CVNLP PPI: Residência em TIC 13 - Heterogeneous Computing for Computational Vision and Natural Language Processing - Programas e Projetos Prioritários (PPI)

CVNLP PPI: Residência em TIC 13 - Heterogeneous Computing for Computational Vision and Natural Language Processing - Programas e Projetos Prioritários (PPI) - MCTI, Softex

Roberto Hirata Junior

Roberto Hirata Jr. (1964 - ) is married to Nina S. Tomita Hirata and they have two sons and one daughter. His education was entirely in public schools. He holds a degree in Physics (IF-USP) and a degree in Mathematics (IME-USP). During his undergrad's studies, he has participated of three scientific trainings: Diferential Topology (one year, under Prof. Dr. Paulo F. Leite), Computational Mathematics (one year, under Prof. Dr. Cyro Patarra) and Computing Day (two years, under Prof. Dr. Valdemar W. Setzer). Besides helping to shape the Computing Day, he has lead the software team to produce all the software for the activity, and is the coauthor of two publications related to the activity. He got a MSc degree in Computer Science (1997) under Prof. Dr. Junior Barrera for his work on morphological segmentation and fast algorithms for basic morphological operators. During his master's, he has participated in three Journal papers and some conference papers, participated in the Olivetti's project to build a hand written signature identifier and in the MMorph project, a software for Mathematical Morphology for Khoros and MATLAB. He has got a PhD degree in Computer Science (2001) also under Dr. Barrera for his work on Aperture operators, a theme that has generated several other international works. As part of his PhD's training, he has worked under Prof. Dr. Edward Russel Dougherty in the Texas AM University during one year and 4 months. His last works during the PhD were related to bioinformatics. He has build a software to automatic segment microarray images and also a software to analyse microarray data; both works resulted in papers in Journals. After his PhD, he has been hired as a researcher and professor for the SENAC College of Computer Science and Technology where he co-lead the Computer Vision group (2 PhDs, 2 MSc and 3 MSc candidates). This group had a strong link to industry and gave consulting and short courses to partners as EMBRAER. His research is focused in Computer Vision and Machine Learning. Besides his collaboration with Dr. Barrera's group, he is also worked in collaboration with Prof. Dr. Eduardo Jordao Neves in a group called Mathematical Analysis of Interacting Gene Expression Systems (MAIGES). This group cooperated mainly wiith Dr. Luis Fernando Lima Reis and their work had been cover of two editions of one of the most prestigious journal in Cancer research, besides several other journal and conference papers. His teaching experience started in 1986 for the Computing Day, he has teached for SENAC College of Computer Science and Technology. Roberto Hirata Jr is an associate professor for IME-USP and associate researcher for INOVA-USP. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/1647118503085126 (06/04/2023)

Rótulo/Grupo: Orientador

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística. Rua do Matão, 1010 Cidade Universitária 05508-090 - Sao Paulo, SP - Brasil Telefone: (11) 30915376 Fax: (11) 30916134 URL da Homepage: www.ime.usp.br/~hirata

