisamos de critérios objetivos e cientificamente embasados para identificar características em locais de crimes e acidentes, ou mesmo para prevenir a ocorrência de crimes, tomando ações preventivas efetivas de vigilância eletrônica. Precisamos de abordagens inovadoras e condizentes com os desafios atuais para nos ajudar a resolver as três questões básicas a respeito de uma atividade ilegal ou um acidente de larga escala: ?Quem?, ?Em que Circunstâncias? e ?Por quê?. Diante de tantos desafios, este projeto CAPES Pró-Forenses Nº 25/2014 visa ao desenvolvimento de soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas ligados à computação forense, à segurança digital e à vigilância eletrônica. Os problemas de interesse são: (P1) detecção de falsificações em imagens e vídeos digitais; (P2) atribuição de fonte de captura de dados tais como câmera, scanner, impressora; (P3) detecção de plantações clandestinas de e.g., Cannabis sativa a partir de imagens de sensoriamento remoto; (P4) desenvolvimento de técnicas de identificação humana a partir de faces; (P5) reconhecimento de placas de veículos a partir de vídeos digitais; e (P6) análise de atividades em vídeos digitais. As pesquisas serão realizadas conjuntamente com diversos parceiros em universidades do Brasil e do mundo, e com a Polícia Federal do Brasil mais especificamente com o Serviço de Perícias em Audiovisual e Eletrônicos (SEPAEL) do Instituto Nacional de Criminalística (INC).
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador), Hélio Pedrini, Eduardo Alves do Valle Júnior, Anderson Rocha, Arnaldo de Albuquerque Araújo, Giovani Chiachia, Alexandre X. Falcão, Siome Klein Goldenstein, Jacques Wainer, Edson Borin, Jefersson Alex dos Santos.
2014 a AtualGeoFusion: Criação Automática de Mapas Temáticos Utilizando Dados de Múltiplos Sensores
(Chamada Universal MCTI/CNPq 14/2014). Sistemas de Informação Geográfica (SIGs) são sistemas automatizados cuja finalidade é armazenar, analisar e manipular dados geográficos. Eles auxiliam a tomada de decisões em diversas questões relacionadas a políticas públicas de monitoramento ambiental e urbano. Além disso, são ferramentas importantes em atividades econômicas de agropecuária e extração mineral. Nesse contexto, Imagens de Sensoriamento Remoto (ISRs) têm sido usadas como uma das mais importantes fonte de dados, principalmente com relação à criação de mapas temáticos. Esse processo é geralmente modelado como um problema de classificação supervisionada em que o sistema precisa aprender os padrões de interesse fornecidos pelo usuário e atribuir uma classe ao restante das regiões da imagem. Muitos desafios estão associados à própria natureza das ISRs em que pode-se ressaltar: (1) são imagens georreferenciadas, ou seja cada pixel possui uma coordenada geográfica associada; (2) geralmente codificam muito mais que informação no espectro visível (R,G,B), o que exige o desenvolvimento de algoritmos específicos para descrever padrões; (3) os dados podem variar quanto à resolução espacial alterando o nível de detalhe dos padrões e; (4) muitas aplicações tendem a exigir análise de dados espaço-temporais, com várias imagens do local de estudo ao longo do tempo. Assim, é muito frequente ter imagens obtidas a partir de diferentes sensores, o que poderia melhorar a qualidade dos mapas temáticos gerados. No entanto, isso exige a criação de técnicas capazes de codificar e combinar adequadamente as diferentes propriedades das imagens. Desse modo, esse projeto propõe o desenvolvimento de técnicas robustas para representação de regiões em imagens de sensoriamento remoto que consigam codificar características extraídas de diferentes fontes de dados, como: (1) descritores espaço-temporais; (2) descritores espectro-espaciais; e (3) descritores baseados no contexto. Pretende-se ainda desenvolver um arcabouço capaz de explorar a diversidade desses diferentes tipos de características para alcançar altos graus de acurácia na criação de mapas temáticos.
Integrantes: Jefersson Alex dos Santos (coordenador), William Robson Schwartz, Anderson Rocha, David Menotti Gomes, Ricardo da Silva Torres, Silvio Jamil Ferzoli Guimarães, Clodoveu Davis Jr.
2014 a AtualMineração Não-supervisionada de Conteúdo Multimídia - MAXIMUM
(Edital CAPES 001/2013 - Programa STIC AmSud/Capes). A mineração não-supervisionada de conteúdo multimídia tem por objetivo a detecção de padrões em dados multimídia compreendendo vídeo e voz, área esta que apesar das inúmeras aplicações não tem despertado o devido interesse da comunidade científica. O projeto MAXIMUM visa, assim, o estudo, definição e avaliação de abordagens voltadas para a identificação de padrões em sequências de dados de multimídia, envolvendo tanto aspectos fundamentais quanto aplicados. Serão abordadas tecnologias comuns à análise de conteúdo multimídia, indexação, gerenciamento de bancos de dados e bioinformática na definição de uma abordagem escalável de detecção de padrões e indexação de sequências temporais em estruturas multimídias. Mais especificamente, serão investigadas técnicas de indexação para sequências temporais em espaços de alta dimensionalidade, assim como representações simbólicas de conteúdo multimídia, o que constituem duas técnicas essenciais para uma detecção eficiente de padrões. Com base neste trabalho, serão analisadas arquiteturas algorítmicas escaláveis e eficientes que levem em conta aspectos tais como a variabilidade dos referidos padrões. Os resultados poderão ser demonstrados e avaliados de diferentes formas, indo da extração eficiente de conteúdos de sequências multimídias à análise da tolerância a variações dos padrões detectados de forma não-supervisionada e que se repetem numa dada sequência. O projeto unirá esforços de laboratórios brasileiros, chilenos e franceses, todos com larga experiência em análise de conteúdo multimídia, indexação e mineração de dados. Este trabalho reforçará as colaborações existentes entre os diversos parceiros e contribuirá para uma maior liderança das instituições envolvidas, nesta área de pesquisa ainda emergente.
Integrantes: Arnaldo de Albuquerque Araújo (coordenador), William Robson Schwartz, Eduardo Alves do Valle Júnior, Ricardo da Silva Torres, Benjamin Bustos, Guillaume Gravier, Silvio Jamil Ferzoli Guimarães, Matthieu Cord, Jefersson Alex dos Santos, Neucimar Jerônimo Leite, Marcos Andrade Gonçalves, Zenilton Kleber G. do Patrocínio Junior, Patrick Gros, Laurent Amsaleg, Nicolas Thome, Juan Manoel Barrios.

