Sérgio Francisco da Silva

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  • Última atualização do currículo em 11/12/2018


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2003), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2007) e doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC/USP (2011). Tem experiência na área de Banco de Dados, com ênfase em Sistemas de Apoio à Decisão, Descoberta de Conhecimento e Recuperação de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: aprimoramento de consultas por similaridade, visão computacional e, mineração de dados complexos e temporais com ênfase na aplicação de técnicas inteligentes e bioinspiradas. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Sérgio Francisco da Silva
Nome em citações bibliográficas
SILVA, S. F.;DA SILVA, S. F.;DA SILVA, SERGIO F.;DA SILVA, SÉRGIO F.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de Goiás, Campus Catalão.
Avenida Doutor Lamartine Pinto de Avelar
Setor Universitário
75704020 - Catalão, GO - Brasil
Telefone: (64) 34415310


Formação acadêmica/titulação


2007 - 2011
Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/ICMC/USP, ICMC/USP, Brasil.
Título: Seleção de caracteristicas por meio de algoritmos genéticos para aprimoramento de rankings e de modelos de classificação, Ano de obtenção: 2011.
Orientador: Agma Juci Machado Traina.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Seleção de Características; Algoritmos Genéticos; Imagens Médicas; Consultas por Similaridade; Classificação de imagens.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial / Especialidade: Computação Bioinspirada.
2005 - 2007
Mestrado em Ciência da Computação.
Faculdade de Computação/ Universidade Federal de Uberlândia, FACOM/UFU, Brasil.
Título: Recuperação de imagens por conteúdo com realimentação de relevância via algoritmo genético,Ano de Obtenção: 2007.
Orientador: Celia Aparecida Zorzo Barcelos.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Recuperação de Imagens; Algoritmo Genético; Relimentação de Relevantes.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Recuperação de Imagens por Conteúdo.
2000 - 2003
Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação.
Campus Avançado de Catalão / Universidade Federal de Goiás, CAC/UFG, Brasil.
Título: Estudo de formas de armazenamento de imagens, transformações e vantagens.
Orientador: Marcos Aurélio Batista.


Pós-doutorado


2011 - 2013
Pós-Doutorado.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/USP, ICMC/USP, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Formação Complementar


2011 - 2011
Extensão universitária em Workshop Capacit.para Pesq USP em Escrita Cientif. (Carga horária: 16h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/USP, ICMC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Extensão universitária em Ferramentals of Visual D.M., Info. Retrieval, .... (Carga horária: 8h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/USP, ICMC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Plágio em Trabalhos Científicos. (Carga horária: 2h).
Escola de Engenharia de São Carlos/USP, EESC/USP, Brasil.
2011 - 2011
O que acontece com o artigo após a submissão. (Carga horária: 2h).
Instituto de Física de São Carlos/USP, IFSC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Método lógico para redação científica. (Carga horária: 2h).
Escola de Engenharia de São Carlos/USP, EESC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Fraude em ciência: casos e causas. (Carga horária: 1h).
Instituto de Física de São Carlos/USP, IFSC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Ciência brasileira: tendência, internacionalização. (Carga horária: 1h).
Instituto de Física de São Carlos/USP, IFSC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Gestores de referência: MENDELEY e ZOTERO. (Carga horária: 1h).
Instituto de Física de São Carlos/USP, IFSC/USP, Brasil.
2011 - 2011
Como escrever bons artigos científicos. (Carga horária: 2h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/USP, ICMC/USP, Brasil.
2011 - 2011
TURNITIN: ferramenta de busca de similaridade. (Carga horária: 1h).
Instituto de Física de São Carlos/USP, IFSC/USP, Brasil.
2003 - 2003
Extensão universitária em Um estudo sobre cabeamento estrut. e SO de redes. (Carga horária: 40h).
Departamento de Computação/UFG, DC/UFG, Brasil.
2003 - 2003
Extensão universitária em Delphi Básico. (Carga horária: 40h).
Departamento de Computação/UFG, DC/UFG, Brasil.
2001 - 2001
Extensão universitária em Simpósio de Matemática - XII Jornada de Matemática. (Carga horária: 27h).
Departamento de Computação/UFG, DC/UFG, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

01/2014 - Atual
Ensino, Mestrado em Modelagem e Otimização, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial
03/2013 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Universidade Federal de Goiás, Campus Catalão.