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (32)
1. GUEVARA DIAZ, JORGE LUIS ; MENDEL, JERRY M ; HIRATA JUNIOR, ROBERTO. Fuzzy-System Kernel Machines: A Kernel Method Based on the Connections Between Fuzzy Inference Systems and Kernel Machines. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS. v. 1, p. 1-1, issn: 1063-6706, 2022.
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2. Barrera, Junior ; HASHIMOTO, RONALDO F. ; HIRATA, NINA S. T. ; Hirata, R. ; REIS, MARCELO S.. From Mathematical Morphology to machine learning of image operators. SÃO PAULO JOURNAL OF MATHEMATICAL SCIENCES. v. 16, p. 616-657, issn: 1982-6907, 2022.
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3. DE ELIAS, ERIK MIGUEL ; TASINAFFO, PAULO MARCELO ; Hirata Jr., Roberto. Optical Mark Recognition: Advances, Difficulties, and Limitations. SN Computer Science. v. 2, p. 1-13, issn: 2661-8907, 2021.
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4. ALMEIDA DE MACEDO OLIVEIRA, ARTUR ANDRÉ ; Hirata, Roberto. INACITY - INvestigate and Analyze a CITY. SoftwareX. v. 15, p. 100777, issn: 2352-7110, 2021.
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5. LI, SIYUAN ; REN, WENQI ; WANG, FENG ; ARAUJO, IAGO BRENO ; TOKUDA, ERIC K. ; JUNIOR, ROBERTO HIRATA ; CESAR, ROBERTO M. ; WANG, ZHANGYANG ; CAO, XIAOCHUN. A Comprehensive Benchmark Analysis of Single Image Deraining: Current Challenges and Future Perspectives. International Journal of Computer Vision. v. 129, p. 1301-1322, issn: 1573-1405, 2021.
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6. RODRIGUES, FRANCISCO C. M. ; ESPADOTO, MATEUS ; Hirata, Roberto ; TELEA, ALEXANDRU C.. Constructing and Visualizing High-Quality Classifier Decision Boundary Maps. INFORMATION. v. 10, p. 280-301, issn: 2078-2489, 2019.
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7. RIBEIRO, ADÈLE H. ; SOLER, JULIA MARIA PAVAN ; Hirata, Roberto. Variance-Preserving Estimation of Intensity Values Obtained From Omics Experiments. Frontiers in Genetics. v. 10, p. 1-19, issn: 1664-8021, 2019.
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11. Grynberg, Priscila ; Passos-Silva, Danielle Gomes ; Mourão, Marina de Moraes ; Hirata Jr, Roberto ; Macedo, Andrea Mara ; Machado, Carlos Renato ; Bartholomeu, Daniella Castanheira ; Franco, Glória Regina. Trypanosoma cruzi Gene Expression in Response to Gamma Radiation. Plos One. v. 7, p. e29596, issn: 1932-6203, 2012.
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12. MEIRELES, S. I. ; Esteves, G. H. ; Hirata, R. ; Peri, S. ; Devarajan, K. ; Slifker, M. ; Mosier, S. L. ; Peng, J. ; Vadhanam, M. V. ; Hurst, H. E. ; NEVES, E. J. ; REIS, L. F. ; Gairola, C. G. ; Gupta, R. C. ; Clapper, M. L.. Early Changes in Gene Expression Induced by Tobacco Smoke: Evidence for the Importance of Estrogen within Lung Tissue. Cancer Prevention Research (Philadelphia). v. 3, p. 707-717, issn: 1940-6207, 2010.
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16. STOLF, B ; ABREU, C ; MAHLERARAUJO, M ; DELLAMANO, M ; MARTINS, W ; DECARVALHO, M ; CURADO, M ; DIAZ, J ; FABRI, A ; BRENTANI, H ; CARVALHO, A. F. ; SOARES, F. A. ; KOWALSKI, L. P. ; Hirata, Roberto ; REIS, L. F.. Expression profile of malignant and non-malignant diseases of the thyroid gland reveals altered expression of a common set of genes in goiter and papillary carcinomas. Cancer Letters. v. 227, n. 1, p. 59-73, issn: 0304-3835, 2005.
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18. Nagai, Maria Aparecida ; da R?s, Nancy ; Neto, M?rio Mour?o ; de Faria Junior, Silvio Rodrigues ; Brentani, Maria Mitzi ; Hirata, Roberto ; Neves, Eduardo Jord?o. Gene expression profiles in breast tumors regarding the presence or absence of estrogen and progesterone receptors. International Journal of Cancer. v. 111, p. 892-899, issn: 0020-7136, 2004.
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20. MEIRELES, S. I. ; Cristo, Elier B. ; Carvalho, Alex F. ; Hirata Jr., Roberto ; Adriane Pelosof ; GOMES, L. I. ; Martins, Waleska K ; BEGNAMI, M. D. ; Cláudia Zitron ; MONTAGNINI, A. L. ; SOARES, F. A. ; Neves, E Jordão ; Reis, Luiz FL. Molecular Classifiers for Gastric Cancer and Nonmalignant Diseases of the Gastric Mucosa. Cancer Research (Chicago, Ill.). v. 64, p. 1255-1265, issn: 0008-5472, 2004.
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21. STOLF, B. S. ; CARVALHO, A. F. ; MARTINS, W. K. ; RUNZA, F. B. ; BRUN, M. ; HIRATA JR., R. ; NEVES, E. J. ; SOARES, F. A. ; KOWALSK, P. L. ; POSTIGO, J. ; REIS, L. F.. Differential expression of IGFBP-5 and two human ESTs in thyroid glands with goiter, adenoma and papillary or follicular carcinomas. Cancer Letters (Print). v. 191, n. 2, p. 193-202, issn: 0304-3835, 2003.
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23. MEIRELES, S. I. ; CARVALHO, A. F. ; HIRATA JR., R. ; MONTAGNINI, A. L. ; MARTINS, W. K. ; RUNZA, F. B. ; STOLF, B. S. ; SOARES, F. A. ; NEVES, E. J. ; REIS, L. F.. Differentially expressed genes in gastric tumors identified by cDNA array. Cancer Letters (Print). v. 190, n. 2, p. 199-211, issn: 0304-3835, 2003.
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24. GOMES, L. I. ; SILVA, R. L. A. ; STOLF, B. S. ; CRISTO, E. B. ; HIRATA JR., R. ; SOARES, F. A. ; REIS, L. F. ; NEVES, E. J. ; CARVALHO, A. F.. Comparative analysis of amplified and nonamplified RNA for hybridization in cDNA microarray. Analytical Biochemistry (Print). v. 321, p. 244-251, issn: 0003-2697, 2003.
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32. SETZER, V.W. ; HIRATA JR., R.. Dia da Computação: um sistema educacional para uma introdução rápida ao computador e à computação. Ciência e Cultura (SBPC). v. 42, p. 333-340, issn: 0009-6725, 1990.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (3)
1. GUEVARA, JORGE ; Hirata Jr., Roberto ; CANU, STEPHANE. Fuzzy Set Similarity using a Distance-Based Kernel on Fuzzy Sets. Em: George A. Papakostas;Anestis G. Hatzimichailidis;Vassilis G. Kaburlasos. (Org.). Gate to Computer Science and Research. 1ed. : Science Gate Publishing P.C.. 2016.p. 103-120.
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2. Hashimoto, Marcelo ; Morimitsu, Henrique ; Hirata Jr., Roberto ; CESAR JUNIOR, R. M.. Keygraphs: Structured Features for Object Detection and Applications. Em: Amita Pal; Sankar K Pal. (Org.). Pattern Recognition and Big Data. 1ed. 2016.p. 545-580.
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3. HIRATA JR., R.; BRUN, M. ; BARRERA, J. ; DOUGHERTY, E. R.. Aperture Filters: Theory, Application, and Multiresolution Analysis. Em: Stephen Marshall;Giovanni L. Sicuranza. (Org.). Advances on Nonlinear Signal and Image Processing. : EURASIP Book Series on Signal Processing and Communications. 2007..
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (64)
1. OLIVEIRA, A. A. A. M. ; ESPADOTO, M. ; Hirata, R. ; TELEA, ALEXANDRU C.. SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for Machine Learning Classifiers. Em: 13th International Conference on Information Visualization Theory and Applications IVAPP, p. 77-87, 2022.
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2. OLIVEIRA, A. A. A. M. ; WANG, Z. ; HIRATA JUNIOR, ROBERTO. Locating Urban Trees Near Electric Wires Using Google Street View Photos: A New Dataset and a Semi-Supervised Learning Approach in the Wild. Em: Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops, p. 4286-4294, 2022.
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3. ELIAS, ERIK MIGUEL DE ; CARRIEL, VINICIUS SANCHES ; DE OLIVEIRA, GUILHERME WERNECK ; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ ; NOGUEIRA, MICHELE ; JUNIOR, ROBERTO HIRATA ; BATISTA, DANIEL MACEDO. A Hybrid CNN-LSTM Model for IIoT Edge Privacy-Aware Intrusion Detection. Em: 2022 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), p. 1, 2022.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. DA SILVA OLIVEIRA, GIOVANNI APARECIDO ; LIMA, PRISCILA SERRA SILVA ; KON, FABIO ; TERADA, ROUTO ; BATISTA, DANIEL MACEDO ; Hirata, Roberto ; HAMDAN, MOSAB. A Stacked Ensemble Classifier for an Intrusion Detection System in the Edge of IoT and IIoT Networks. Em: 2022 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), p. 1, 2022.
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5. ABELLO, ANTONIO AUGUSTO ; HIRATA JR., R. ; WANG, Z.. Dissecting the High-Frequency Bias in Convolutional Neural Networks. Em: Computer Vision and Pattern Recognition - CVPR, v. 1, p. 863-871, 2021.
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6. DE OLIVEIRA, GUILHERME WERNECK ; TOSCANO NEY, RODRIGO ; HERRERA, JUAN LUIS ; MACEDO BATISTA, DANIEL ; Hirata, R. ; GALAN-JIMENEZ, JAIME ; BERROCAL, JAVIER ; MURILLO, JUAN MANUEL ; LUIZ DOS SANTOS, ALDRI ; NOGUEIRA, MICHELE. Predicting Response Time in SDN-Fog Environments for IIoT Applications. Em: 2021 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), p. 1, 2021.
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7. MOSAIYEBZADEH, FATEMEH ; ARAUJO RODRIGUEZ, LUIS GUSTAVO ; MACEDO BATISTA, DANIEL ; Hirata, R.. A Network Intrusion Detection System using Deep Learning against MQTT Attacks in IoT. Em: 2021 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), p. 1, 2021.
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8. PAIVA, THALES B. ; SIQUEIRA, YAISSA ; BATISTA, DANIEL MACEDO ; Hirata, R. ; TERADA, R.. BGP Anomalies Classification using Features based on AS Relationship Graphs. Em: 2021 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), p. 1, 2021.
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9. BARZILAY, ALAN ; MARTINELLI, CAIO L. ; NOGUEIRA, MICHELE ; BATISTA, DANIEL M. ; Hirata, Roberto. AnubisFlow: A Feature Extractor for Distributed Denial of Service Attack Classification. Em: 2021 12th International Conference on Network of the Future (NoF), p. 1, 2021.
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10. ARBEX, GUSTAVO VITRAL ; MACHADO, KETLY GONCALVES ; NOGUEIRA, MICHELE ; BATISTA, DANIEL M. ; Hirata, Roberto. IoT DDoS Detection Based on Stream Learning. Em: 2021 12th International Conference on Network of the Future (NoF), p. 1, 2021.
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11. LENTE, CAIO ; Hirata Jr., Roberto ; BATISTA, DANIEL MACÊDO. An Improved Tool for Detection of XSS Attacks by Combining CNN with LSTM. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, p. 1, 2021.
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30. MONTAGNER, IGOR DOS SANTOS ; Hirata, Roberto ; Hirata, Nina S.T.. A Machine Learning Based Method for Staff Removal. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3162, 2014.
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31. GUEVARA, JORGE ; Hirata, Roberto ; CANU, STEPHANE. Positive definite kernel functions on fuzzy sets. Em: 2014 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), p. 439, 2014.
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32. MONTAGNER, IGOR S. ; Hirata, Roberto ; HIRATA, NINA S. T.. Learning to remove staff lines from music score images. Em: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 2614, 2014.
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33. Lara, Arnaldo C. ; Hirata Jr., Roberto. A Pyramid of Concentric Circular Regions to Improve Rotation Invariance in Bag-of-Words Approach for Object Categorization. Em: 8th International Joint Conference on Computer Vision, 2013.
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34. Lara, Arnaldo C. ; Hirata Jr., Roberto. A Granulometry Based Descriptor For Object Categorization. Em: 11th International Symposium on Mathematical Morphology, 2013.
