Eulanda Miranda dos Santos

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  • Última atualização do currículo em 29/10/2018


Concluiu o doutorado em Engenharia na Université du Quebec - École de Technologie Superiéure, Montreal-Canadá, em 2008. Possui graduação em Processamento de Dados pela Universidade Federal do Pará (1999) e mestrado em Informática pela Universidade Federal de Campina Grande (2002). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Reconhecimento de Padrões, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizagem de máquina, conjuntos de classificadores e otimização. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Eulanda Miranda dos Santos
Nome em citações bibliográficas
SANTOS, E. M.;DOSSANTOS, E;Dos Santos, Eulanda M.;DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA;MIRANDA DOS SANTOS, EULANDA;DOS SANTOS, EULANDA;SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS;M, EULANDA;SANTOS, EULANDA M. DOS

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Amazonas, Departamento de Ciência da Computação.
Av. Gen. Rodrigo Octávio Jordão Ramos, 3000, setor Norte.
Coroado I
69077-000 - Manaus, AM - Brasil
URL da Homepage: www.dcc.ufam.edu.br


Formação acadêmica/titulação


2003 - 2008
Doutorado em Engenharia (Philosophiae Doctor Ph. D).
École de Technologie Supérieure, ETS, Canadá.
Título: Static and Dynamic Overproduction and Selection of Classifier Ensembles with Genetic Algorithms, Ano de obtenção: 2008.
Orientador: Robert Sabourin.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Seleção dinâmica de classificadores; Conjuntos de classificadores; Algoritmos genéticos; Seleção estática de classificadores.
2000 - 2002
Mestrado em Informática.
Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, Brasil.
Título: Teoria e Aplicação de Support Vector Machines à Aprendizagem e Reconhecimento de Objetos Baseado na Aparência,Ano de Obtenção: 2002.
Orientador: Herman Martins Gomes.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Support Vector Machines; Aprendizagem de Máquina; Métodos Baseado em Kernel; Reconhecimento de Objetos Baseado na Aparência.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
1995 - 1999
Graduação em Tecnologia em Processamento de Dados.
Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.
Título: Extração de Estruturas de Neurônios Usando Morfologia Matemática Binária.
Orientador: Ângela Vilhena Dias.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.




Formação Complementar


2001 - 2001
Desenv. de Sist. Inteli. Baseados em Rac. Probabil.
Sociedade Brasileira de Computação, SBC, Brasil.
1996 - 1996
Análise Estruturada Moderna. (Carga horária: 20h).
Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Centro Universitário do Norte, UNINORTE, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Instituto Luterano de Ensino Superior de Santarém, ILES STM, Brasil.
Vínculo institucional

2002 - 2003
Vínculo: Professor, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.