10/2012 - Atual
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Banco de Dados I
Linguagens Formais e Autômatos
Compiladores

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2012
Vínculo: Bolsista de Pós-Doutorado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Projeto: Mineração de regras de associação temporais quantitativas por meio de algoritmos genéticos no contexto de agroclimatologia. Processo: 2010/20729-7.

Vínculo institucional

2009 - 2011
Vínculo: Bolsista de Doutorado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Projeto: Selecão de Características de Imagens Médicas por meio de Algoritmos Genéticos Processo: 04/02215-5

Vínculo institucional

2007 - 2008
Vínculo: Bolsista de Doutorado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsa de Conta Institucional ICMC/USP

Vínculo institucional

2006 - 2007
Vínculo: Bolsista Apoio Técnico a Pesq, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Processo: 373129/2006-8

Atividades

07/2008 - 11/2008
Estágios , Departamento de Ciência da Computação, ICMC/USP, .

Estágio realizado
Estágio do Programa de Aperfeiçoamento ao Ensino (PAE)/USP -- Disciplina SCE518: Bases de Dados.
02/2008 - 06/2008
Estágios , Departamento de Ciência da Computação, ICMC/USP, .

Estágio realizado
Estágio do Programa de Aperfeiçoamento ao Ensino (PAE)/USP -- Disciplina SCE103: Introdução à Ciência da Computação.


Linhas de pesquisa


1.
Segmentação de imagens
2.
Aplicações e técnicas de fusão de informação
3.
Mineração de dados espaço-temporal
4.
Mineração de regras de associação de dados temporais quantitativos
5.
Técnicas de recomendação
6.
Métodos fuzzy para agregação de rankings e recomendações