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61. MADEIRA, H. M. F. ; BARRERA, J. ; HIRATA JR., R. ; HIRATA, N. S. T.. A New Paradigm for the Architecture of Morphological Machines: Binary Decision Diagrams. Em: SIBGRAPI'99 (Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing), v. 1, p. 283-292, 1999.
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62. BARRERA, J. ; TERADA, R. ; LOTUFO, R. A. ; HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JR., R. ; ZAMPIROLLI, F. A.. An OCR based on Mathematical Morphology. Em: Nonlinear Image Processing IX, v. 3304, p. 197-208, 1998.
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63. BARRERA, J. ; HIRATA JR., R.. Fast Algorithms to Compute Elementary Operators of Mathematical Morphology. Em: SIBGRAPI'97, v. 1, p. 163-170, 1997.
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64. HIRATA JR., R.; BARRERA, J. ; LOTUFO, R. A.. A Tutorial on Image Segmentation via Mathematical Morphology with Khoros. Em: Khoros 97 proceedings, v. 1, 1997.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (6)
1. SALVATORE, F. ; PRETO, S. ; FINGER, M. ; HIRATA JR., R.. Using Neural Models To Perform Inference. Em: 14TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON NEURAL-SYMBOLIC LEARNING AND REASONING, 2019, Macau. Proceedings of the 2019 International Workshop on Neural- Symbolic Learning and Reasoning, v. 1, p. 85-87, 2019.
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2. MONTAGNER, I. S. ; HIRATA JR., R. ; HIRATA, N. S. T.. TRIOS - an open source toolbox for training image operators from samples. Em: Conference on Graphics, Patterns and Images, 25 (SIBGRAPI), 2012, Ouro Preto. Workshop of Works in Progress (WIP) in SIBGRAPI 2012 (XXV Conference on Graphics, Patterns and Images). Los Alamitos: IEEE Computer Society Conference Publishing Services, p. 45-46, 2012.
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3. Rafael de O. L. Gonçalves ; André Shoji Asato ; HIRATA JR., R.. Sistema de Acessibilidade a Cores - Visocor. Em: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2010, Gramado. Workshop of Undergraduate Works, 2010.
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4. Higa, Carlos ; HASHIMOTO, R. F. ; Hirata Jr., Roberto ; HIRATA, N. S. T. ; Carlos S. Santos. Inference of gene regulatory network using temporal coefficient of determination obtained from ergodic Markov chains. Em: Genomic Signal Processing and Statistics - GENSIPS, 2009, Minneapolis. IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics, p. 1-4, 2009.
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5. Luis Roberto Pereira de Paula ; Carlos S. Santos ; Marco Antônio Gutierrez ; Marina Rebelo ; Hirata Jr., Roberto. MIV: A Cardiac Image Visualizer. Em: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing - Sibgrapi, 2009, Rio de Janeiro. 22nd Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. SIBGRAPI, 2009, 2009.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6. Higa, Carlos ; HASHIMOTO, R. F. ; Hirata Jr., Roberto ; HIRATA, N. S. T.. Considerations on Using CoD for Inference of Gene Regulation Networks. Em: 4th X-Meeting, 2008, Salvador. 4th X-Meeting, p. 1-4, 2008.
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Resumos publicados em anais de congressos (12)
1. RIBEIRO, A. H. ; SOLER, J. M. P. ; HIRATA JR., R.. Two-color microarray data analysis taking into account probe-level inaccuracies. Em: ISCB-Latin America x-Meeting on Bioinformatics with BSB and SoiBio, 2014, Belo Horizonte. ISCB-Latin America x-Meeting on Bioinformatics with BSB and SoiBio, 2014.
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2. Grynberg, Priscila ; Passos-Silva, Danielle Gomes ; Hirata Jr, Roberto ; Macedo, Andrea Mara ; NEVES, E. J. ; Machado, Carlos Renato ; Franco, Glória Regina. Analysis of Trypanosoma cruzi gene expression in response to ionizing radiation using the DNA microarray technique. Em: ISCB Latin America Conference, 2010, Montevideo. ISCB Latin America Conference, 2010.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3. Talita Perciano Costa Leite ; Hirata Jr., Roberto ; CESAR JUNIOR, R. M.. An Image Simulator of Soil Profiles with Plant Roots for Image Segmentation. Em: Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, Rio de Janeiro. Anais do XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, 2009.
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4. Grynberg, Priscila ; Passos-Silva, Danielle Gomes ; Hirata Jr, Roberto ; Macedo, Andrea Mara ; Machado, Carlos Renato ; Bartholomeu, Daniella Castanheira ; Franco, Glória Regina. Analysis of Trypanosoma cruzi Gene Expression in Response to Ionizing Radiation using the DNA Microarray Technique. Em: X-meeting 2009 - 5th International Conference of the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology, 2009, Angra dos Reis. X-meeting Eletronic Abstracts Book 2009, 2009.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5. Grynberg, Priscila ; Passos-Silva, Danielle Gomes ; Hirata Jr, Roberto ; Macedo, Andrea Mara ; NEVES, E. J. ; Machado, Carlos Renato ; Bartholomeu, Daniella Castanheira ; Franco, Glória Regina. Analysis of Trypanosoma cruzi gene expression in response to ionizing radiation using the microarray technique. Em: IV Meeting in Fundamental Aspects of DNA Repair and Mutagenesis, 2009, Belo Horizonte. IV Meeting in Fundamental Aspects of DNA Repair and Mutagenesis, 2009.
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6. REIS, L. F. ; CARVALHO, A. F. ; NEVES, E. J. ; HIRATA JR., R. ; MARTINS, W. K. ; MONTAGNINI, A. L. ; SOARES, F. A.. Molecular Classifieres for gastric cancer and non-malignant diseases of the gastric mucosa. Em: AACR 2003, 2003, Toronto. AACR 2003, 2003.
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7. ESTEVES, G. P. ; DANTAS, D. O. ; HIRATA JR., R. ; NEVES, E. J. ; BARRERA, J. ; REIS, L. F. ; CARVALHO, A. F.. A Study on some parameters that may influence cDNA microarrays analysis. Em: Congresso Nacional de Genética, 2002, Águas de Lindóia. Congresso Nacional de Genética, 2002.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8. GOMES, L. I. ; STOLF, B. S. ; ESTEVES, G. P. ; MARTINS, W. K. ; HIRATA JR., R. ; NEVES, E. J. ; REIS, L. F. ; CARVALHO, A. F.. Assesment of bias introduced by RNA amplification for microarray hybridization. Em: Congresso Nacional de Genética, 2002, Águas de Lindóia. Congresso Nacional de Genética, 2002.
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9. STOLF, B. S. ; CARVALHO, A. F. ; MARTINS, W. K. ; RUNZA, F. B. ; HIRATA JR., R. ; NEVES, E. J. ; SOARES, F. A. ; KOWALSK, P. L. ; CARVALHO, M. B. ; REIS, L. F.. Identification of genes differentially expressed in thyroid tumors. Em: Congresso Nacional de Genética, 2002, Águas de Lindóia. Congresso Nacional de Genética, 2002.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10. SILVA, R. L. A. ; MACKAY, A. ; CARVALHO, A. F. ; RUNZA, F. B. ; HIRATA JR., R. ; NEVES, E. J. ; HARE, M. O. ; REIS, L. F.. Identification of genes with altered expression in human mammary luminal cell lines as a consequence of ERBB (HER2-neu) overexpression. Em: Congresso Nacional de Genética 2002, 2002, Águas de Lindóia. Congresso Nacional de Genética 2002, 2002.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11. MEIRELES, S. I. ; CARVALHO, A. F. ; HIRATA JR., R. ; MONTAGNINI, A. L. ; MARTINS, W. K. ; RUNZA, F. B. ; MENDONCA, C. E. ; SOARES, F. A. ; NEVES, E. J. ; REIS, L. F.. Identification of molecular markers in gastric cancer by cDNA arrays. Em: Congresso Nacional de Genética 2002, 2002, Águas de Lindóia. Congresso Nacional de Genética 2002, 2002.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12. BAGATTINI, R. ; GORJÃO, R. ; TAMINATO, A. ; CHEN, G. ; DRIESSCHE, N. V. ; SANTOS, T. T. ; OKIDA, G. T. ; HIRATA JR., R. ; FERREIRA, J. E. ; NEVES, E. J. ; BARRERA, J. ; KUSPA, A. ; SHAULSKY, G. ; SOUZA, G. M.. A role for yaka, camp and pka in the nitrosoative/oxidative stress response of dictyostelium discoideum cells. Em: International Dictyostelium Conference, 2001, La Jolla, California - USA, 2001.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (1)
1. HIRATA JR., R. Introdução à bioinformática. 2006. Curso de curta duração ministrado/Extensão
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Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (4)
1. Nury Yuleny Arosquipa Yanque. A definir. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
2. Diego Pavan Soler. a definir. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
3. Artur André Almeida de Macedo Oliveira. Análise de imagens desafiantes usando CNNs. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
4. Lilian Nogueira de Faria. A definir. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2016.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
Dissertação de mestrado (6)
1. Arthur Moriggi Pimenta. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2022.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
2. Luan C. da S. Casagrande. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
3. Vinicius Sanches Carriel. a definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2020.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
4. Ricardo Manhães Savii. a definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2020.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
5. Caio Truzzi Lente. The Role of Recommender Systems in Social Media Radicalization. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2019.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
6. Gianluca T. Ciccarelli. Redes Adversariais para Geração de Frames Intermediários em "Animes". Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . Início: 2018.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
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 (8)
1. Francisco Caio Maia Rodrigues. Visual Analytics for Machine Learning: Computing and Leveraging Decision Boudary Maps. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
2. Felipe de Souza Salvatore. Analysing Natural Language Inference from a Rigorous Point of View. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Supervisor: Roberto Hirata Junior.
3. Rafael Will Macêdo de Araujo. A Bag of Features Approach for Human Attribute Analysis on Face Images. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, . 2019.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
4. Igor dos Santos Montagner. W -operator learning using linear models for both gray-level and binary inputs. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2017.
  Orientadores: Nina Sumiko Tomita Hirata, Roberto Hirata Junior.
5. Jorge Luis Guevara Dias. Modelos de aprendizado supervisionado usando métodos kernel, conjuntos fuzzy e medidas de probabilidade. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
6. Arnaldo Câmara Lara. Descritor de bordas e quantização espacial flexível aplicados a categorização de objetos. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
7. Talita Perciano Costa Leite. Detecção de estruturas finas e ramificadas em imagens usando campos aleatórios de Markov e informação perceptual. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
8. Carlos da Silva dos Santos. Construção de atributos binários baseada em análise de interações. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2010.
  Orientador: Roberto Hirata Junior.
Dissertação de mestrado (17)