Projetos de pesquisa


2014 - 2016
ARTES: Aeróstato Remoto de Telecomunicações e Sensoriamento
Descrição: Além de servir de retransmissor para enlaces de comunicação, os aeróstatos podem hospedar sensores de diversas naturezas, segundo a necessidade dos pesquisadores e cientistas do Instituto Mamirauá. Tecnologias de sensoriamento surgem como ferramenta importante para o apoio nas pesquisas de preservação e monitoramento ambiental. São capazes de propiciar informações de pequena granularidade e tempos de resposta rápidos, viabilizando a coleta de informações em áreas muitas vezes inacessíveis ou de muito difícil acesso ao ser humano e reduzindo o custo operacional. As informações sensoriais permitirão o monitoramento ambiental multimodal. Câmeras, LIDAR, sensores multiespectrais, de pressão, temperatura, Ph, de som, dentre outros, podem ser instalados tanto na parte mais alta, quanto ao longo do cabo de estaiamento, configurando-se em um sistema de monitoramento único em flexibilidade, facilidade de utilização e relação custo-benefício, com capacidade de aquisição de dados compatível com o tamanho da floresta. O projeto ARTES tem como foco o desenvolvimento, construção e implantação, em uma das bases científicas do Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá, de um primeiro aeróstato para os seguintes propósitos: Monitoramento de espécies da biodiversidade, particularmente aquelas espécies já monitoradas pelos pesquisadores do IDSM, Para a proteção do bioma, através da detecção de intrusão antrópica, e outros fatores de risco, Para o sensoriamento de parâmetros físicos e químicos ao redor da base, Para enlace de comunicação de dados entre a base e a sede..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Eulanda Miranda dos Santos - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador / Samuel Siqueira Bueno - Integrante / Josué J. G. Ramos - Integrante / Josivado Ferreira Modesto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Auxílio financeiro.
2014 - 2016
ACAMPAR - Aplicação no Cenário Amazônico de Plataformas Autônomas de Sensoriamento
Descrição: Um dos mais importantes fatores críticos do sucesso de um programa tecnológico de P&D&I para o bioma amazônico é o conhecimento das condições de operação. As distâncias percorridas nos deslocamentos, as áreas cobertas e as características físico-química do ambiente de operação devem ser analisadas a priori, sob pena de tornarem a missão em fracasso. Portanto, esta proposta tem como principal motivação a necessidade de se estudar com cuidado a viabilidade da aplicação dos veículos robóticos que são resultados dos programas que estão em andamento no ICOMP, incluindo o INCT-SEC, o Pronex em veículos aéreos não tripulados e robôs táticos móveis e o projeto Finep/CT-aero de mini-Vants, sejam veículos aéreos, terrestres ou aquáticos. Estes veículos possuem grande potencial de colaborarem para a preservação do bioma amazônico, porém, eles precisam ter considerados em seus requisitos as condições reais de operação no campo. Portanto, esta proposta tem como principal objetivo a concepção e detalhamento do cenário de aplicação na região da reserva Mamirauá e a consolidação da rede de colaboração do ICOMP com parceiros nacionais e internacionais na área de veículos robóticos e percepção sensorial para o bioma amazônico..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Eulanda Miranda dos Santos - Integrante / CARVALHO, JOS REGINALDO HUGHES - Coordenador / Samuel Siqueira Bueno - Integrante / Josué J. G. Ramos - Integrante / Josivado Ferreira Modesto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Auxílio financeiro.
2014 - 2016
Sistema para Detecção e Prevenção contra Vazamento de Informações em Ambientes Móveis
Descrição: Este projeto visa desenvolver abordagens que possam ter uma acurácia superior aos métodos tradicionais para a detecção e prevenção contra o vazamento de informações em dispositivos móveis. Este projeto envolve a participação de profissionais do setor de Pesquisa e Desenvolvimento (R&D) da Empresa Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda, Matriz (SEDA-M) e Filial Campinas (SEDA-C), de docentes e discentes oriundos do grupo de pesquisa em Tecnologias Emergentes e Segurança de Sistemas (ETSS) da Universidade Federal do Amazonas.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - Atual
IMPRESS - FP7-EU-Brazil
Descrição: he aim of the IMPRESS (Intelligent System Development Platform for Intelligent and Sustainable Society) project is to provide a Systems Development Platform (SDP) which enables rapid and cost effective development of mixed criticality complex systems involving Internet of Things and Services (IoTS) and at the same time facilitates the interplay with users and external systems. The IMPRESS development platform will be usable for any system intended to embrace a smarter society. The demonstration and evaluation of the IMPRESS platform will focus on energy efficiency systems addressing the reduction of energy usage and CO2 footprint in public buildings, enhancing the intelligence of monitoring and control systems as well as stimulating user energy awareness. This project is part of the Brazil-EU cooperation in ICT Research and Development (MCTI/CNPq Nº 13 / 2012). The Consortium consists of nine organizations from six different countries (Germany, Denmark, Sweden, Finland, Italy and Brazil). Brazilian participant are: UFAM - Federal University of Amazonas; UFPE - Federal University of Pernambuco; UFABC -Federal University of ABC; CHESF Companhia Hidro Elétrica do São Francisco; and Engetron Ltda. European participant are: FIT - Fraunhofer Institute for applied Information Technology; CNET - CNet Svenska AB; IN-JET - In-JeT ApS; ISMB - Istituto Superiore Mario Boella; and VTT - Teknologian Tutkimuskeskus VTT.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2015
Núcleo de Excelência em Desenvolvimento de Sistemas Embarcados para Veículos Aéreos Não-Tripulados e Robôs Táticos Móveis
Descrição: Este Núcleo de Excelência visa a pesquisa e desenvolvimento de novos métodos, técnicas e ferramentas para a construção de sistemas embarcados críticos que usem veículos robóticos de aplicação crítica (VRACs) em situações onde aspectos de segurança e disponibilidade são fundamentais. A proposta é que os sistemas sejam construídos com máxima garantia de corretude. Exemplos de VRACs incluem Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs), Robôs Táticos Móveis (RTMs) e Veículos Autônomos Submergíveis (VAS). Um maior nível de autonomia são atingidos quando for incorporado a eles a capacidade de percepção (sensores e sistemas que conseguem interpretar o ambiente onde ele atua), capacidade de agir (atuadores, motores e sistemas de controle capazes de produzir ações, tais como o deslocamento do robô no ambiente), robustez e inteligência (capacidade de lidar com as mais diversas situações, de modo a resolver e executar tarefas por mais complexas que sejam). Os VRACs possuem as aplicações das mais variadas, desde aplicações ambientais (inspeção de reservas ambientais e gasodutos, desastres ecológicos, monitoramento de animais, pesquisas climáticas), quanto aplicações de segurança (reconhecimento e localização de alvos). Independente de suas especificidades com respeito à mobilidade (aéreo, terrestre aquático, etc), os VRACs possuem restrições críticas de segurança, disponibilidade e tolerância a falhas em todos os seus principais subsistemas: i) o veículo propriamente dito; ii) o subsistema de comando e supervisão; iii) o subsistema de comunicação, todos inseridos no domínio dos sistemas embarcados críticos...
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2013
MVMANT - Sistema de Mini-VANTS para monitoramento de áreas com minimização de tempo
Descrição: O projeto trata do desenvolvimento de um sistema de mini-VANTS capazes de executar missões colaborativas (múltiplos agentes) destinados a atividades de monitoramento do solo (obtenção de imagens) com restrições de minimização de tempo. Assim, o projeto contemplará cinco atividades: i) desenvolvimento de uma plataforma aérea; ii) desenvolvimento de uma estação de solo; iii) desenvolvimento de sistema de controle e navegação; iv) desenvolvimento de estratégias de guiagem e colaboração e v) desenvolvimento de sistema de monitoramento de missão. O sistema proposto poderá ter diversas aplicações relevantes para o Brasil, desde o monitoramento de áreas de preservação ambiental, quando pode ser necessário identificar pontos de início de degradação antes que os mesmos tenham proporções que os tornem irrecuperáveis, até busca e salvamento, quando o tempo para encontro das vítimas é essencial para a sua sobrevivência..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Revisor de periódico