Projetos de pesquisa


2014 - Atual
Mineração de múltiplas classes de padrões na forma de regras de associação temporais quantitativas
Descrição: Os principais objetivos deste projeto são: 1) criar um conjunto de definições generalizadas e formalizar a tarefa de mineração de regras de associação temporais quantitativas como um problema de otimização multimodal com restrições; 2) desenvolver um framework baseado em algoritmos genéticos que possibilite minerar eficientemente múltiplas regras de alta qualidade correspondendo a várias classes de padrões em uma única execução de programa; 3) aplicar o framework a diversos conjuntos de dados com variadas configurações de modo a verificar suas forças e limitações.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Sérgio Francisco da Silva - Coordenador / Marcos Aurélio Batista - Integrante / César Antônio da Silva - Integrante / Rosana de Oliveira Santos - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal de Goiás - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 1
2013 - Atual
Classificação e mineração temporal de uso da terra por meio de imagens de satélite
Descrição: O monitoramento efetivo e mineração do uso da terra por computador tem se tornado a cada dia mais viável, graças a vários fatores como a disponibilidade de imagens de satélite de alta resolução, crescimento do poder computacional, entre outros. Neste setor, a classificação de imagens baseada em regiões tem se tornado altamente promissora para o estabelecimento de mapas de cobertura da terra. Contudo, a qualidade do processo depende fundamentalmente de algoritmos de segmentação de imagens utilizados para obter regiões correspondentes a objetos reais, que posteriormente serão classificadas. Este projeto visa atacar o núcleo do problema lidando com o desenvolvimento de algoritmos robustos para segmentação de imagens satélite de alta resolução com base em abordagens variacionais multiescalas e de teoria de conjuntos difusos (fuzzy sets). Abordagens variacionais com escalas ajustadas conforme as classes de objetos de interesse serão empregadas para gerar objetos multiescala correspondentes a objetos do mundo real. Em seguida métodos baseados na teoria de conjuntos difusos serão propostos para combinar objetos em diferentes escalas. A partir das imagens segmentadas, exploraremos o processo de descrição dos objetos (regiões, segmentos) resultantes, usando informações de textura, forma e de topologia, visando aumentar a precisão dos resultados de classificação. Na etapa final do processo, desenvolveremos métodos de análise espaço-temporal para a mineração de padrões a partir de sequências de mapas de uso da terra. Nossa expectativa é desenvolver um ferramental teórico e funcional que permita o monitoramento de uso da terra, e que minere padrões de vários tipos como cíclicos (rotação de culturas) e emergentes (difusão de novas culturas)..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2013 - Atual
Mineração de regras de associação quantitativas por meio de Algoritmos Evolutivos no Contexto de Agroclimatologia
Descrição: Os objetivos principais deste projeto são: 1) incrementar a teoria de mineração de regras de associação através do desenvolvimento de novos conceitos que permitam minerar dados temporais quantitativos, mais especificamente com classes de dados quantitativos coletados em intervalos de tempo aproximadamente regulares, atendendo os critérios requeridos pelas aplicações; 2) desenvolver algoritmos que trabalhem de acordo com os novos conceitos definidos e que gerem regras de associação de valor prático; 3) aplicar os métodos desenvolvidos para obter conhecimentos dos eventos influentes, suas associações e implicações, no desempenho de cultivares de soja, com foco na análise da influência de eventos climáticos; 4) após a validação das regras mineradas, projetar cenários futuros das cultivares analisadas usando os cenários climáticos gerados por modelos climáticos regionais; 5) fomentar o uso de mineração de regras de associação para análise de experimentos agronômicos, agroclimáticos, entre outros dados temporais, por meio das técnicas desenvolvidas e usando os resultados experimentais com cultivares de soja, previstos neste projeto, como motivação..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2012 - Atual
Processamento Perceptual de Consultas por Similaridade Integrando Perfil do Especialista em Imagens Apoiando o Diagnóstico Médico
Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de um sistema robusto de apoio ao diagnóstico por imagens (CliniCAD) que busca a aproximação dos sistemas CBIR à realidade médica por meio da inclusão de parâmetros perceptuais do especialista médico nas etapas de processamento de imagens, extração de características, consulta por similaridade e a etapa opcional de Realimentação por Relevância. Tais parâmetros são obtidos por meio de entrevistas com os especialistas e acompanhamento das atividades de análise e laudo dos exames. Serão utilizados perfis dos especialistas de modo a tornar o sistema mais próximo do que o especialista busca, conseguindo desse modo contornar o problema de lacuna semântica ( semantic gap ). Serão desenvolvidas técnicas de mineração de imagens e de textos (para integrar os laudos às imagens), e serão utilizadas técnicas de visualização de informação como uma ferramenta de apoio à calibração dos algoritmos e métodos implementados. Os resultados serão avaliados por meio de um protótipo que será utilizado no Centro de Ciências de Imagens e Física Médica do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. O sistema será disponibilizado para utilização pela comunidade da área..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Sérgio Francisco da Silva - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina-Jr - Integrante / Alceu Ferraz Costa - Integrante / Marcelo Ponciano da Silva - Integrante / Letrícia P. S. Avalhais - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques - Integrante / Elaine Parros M de Sousa - Integrante / Carolina Yukari Veludo Watanabe - Integrante / Ives Rene Venturini Pola - Integrante / Pedro Bugatti - Integrante / Renato Fileto - Integrante / Robson L. F. Cordeiro - Integrante / Daniel Y. T. Chino - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2009 - 2011