Current applied research projects

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Recent publications

Articles in journals


Papers in conferences

A Late Fusion Approach to Combine Multiple Pedestrian Detectors
2016. IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Oblique random forest based on partial least squares applied to pedestrian detection
2016. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
Kernel Partial Least Squares for person re-identification
2016. 2016 13th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS).
Optical Flow Co-occurrence Matrices: A Novel Spatiotemporal Feature Descriptor
2016. IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Predominant color name indexing structure for person re-identification
2016. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
Learning to Semantically Segment High-Resolution Remote Sensing Images
2016. IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
License plate recognition based on temporal redundancy
2016. 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC).
Kernel Hierarchical PCA for Person Re-Identification
2016. IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Coffee Crop Recognition Using Multi-scale Convolutional Neural Networks
2015. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
Learning to hash faces using large feature vectors
2015. 2015 13th International Workshop on ContentBased Multimedia Indexing (CBMI).
A Non-parametric Approach to Detect Changes in Aerial Images
2015. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
A Computational Infrastructure Model for Research on Computer Vision
2015. Brazilian e-Science Workshop (BRESCI).
Faster Approximations of Shortest Geodesic Paths on Polyhedra Through Adaptive Priority Queue
2015. International Conference on Computer Vision Theory and Applications.
A Study on Low-Cost Representations for Image Feature Extraction on Mobile Devices
2015. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
A verify-correct approach to person re-identification based on Partial Least Squares signatures
2015. 2015 International Conference on Biometrics (ICB).
Appearance-based person re-identification by intra-camera discriminative models and rank aggregation
2015. 2015 International Conference on Biometrics (ICB).
Histograms of Optical Flow Orientation and Magnitude to Detect Anomalous Events in Videos
2015. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
CBRA: Color-based ranking aggregation for person re-identification
2015. 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
A Study of Filtering Approaches for Sliding Window Pedestrian Detection
2015. Workshop de Visão Computacional (WVC).
Brazilian License Plate Character Recognition using Deep Learning
2015. Workshop em Visão Computacional (WVC).
Partial Least Squares Image Clustering
2015. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Hyperspectral image interpretation based on partial least squares
2015. 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
Detection of Groups of People in Surveillance Videos Based on Spatio-Temporal Clues
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
An Optimized Sliding Window Approach to Pedestrian Detection
2014. 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Smart surveillance framework: A versatile tool for video analysis
2014. 2014 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV).
Scalable Feature Extraction for Visual Surveillance
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Change detection based on features invariant to monotonic transforms and spatial constrained matching
2014. ICASSP 2014 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).
Self-Organizing Traffic Lights: A Pedestrian Oriented Approach
2014. Workshop de Visão Computacional.
Person Re-Identification Based on Weighted Indexing Structures
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Spatial Pyramid Matching for Finger Spelling Recognition in Intensity Images
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Extending Face Identification to Open-Set Face Recognition
2014. 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
An Adaptive Vehicle License Plate Detection at Higher Matching Degree
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Fast pedestrian detection based on a partial least squares cascade
2013. 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
The 2nd competition on counter measures to 2D face spoofing attacks
2013. 2013 International Conference on Biometrics (ICB).
Adaptive Detection of Human Skin in Color Images
2013. Workshop de Visão Computacional.
Fast and scalable enrollment for face identification based on Partial Least Squares
2013. 2013 10th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2013).
Action Recognition Applied to Monitor Domestic Animals
2013. Workshop de Visão Computacional.
Sign Language Recognition using Partial Least Squares and RGB-D Information
2013. Workshop de Visão Computacional.
Re-identifying People Based on Indexing Structure and Manifold Appearance Modeling
2013. 2013 XXVI SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Person Re-Identification Using Partial Least Squares Appearance Modeling
2013. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Dimensionality Reduction Through LDA and Bag-of-Features Applied to Image Retrieval
2013. International Conference VipIMAGE 2013 - IV ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing.
Person-Specific Subspace Analysis for Unconstrained Familiar Face Identification
2012. British Machine Vision Conference 2012.
Video-Based Face Spoofing Detection through Visual Rhythm Analysis
2012. Conference on Graphics, Patterns and Images.
BRAND: A robust appearance and depth descriptor for RGB-D images
2012. 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2012).
Appearance and Geometry Fusion for Enhanced Dense 3D Alignment
2012. 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Aplicação de Observação de Pessoas em Computação Forense
2012. Workshop de Forense Computacional.
Dimensionality reduction through PCA over SIFT and SURF descriptors
2012. 2012 IEEE 11th International Conference on Cybernetic Intelligent Systems (CIS).
Distance Matrices as Invariant Features for Classifying MoCap Data
2012. IAPR International Conference on Pattern Recognition.
Scalable people re-identification based on a one-against-some classification scheme
2012. 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2012).
A Complementary Local Feature Descriptor for Face Identification
2012. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision.
Scalar image interest point detection and description based on discrete Morse theory and geometric descriptors
2012. 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2012).
IMAGE SEQUENCE SUPER-RESOLUTION BASED ON LEARNING USING FEATURE DESCRIPTORS
2012. International Conference on Computer Vision Theory and Applications.
Super-Resolucão de Imagens Aplicada à Área Médica
2012. VIII Workshop de Visão Computacional.
EDVD - Enhanced Descriptor for Visual and Depth Data
2012. IAPR International Conference on Pattern Recognition.
A Robust and Scalable Approach to Face Identification
2010. European Conference on Computer Vision.
Learning Discriminative Appearance-Based Models Using Partial Least Squares
2009. XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.
Human Detection Using Partial Least Squares Analysis
2009. IEEE International Conference on Computer Vision.