2010 - Atual
Periódico: Computational Statistics & Data Analysis (Print)
2008 - Atual
Periódico: Information Sciences
2010 - Atual
Periódico: International Journal of Hybrid Intelligent Systems
2011 - Atual
Periódico: Soft Computing (Berlin. Print)
2011 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Evolutionary Computation


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Modelos Computacionais e Cognitivos/Especialidade: Inteligência Artificial.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2012
Co-orientadora do Melhor Trabalho do Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação do Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg2012), Sociedade Brasileira de Computação.
2012
Co-orientadora da Melhor Dissertação no XX Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestrías, "Uma Abordagem Para Classificação de Anuros Baseada em Vocalizações", Juan Colonna, Centro Latinoamericano de Estudios en Informática (CLEI).


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
PINAGE, FELIPE AZEVEDO2016PINAGE, FELIPE AZEVEDO ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA ; DA GAMA, JOÃO MANUEL PORTELA . Classification systems in dynamic environments: an overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, v. 6, p. 156-166, 2016.

2.
SANTOS, E. M.;DOSSANTOS, E;Dos Santos, Eulanda M.;DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA;MIRANDA DOS SANTOS, EULANDA;DOS SANTOS, EULANDA;SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS;M, EULANDA;SANTOS, EULANDA M. DOS2009 SANTOS, E. M.; SABOURIN, R ; MAUPIN, P . Overfitting cautious selection of classifier ensembles with genetic algorithms. Information Fusion, v. 10, p. 150-162, 2009.

3.
Dos Santos, Eulanda M.2008 Dos Santos, Eulanda M.; Sabourin, Robert ; Maupin, Patrick . A dynamic overproduce-and-choose strategy for the selection of classifier ensembles. Pattern Recognition, v. 41, p. 2993-3009, 2008.