Consultas por Similaridade em Imagens Médicas: Da Viabilidade Clínica à Prática do Auxílio ao Diagnóstico Médico: Aplicações em um Hospital Escola - 476520/2009-6 CNPq - Universal - Edital MCT/CNPq 14/2009
Descrição: Os sistemas de informação para medicina têm por objetivo disponibilizar a informação necessária ao médico de modo rápido e preciso visando assim melhorar a qualidade do cuidado e tratamento de pacientes. Em radiologia, a aplicação de técnicas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based Image Retrieval- CBIR) incorporadas aos Sistemas de Comunicação e Armazenamento de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) proporciona um avanço na recuperação de imagens armazenadas, antes vinculadas a um identificador do paciente ou de um exame. Com essa nova abordagem as buscas passam a ser realizadas por meio de comparações diretas entre imagens por meio de seus descritores pictóricos, possibilitando efetuar buscas por similaridade e abrindo novos caminhos para utilização do computador e das imagens médicas em atividades de auxílio ao diagnóstico. Este projeto visa permitir integrar a percepção do especialista do que é similar, no processo de recuperação de imagens baseada em seu conteúdo. Assim, deve-se diminuir um dos principais problemas dos sistemas CBIR, quando aplicados em ambientes de apoio ao diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis - CAD), que é a lacuna semântica (semantic gap). Tal lacuna origina-se do fato que medidas de similaridade sobre os descritores das imagens, baseados na distribuição de cores/níveis de intensidade, textura e formas, em geral não possuem correlação direta com a semântica subjetiva humana. A idéia principal é desenvolver um mecanismo automático de otimização de consulta por similaridade baseado em parâmetros de percepção levantados pelos próprios radiologistas. Esse método fará uma escolha automática de quais os parâmetros perceptuais deverão ser considerados relevantes no processamento da consulta. Esses parâmetros serão detectados automaticamente, através de mineração de palavras-chave nas justificativas do pedido de exame, dos dados contidos no cabeçalho DICOM das imagens sob processamento.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (7) .
Integrantes: Sérgio Francisco da Silva - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina-Jr - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Integrante / Pedro Henrique Bugatti - Integrante / Renato Bueno - Integrante / Elaine Parros M. de Souza - Integrante / André Guilherme Ribeiro Balan - Integrante / Humberto Luiz Razente - Integrante / José Fernando Rodrigues-Jr - Integrante / Monica Ribeiro Porto Ferreira - Integrante / Luciana Alvim Romani - Integrante / Alceu Ferraz Costa - Integrante / Carolina Y V Watanabe Silva - Integrante / Júlio César Fradico - Integrante / Cristina Dutra Aguiar Ciferri - Integrante / Maria Camila Nardini Barioni - Integrante / Marcelo Ponciano da Silva - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2009
MICAD- Mineração de Imagens Médicas por Conteúdo apoiando CAD: Aplicações em um Hospital Escola
Descrição: O volume de dados e imagens gerados nos hospitais e clínicas médicas cresce a um ritmo cada vez mais acelerado, devido ao barateamento do custo de coletar e armazenar tais informações. O diagnóstico baseado em imagens pode ser grandemente aprimorado se o especialista da área médica puder recuperar de modo rápido e pertinente informações que o apoiem na tomada de decisão. Por exemplo, recuperar casos parecidos com o que está sendo analisado, verificar o inter-relacionamento entre itens de dado e tratamentos/resultados alcançados, bem como visualizar num piscar de olhos a evolução de casos semelhantes e já diagnosticados por colegas especialistas. Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas e algoritmos que constituirão o arcabouço teórico e prático para o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem compreender o inter-relacionamento entre as características das imagens (que as representam) e seu significado semântico, de modo a obter os dados mais relevantes para serem utilizados para responder consultas por similaridade para apoiar o processo de decisão na elaboração de diagnósticos médicos. Os resultados alcançados por este projeto serão aplicados a sistemas de arquivamento e recuperação de imagens médicas (PACS), permitindo alcançar um patamar mais elevado em tais sistemas. Ou seja, sistemas PACS que já organizam as imagens e dados e pacientes, passarão a apoiar a tomada de decisão para suporte ao diagnóstico médico por imagens..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (7) .
Integrantes: Sérgio Francisco da Silva - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina-Jr - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Integrante / Pedro Henrique Bugatti - Integrante / Renato Bueno - Integrante / Elaine Parros M. de Souza - Integrante / André Guilherme Ribeiro Balan - Integrante / Humberto Luiz Razente - Integrante / José Fernando Rodrigues-Jr - Integrante / Monica Ribeiro Porto Ferreira - Integrante / Luciana Alvim Romani - Integrante / Alceu Ferraz Costa - Integrante / Carolina Y V Watanabe Silva - Integrante / Júlio César Fradico - Integrante / Cristina Dutra Aguiar Ciferri - Integrante / Maria Camila Nardini Barioni - Integrante / Marcelo Ponciano da Silva - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial/Especialidade: Computação Evolutiva.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Recuperação de Imagens por Conteúdo.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Segmentação e Extração de Características de Imagens.


Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
2SILVA, S. F.2014 SILVA, S. F.; AVALHAIS, LETRICIA P. S. ; BATISTA, M. A. ; BARCELOS, C. A. Z. ; TRAINA, A. J. M. . Findings on ranking evaluation functions for feature weighting in image retrieval. Journal of The Brazilian Computer Society (Online), v. 20, p. 1-10, 2014.

2.
4da Silva, W. M.2012da Silva, W. M. ; RODRIGUES-JR, J. F. ; TRAINA, A. J. M. ; SILVA, S. F. . H-Metric: characterizing image datasets via homogenization based on kNN-queries. Data Science Journal, v. 10, p. 52-60, 2012.

3.
3AVALHAIS, LETRICIA P. S.2012AVALHAIS, LETRICIA P. S. ; DA SILVA, SERGIO F. ; RODRIGUES, JOSE F. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA, CAETANO . Feature space optimization for content-based image retrieval. Applied Computing Review, v. 12, p. 7-19, 2012.

4.
1SILVA, S. F.2011 SILVA, S. F.; RIBEIRO, M. X. ; BATISTA-NETO, J. E. S. ; TRAINA-JR, C. ; TRAINA, A. J. M. . Improving the ranking quality of medical image retrieval using a genetic feature selection method. Decision Support Systems, v. 51, p. 810-820, 2011.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
Rosa, R. S ; RIBEIRO, J. M. ; SANTOS FILHO, T. A. ; SILVA, S. F. . Simulação de Evacuação de Pedestres Baseada em Autômato Celular. In: Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente (SETII), 2018, São Paulo. Anais do Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente (SETII), 2018. p. 1-12.

2.
RIBEIRO, J. M. ; SILVA, A. C. R. ; SANTOS FILHO, T. A. ; SILVA, S. F. . Aplicação de Regras de Associação em Mineração de Dados para Análise Climática na Região de Catalão, Goiás, Brasil. In: Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente (SETII), 2018, São Paulo. Anais do Seminário em Tecnologia da Informação Inteligente (SETII), 2018. p. 1-12.

3.
FERNANDES, F. G. ; RABELO, M. N. ; SILVA, S. F. . Aplicação de Algoritmos Genéticos para Solução do Problema da Caixa Preta. In: Encontro Anual de Computação (ENACOMP), 2018, Catalão. Anais do XIV Encontro Anual de Computação, 2018. p. 25-32.

4.
FERNANDES, F. G. ; SILVA, S. F. ; RABELO, M. N. . O uso de técnicas de Mineração de Dados para análise de fraturas em sistemas mecânico. In: Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Regional Catalão (CONPEX), 2018, Catalão. IV Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Regional Catalão (CONPEX), 2018. p. 1-6.

5.
FERNANDES, F. G. ; RABELO, M. N. ; SILVA, S. F. . Aplicação do Algoritmo de Dijkstra para otimização da trajetória entre diversos municípios de Minas Gerais. In: VIII Simpósio de Matemática e Matemática Industrial (SIMMI), 2018, Catalão. Anais VIII Simpósio de Matemática e Matemática Industrial (SIMMI), 2018. p. 1-4.