Mariane Valerio Gonzales. A Importância da Análise Detalhada dos Erros na Classificação de Imagens de Planktons. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Artur André Almeida de Macedo Oliveira. Cidades inteligentes, visão computacional, vegetação urbana, Google Street View. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Nury Yuleny Arosquipa. Um Estudo Comparativo de Métodos de Segmentação de Documentos Antigos. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Antonio Abello. Two Studies on Convolutional Neural Network?s Sensibility to Resolution. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Augusto Dias Faria. Segmentação de pele humana usando regras de correlação baseadas em agrupamento dinâmico de cores. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Jefferson Serafim Ascaneo. Um estudo de algoritmos de reconstrução, focalização e segmentação de imagens de holografia digital para o aprimoramento da classificação de organismos planctônicos. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
André Vinícius Lopes. Redes Neurais Convolucionais Aplicadas ao Projeto de Operadores de Imagens. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2017.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Adèle Helena Ribeiro. Análise de expressõ es gênicas com erros de medida e aplicação em dados reais. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Gabriel Preti. Ferramentas estatísticas e computacionais na análise de fraudes. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2014.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rafael de O. L. Gonçalves. A importância dos atributos de cores em PDI e CBIR. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Leissi Margarita Castañeda León. Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Luis Roberto P. Paula. Segmentação de imagens SPECT/Gated-SPECT do miocárdio e geração de um mapa polar. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, . 2011.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Bernardo Pimentel. Localização em dispositivos móveis utilizando sinais de redes Wi-Fi. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2011.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Thiago M. Paixão. Rastreamento de objetos utilizando reconhecimento estrutural de padrões: uma abordagem com modelo estático. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2010.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Assirati Dias. Um middleware para processamento bioestatístico em grades computacionais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, . 2009.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Arnaldo Câmara Lara. Segmentação de Movimento Usando Morfologia Matemática. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2007.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Daniel André Vaquero. Projeto Multirresolução de Operadores Morfológicos a Partir de Exemplos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2004.
Supervisor: Roberto Hirata Junior.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (29)