Capítulos de livros publicados
1.
Márcia Henke ; SANTOS, C. ; Eduardo Nunan ; Eduardo Feitosa ; Dos Santos, Eulanda M. ; SOUTO, E. . Aprendizagem de Máquina para Segurança de Computadores: Métodos e Aplicações. In: Antonio Candido Faleiros, Célia Ghedini Ralha. (Org.). Minicursos do Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2011, v. , p. 55-105.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
COSTA, ALBERT FRANCA JOSUA ; ALBUQUERQUE, REGIS ANTONIO SARAIVA ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS . A Drift Detection Method Based on Active Learning. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1-8.

2.
BENTES GATTO, BERNARDO ; DE SOUZA, LINCON SALES ; Dos Santos, Eulanda M. . A deep network model based on subspaces: A novel approach for image classification. In: 2017 Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), 2017, Nagoya. 2017 Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), 2017. p. 436-439.

3.
GATTO, BERNARDO BENTES ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA ; SILVA, WALDIR SABINO DA . Orthogonal Hankel Subspaces for Applications in Gesture Recognition. In: 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017, Niterói. 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2017. p. 429-435.

4.
GATTO, BERNARDO B. ; COLONNA, JUAN G. ; Dos Santos, Eulanda M. ; Nakamura, Eduardo F. . Mutual singular spectrum analysis for bioacoustics classification. In: 2017 IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2017, Tokyo. 2017 IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2017. p. 1-6.

5.
YVANO, MICHEL MARIALVA ; GATTO, BERNARDO BENTES ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA . A Method to Detect Boats in Images of the Amazonian Rivers. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 264-269.

6.
GATTO, BERNARDO BENTES ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA ; FUKUI, KAZUHIRO . Subspace-Based Convolutional Network for Handwritten Character Recognition. In: 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017, Kyoto. 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017. p. 1044-1049.

7.
GATTO, BERNARDO B. ; Dos Santos, Eulanda M. . Discriminative canonical correlation analysis network for image classification. In: 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2017, Beijing. 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2017. p. 4487-4491.

8.
GATTO, BERNARDO B. ; S.S., WALDIR ; M, EULANDA ; SANTOS, DOS . Kernel Two Dimensional Subspace for Image Set Classification. In: 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2016, San Jose. 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2016. p. 1004-1011.

9.
GATTO, BERNARDO B. ; SANTOS, EULANDA M. DOS . Image-Set Matching by Two Dimensional Generalized Mutual Subspace Method. In: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016, Recife. 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016. p. 133.

10.
A. M. CAVALCANTI, LUIZ CARLOS ; HUGHES CARVALHO, JOSE REGINALDO ; MIRANDA DOS SANTOS, EULANDA . A Comparison on Supervised Machine Learning Classification Techniques for Semantic Segmentation of Aerial Images of Rain Forest Regions. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2015, Berlin. Proceedings of the 10th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2015. p. 498-504.

11.
Alencar, M. ; Dos Santos, Eulanda M. ; NETTO, J. F. . Identifying Students with Evasion Risk Using Data Mining. In: EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology, 2015, Montreal. EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology, 2015. p. 773-778.

12.
HENKE, MARCIA ; Souto, Eduardo ; Dos Santos, Eulanda M. . Analysis of the evolution of features in classification problems with concept drift: Application to spam detection. In: 2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM), 2015, Ottawa. 2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM), 2015. p. 874-877.

13.
SANTOS, CLAYTON ; Souto, Eduardo ; Dos Santos, Eulanda M. . ANDImage: An adaptive architecture for nude detection in image. In: 2015 10th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2015, Aveiro. 2015 10th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2015. p. 1-6.

14.
RODRIGUES, DIEGO ; DA SILVA, ALTIGRAN ; RODRIGUES, ROSIANE ; DOS SANTOS, EULANDA . Using active learning techniques for improving database schema matching methods. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1-8.

15.
PINAGE, FELIPE AZEVEDO ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS . A Dissimilarity-Based Drift Detection Method. In: 2015 IEEE 27th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2015, Vietri sul Mare. 2015 IEEE 27th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2015. v. 1. p. 1069-1076.

