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: 2017/10/09

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 AtualECV2: Extração de Conhecimento em Vigilância Visual
(Edital FAPEMIG 02/2017 - Programa Pesquisador Mineiro - PPM XI). 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. O foco deste projeto está relacionado aos aspectos de extração de conhecimento a partir de cenários de vigilância, contemplando problemas como manutenção de identidade, reconhecimento de atividades e eventos anômalos e a proposição de representações espaço-temporais. As soluções apresentadas para os problemas tratados, além de avançar o estado da arte, poderão ser incorporadas em sistemas de monitoramento de ambientes proporcionando avanços tecnológicos com impacto social, já que tais sistemas proporcionam ambientes mais seguros para circulação de pessoas, e econômico devido ao grande potencial de mercado para sistemas dessa natureza em nosso estado e país.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador).
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).
2017 a AtualV+: Soluções para Video Analytics
(Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento) Neste projeto, dados visuais capturados a partir de câmeras de monitoramento de ambientes serão utilizados como entrada para módulos de análise (soluções baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina a serem desenvolvidas), os quais gerarão informações relevantes referentes aos ambientes.
Integrantes: William Robson Schwartz (coordenador), David Menotti Gomes.
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 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 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.
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 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.

Current applied research projects

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Recent publications

Articles in journals

Histograms of Optical Flow Orientation and Magnitude and Entropy to Detect Anomalous Events in Videos
2017. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (Print).
Change detection based on features invariant to monotonic transforms and spatially constrained matching
2016. Journal of Electronic Imaging (Print).
Partial least squares for face hashing
2016. Neurocomputing (Amsterdam).
ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey
2016. Computer Methods and Programs in Biomedicine (Print).
A scalable and flexible framework for smart video surveillance
2016. Computer Vision and Image Understanding (Print).
A mid-level video representation based on binary descriptors: A case study for pornography detection
2016. Neurocomputing (Amsterdam).
Benchmark for license plate character segmentation
2016. Journal of Electronic Imaging (Print).
Deep Representations for Iris, Face, and Fingerprint Spoofing Detection
2015. IEEE Transactions on Information Forensics and Security.
An Approach to Supporting Incremental Visual Data Classification
2015. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.
Using Visual Rhythms for Detecting Video-based Facial Spoof Attacks
2015. IEEE Transactions on Information Forensics and Security.
Thermal-to-visible face recognition using partial least squares
2015. Journal of the Optical Society of America. A, Optics, Image Science, and Vision.
A topology-based approach to computing neighborhood-of-interest points using the Morse complex
2015. Journal of Visual Communication and Image Representation (Print).
Face Spoofing Detection Through Visual Codebooks of Spectral Temporal Cubes
2015. IEEE Transactions on Image Processing.
Classification Schemes based on Partial Least Squares for Face Identification
2015. Journal of Visual Communication and Image Representation (Print).
Linear dimensionality reduction applied to scale invariant feature transformation and speeded up robust feature descriptors
2014. Journal of Electronic Imaging (Print).
Evaluating the use of ECG signal in low frequencies as a biometry
2014. Expert Systems with Applications.
Adaptive edge-preserving image denoising using wavelet transforms
2013. Pattern Analysis and Applications.
A Data-Driven Detection Optimization Framework
2013. Neurocomputing (Amsterdam).
Multi-scale gray level co-occurrence matrices for texture description
2013. Neurocomputing (Amsterdam).
AN IMPROVED VIEW FRUSTUM CULLING METHOD USING OCTREES FOR 3D REAL-TIME RENDERING
2013. International Journal of Image and Graphics.
3D Searchless Fractal Video Encoding at Low Bit Rates
2013. Journal of Mathematical Imaging and Vision.
Brazilian License Plate Detection Using Histogram of Oriented Gradients and Sliding Windows
2013. International Journal of Computer Science and Information Technology (Print).
Detecção de Indivíduos não Registrados em Galerias de Faces
2013. Revista Eletrônica de Iniciação Científica.
Face Identification Using Large Feature Sets
2012. IEEE Transactions on Image Processing.
Semi-Supervised Dimensionality Reduction based on Partial Least Squares for Visual Analysis of High Dimensional Data
2012. Computer Graphics Forum (Print).
Evaluation of Feature Descriptors for Texture Classification
2012. Journal of Electronic Imaging (Print).