Cândido Matos Junior. Aprendizado de Máquina em Geociências para Classificação de Fácies. (Graduação em Geociências e Educação Ambiental) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
João Gabriel Bási. Criação de um jogo com dificuldade dinâmica e aprendizagem por reforço. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2019.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Juliano Garcia de Oliveira. A study on Gradient Boosting classifiers. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2019.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Raphael dos Reis Gusmão. LaserHarp - Harpa Laser Open-source. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2019.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Bruno Rafael Arico. LIDARO: LIDAR Open-source. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Gabriel Ogawa Cruz. Previsão da volatilidade do índice IBOVESPA por redes neurais artificiais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Gianluca Takara Ciccarelli. Geração automática de quadros para animações utilizando Visão Computacional e Processamento de Imagens. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2017.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Lucas Romão Silva. Análise de Sentimentos Aplicada à Política. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2017.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Marcos Masanobu Takahashi. Estudo comparativo de algoritmos de recomendação. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2014.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Almir Alves Pereira. CandyTex - editor LaTeX On-line. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
André Spanguero Kanayama. Distribuição de carga em execução de scripts no sistema VisionDataset. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Alves Lima. API de navegação no Google Street View e análise de imagens da paisagem urbana. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Wallace Faveron de Almeida. API de navegação no Google Street View e análise de imagens da paisagem urbana. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Renato Augusto Vieira Nishimori. Ferramenta de acessibilidade para deficientes visuais de cores. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
João Paulo dos Santos Mota. Plataforma de colaboração para auxílio às administrações municipais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2012.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Lucas Ikeda França. Tema Identificador de plágio para o Adessowiki.. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2011.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Adèle Helena Ribeiro. Análise de Sinais de um Sensor Piroelétrico. (Graduação em Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo, . 2011.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Lucas Ikeda. Trabalho de Formatura SupervisionadoIdentificador de plágio para o Adessowiki. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2011.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Alexandre Ouno Atoji. Implementação de uma grade BOINC no CEC com aplicações para codificação de vídeos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2010.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
André Shoji Asato e Rafael de O. Lopes Gonçalves. Acessibilidade para deficientes visuais para cores. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2009.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Luiz Marques Flores. BOINC + R: Executando rotinas de bioinformática em grades oportunistas. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2009.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Edson Kenji Ninomiya e José Antonio Cardoso Marum Jr. Visualizador de Múltiplos Vídeos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2009.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Andre de M. Folli e Bruno H. Yoshimura e Gustavo A. Nery. Adequabilidade do Kepler para pacotes de Bioinformática do R. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2007.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Assirati Dias. A dotNet Grid Computer. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Paula Akemi Nishimoto. A dotNet Grid Computer. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Eric Rodrigo Ramos. Design Patterns for DIP. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Bianca Bacci Fernandes. Design Patterns for DIP. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
César Passoni. Traffic analysis with image processing. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Camila Garcia Nunes. Traffic analysis with image processing. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, . 2004.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Iniciação científica (9)

Ayrton Amaral Alves Vitor. Extracting Urban Features from Street Level Images. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2020.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Antônio Augusto Abello. Uso de Redes Neurais Mistas Para Classificação de Plâncton. (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Ana Carolina Rodrigues. Análise de dados em linguagem natural extraídos do Twitter utilizando técnicas de aprendizado de máquina. (Graduando em Letras) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Marques Flores. R-GeneCliques. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2007.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rafael Crivellari Saliba Schouery. Computador Hipo. (Graduando em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2005.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Assirati Dias. Análise de dados de microarrays. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, Serviço de Ensino e Aprendizagem do Comércio. 2003.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Rodrigo Assirati Dias. Análise de dados de microarrays. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, Serviço de Ensino e Aprendizagem do Comércio. 2002.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Paula Akemi Nishimoto. O uso do Mathcad para o auxílio no ensino de programação. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, Serviço de Ensino e Aprendizagem do Comércio. 2002.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Michel Koji Mizusaka. Uma aplicação de aprendizado não-supervisionado para desembaralhar imagens. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Faculdade SENAC de Ciências Exatas e Tecnologia, Serviço de Ensino e Aprendizagem do Comércio. 2002.
Orientador: Roberto Hirata Junior.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (18)