16.
DE OLIVEIRA, JOACIR MARQUES ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA ; CARVALHO, JOS REGINALDO HUGHES ; DE VASCONCELOS MARQUES, LEYNE ABUIM . Ensemble of heterogeneous classifiers applied to lithofacies classification using logs from different wells. In: 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013 Dallas), 2013, Dallas. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2013. p. 1-6.

17.
RODRIGUES, M. R. ; SANTOS, E. M. . Tratamento de Características Ausentes via Subespaços Aleatórios e Imputação. In: 1st BRICS Countries 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligenc, 2013, Recife. Proceedings of the 1st BRICS Countries 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2013. p. 1-6.

18.
GUIMARAES, F. M. S. ; SANTOS, E. M. . Segmentação de Imagens para Detectar Mudanças no Ambiente. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013, Porto de Galinhas. Anais do 11. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013.

19.
Eduardo Nunan ; SOUTO, E. ; Dos Santos, Eulanda M. ; Eduardo Feitosa . Classificação Automática de Cross-Site Scripting em Páginas Web. In: XXX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2012, Ouro Preto. Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2012, 2012. p. 450-463.

20.
Colonna, Juan Gabriel ; Ribas, Afonso D. ; Dos Santos, Eulanda M. ; Nakamura, Eduardo F. . Feature subset selection for automatically classifying anuran calls using sensor networks, 2012. p. 1-8.

21.
Nunan, Angelo Eduardo ; Souto, Eduardo ; Dos Santos, Eulanda M. ; Feitosa, Eduardo . Automatic classification of cross-site scripting in web pages using document-based and URL-based features, 2012. p. 702-707.

22.
SANTOS, CLAYTON ; Dos Santos, Eulanda M. ; Souto, Eduardo . Nudity detection based on image zoning. In: 2012 11th International Conference on Information Sciences, Signal Processing and their Applications (ISSPA), 2012, Montreal. 2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications (ISSPA), 2012. p. 1098-1103.

23.
OLIVEIRA JUNIOR, J. M. ; SANTOS, E. M. ; José R. H. Carvalho . Seleção de Características para Classificação de Fluidos por Meio da Análise de Perfis Elétricos de Poços de Petróleo da Amazônia. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2012, Rio de Janeiro. Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional. Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2012.

24.
SANTOS, E. M.. Evolutionary Algorithms Applied to Classifier Ensemble Selection. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2012, Rio de Janeiro. Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2012.

25.
CUNHA, F. F. R. ; SANTOS, E. M. ; SOUTO, E. . Detecção de Phishing em Páginas Web Utilizando Técnicas de Aprendizagem de Máquina. In: Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação - SBSeg2012, 2012, Curitiba. Minicursos do SBSeg. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2012. p. 491-500.

26.
Dos Santos, Eulanda M.; SABOURIN, R. . Classifier Ensembles Optimization Guided by Population Oracle. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2011, New Orleans. Proceedings of 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2011. p. 693-698.

27.
Dos Santos, Eulanda M.. Estudo Comparativo entre Critérios de Busca para Seleção Estática de Conjuntos de Classificadores. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2011, Ubatuba. Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2011. p. 1871-1882.

28.
SANTOS, C. ; PINTO, K. M. B. ; Dos Santos, Eulanda M. ; SOUTO, E. . Análise de Características para Detecção de Pele em Imagens. In: X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2011, Fortaleza. Anais do X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC2011), 2011.

29.
Márcia Henke ; Celso Costa ; Dos Santos, Eulanda M. ; SOUTO, E. . Detecção de Intrusos usando Conjunto de k-NN gerado por Subespaços Aleatórios. In: Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2011, Brasília. Anais do Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2011. p. 197-210.

30.
COLONNA, J. ; NAKAMURA, E. F. ; Dos Santos, Eulanda M. . Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2011, Natal. Anais do III Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2011), 2011.

31.
SANTOS, E. M.; SABOURIN, R. ; MAUPIN, P. . Pareto Analysis for the Selection of Classifier Ensembles. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), 2008, Atlanta. Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2008. p. 681-688.

32.
SANTOS, E. M.; SABOURIN, R. ; MAUPIN, P. . Ambiguity-guided Dynamic Selection of Ensemble Classifiers. In: 10th International Conference on Information Fusion (Fusion 2007), 2007, Quebec. Proceedings of 10th International Conference on Information Fusion, 2007.

