Frank Dennis Julca Aguilar

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  • Última atualização do currículo em 03/03/2017


Bacharel em Ciência da Computação pela Universidad Nacional de Trujillo (2009). Doutor em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo e a Universidade de Nantes (2016), sob acordo de dupla titulação. Realizou parte do doutorado em Nantes, França. Atua nas áreas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, incluindo aplicações no reconhecimento automático de escrita manuscrita e processamento de imagens. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Frank Dennis Julca Aguilar
Nome em citações bibliográficas
AGUILAR, F. D. J;Julca-Aguilar, F.D.;F. Julca-Aguilar;JULCA-AGUILAR, FRANK D.;JULCAAGUILAR, FRANK;Frank Julca-Aguilar;AGUILAR, FRANK D.J.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo.
Rua do Matão 1010
05508-900 - Sao Paulo, SP - Brasil
Telefone: (55) 1130916122
URL da Homepage: www.vision.ime.usp.br/~frank.aguilar


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2016
Doutorado em Ciências da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período co-tutela em Université de Nantes (Orientador: Christian Viard-Gaudin).
Título: Uso de informação contextual em reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Nina Sumiko Tomita Hirata.
Coorientador: Christian Viard-Gaudin.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Reconhecimento online de escrita; expressões matemáticas; análise estrutural; informação contextual; classificação de símbolos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
2005 - 2009
Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação.
Universidad Nacional de Trujillo, UNT, Peru.
Título: Desarrollo de un Modelo Híbrido para el Reconocimiento Automático del Habla usando Modelos Ocultos de Markov y Redes Neuronales Artificiales.
Orientador: Jorge L. Guevara Diaz.


Pós-doutorado


2016
Pós-Doutorado.
Instituto de Matemática e Estatística, IME, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.


Formação Complementar


2010 - 2010
Português.
Centro de Idiomas Universidad Nacional de Trujillo, CIDUNT, Peru.
2005 - 2007
Inglês.
El Cultural: Centro Peruano Americano, EL CULTURAL, Peru.


Atuação Profissional



Université de Nantes, UNIV-NANTES, França.
Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador visitante, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Instituto de Matemática e Estatística, IME, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Monitor da disciplina "MAC2166 Introdução à Computação para Engenharia - 2012"

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Monitoria da disciplina "Programação Concorrente"


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2012
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidad Nacional de Trujillo, U.TRUJILLO, Peru.
Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Monitoria da disciplina "Modelos de Lenguajes de Programación"



Projetos de pesquisa


2013 - 2014
Structural Analysis of Handwritten Mathematical Expressions using Contextual Information
Descrição: Online recognition of handwritten mathematical expressions is an interesting and challenging problem in the field of Pattern Recognition. It is interesting due to several application possibilities and it is challenging because it involves a large set of symbol classes and the recognition of symbol arrangements in 2D structure. Structural analysis strongly depends on the correct understanding of relative positions among symbols. Based on recent results of online handwritten mathematical expression recognition contests, it seems that structural analysis is where major improvements are still needed. The aim of this one year long project is to develop new methods for the structural analysis of handwritten mathematical expressions. In particular, we plan to investigate and propose ways to determine the correct relationship between two symbols in an expression, by modeling both structural and semantic information. Structural information at different levels of organization as well as fuzzy relations and context information should be used. The proposed model performance will be compared to the ones reported in the contests, using the same datasets..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.

Integrantes: Frank Dennis Julca Aguilar - Integrante / Nina S. T. Hirata - Coordenador / VIARDGAUDIN, CHRISTIAN - Integrante / MOUCHERE, HAROLD - Integrante / MEDJKOUNE, SOFIANE - Integrante.
Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2012 - 2016
Uso de informação contextual em reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas
Descrição: O reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas é um importante problema na área de Reconhecimento de Padrões e sua solução pode, entre outras aplicações, simplificar a entrada de notação matemática em computadores. Embora existam métodos e sistemas computacionais que tratam desse problema, as soluções existentes ainda são limitadas quanto à variedade de símbolos e tipos de expressões que podem ser reconhecidas. A maioria das abordagens trata o problema dividindo o processo de reconhecimento em duas etapas independentes: reconhecimento dos símbolos e análise da estrutura. Por outro lado, sabe-se que o uso da informação contextual, tais como os padrões da escrita, pode ser útil para solucionar ambiguidades presentes tanto no reconhecimento de símbolos como na determinação das relações espaciais entre os mesmos. A integração eficiente desse tipo de informações ao processo de reconhecimento é, no entanto, ainda um desafio. Este projeto de pesquisa visa propor uma abordagem que integra as etapas de reconhecimento de símbolos e de análise estrutural, para o problema de reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas. Em especial, visa investigar o uso de informação contextual no tratamento de ambiguidades e propor formas de uso eficiente e sistemático das mesmas no processo de reconhecimento. Com isso, espera-se que uma maior quantidade de tipos de expressões, envolvendo maior variedade de símbolos, possam ser reconhecidas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.