2017-Atual. INCT of the Future Internet for Smart Cities
Descrição: The Future Internet will integrate large-scale systems constructed from the composition of thousands of distributed services, while interacting directly with the physical world via sensors and actuators, which compose the Internet of Things. This Future Internet will enable the realization of the Smart Cities vision, in which the urban infrastructure will be used to its fullest extent to offer a better quality of life for its citizens. Key to the efficient and effective realization of Smart Cities is the scientific and technological research covering the multiple layers that make up the Internet. This project aims to address challenges and initiatives related to Future Internet and Smart Cities in the scope of the InterSCity project. The challenges and initiatives are organized in three fronts: (1) Networking and High-Performance Distributed Computing; (2) Software Engineering for the Future Internet; and (3) Analysis and Mathematical Modeling for the Future Internet and Smart Cities. InterSCity aims at developing an integrated open-source platform containing all the major building blocks for the development of robust, integrated, sophisticated applications for the smart cities of the future.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / KON, FABIO - Coordenador / COSTA, FABIO M. - Integrante / ENDLER, MARKUS - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2016-Atual. Storage, Modeling and Analysis of Dynamical Systems for e-Science Applications
Descrição: The astonishing fast rate of technology evolution has given rise to a new era of scientific knowledge discovery. This new age of science, known as e-Science, is described as the new great computational and multidisciplinary team science requiring novel methodologies for data storage, modeling and analysis. In particular, the development of transactional and analytical software systems for e-Science applications when viewed from a dynamic systems perspective, presents a number of new computational challenges. Among them are the scientific knowledge discovery processes, which involve frequent changes of requirements for data storage, modeling and analysis. The need to address scientific dynamic systems in order to cope with complex applications of e-Science has woken up the scientific community for the development of robust and evolutionary software systems to meet these new challenges. Dynamical system is the classical mathematical formalism to represent phenomena that evolute with time, which are of great interest in science. In this project, our main goal is to develop computational models and methodologies to support e-Science applications viewed as dynamic systems. Our fundamental research covers three key research areas, namely storage, modeling, and analysis of dynamic systems. These research areas are significant and relevant to the FAPESP e-Science Program since many of the present e-Science challenges are related to the proper treatment of dynamic systems. Hence, we plan to develop and apply computational methodologies that will ease the development of e-Science applications, thereby contributing to the improvement of worldwide scientific knowledge, while respecting legal and ethical restrictions in data management.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / João Eduardo Ferreira - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Marcel Parolin Jackowski - Integrante / Paulo Sergio Graziano Magalhães - Integrante.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2015-Atual. Combinacao de caracteristicas locais e globais em aprendizagem de operadores de imagens
Descrição: O problema de projeto de operadores morfológicos pode ser modelado no contexto de aprendizagem de máquina como um problema de aprendizado de uma função local que mapeia o padrão observado em cada ponto da imagem para um valor de saída. Uma característica interessante dos operadores morfológicos é o fato de eles permitirem uma interpretação intuitiva de seus efeitos, uma vez que sua concepção é fortemente baseada em explorar informação de forma e de topologia. Além disso, eles são formalmente bem caracterizados por fundamentos teóricos sólidos. Porém, por construção, operadores morfológicos não possuem propriedades interessantes como invariância à escala e à rotação e também não levam em consideração informações globais ou de contexto. Neste projeto, o objetivo principal é avançar os métodos existentes para projeto de operadores morfológicos para que estes sejam capazes de tratar objetos de diferentes escalas e levem em consideração informações globais e de contexto. Para tanto, a principal ideia a ser explorada é o uso de descritores de características diversas citados na literatura da área, de forma acoplada ao arcabouço de combinação de operadores. Deverão ser investigados os aspectos teóricos, estatísticos e práticos associados. Aplicações em processamento de imagens de documentos são planejadas como meio para validação dos métodos a serem desenvolvidos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Igor do Santos Montagner - Integrante / Ana Lucia Lima Marreiros Maia - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Descrição: O problema de projeto de operadores morfológicos pode ser modelado no contexto de aprendizagem de máquina como um problema de aprendizado de uma função local que mapeia o padrão observado em cada ponto da imagem para um valor de saída. Uma característica interessante dos operadores morfológicos é o fato de eles permitirem uma interpretação intuitiva de seus efeitos, uma vez que sua concepção é fortemente baseada em explorar informação de forma e de topologia. Além disso, eles são formalmente bem caracterizados por fundamentos teóricos sólidos. Porém, por construção, operadores morfológicos não possuem propriedades interessantes como invariância à escala e à rotação e também não levam em consideração informações globais ou de contexto. Neste projeto, o objetivo principal é avançar os métodos existentes para projeto de operadores morfológicos para que estes sejam capazes de tratar objetos de diferentes escalas e levem em consideração informações globais e de contexto. Para tanto, a principal ideia a ser explorada é o uso de descritores de características diversas citados na literatura da área, de forma acoplada ao arcabouço de combinação de operadores. Deverão ser investigados os aspectos teóricos, estatísticos e práticos associados. Aplicações em processamento de imagens de documentos são planejadas como meio para validação dos métodos a serem desenvolvidos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Roberto Hirata Jr. - Integrante / Igor dos Santos Montagner - Integrante / Ana Lucia Lima Marreiros Maia - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Nina Sumiko Tomita Hirata.
2013-Atual. NAP - eScience
Descrição: A ciência moderna é crescentemente interdisciplinar e intensiva em dados. Na área de ciências da vida, por exemplo, com o surgimento de plataformas de alto desempenho para imagem e estudos genômicos o gargalo não está mais na aquisição de dados mas sim no seu processamento, análise, armazenamento e transferência. Esse cenário levou ao desenvolvimento de novas metodologias matemáticas e de ciência da computação para o tratamento de grande volume de dados, conhecidas hoje como e-Science. Entre os recursos mais importantes para e-Science estão a computação em nuvem e o uso de ferramentas de análise on-line. É também imperativo que a aquisição e inclusão de dados oriundos de plataformas de alto desempenho em bancos, para posterior análise e transferência, obedeçam a critérios estabelecidos ex ante por uma curadoria (data engineering). Essa nova arquitetura de tratamento de dados é essencial para que a descoberta científica nos principais domínios do conhecimento não venha a ser detida pelo ?dilúvio de dados? (Baraniuk RG, Science.2011. 331:717-8). A presente proposta centra-se na criação do Núcleo de e-Science da USP como uma resposta institucional para a formação de uma rede de laboratórios da Universidade de São Paulo capaz de: i) liderar iniciativas em desenvolvimento e difusão de metodologias computacionais aplicáveis à captura, armazenamento, manutenção e análise de dados gerados por plataformas de alto desempenho em domínios como medicina e biologia; ii) organizar a formação de recursos humanos nessa área ; iii) gerar, difundir e transferir tecnologia em e-Science.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Roberto Marcondes César Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2013-Atual. Aprendizagem de operadores de imagens - Aplicacoes em deteccao de objetos e segmentacao de imagens
Descrição: Dado o volume crescente de imagens geradas atualmente, a importância de métodos de processamento e análise que possam ser facilmente adaptados para diferentes t ipos de imagens está cada vez mais evidente. Dentre tarefas comuns em processame nto de imagens destacam-se a segmentação e a detecção de objetos de interesse. De um lado, os operadores morfológicos são ferramentas poderosas que podem ser utilizados na solução dessas tarefas. De outro lado, aprendizagem computacional é uma abordagem que permite a adaptação de métodos de processamento de um contexto para outro. A aliança desses dois vem gerando técnicas de aprendizagem de opera dores morfológicos a partir de imagens de treinamento. No entanto, os resultados satisfatórios ainda estão restritos ao contexto de processamento de imagens binárias. Este projeto de pesquisa visa avanços no estado-da-arte em aprendizagem d e operadores morfológicos para imagens níveis de cinza, e especialmente voltados para os problemas de detecção de objetos e segmentação de imagens. Uma das cont ribuições esperadas desta proposta é a solução de problemas reais de detecção e segmentação de objetos em imagens de diferentes áreas tais como Astronomia, Oceanografia e Biologia, em colaborações multidisciplinares mantidas pelos membros da equipe.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Carlos da Silva dos Santos - Integrante / Hirata, Nina S.T. - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Descrição: Dado o volume crescente de imagens geradas atualmente, a importância de métodos de processamento e análise que possam ser facilmente adaptados para diferentes t ipos de imagens está cada vez mais evidente. Dentre tarefas comuns em processame nto de imagens destacam-se a segmentação e a detecção de objetos de interesse. D e um lado, os operadores morfológicos são ferramentas poderosas que podem ser ut ilizados na solução dessas tarefas. De outro lado, aprendizagem computacional é uma abordagem que permite a adaptação de métodos de processamento de um contexto para outro. A aliança desses dois vem gerando técnicas de aprendizagem de opera dores morfológicos a partir de imagens de treinamento. No entanto, os resultados satisfatórios ainda estão restritos ao contexto de processamento de imagens bin árias. Este projeto de pesquisa visa avanços no estado-da-arte em aprendizagem d e operadores morfológicos para imagens níveis de cinza, e especialmente voltados para os problemas de detecção de objetos e segmentação de imagens. Uma das cont ribuições esperadas desta proposta é a solução de problemas reais de detecção e segmentação de objetos em imagens de diferentes áreas tais como Astronomia, Ocea nografia e Biologia, em colaborações multidisciplinares mantidas pelos membros d a equipe.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Roberto Hirata Jr. - Integrante / Carlos da Silva dos Santos - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Nina Sumiko Tomita Hirata.
2011-2014. Metodos e Tecnicas para Exploracao e Analise de Bioimagens
Descrição: A demanda pela análise de imagens oriundas das mais variadas subáreas biomédicas e biológicas tem nitidamente crescido nos últimos anos. Além dos desafios computacionais diretamente relacionados à natureza da análise em questão, tais como a complexidade das imagens e o grande volume e tipos de problemas, verificam-se desafios relacionados à multidisciplinaridade e à necessidade de melhor integração de resultados gerados no tratamento de diferentes problemas. Este projeto de pesquisa propõe a investigação, desenvolvimento e validação de métodos e técnicas inovadoras para exploração e análise de bioimagens. Para viabilizar essa investigação, diversos subprojetos, todos relacionados a algum problema de análise de bioimagens e que envolvem colaborações com pesquisadores das áreas biológicas, são contemplados nesta proposta. Adicionalmente, está previsto o desenvolvimento de um ambiente unificado para exploração e análise de imagens, que terá papel importante para operacionalizar e viabilizar o desenvolvimento dos métodos e técnicas, melhorar as interações em colaborações multidisciplinares e permitir reaproveitamento de resultados. Com isso, esta proposta visa contribuir para formação de competência nacional em análise de bioimagens.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Roberto Marcondes César Junior - Integrante / Marcel Parolin Jackowski - Integrante / Fabrício Martins Lopes - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Descrição: A demanda pela análise de imagens oriundas das mais variadas subáreas biomédicas e biológicas tem nitidamente crescido nos últimos anos. Além dos desafios computacionais diretamente relacionados à natureza da análise em questão, tais como a complexidade das imagens e o grande volume e tipos de problemas, verificam-se desafios relacionados à multidisciplinaridade e à necessidade de melhor integração de resultados gerados no tratamento de diferentes problemas. Este projeto de pesquisa propõe a investigação, desenvolvimento e validação de métodos e técnicas inovadoras para exploração e análise de bioimagens. Para viabilizar essa investigação, diversos subprojetos, todos relacionados a algum problema de análise de bioimagens e que envolvem colaborações com pesquisadores das áreas biológicas, são contemplados nesta proposta. Adicionalmente, está previsto o desenvolvimento de um ambiente unificado para exploração e análise de imagens, que terá papel importante para operacionalizar e viabilizar o desenvolvimento dos métodos e técnicas, melhorar as interações em colaborações multidisciplinares e permitir reaproveitamento de resultados. Com isso, esta proposta visa contribuir para formação de competência nacional em análise de bioimagens.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Roberto Hirata Jr. - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Marcel Parolin Jackowski - Integrante / Fabrício Martins Lopes - Integrante.
Membro: Nina Sumiko Tomita Hirata.
2011-2013. Desafios em Projeto Multinivel de Operadores Morfologicos
Descrição: Projetar operadores morfológicos que apresentam bom desempenho em problemas de processamento e análise de imagens não é, em geral, uma tarefa simples. Uma abordagem útil para auxiliar o projeto de operadores é sua formulação como um problema de aprendizagem computacional: pares de imagens entrada-saída são utilizados como amostras de treinamento para gerar, via técnicas de aprendizagem computacional, um operador que procura mapear as imagens de entrada para as respectivas imagens de saída. No contexto considerado, esses operadores são caracterizados por uma função local que depende de uma vizinhança na imagem em torno do ponto a ser processado. Vizinhanças muito pequenas restringem a classe de operadores, gerando erro de restrição, e vizinhanças muito grandes resultam em imprecisão, gerando muita variância. Uma abordagem promissora recentemente proposta para balancear esses dois tipos de erro no caso de operadores binários é o projeto multinível de operadores. Nessa abordagem, o treinamento é realizado em múltiplos níveis, de forma a combinar em cada nível os resultados dos níveis anteriores. A escolha dos parâmetros dessa abordagem multinível tem sido realizada, por enquanto, manualmente. Este projeto de pesquisa pretende investigar aspectos práticos e teóricos dessa abordagem; em particular, pretende automatizar a escolha de parâmetros e estender a abordagem multinível para operadores sobre imagens em tons e cinza.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Descrição: Projetar operadores morfológicos que apresentam bom desempenho em problemas de processamento e análise de imagens não é, em geral, uma tarefa simples. Uma abordagem útil para auxiliar o projeto de operadores é sua formulação como um problema de aprendizagem computacional: pares de imagens entrada-saída são utilizados como amostras de treinamento para gerar, via técnicas de aprendizagem computacional, um operador que procura mapear as imagens de entrada para as respectivas imagens de saída. No contexto considerado, esses operadores são caracterizados por uma função local que depende de uma vizinhança na imagem em torno do ponto a ser processado. Vizinhanças muito pequenas restringem a classe de operadores, gerando erro de restrição, e vizinhanças muito grandes resultam em imprecisão, gerando muita variância. Uma abordagem promissora recentemente proposta para balancear esses dois tipos de erro no caso de operadores binários é o projeto multinível de operadores. Nessa abordagem, o treinamento é realizado em múltiplos níveis, de forma a combinar em cada nível os resultados dos níveis anteriores. A escolha dos parâmetros dessa abordagem multinível tem sido realizada, por enquanto, manualmente. Este projeto de pesquisa pretende investigar aspectos práticos e teóricos dessa abordagem; em particular, pretende automatizar a escolha de parâmetros e estender a abordagem multinível para operadores sobre imagens em tons e cinza.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nina Sumiko Tomita Hirata - Coordenador / Roberto Hirata Jr. - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Nina Sumiko Tomita Hirata.
2011-Atual. Modelos e Metodos de e-Science para Ciencias da Vida e Agrarias
Descrição: A ciência moderna é crescentemente interdisciplinar e intensiva em dados. Na área de ciências da vida, por exemplo, com o surgimento de plataformas de alto desempenho para análise de imagens e estudos genômicos, o gargalo não está mais na aquisição de dados mas sim no seu armazenamento, processamento, análise e visualização. Este cenário levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa ? eScience ? que combina pesquisa avançada em computação e em modelagem matemática para permitir e acelerar pesquisa em outros domínios do conhecimento, desde as ciências exatas até as humanidades e artes. A eScience envolve a chamada "computação centrada em dados" (data-intensive computing), com a busca de soluções para gerenciamento de grandes volumes de dados produzidos por (e para) experimentos científicos, para que a descoberta científica não venha a ser detida pelo ?dilúvio de dados?. Este projeto visa a criação de uma rede colaborativa de eScience para acelerar pesquisa avançada em ciências da vida (biologia, medicina, oceanografia) e ciências agrárias. Está estruturado em torno de cinco linhas de pesquisa ? biologia de sistemas, planejamento de safras, computação visual, modelagem matemática e bancos de dados. Dentro dessas linhas, serão tratadasquestões em aberto associadas às principais componentes de um ambiente de pesquisa em eScience: armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados científicos. Os pesquisadores principais têm histórico de cooperação e coordenação de projetos nessas linhas. Questões de interoperabilidade permeiam todo o projeto. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Junior Barrera - Integrante / Roberto Marcondes César Junior - Coordenador / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Luciano da Fontoura Costa - Integrante / Cláudia Maria Bauzer Medeiros - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2008-2010. Redes de interacao genica ``semeadas'' por cliques
Descrição: No presente projeto de pesquisa pretende-se estudar subsistemas biológicos dentro de um sistema complexo usando o modelo de Redes Booleanas Probabilísticas e a abordagem de aprendizado estatístico e computacional. O número de genes a ser considerado no subsistema é pequeno de forma a viabilizar as inferências entre os genes de estudo e, simplificar os modelos matemáticos e computacionais. A importância deste trabalho é que os algoritmos desenvolvidos podem ajudar pesquisadores a encontrar genes ainda não conhecidos envolvidos em importante processos biológicos, além de fortalecer a colaboração dos grupos envolvidos (Brasil, Argentina e USA).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador / Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Rodrigo Assirati Dias - Integrante / Santos, Carlos S. - Integrante / Rodrigo Flores - Integrante / Carlos Higa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2008-Atual. Expressao genica em tumores do estomago e do esofago: da biologia ao diagnostico
Descrição: Os tumores da porção superior do trato digestivo (esôfago e estômago) representam um importante desafio na pesquisa sobre o câncer. A grande maioria dos pacientes é diagnosticada tardiamente e, por conseqüência, com prognóstico bastante limitado. Enquanto os adenocarcinomas de estômago representam a segunda maior cause de morte relacionada ao câncer, os adenocarcinomas do esôfago apresentam a maior taxa de crescimento percentual nos Estados Unidos e Europa, assim como nas populações de maior renda no hemisfério sul. Os adenocarcinomas do estômago e do esôfago estão freqüentemente associados a processos inflamatórios da mucosa normal. Esse processo inflamatório crônico leva à substituição da mucosa normal por um tecido colunar do tipo intestinal, denominado metaplasia intestinal do estômago e que, no esôfago, recebe a denominação de mucosa de Barrett. Essas duas patologias não devem ser consideradas doenças pré-malígnas, uma vez que a taxa de transformação em adenocarcinomas é reduzida, mas representam o fator de risco mais importante para os adenocarcinomas dos dois órgãos. Usando a metodologia de microarranjos de DNA, estudamos as características moleculares de amostras de tecido representando mucosa normal, metaplasia intestinal e adenocarcinomas desses dois órgãos. Com base nestes dados, aplicamos ferramentas matemáticas e estatísticas para identificar assinaturas moleculares capazes de classificar precisamente as amostras. Também, foi possível definir um conjunto de alterações em vias metabólicas relacionadas aos processos inflamatórios e de metabolismo de glicerolípedes que poderão contribuir para o entendimento da origem e dos processos moleculares envolvidos na transformação maligna. Neste projeto, pretendemos criar uma rede de instituições e pesquisadores com tradição de pesquisa em tumores de estomago e esôfago que permitirá acesso a um número maior de amostras com dados clínicos e epidemiológicos associados. Com essas amostras, pretendemos estabelecer uma. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (5) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Luis Fernando Reis - Coordenador / Neves, E Jordão - Integrante.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2006-Atual. Modelagem por redes (grafos) e tecnicas de reconhecimento de padroes: estrutura, dinamica e aplicacoes
Descrição: Dentre os desafios enfrentados atualmente pela pesquisa em reconhecimento de padrões, cabe ressaltar três linhas fundamentais: (a) problemas em que elementos devem ser descritos estruturalmente através de uma rede indicando conexões entre tais elementos; (b) problemas envolvendo a evolução da informação ao longo de alguma variável independente (e.g. tempo, no caso de seqüências de vídeo); (c) problemas envolvendo ambos aspectos, i.e. uma rede de elementos cuja dinâmica evolui ao longo de alguma variável independente. O presente projeto temático, unindo os grupos de visão do IME-USP e IFSC-USP, além de pesquisadores colaboradores de outras instituições, prevê o estudo, desenvolvimento e aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões com esses três itens formando o tema de integração da pesquisa. Além da área de reconhecimento de padrões, o projeto inclui técnicas e problemas de visão computacional, processamento de imagens e de sinais e bioinformática, todas sendo áreas de trabalho dos pesquisadores proponentes. As atividades de pesquisa tratarão de aspectos de reconhecimento de padrões e de redes em ambas direções: (1) utilização de técnicas de reconhecimento de padrões para auxiliar na análise de redes em aplicações específicas; (2) desenvolvimento de técnicas de reconhecimento de padrões baseadas em redes. Esta linha de pesquisa incluirá a utilização de grafos em reconhecimento estrutural de padrões e raciocínio espacial. Os métodos em tais abordagens são marcados pelo fato que a tarefa de reconhecimento não envolve apenas os objetos em uma imagem, mas igualmente as relações entre tais objetos. Parte da importância da utilização dessas relações advém do fato que tais relações são frequentemente mais estáveis nas cenas que muitas propriedades dos objetos em si. Em particular, pretende-se explorar técnicas que descrevem a estrutura dos elementos em imagens através de grafos. Nesse caso, a rede é formada por elementos de uma imagem cujos arcos representam relaçõe. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (5) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Roberto Marcondes César Junior - Coordenador / Luciano da Fontoura Costa - Integrante.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2006-Atual. Aprendizado computacional na descoberta de marcadores moleculares para cancer
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2004-2004. Design Patterns em processamento de imagens
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2004-2004. Analise de trafego usando processamento de imagens
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2004-2004. Uma grade basead em .Net
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2003-2006. Classificadores de amostras biologicas baseadas na expressao de poucos genes.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Coordenador.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2002-2004. Identificacao de Genes que Regulam Fenotipos de Interesse em Agropecuaria atraves da Analise Computacional de Sequencias de Expressao
Descrição: Projeto CNPq - Pesquisador. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Junior Barrera - Coordenador / Neves, E Jordão - Integrante.
Membro: Roberto Hirata Junior.
2000-2005. Cooperation for Analysis of Gene Expression - FAPESP No.99/07390-0
Descrição: Projeto Temático FAPESP. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Roberto Hirata Junior - Integrante / Hugo Aguirre Armelin - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Roberto Hirata Junior.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (3)