33.
SANTOS, E. M.; SABOURIN, R. ; MAUPIN, P. . Single and Multi-Objective Genetic Algorithms for the Selection of Ensemble of Classifiers. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2006), 2006, Vancouver. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN '06, 2006. p. 3070-3077.

34.
SANTOS, E. M.; GOMES, H. M. . Teoria e Aplicação de Support Vector Machines à Aprendizagem e Reconhecimento de Objetos Baseado na Aparência. In: I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, 2002, Recife. I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, 2002. p. 406-416.

35.
SANTOS, E. M.; GOMES, H. M. . A Comparative Study of Polynomial Kernel SVM Applied to Appearance-Based Object Recognition. In: International Workshop on Pattern Recognition with Support Vector Machines, 2002, Niagara. Proceedings of the First international Workshop on Pattern Recognition with Support Vector Machines. Londres: Lecture Notes In Computer Science, Springer-Verlag, 2002. v. 2388. p. 408-418.

36.
SANTOS, E. M.; TRINDADE, L. A. ; DIAS, Â. V. ; DINIZ, C. P. . A Mathematical Morphology Approach to the Extraction of Nerve Cell Structures. In: International Conference on Image Processing and its Applications, 1999, Machester. Image Processing and its Applications, Conference Publication, 1999. v. 465. p. 823-826.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
SANTOS, E. M.; SABOURIN, R. ; OLIVEIRA, L. E. S. ; MAUPIN, P. . Overfitting in the Selection of Classifier Ensembles: a Comparative Study Between PSO and GA. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference GECCO, 2008, Atlanta. Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2008. p. 1423-1424.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
Colonna, Juan Gabriel ; GATTO, BERNARDO ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS ; NAKAMURA, EDUARDO FREIRE . A Framework for Chainsaw Detection Using One-Class Kernel and Wireless Acoustic Sensor Networks into the Amazon Rainforest. In: 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2016, Porto. 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). v. 1. p. 34-36.

2.
COLONNA, JUAN G. ; GATTO, BERNARDO B. ; Nakamura, Eduardo F. ; Dos Santos, Eulanda M. . Poster Abstract: A Framework for Chainsaw Detection Using One-Class and WSNs. In: 2016 15th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN), 2016, Vienna. 2016 15th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN), 2016. v. 1. p. 1-2.

3.
SANTOS, E. M.; GOMES, H. M. . Appearance-Based Object Recognition using Support Vector Machines. In: XIV Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2001, Florianópolis. Proceedings of SIBGRAPI 2001, 2001. p. 399-399.

4.
SANTOS, E. M.; GOMES, H. M. . Aplicação de Support Vector Machines à Aprendizagem de Objetos Visuais. In: XVI Congresso Nacional de Pós-Graduandos, 2001, Campina Grande. Anais do XVI Congresso Nacional de Pós-Graduandos, 2001.

5.
SANTOS, E. M.; DIAS, Â. V. . Representação de Contornos de Neurônios por Códigos de Freeman. In: IX Seminário de Iniciação Científica da UFPA, 1998, Belém. IX Seminário de Iniciação Científica da UFPA, 1998. p. 199-199.

Apresentações de Trabalho
1.
Dos Santos, Eulanda M.; SABOURIN, R. . Classifier Ensembles Optimization Guided by Population Oracle. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
S. JUNIOR, W. S.; CARVALHO, C. B.; SANTOS, E. M.. Participação em banca de Pierre Vilar Dantas. Desagregação de Sinais de Consumo de Energia Elétrica Utilizando Análise de Parâmetros e Análise de Componentes Principais. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas.

2.
CRISTO, M. A. P.; ROSA, T. C.; SANTOS, E. M.. Participação em banca de Arthur Félix Batista. Utilizando Tropes em Modelos de Recomendação Híbridos. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas.

Teses de doutorado
1.
CANUTO, A. M. P.; GOUVEA, E. F.; ARAUJO, D. S. A.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; SANTOS, E. M.. Participação em banca de Antonino Alves Feitosa Neto. Metaheurísticas de Otimização Tradicionais e Híbridas Utilizadas para Construção de Comitês de Classificação. 2016. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
SANTOS, E. M.; ELGELBERT JUNIOR, I. A.; OLIVEIRA, V. R.. Participação em banca de Igor Guimarães de Queiroz.Manual On Line de Bioinformática. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Instituto Luterano de Ensino Superior de Santarém.

