João do Espirito Santo Batista Neto.

A classificação de tons de pele humana é um processo bastantes desafiador, pois está sujeita a interpretações subjetivas. Por conta disso, dados rotulados devem ser vistos com bastante parcimônia. Este projeto visa a criação de uma base de dados balanceada entre os diversos tons de pele existentes (escala MST) além de estudar modelos baseados em abordagens clássicas de Processamento de imagens (extração de características) e modelos aprendizado profundo

Estudo para identificação e classificação de tons de pele da face humana por meio de imagens de dispositivos móveis

Este projeto de pesquisa que pretende investigar como o uso de dados do rastreio do olhar humano pode melhorar os resultados de redes neurais convolucionais (CNNs) para a classificação de imagens. O experimento proposto para responder esta questão consiste em treinar uma CNN sobre a base de dados REFLACX, que é em uma coleção de radiografias de torax para as quais se tem o rastreio do olhar do radiologistadurante o processo de diagnóstico. Esta CNN aprenderia a inferir um mapa de atenção de umexame baseado no olhar humano e seria, então, usada como mecanismo de atenção top-down emum classificador de exames.

Há no contexto atual, diversos laboratórios relevantes para o ensino de computação no ICMC-USP. Em geral, esses laboratórios são utilizados pelos alunos como estações de trabalho para desenvolver códigos, fazer trabalhos de graduação das mais variadas disciplinas, mas não podem ser utilizados e preparados dinamicamente, para atender disciplinas relacionadas à infraestrutura computacional (DevOps). Por exemplo, diversas disciplinas exigem atividades que requerem que o aluno tenha acesso a privilégio de administração do computador. Tais atividades não podem ser realizadas em ambientes convencionais e necessitam de uma infraestrutura SaaS/IaaS. Disciplinas como Computação Distribuída, Programação Paralela, Computação em Nuvem, Internet das Coisas e novas disciplinas como Stream de Dados, Micros Serviços e Containers, carecem de equipamentos e ambientes dinâmicos e mais adequados, para que alunos dos cursos de ciências de computação, sistemas de informação, engenharia de computação, matemática e estatística,possam lidar com o ambiente computacional. Embora haja uma vasta disponibilidade de nuvens computacionais fora do ambiente acadêmico em que os alunos possam aprender a desenvolver soluções computacionais atuais, elas são custosas para os discentes e também para a universidade. Esses ambientes requerem contratos com pagamentos pelos usuários e que são inviáveis de serem financiados a médio e longo prazo. Ademais, os cursos de computação por falta de equipamentos que possam ser ajustados para alunos e docentes lidarem de forma completa com o ambiente computacional, inviabiliza a formação de profissionais que têm sido demandados para lidar com problemas que envolve vasto processamento paralelo, distribuído e, com enorme volume de dados. Novas abordagens e metodologias nesse campo somente podem ser implementadas se houver infraestrutura adequada que permita uma sinergia entre alunos e professores. Neste contexto, o objetivo desta proposta é construir um projeto piloto de uma infraestrutura como serviço para o ensino de computação, matemática e estatística em disciplinas do ICMC-USP que carecem de ambientes para lidar não somente com aplicações, mas como essas aplicações possam ser dispostas em plataformas computacionais e consequentemente ajustadas na infraestrutura. A proposta pode ampliar a formação dos alunos, pois estes terão condições de estarem preparados para resolverem problemas complexos do mundo real que requerem conhecimento em produzir aplicações com alta escalabilidade, alta conectividade e que tenham capacidade de criar arquiteturas computacionais associadas a infraestrutura para armazenamento, processamento e otimização de grandes volumes de dados gerados no nosso cotidiano. Ainda, que nossos alunos de matemática e estatística estejam preparados para entender os ambientes densos de infraestrutura computacional, quando utilizados em processos de mineração de dados, bigdata e inteligência artificial.