Melhor poster no X-Meeting 2008, AB3C.. 2008.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações do Sibgrapi 2007, SBC.. 2007.
Membro: Roberto Hirata Junior.
Menção Honrosa no 10 siicusp, USP-CNPq.. 2002.
Membro: Roberto Hirata Junior.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (11)

Jornadas Argentinas de Informática. Machine Learning Applied to Gene Expression Data. 2010. (Congresso).
Jornadas Argentinas de Informática. Gene Expression Data Analysis. 2010. (Congresso).
26o Colóquio Brasileiro de Matemática. Projeto de operadores de imagens: novos avanços usando multirresolução e combinação de classificadores. 2007. (Congresso).
Regulamentacao das Profissoes em Tecnologias da Informacao.Regulamentacao das Profissoes em Tecnologias da Informacao. 2005. (Seminário).
6th International Meeting of the Microarray Gene Expression Data Society. Molecular classifiers based on gene cliques. 2003. (Congresso).
6th International Meeting of the Microarray Gene Expression Data Society. Remarks on analysis of gene expression robustness. 2003. (Congresso).
A Biotecnologia e o Futuro da Agricultura.A Biotecnologia e o Futuro da Agricultura. 2003. (Seminário).
I Latin American Course on Bioinformatics for Tropical Disease. 2002. (Simpósio).
New leads in experimental and clinical gene targeting in cancer. 2002. (Simpósio).
Technoimage 2002. Análise de dados e imagens de microarray. 2002. (Congresso).
VIth Brazilian School of Probability.Microarray Image Analysis. 2002. (Simpósio).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (1)

BARRERA, J. ; BANON, G. J. F. ; BRAGA NETO, U. ; HIRATA JR., R.. Simpósio Internacional de Morfologia Matemática. 2007. Congresso

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (6)