6.
ALBANEZ, DANIELA O. ; DA SILVA, SÉRGIO F. ; BATISTA, MARCOS A. ; ZORZO BARCELOS, CELIA A. . Images segmentation using a modified Hopfield artificial neural network. In: CNMAC 2017 XXXVII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, 2017. v. 6.

7.
ALBANEZ, D. O. ; BATISTA, M. A. ; SILVA, S. F. . O que é segmentação de imagens?. In: V Workshop de Álgebra da UFG - Regional Catalão, 2016, Catalão. Proceedings do V Workshop de Álgebra da UFG - Regional Catalão, 2016. p. 1-6.

8.
GEUS, A. R. ; BATISTA, M. A. ; SANTOS FILHO, T. A. ; SILVA, S. F. . Insects detection in maize by endoscopic video analysis. In: International Conference on Artificial Intelligence, 2015, Las Vegas. Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence, 2015. p. 510-515.

9.
GEUS, A. R. ; STOPPA, M. H. ; SILVA, S. F. . PathFinder: An autonomous mobile robot guided by Computer Vision. In: International Conference on Artificial Intelligence, 2015, Las Vegas. Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence, 2015. p. 55-60.

10.
SANTOS, G. K. S. ; SANTOS FILHO, T. A. ; BATISTA, M. A. ; SILVA, S. F. . Definition and mining of quasi-cyclical patterns in agroclimatic data. In: International Conference on Artificial Intelligence, 2015, Las Vegas. Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence, 2015. p. 585-591.

11.
SILVA, A. P. ; TAVARES, D. M. ; BATISTA, M. A. ; SILVA, S. F. . Mining simultaneously emerging and decaying patterns from temporal quantitative data using genetic algorithm. In: International Conference on Artificial Intelligence, 2015, Las Vegas. Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence, 2015. p. 82-87.

12.
SILVA, S. F.; BATISTA, M. A. ; TRAINA, A. J. M. . Mineração de regras de associação temporais quantitativas por meio de algoritmo genético. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2015, Goiânia. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2015. p. 195-202.

13.
VALE, I. B. ; MARCHIORI, G. ; TAVARES, D. M. ; SANTOS FILHO, T. A. ; SENDIN, I. S. ; SILVA, S. F. ; RABELO, M. N. ; BATISTA, M. A. . Low Level Processing for Digital Images. In: International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition (IPCV), 2015, Las Vegas. Proceedings of the 2015 International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition (IPCV), 2015. p. 109-112.

14.
GEUS, A. R. ; BATISTA, M. A. ; SILVA, S. F. . Segmentação e classificação de insetos em milho à granel por análise de vídeo. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2015, Natal. Anais do XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015. p. 1-6.

15.
TAVARES, D. M. ; LIMA, M. J. ; AROCA, R. V. ; CAURIN, G. A. P. ; OLIVEIRA JR., A. C. ; SANTOS FILHO, T. A. ; BACHEGA, S. J. ; BATISTA, M. A. ; SILVA, S. F. . Access Point Reconfiguration Using OpenWrt. In: International Conference on Wireless Networks, 2014, Las Vegas. Proceedings of the International Conference on Wireless Networks (ICWN), 2014.

16.
ALMEIDA, D. M. ; SILVA, S. F. . Esteganografia baseada na paridade dos bits menos significativos. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria - CNMAI, 2014, Caldas Novas, GO. Anais do Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria, 2014. p. 1-8.

17.
TAVEIRA, R. O. ; SILVA, S. F. . Estudo e desenvolvimento de simuladores de aterrissagem de aeronaves utilizando lógica fuzzy. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria - CNMAI, 2014, Caldas Novas, GO. Anais do Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria, 2014. p. 1-9.

18.
AVALHAIS, LETRICIA P. S. ; DA SILVA, SERGIO F. ; RODRIGUES, JOSE F. ; TRAINA, AGMA J. M. . Image retrieval employing genetic dissimilarity weighting and feature space transformation functions. In: the 27th Annual ACM Symposium, 2012, Trento. Proceedings of the 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '12. New York: ACM Press. p. 1012-1017.