A teoria de singularidades trata do estudo de variedades e aplicações singulares.É uma teoria bem consolidada e ganhou interesse devido a suas amplas aplicações a várias áreas das ciências e à sua interação com diversas áreas da matemática. Existem aplicações da teoria à ótica, à robótica e à visão computacional, entre outras.O projeto possui quatro linhas de pesquisa centrais: uma trata de problemas na teoria de singularidades e as três outras consideram aplicações desta teoria à geometria diferencial, às equações diferenciais e a visão computacional.O projeto dará continuidade aos trabalhos da equipe nestes ramos de pesquisa e iniciará duas novas e grandes linhas de pesquisa sobre o estudo de campos vetoriais do ponto de vista infinitesimal e o reconhecimento de imagens usando uma abordagem geométrica.

A população mundial cresce rapidamente e chegará em 2030 a 8,5 bilhões de pessoas, ante 7,3 bilhões
atuais, devido a melhorias na saúde pública e redução da mortalidade infantil. Com um crescimento tão
expressivo da população mundial o fornecimento de alimentos torna-se vital. A agricultura desempenha um
papel notável no fornecimento de alimentos na sociedade e na economia, contudo, o monitoramento de
nutrientes no solo para uma boa produção é indispensável e de extrema importância. O desenvolvimento de
uma plataforma baseada em papel para determinação simultânea de nutrientes associada ao uso de
detectores portáteis capazes de transmitir informações digitais sobre os canais de comunicação existentes,
fornecem uma abordagem integrada para detecção em regiões remotas. O principal interesse em dispositivos
microfluídicos a base de papel é devido ao seu baixo peso, portabilidade, dispositivo biodegradável, baixo
custo de fabricação e consumo de reagentes. A utilização de reações colorimétricas simples viabiliza o seu
desenvolvimento e aplicação na área industrial, ambiental e na agricultura. Os dados uma vez coletados
poderão ser utilizados na modelagem da distribuição espacial de nutrientes no território em estudo e posterior
correção através do emprego de geoestatística. Dada à relevância da agricultura, o presente projeto tem
como objetivo o desenvolvimento de uma plataforma de baixo custo focada na determinação de fosfato,
nitrato, nitrito, potássio, borato, ferro, manganês, cobalto, cobre e zinco no solo.

Embora haja uma crescente preocupação em preservar a biodiversidade dos campos
sulinos, a má prática do manejo das pastagens têm favorecido a infestação de espécies exóticas
(que não pertencem à flora nativa local). Dentre essas espécies destaca-se a
Eragrostis plana Nees, popularmente conhecida como capim-annoni. A preferência dos animais por vegetação nativa ao capim-annoni resulta na prática do pastejo seletivo e intenso. Esta, dentre outras atividades, favorece a remoção da cobertura vegetal original do Pampa e a germinação da plântula invasora. Este projeto tem por objetivo implementar técnicas de processamento de imagens capazes de identificar por meio de monitoramento remoto, a presença de capim-annoni em áreas de partejo

A Microscopia Eletrônica de Baixa Energia (do inglês, LEEM) é uma modalidade importante na análise de estruturas de superfície. Por ser uma área ainda incipiente não existem estudos e nem ferramentas que permitam a profissionais da área realizar a segmentação adequada de estruturas (gotículas e ondulações) nos vídeos gerados pela modalidade. O Objetivo deste projeto é entender o processo de formação de imagens LEEM e, posteriormente, modelar matematicamente as diversas fontes de ruído. A partir do modelo, é possível identificar a natureza das diversas fontes de ruídos presentes e propor técnicas de eliminação e filtragem, por meio de restauração ou filtros mais tradicionais. Como consequência, será possível realizar a segmentação automática ou assistida das estruturas de interesse.

A tomografia computadorizada tem papel fundamental na análise de alterações ósseas do crânio. O processo de acompanhamento por imagens, atualmente empreendido por profissionais odontólogos é muito custoso e tedioso, os métodos encontrados em ferramentas de uso genérico são ou inadequadas ou estão espalhadas por diversos aplicativos, requerendo o uso simultâneo de várias delas. Este projeto tem por objetivo definir, desenvolver e aprimorar técnicas de segmentação interativa 3D e tomografias do crânio, de forma que estruturas anatômicas de interesse sejam corretamente segmentadas. Com isso, medidas morfológicas para fins terapêuticos podem ser extraídas ao longo do tempo, para um dado paciente. O método proposto combina pré-segmentação por superpixels e segmentação baseada em atlas, além da interatividade com o usuário para corrigir prováveis erros na segmentação.