Roberto Hirata Junior ⇔ Nina Sumiko Tomita Hirata (17.0)
Barrera, Junior ; HASHIMOTO, RONALDO F. ; HIRATA, NINA S. T. ; Hirata, R. ; REIS, MARCELO S.. From Mathematical Morphology to machine learning of image operators. SÃO PAULO JOURNAL OF MATHEMATICAL SCIENCES. v. 16, p. 616-657, issn: 1982-6907, 2022.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR S. ; Hirata, Nina S.T. ; Hirata, Roberto. Staff removal using image operator learning. PATTERN RECOGNITION. v. 63, p. 310-320, issn: 0031-3203, 2017.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Santos, Carlos S. ; Hirata, Nina S.T. ; Hirata, Roberto. An Information Theory framework for two-stage binary image operator design. Pattern Recognition Letters. v. 31, p. 297-306, issn: 0167-8655, 2010.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
BARRERA, J. ; TERADA, R. ; HIRATA JR., R. ; HIRATA, N. S. T.. Automatic Programming of Morphological Machines by PAC Learning. Fundamenta Informaticae. v. 41, n. 1-2, p. 229-258, issn: 0169-2968, 2000.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
ESPADOTO, M. ; RODRIGUES, FRANCISCO CAIO MAIA ; HIRATA JR., R. ; TELEA, ALEXANDRU CRISTIAN. Deep Learning Inverse Multidimensional Projections. Em: EuroVA: International Workshop on Visual Analytics, v. 1, p. 1-10, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
RODRIGUES, FRANCISCO CAIO MAIA ; HIRATA, NINA S. T. ; LOPES, RUBENS M. ; ABELLO, ANTONIO A. ; HIRATA JR., R. ; DE LA CRUZ, LEANDRO T.. Evaluation of Transfer Learning Scenarios in Plankton Image Classification. Em: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, v. 1, p. 359-366, 2018.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR S. ; HIRATA, NINA S. T. ; Hirata, Roberto ; CANU, STEPHANE. NILC: A two level learning algorithm with operator selection. Em: 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 1873, 2016.
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HIRATA, NINA S. T. ; MONTAGNER, IGOR S. ; Hirata, Roberto. Comics image processing. Em: the 1st International Workshop, p. 1, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR S. ; Hirata, Roberto ; HIRATA, NINA S. T. ; CANU, STEPHANE. Kernel Approximations for W-Operator Learning. Em: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 386-393, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR S. ; HIRATA, NINA S. T. ; Hirata, Roberto. Image Operator Learning and Applications. Em: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 38-50, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR S. ; Hirata, Roberto ; HIRATA, NINA S. T.. Learning to remove staff lines from music score images. Em: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 2614, 2014.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MONTAGNER, IGOR DOS SANTOS ; Hirata, Roberto ; Hirata, Nina S.T.. A Machine Learning Based Method for Staff Removal. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3162, 2014.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JR., R. ; BARRERA, J.. Basis Computation Algorithms. Em: 8th International Symposium on Mathematical Morphology, v. 1, p. 15-26, 2007.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Carlos S. Santos ; HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JR., R.. "Two-stage Binary Image Operator Design: an Approach Based on Interaction Information". Em: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, p. 53-60, 2007.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JR., R.. Design of Order Statistic Filters from Examples. Em: XVI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing - SIBGRAPI 2003, p. 222-229, 2003.
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MADEIRA, H. M. F. ; BARRERA, J. ; HIRATA JR., R. ; HIRATA, N. S. T.. A New Paradigm for the Architecture of Morphological Machines: Binary Decision Diagrams. Em: SIBGRAPI'99 (Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing), v. 1, p. 283-292, 1999.
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BARRERA, J. ; TERADA, R. ; LOTUFO, R. A. ; HIRATA, N. S. T. ; HIRATA JR., R. ; ZAMPIROLLI, F. A.. An OCR based on Mathematical Morphology. Em: Nonlinear Image Processing IX, v. 3304, p. 197-208, 1998.
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Roberto Hirata Junior ⇔ Roberto Marcondes Cesar Junior (7.0)
LI, SIYUAN ; REN, WENQI ; WANG, FENG ; ARAUJO, IAGO BRENO ; TOKUDA, ERIC K. ; JUNIOR, ROBERTO HIRATA ; CESAR, ROBERTO M. ; WANG, ZHANGYANG ; CAO, XIAOCHUN. A Comprehensive Benchmark Analysis of Single Image Deraining: Current Challenges and Future Perspectives. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION. v. 129, p. 1301-1322, issn: 0920-5691, 2021.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
PERCIANO, T. ; TUPIN, F. ; HIRATA JR., R. ; Cesar Jr, Roberto M.. A two-level Markov random field for road network extraction and its application with optical, SAR, and multitemporal data. International Journal of Remote Sensing (Online). v. 37, p. 3584-3610, issn: 0143-1161, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
LI, SIYUAN ; CAO, XIAOCHUN ; ARAUJO, IAGO BRENO ; REN, WENQI ; WANG, ZHANGYANG ; TOKUDA, ERIC K. ; JUNIOR, ROBERTO HIRATA ; CESAR-JUNIOR, ROBERTO ; ZHANG, JIAWAN ; GUO, XIAOJIE. Single Image Deraining: A Comprehensive Benchmark Analysis. Em: 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), p. 3838-3847, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Talita Perciano Costa Leite ; Tupin, Florence ; Hirata Jr., Roberto ; CESAR JUNIOR, R. M.. A hierarchical Markov random field For road network extraction and its application with optical and SAR data. Em: 2011 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Morimitsu, Henrique ; Hashimoto, Marcelo ; Pimentel, Rodrigo Bernardo ; CESAR JUNIOR, R. M. ; Hirata Jr., Roberto. Keygraphs for Sign Detection in Indoor Environments by Mobile Phones. Em: 8th IAPR-TC-15 Workshop on Graph-based Representations in Pattern Recognition, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Morimitsu, Henrique ; Pimentel, Rodrigo Bernardo ; Hashimoto, Marcelo ; CESAR JUNIOR, R. M. ; Hirata Jr, Roberto. Wi-Fi and Keygraphs for Localization with Cell Phones. Em: Second IEEE International Workshop on Mobile Vision - IWMV - ICCV, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Thiago Paixão ; Ana Beatriz Graciano ; CESAR JUNIOR, R. M. ; HIRATA JR., R.. A Backmapping Approach for Graph-based Object Tracking. Em: SIBGRAPI, 2008.
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Roberto Hirata Junior ⇔ Mateus Espadoto (3.0)
RODRIGUES, FRANCISCO C. M. ; ESPADOTO, MATEUS ; HIRATA, ROBERTO ; TELEA, ALEXANDRU C.. Constructing and Visualizing High-Quality Classifier Decision Boundary Maps. INFORMATION. v. 10, p. 280-301, issn: 2078-2489, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
OLIVEIRA, ARTUR ; ESPADOTO, MATEUS ; HIRATA JR., ROBERTO ; TELEA, ALEXANDRU. SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for Machine Learning Classifiers. Em: 13th International Conference on Information Visualization Theory and Applications IVAPP, p. 77-87, 2022.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
ESPADOTO, M. ; RODRIGUES, FRANCISCO CAIO MAIA ; HIRATA JR., R. ; TELEA, ALEXANDRU CRISTIAN. Deep Learning Inverse Multidimensional Projections. Em: EuroVA: International Workshop on Visual Analytics, v. 1, p. 1-10, 2019.
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Roberto Hirata Junior ⇔ Marcelo Finger (1.0)
SALVATORE, FELIPE ; Finger, Marcelo ; HIRATA JR, ROBERTO. A logical-based corpus for cross-lingual evaluation. Em: Proceedings of the 2nd Workshop on Deep Learning Approaches for LowResource NLP (DeepLo 2019), p. 22-30, 2019.
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Roberto Hirata Junior ⇔ Artur André Almeida de Macedo Oliveira (1.0)
ALMEIDA DE MACEDO OLIVEIRA, ARTUR ANDRÉ ; Hirata, Roberto. INACITY - INvestigate and Analyze a CITY. Softwarex. v. 15, p. 100777, issn: 2352-7110, 2021.
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Roberto Hirata Junior ⇔ Iago Breno Alves do Carmo Araujo (1.0)
LI, SIYUAN ; CAO, XIAOCHUN ; ARAUJO, IAGO BRENO ; REN, WENQI ; WANG, ZHANGYANG ; TOKUDA, ERIC K. ; JUNIOR, ROBERTO HIRATA ; CESAR-JUNIOR, ROBERTO ; ZHANG, JIAWAN ; GUO, XIAOJIE. Single Image Deraining: A Comprehensive Benchmark Analysis. Em: 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), p. 3838-3847, 2019.
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Data de processamento: 01/11/2023 11:43:16

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