19.
SILVA, S. F.; Brandoli, B. ; BATISTA-NETO, J. E. S. ; TRAINA, A. J. M. . Silhouette-based feature selection for classification of medical images. In: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2010, Perth. Proceedings of the 23rd IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2010), 2010. p. 315-320.

20.
EMILIO, ; FLORES, E. L. ; BARCELOS, C. A. Z. ; SILVA, S. F. ; BATISTA, M. A. . A Multi-Dimensional Similarity Modeling and Relevance Feedback Approach for Content-Based Image Retrieval. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2009), 2009, Chalkida. Proceedings of 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2009. p. 1-5.

21.
SILVA, S. F.; TRAINA, A. J. M. ; RIBEIRO, M. X. ; BATISTA-NETO, J. E. S. ; TRAINA-JR, C. . Ranking Evaluation Functions to Improve Genetic Feature Selection in Content-Based Image Retrieval of Mammograms. In: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2009, New Mexico. Proceedings of 22nd IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2009. p. 1-8.

22.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Adaptive Image Retrieval through the use of a Genetic Algorithm. In: International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2007, Patras. Proceedings of IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2007. v. 1. p. 557-564.

23.
FERRAZ, C. T. ; SILVA, S. F. ; BRUNO, O. M. . Segmentação de imagens por agrupamento de regiões: uma comparação entre a abordagem funcional e por grafos. In: Workshop de Visão Computacional (WVC), 2007, São José do Rio Preto. III Workshop de Visão Computacional, 2007. p. 46-51.

24.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Realimentação de Relevantes via Algoritmo Genético auto-adaptativa à subjetividade da Similaridade entre Imagens. In: Conferência Latinoamericana de Informática, 2006, Santiago. XXXII Conferencia Latinoamericana de Informática, 2006. p. 1-11.

25.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Um sistema de recuperação de imagens adaptável aos interesses do usuário. In: Workshop de Teses e Dissertações em Computação Gráfica e Processamento de Imagens, 2006, Manaus. V Workshop de Teses e Dissertações em Computação Gráfica e Processamento de Imagens, 2006. p. 1-10.

26.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Análise da medida de aptidão de um algoritmo genético aplicado à realimentação de relevantes na recuperação de imagens. In: Workshop de Visão Computacional, 2006, São Carlos. II Workshop de Visão Computacional, 2006. p. 41-48.

27.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . An image retrieval system adaptable to user's interests by the use of relevance feedback via genetic algorithm. In: XII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2006, Natal. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2006. p. 45-52.

28.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . The Effects of Fitness Functions on Genetic Algorithms applied to Relevance Feedback in Image Retrieval. In: International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2006, Budapest. 13th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2006. p. 443-446.

Apresentações de Trabalho
1.
FERRAZ, C. T. ; SILVA, S. F. ; BRUNO, O. M. . Segmentação de imagens por agrupamento de regiões: uma comparação entre a abordagem funcional e por grafos. 2007. (Apresentação de Trabalho/Outra).

2.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . An image retrieval system adaptable to user's interests by the use of relevance feedback. 2006. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

3.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Um sistema de recuperação de imagens auto-adaptável aos interesses do usuário. 2006. (Apresentação de Trabalho/Outra).

4.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Um sistema de recuperação de imagens adaptável aos interesses do usuário. 2006. (Apresentação de Trabalho/Outra).

5.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. ; BATISTA, M. A. . Análise da medida de aptidão de um algoritmo genético aplicado à realimentação de relevantes na recuperação de imagens.. 2006. (Apresentação de Trabalho/Outra).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. . Recuperação de Imagens utilizando Realimentação de Relevantes. 2007.



Patentes e registros



Programa de computador
1.
SILVA, S. F.; BARCELOS, C. A. Z. . Recuperação de Imagens utilizando Realimentação de Relevantes. 2007.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: RS 08189-2, data de registro: 19/03/2007, título: "Recuperação de Imagens utilizando Realimentação de Relevantes" .