Extended abstracts in conferences

Face Identification in Large Galleries
2016. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
License Plate Character Segmentation using Partial Least Squares
2015. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
SSIG and IRISA at Multimodal Person Discovery
2015. Working Notes Proceedings of the MediaEval Workshop (MediaEval).
Análise do Uso do Sinal de ECG em Baixas Frequências como Biometria
2013. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
Indirect Eye Gaze Estimation based on Depth Information
2013. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
Pedestrian Detection Optimization Based on Random Filtering
2013. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.

Abstracts in conferences

Identificação Automática de Redes de Drenagem em Modelos Digitais de Terreno
2002. X Evento de Iniciação Científica da UFPR (EVINCI'2002).
Modelagem de Objetos Tridimensionais Através de Superfícies Não-Lineares
2002. X Evento de Iniciação Científica da UFPR (EVINCI'2002).
Um Algoritmo Eficiente para Rastreamento de Objetos em Futebol de Robôs
2002. X Evento de Iniciação Científica da UFPR (EVINCI'2002).
Reconhecimento Automático de Características Topográficas em Imagens Digitais de Terrenos
2001. II Colóquio Brasileiro de Ciênicas Geodésicas (CBCG'2001).
Visão Computacional para Futebol de Robôs
2001. IX Evento de Iniciação Científica da UFPR (EVINCI'2001).

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Current students

MS

Ricardo Barbosa Kloss. Sumarização de Vídeos Baseado em Agrupamento de Dados. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Jéssica Sena de Souza. Atualização da Galeria de Indivíduos em Tempo Real em Ambiente Multicâmeras. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Henrique Vareto. Identificação de Faces em Ambientes pouco Controlados. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Samira Santos da Silva. Reconhecimento de Faces baseado em Atributos não Supervisionados. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

PhD

Gabriel Resende Gonçalves. Person Behavior Analysis Through Eye-Gaze Estimation. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Artur Jordão Lima Correia. A novel saliency map to improve object detection. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Fernando Akio de Araujo Yamada. Estimating Location, Photographer and Time of a Photography using Multiple Video Sources. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Renan Oliveira Reis. Tracking People with Surveillance Systems. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Igor Leonardo Oliveira Bastos. Reconhecimento de Pessoas e Objetos Importantes na Cena. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Antônio Carlos Nazaré Júnior. Recuperações de Ações por Conteúdo. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Carlos Antônio Caetano Júnior. Descritores Temporais aplicados à Segmentação e Reconhecimento de Ações. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Keiller Nogueira. Aprendizado de descritores usando redes neurais. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Victor Hugo Cunha de Melo. Vision-Based Human Activity Recognition. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Raphael Felipe de Carvalho Prates. Reidentificação de Pessoas: Uma Abordagem Utilizando Informações Contextuais. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rensso Victor Hugo Mora Colque. Análise de Grupos de Pessoas em Multidões. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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