2.
SANTOS, E. M.; ROVARIS NETO, E.; OLIVEIRA, J. R. S.. Participação em banca de Arlison Rider Couto de Siqueira.Busca e Filtragem de Informação Utilizando Agentes Inteligentes. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituto Luterano de Ensino Superior de Santarém.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
IEEE Congress on Evolutionary Computation. Classifier Ensembles Optimization Guided by Population Oracle. 2011. (Congresso).

2.
Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional. Estudo Comparativo entre Critérios de Busca para Seleção Estática de Conjuntos de Classificadores. 2011. (Congresso).

3.
Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO). Pareto Analysis for the Selection of Classifier Ensembles. 2008. (Congresso).

4.
10th International Conference on Information Fusion (Fusion 2007). Ambiguity-guided Dynamic Selection of Ensemble Classifiers. 2007. (Congresso).

5.
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2006). Single and Multi-Objective Genetic Algorithms for the Selection of Ensemble of Classifiers. 2006. (Congresso).

6.
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2005). 2005. (Congresso).

7.
XVI Brazilian Symposium on Artificial Intelligence.SBIA'02. 2002. (Simpósio).

8.
XVI Congresso Nacional dos Pós-Graduandos. XVI Congresso Nacional dos Pós-Graduandos. 2001. (Congresso).

9.
XXI Cogresso da Sociedade Brasileira de Computação. SBC2001. 2001. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Francisco Fagner do Rego Cunha. Classificação de Espécies Animais em Sequências de Imagens de Armadilhas Fotográficas Utilizando Redes Neurais Profundas. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas. (Orientador).

2.
Regis Antonio Saraiva Albuquerque. Reação à mudança de conceitos em problemas de classificação utilizando seleção dinâmica de classificadores. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas. (Orientador).

3.
Marcelo Chamy Machado. Tradução de sinais da LIBRAS para o português utilizando Redes Neurais Profundas. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Bernardo Bentes Gatto. Tensor-based Patter Recognition. Início: 2014. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Hugo Kenji Rodrigues Okada. Detecção Automática de Fases Temporais de Emoção em Vídeos a partir de Características da Face. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

2.
Airton Gaio Júnior. Um método para classificação de opinião em vídeo combinando expressões faciais e gestos. 2017. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

3.
Albert França Josuá Costa. Detecção de Mudança de Conceito Baseada em Aprendizado Ativo. 2017. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

4.
Luiz Carlos A. M. Cavalcanti. Detecção de Elementos Antrópicos em Imagens Aéreas da Floresta Amazônica. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

5.
Caio de Jesus Gregoratto. Detecção de Comportamento Anormal em Vídeos de Multidão. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

6.
Michel Marialva Yvano. Detecção de Embarcações por Imagens nos Rios da Amazônia. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

7.
Joacir Marques de Oliveira Júnior. Reconhecimento automático de rochas. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

8.
Mirlem Rodrigues Ribeiro. Tratamento de Características Ausentes Via Subespaços Aleatórios e Imputação. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

9.
Juan Gabriel Colonna. Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

10.
Angelo Eduardo Nunan. Detecção de Cross-Site Scripting em Páginas Web. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

11.
Aurélio Andrade de Menezes Júnior. Um Método para Busca de Competências a Partir de Currículos Lattes. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas. Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

12.
Clayton André Maia dos Santos. Análise de Características para Detecção de Nudez em Imagens. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

13.
Janainny Sena Carvalho. Transferência de Hipertextos em Redes DTN. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

Tese de doutorado
1.
Felipe Azevedo Pinagé. Handling Concept Drift Based on Data Similarity and Dynamic Classifier Selection. 2017. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas. Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.

2.
Márcia Henke. Deteção de Spam Baseada na Evolução das Características com Presença de Concept Drift. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, . Coorientador: Eulanda Miranda dos Santos.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Arlison Rider Couto de Siqueira. Busca e Filtragem de Informação Utilizando Agentes Inteligentes. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituto Luterano de Ensino Superior de Santarém. Orientador: Eulanda Miranda dos Santos.




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