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
MORNAD, M. C.; SILVA, S. F.. Participação em banca de Fabio Willian Zamoner.Estudo sobre Criptografia Simétrica de Imagens usando Mapas Caóticos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Disciplina SCC244 - Mineração a partir de Grandes Bancos de Dados, ICMC/USP.Algoritmos Evolutivos Aplicados a Mineração de Dados. 2011. (Outra).

2.
V Workshop de Dissertações de Mestrado em Ciências da Computação da UFU.Pesquisas, Resultados e Parcerias: do ICMC/USP aos meus trabalhos. 2011. (Outra).

3.
XII Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação em Ciência de Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP. 2009. (Simpósio).

4.
First Workshop of the MIRVisIM - Mining, Indexing, Retrieval and Visualization of Medical Image Data Sets. 2008. (Outra).

5.
IV Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). 2008. (Outra).

6.
III Workshop de Visão Computacional.Segmentação de imagens por agrupamento de regiões: uma comparação entre a abordagem funcional e por grafos. 2007. (Outra).

7.
III Semana Acadêmica da Universidade Federal de Uberlândia.Um sistema de recuperação de imagens auto-adaptável aos insteresses do usuário. 2006. (Outra).

8.
II Workshop de Visão Computacional.Análise da medida de aptidão de um algoritmo genético aplicado à realimentação de relevantes na recuperação de imagens. 2006. (Outra).

9.
Workshop de Teses e Dissertações em Computação Gráfica, Processamento de Imagens e Visão Computacional (WTDCGPI) em conjunto com o 19th SIBGRAPI.Um sistema de recuperação de imagens adaptável aos interesses do usuário. 2006. (Simpósio).

10.
XII Simpósio Brasilero de Sistemas Multimídia e Web.An image retrieval system adaptable to user's interests by the use of relevance feedback via genetic algorithm. 2006. (Simpósio).

11.
IV Conferência de Estudos em Engenharia Elétrica.Algoritmos genéticos na recuperação de imagens por conteúdo baseada em similaridade de padrões locais. 2005. (Outra).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Fernando Henrique da Silva. Estudo e Desenvolvimento de Métodos para Predição de Doares de Sangue. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, . Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

2.
Andre Reis de Geus. Detecção e classificação de insetos em grãos à granel por meio de análise de vídeos endoscópicos. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Thiago Francisco de Souza Leite. Identificação de objetos em vídeos de câmera estática. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

2.
Rodrigo de Souza Rosa. Simulação de Evacuação de Pedestres Baseada em Autômato Celular. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciências da Computação) - Departamento de Computação/UFG. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

3.
Samuel Wanberg Lourenço Nery. Análise de operadores de cruzamento genético aplicados ao problema do Caixeiro Viajante. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

4.
Karla Melissa dos Santos Leandro. Rastreamento de Objetos em Vídeo. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Matemática Industrial) - Universidade Federal de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

5.
Anelisa Pereira da Silva. Mineração de padrões emergentes e em decaimento por meio de algoritmo genéticos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciências da Computação) - Departamento de Computação/UFG. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

6.
Geise Kelly da Silva Santos. Técnica de recomendação híbrida utilizando análise de conteúdo e fatoração de matrizes. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

7.
Diego Martins de Almeida. Esteganografia com base na paridade dos bits menos significativos. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

8.
Rafeal de Oliveira Taveira. Estudo de simuladores de aterrissagem de aeronave utilizando lógica fuzzy. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

Iniciação científica
1.
Geise Kelly da Silva Santos. Definicação e mineração de padrões quasi-cíclicos em dados agroclimáticos. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Campus Avançado de Catalão / Universidade Federal de Goiás, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.

2.
Rodrigo de Souza Rosa. Desenvolvimento de um sistema de segmentação de imagens de satélite de alta resolução otimizado pela fusão de informações multiescala. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Campus Avançado de Catalão / Universidade Federal de Goiás, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Sérgio Francisco da Silva.



Inovação



Projetos de pesquisa



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