Papers in conferences

Towards Open-Set Face Recognition using Hashing Functions
2017. International Joint Conference on Biometrics (IJCB).
Combination Techniques for Hyperspectral Image Interpretation
2017. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.
Fast Scalable Coding based on a 3D Low Bit Rate Fractal Video Encoder
2017. International Conference on Computer Vision Theory and Applications.
Pyramidal Zernike over Time: A Spatiotemporal Feature Descriptor based on Zernike Moments
2017. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
Noisy Character Recognition using Deep Convolutional Neural Networks
2017. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
Boosted Projection: An Ensemble of Transformation Models
2017. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
Face Verification based on Relational Disparity Features and Partial Least Squares Models
2017. 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Assigning Relative Importance to Scene Elements
2017. 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Activity Recognition based on a Magnitude-Orientation Stream Network
2017. 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
A late fusion approach to combine multiple pedestrian detectors
2016. 2016 23rd 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. 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Predominant color name indexing structure for person re-identification
2016. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
License plate recognition based on temporal redundancy
2016. 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC).
Learning to semantically segment high-resolution remote sensing images
2016. 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Kernel Hierarchical PCA for person re-identification
2016. 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
Learning to hash faces using large feature vectors
2015. 2015 13th International Workshop on ContentBased Multimedia Indexing (CBMI).
Coffee Crop Recognition Using Multi-scale Convolutional Neural Networks
2015. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
A Computational Infrastructure Model for Research on Computer Vision
2015. Brazilian e-Science Workshop (BRESCI).
A Non-parametric Approach to Detect Changes in Aerial Images
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).
CBRA: Color-based ranking aggregation for person re-identification
2015. 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
Faster Approximations of Shortest Geodesic Paths on Polyhedra Through Adaptive Priority Queue
2015. International Conference on Computer Vision Theory and Applications.
Appearance-based person re-identification by intra-camera discriminative models and rank aggregation
2015. 2015 International Conference on Biometrics (ICB).
A Study on Low-Cost Representations for Image Feature Extraction on Mobile Devices
2015. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP).
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).
Hyperspectral image interpretation based on partial least squares
2015. 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
Partial Least Squares Image Clustering
2015. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Histograms of Optical Flow Orientation and Magnitude to Detect Anomalous Events in Videos
2015. 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Scalable Feature Extraction for Visual Surveillance
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Detection of Groups of People in Surveillance Videos Based on Spatio-Temporal Clues
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).
Person Re-Identification Based on Weighted Indexing Structures
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Smart surveillance framework: A versatile tool for video analysis
2014. 2014 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV).
An Optimized Sliding Window Approach to Pedestrian Detection
2014. 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
An Adaptive Vehicle License Plate Detection at Higher Matching Degree
2014. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Self-Organizing Traffic Lights: A Pedestrian Oriented Approach
2014. Workshop de Visão Computacional.
Extending Face Identification to Open-Set Face Recognition
2014. 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Spatial Pyramid Matching for Finger Spelling Recognition in Intensity Images
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).
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).
The 2nd competition on counter measures to 2D face spoofing attacks
2013. 2013 International Conference on Biometrics (ICB).
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.
Person Re-Identification Using Partial Least Squares Appearance Modeling
2013. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.
Re-identifying People Based on Indexing Structure and Manifold Appearance Modeling
2013. 2013 XXVI SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
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.
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).
BRAND: A robust appearance and depth descriptor for RGB-D images
2012. 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2012).
Super-Resolucão de Imagens Aplicada à Área Médica
2012. VIII Workshop de Visão Computacional.
Scalable people re-identification based on a one-against-some classification scheme
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.
A Complementary Local Feature Descriptor for Face Identification
2012. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision.
EDVD - Enhanced Descriptor for Visual and Depth Data
2012. IAPR International Conference on Pattern Recognition.
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).
Distance Matrices as Invariant Features for Classifying MoCap Data
2012. IAPR International Conference on Pattern Recognition.
Video-Based Face Spoofing Detection through Visual Rhythm Analysis
2012. Conference on Graphics, Patterns and Images.
Person-Specific Subspace Analysis for Unconstrained Familiar Face Identification
2012. British Machine Vision Conference 2012.
Appearance and Geometry Fusion for Enhanced Dense 3D Alignment
2012. 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
A Robust and Scalable Approach to Face Identification
2010. European Conference on Computer Vision.
Human Detection Using Partial Least Squares Analysis
2009. IEEE International Conference on Computer Vision.
Learning Discriminative Appearance-Based Models Using Partial Least Squares
2009. XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.

Extended abstracts in conferences

BioBox: Um Sistema Portátil para Controle de Acesso Biométrico
2017. IV Workshop de Iniciação Científica em Sistemas de Informação (WICSI).
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).
Pedestrian Detection Optimization Based on Random Filtering
2013. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
Indirect Eye Gaze Estimation based on Depth Information
2013. SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images.
Análise do Uso do Sinal de ECG em Baixas Frequências como Biometria
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).
Um Algoritmo Eficiente para Rastreamento de Objetos em Futebol de Robôs
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).
Reconhecimento Automático de Características Topográficas em Imagens Digitais de Terrenos
2001. II Colóquio Brasileiro de Ciênicas Geodésicas (CBCG'2001).
Determinação de Mapas de Visibilidade em Modelos Digitais de Terrenos
2001. II Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas (CBCG'2001).

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Current students

MS

Jéssica Sena de Souza. Atualização da Galeria de Indivíduos em Tempo Real em Ambiente Multicâmeras. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Ricardo Barbosa Kloss. Sumarização de Vídeos Baseado em Agrupamento de Dados. 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

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)
Artur Jordão Lima Correia. A novel saliency map to improve object detection. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Gabriel Resende Gonçalves. Person Behavior Analysis Through Eye-Gaze Estimation. Início: 2017. 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)
Renan Oliveira Reis. Tracking People with Surveillance Systems. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Keiller Nogueira. Aprendizado de descritores usando redes neurais. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Carlos Antônio Caetano Júnior. Descritores Temporais aplicados à Segmentação e Reconhecimento de Ações. Início: 2015. 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)
Rensso Victor Hugo Mora Colque. Análise de Grupos de Pessoas em Multidões. 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)
Victor Hugo Cunha de Melo. Vision-Based Human Activity Recognition. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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