Este projeto visa desenvolver novas
técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos,
com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais
e variantes no tempo.
Os novos paradigmas a serem desenvolvidos deverão fornecer metáforas visuais
criadas a partir de técnicas de projeção multidimensional e árvores filogenéticas, buscando
facilitar a compreensão, exploração e mineração visual de, entre outros, dados textuais, coleções de imagens ou músicas e dados de sensoriamento em
nanoescala.
Além de primitivas geométricas como unidade de representação visual,
propomos usar estruturas de árvores e combinações de
entidades geométricas com entidades abstratas a fim de criar
um arcabouço unificado de manipulação e representação visual de dados de alta dimensão.
Este projeto também inova na proposta de trazer métodos de visualização e exploração visual
para o contexto de dispositivos portáteis. 
Os desenvolvimentos aqui propostos permitirão manter os grupos de pesquisa envolvidos
na vanguarda da pesquisa na área, em nível mundial, fomentando a criação de propriedade intelectual nacional e a transferência tecnológica.

A segmentação de imagens por meio de algoritmos de detecção de comunidades, baseados em modelos de redes complexas, tem se apresentado como uma alternativa aos modelos mais tradicionais, mas sofrem com o problema da alto tempo computacional. Este projeto visa investigar mecanismos que possibilitem reduzir o custo computacional no processo de segmentação por meio da definição de superpixeis.

O objetivo geral desse trabalho é a padronização de uma metodologia para monitorar populações das colônias reprodutivas de Mycteria americana do Pantanal mato-grossense, baseada em estimativas do tamanho populacional e de tamanho efetivo da população. Com esse modelo, proposto para uma espécie chave que ocupa topo de cadeia alimentar e é sensível a distúrbios ambientais, pretende-se testar a aplicação dessa metodologia a qual poderá ser estendida a outras espécies animais com características semelhantes.

Realizar pesquisa e desenvolvimento em computação científica e suas aplicações na medicina, em especial a modelagem e simulação computacional dos sistemas fisiológicos que integram o corpo humano; promover o desenvolvimento do processamento de imagens médicas, da visualização científica e da realidade virtual no desenvolvimento de aplicativos médicos orientados para o diagnóstico auxiliado por computador, tratamento, planejamento cirúrgico, treinamento e credenciamento médico; empregando as mais modernas técnicas de comunicação e transmissão multimídia desenvolver e gerenciar ambientes computacionais de alto desempenho que atendam às necessidades da medicina assistida por computação científica do País; formar recursos humanos e promover transferência de tecnologia e inovação para a área da saúde assistida por computação científica..

Este projeto visa explorar a simbiose entre as técnicas de Projeção multidimensional de dados, da área de visualização, com a seleção de características. O objetivo é mostrar como a tarefa de projeção de dados multidimensional pode auxiliar o processo de reconhecimento de padrões (neste caso a seleção de características e classificação) pode revelar a potencialidade de características selecionadas e, conseqüentemente, contribuir com o processo de classificação. Por um outro lado, projeções melhores poderão ser geradas, em função de um espaço de características reduzido, obtido pelo processo de seleção.

O projeto visa estudar e propor melhorias nos métodos de seleção de características ótimos e subótimos, particularmente para algoritmos do tipo Branch and Bound. São estudadas novas estratégias para percorrer a árvore de forma a reduzir o número de chamadas à função critério e assim tornar mais eficiente e rápido o processo de busca das características mais eficientes

O projeto visa a implementação de tecnicas de processamento de imagens (pré-processamento e segmentação , principalmente), bem como o desenvolvimento e disponibilização de interfaces livres para processamento. Além disso, o grupo desenvolve trabalhos voltados a visualização científica, especificamente no campo de visualização e modelagem baseada em imagens, no intuito de reconstruir cenas a partir de imagens aéreas capturadas por aeromodelos guiados por rádio.