Integrantes: Frank Dennis Julca Aguilar - Integrante / Nina S. T. Hirata - Coordenador / VIARDGAUDIN, CHRISTIAN - Integrante / MOUCHERE, HAROLD - Integrante / MEDJKOUNE, SOFIANE - Integrante.
Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2010 - 2012
Reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas
Descrição: O reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas poderia simplificar a entrada desse tipo de dados em computador. Porém, embora existam métodos e sistemas computacionais que tratam desse problema, as soluções existentes ainda são limitadas quanto à variedade de símbolos e tipos de expressões que podem ser reconhecidas. Uma dificuldade inerente ao reconhecimento de expressões matemáticas é o fato delas serem notações bidimensionais, diferentes dos textos que são arranjos lineares. No reconhecimento de expressões matemáticas, uma etapa importante é a análise estrutural na qual os arranjos espaciais entre os símbolos são analisados, para dar significado à expressão. Muitos trabalhos dedicados a esse tema pressupõem que os símbolos estão corretamente identificados no início dessa etapa. Este projeto de pesquisa visa investigar as abordagens existentes para análise estrutural online de expressões matemáticas manuscritas e, em seguida, propor uma técnica de reconhecimento na qual a identificação dos símbolos e a análise estrutural são realizadas de forma integrada..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.

Integrantes: Frank Dennis Julca Aguilar - Integrante / HIRATA, NINA S.T. - Coordenador / Alexandre Noma - Integrante.
Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Aprendizagem Computacional.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.


Idiomas


Espanhol
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2012
Bolsa-Doutorado Direto, FAPESP.
2010
Bolsa para estudos de mestrado, Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de São Paulo (FAPESP).
2009
Primeiro lugar na I maratona de programação no nível avançado IV SEMANA DE CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN, Escuela de Informatica - Universidad Nacional de Trujillo.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
HIRATA, NINA S.T.2015 HIRATA, NINA S.T. ; JULCA-AGUILAR, FRANK D. . Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions. Pattern Recognition, v. 48, p. 837-848, 2015.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
F. Julca-Aguilar; Nina S. T. Hirata ; MOUCHERE, HAROLD ; VIARDGAUDIN, CHRISTIAN . Subexpression and Dominant Symbol Histograms for Spatial Relation Classification in Mathematical Expressions. In: 23rd International Conference on Pattern Recognition, 2016, Cancún. International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2016.

2.
Frank Julca-Aguilar; MOUCHERE, HAROLD ; VIARDGAUDIN, CHRISTIAN ; HIRATA, NINA S.T. . Top-Down Online Handwritten Mathematical Expression Parsing with Graph Grammar. In: 20th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP, 2015, Montevideo. Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 2015.

3.
JULCAAGUILAR, FRANK; HIRATA, NINA S.T. ; VIARDGAUDIN, CHRISTIAN ; MOUCHERE, HAROLD ; MEDJKOUNE, SOFIANE . Mathematical Symbol Hypothesis Recognition with Rejection Option. In: 2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2014, Greece. 2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, 2014. p. 500.

4.
Frank Julca-Aguilar; VIARDGAUDIN, CHRISTIAN ; MOUCHERE, HAROLD ; MEDJKOUNE, SOFIANE ; HIRATA, NINA S.T. . Integration of Shape Context and Neural Networks for Symbol Recognition. In: Colloque International Francophone sur l?Écrit et le Document 2014 (CIFED), 2014, Nancy. Colloque International Francophone sur l?Écrit et le Document 2014, 2014.

5.
NOMA, A. ; Frank D. Julca Aguilar ; HIRATA, NINA S.T. . Matching Expressions by using Structural Belief Propagation: First Results. In: Conference on Graphics, Patterns, and Images (SIBGRAPI)-WIP, 2013, Arequipa. Workshop of Works in Progress, 2013.

6.
AGUILAR, FRANK D.J.; HIRATA, NINA S.T. . ExpressMatch: A System for Creating Ground-Truthed Datasets of Online Mathematical Expressions. In: 2012 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems (DAS), 2012, Gold Coast. 2012 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems. p. 155.

Apresentações de Trabalho
1.
Julca-Aguilar, F.D.; Nina S. T. Hirata . ExpressMatch : a system for creating ground-truthed datasets of online mathematical expressions. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

2.
Julca-Aguilar, F.D.; LINARES R, A. ; RODRIGUEZ R, G. . Clasificación de mamografías digitales mediante el uso de Template Matching y Redes Neuronales Artificiales. 2009. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

3.
Alegre Araujo G. ; Julca-Aguilar, F.D. ; OTINIANO R, V. ; Valdiviezo Pulido V. . Sistema de Información Geográfico Turístico para La ciudad de Trujillo. 2008. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
JULCA-AGUILAR, FRANK D.; Nina S. T. Hirata . ExpressMatch: A System for Creating Ground-Truthed Datasets of Online Mathematical Expressions. 2012.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
III Encuentro Academico Empresarial de Ciencia de la Computación.Reconocimiento online de expressiones matemáticas manuscritas. 2011. (Outra).

2.
I Evento de Speech Recognition: Algoritmos y Aplicaciones. 2009. (Encontro).

3.
I Jornada Academica de Ciencia de la Computación en Inteligencia Artificial. 2009. (Outra).

4.
IV Semana de Ciencia de la Computación. Universidad Nacional de Trujillo.Creación y Administración de un perfil de usuario para la recuperación de documentos mediante el uso de redes Bayesianas. 2009. (Outra).

5.
Conferencia Internacional ?Movimiento Del Software Libre?. 2008. (Oficina).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
AGUILAR, F. D. J. 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). 2010. (Congresso).



Inovação



Projetos de pesquisa



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