João Paulo Papa

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1D (***)

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  • Última atualização do currículo em 17/12/2018


Possui graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2005), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2009) e Universidade de Harvard (2015). Atualmente, é Professor Associado no Departamento de Computação da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp-Bauru, Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp, e pesquisador colaborador junto ao Instituto de Computação da Universidade Estatual de Campinas e Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Atualmente é editor associado do periódico IEEE Signal Processing Letters, editor convidado de uma série de edições especiais na área de processamento de imagens do periódico Computers and Electrical Engineering, bem como é membro do corpo editorial das revistas Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, Journal of Next Generation Information Technology, International Journal of Bio-Inspired Computation e International Journal of Imaging. É co-editor de um livro na área de otimização por meta-heurísticas, bem como possui colaborações com diversas instituições internacionais, tais como University of Middlesex (EUA), University of Virginia (EUA), Ohio State University (EUA), Royal Melbourne Institute of Technology (Austrália), Friedrich-Alexander-Universität (Alemanha), Ostbayerische Technische Hochschule (Alemanha) e Universidade do Porto (Portugal). Já foi professor convidado da Ostbayerische Technische Hochschule (Alemanha), bem como é Fellow da Fundação Alexander von Humboldt, representante brasileiro na International Association for Pattern Recognition (ICPR) e membro IEEE sênior. Foi membro titular da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI) no período 2015-2018. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Participa, também, de projetos na área de Engenharia de Petróleo junto ao Centro de Geociências Aplicadas ao Petróleo (UNESPETRO), Unesp/Rio Claro. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
João Paulo Papa
Nome em citações bibliográficas
PAPA, J. P.;Papa, João Paulo;Papa, João P.;PAPA, J.;PAPA, JOAO P.;PAPA, J. PAULO;PAPA, JOAO PAULO;PAPA, JOAO PAPA;Papa, J. P.;PAPA, J.P.;PAPA, JOAO;P. PAPA, JOAO;Paulo, Joao;PAULOPAPA, JOAO

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.
Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01
Jardim Paraíso
17033360 - Bauru, SP - Brasil
Telefone: (19) 31036079
Ramal: 208
Fax: (19) 31036079
URL da Homepage: http://wwwp.fc.unesp.br/~papa/


Formação acadêmica/titulação


2005 - 2008
Doutorado em Ciência da Computação.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Título: Classificação Supervisionada de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos, Ano de obtenção: 2008.
Orientador: Alexandre Xavier Falcão.
Bolsista do(a): PED A-IC/UNICAMP, UNICAMP, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2003 - 2005
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Título: Restauração de Imagens do Satélite CBERS-1 Utilizando POCS,Ano de Obtenção: 2005.
Orientador: Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
1999 - 2002
Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação.
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Título: Carcinoma Escamoso Basalóide na Mucosa Bucal: Análise dos Indices Proliferativo e Apoptótico.
Orientador: Denise Tostes Oliveira.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.


Pós-doutorado e Livre-docência


2016
Livre-docência.
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Título: Heurísticas, Meta-heurísticas e Hiper-heurísticas para Aprendizagem de Modelos em Reconhecimento de Padrões, Ano de obtenção: 2016.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Otimização por Meta-heurísticas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2014 - 2015
Pós-Doutorado.
Harvard University, HARVARD, Estados Unidos.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: APRENDIZADO DE MÁQUINA.
2008 - 2009
Pós-Doutorado.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, 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


2010 - 2010
Localização de Falhas e Diagnóstico em Cabos. (Carga horária: 32h).
Instituto Instronic, INSTRONIC, Brasil.
2008 - 2008
Segmentação, Indexaçao e Recuperação de Vídeo.... (Carga horária: 3h).
Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2007 - 2007
Supervised Statistical Learning Models and .... (Carga horária: 3h).
Pontífica Universidader Católica-MG e Universidade Federal de Minas Gerais, PUC-MG/UFMG, Brasil.
2006 - 2006
Content - Based Image Retrieval: Theory and .... (Carga horária: 3h).
Universidade Federal da Amazônia, UFAM, Brasil.
2002 - 2002
Bioinformática. (Carga horária: 4h).
Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP - BAURU, Brasil.
2002 - 2002
Publicação Científica. (Carga horária: 4h).
Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2002 - 2002
Elaboração de Resumos. (Carga horária: 8h).
Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2001 - 2001
Biologia Computacional. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo - São Carlos, USP - SÃO CARLOS, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade do Porto, U.PORTO, Portugal.
Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor visitante


Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - Atual
Vínculo: Pesquisador Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador, Carga horária: 8

Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Bolsista de Pós-doutorado - FAPESP, Carga horária: 32

Vínculo institucional

2005 - 2008
Vínculo: professor conferencista, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação, Carga horária: 20

Atividades

03/2005 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Computação, .

Linhas de pesquisa
Reconhecimento de Padrões
08/2008 - 12/2008
Ensino, Matemática Aplicada e Computacional, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
02/2008 - 07/2008
Ensino, Matemática Aplicada e Computacional, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estruturas de Dados
8/2007 - 12/2007
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
02/2007 - 07/2007
Ensino, Engenharia Química, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
08/2006 - 12/2006
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
02/2006 - 07/2006
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
Introdução ao Processamento de Dados
08/2005 - 12/2005
Ensino, Bacharelado em Física, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor adjunto, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2009 - 2016
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Assistente Doutor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1999 - 2002
Vínculo: Aluno de graduação, Enquadramento Funcional: Iniciaçao Científica, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Universidade Estadual Paulista, .

Cargo ou função
Membro titular da Câmara Central de Pós-Graduação.
06/2017 - Atual
Direção e administração, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.

Cargo ou função
Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
06/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.

Cargo ou função
Membro titular do conselho do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
06/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, .

Cargo ou função
Membro titular da Comissão Permanente de Ensino.
03/2017 - Atual
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Complexidade de Algoritmos
03/2017 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
03/2017 - Atual
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos I
12/2016 - Atual
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.

Atividade realizada
Participa do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada a Petróleo (LIAAP) no Centro de Geociências Aplicadas ao Petróleo (UNESPETRO) onde desenvolve projetos de pesquisa na área de Petróleo.​.
02/2016 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro Titular da Comissão Permanente de Pesquisa.
07/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, .

Cargo ou função
Membro titular da Comissão Permanente de Administração.
07/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, .

Cargo ou função
Membro titular da Congregação da Faculdade de Ciências.
07/2013 - Atual
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Vice-Chefe do Departamento de Computação segundo Portaria do Diretor da FC.C.BRU n 065, de 10 de Julho de 2013..
07/2013 - Atual
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Coordenador do Laboratório de Ensino Pesquisa e Extensão em Computação.
02/2012 - Atual
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
02/2012 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Análise e Projeto de Algoritmos
05/2011 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro da comissão responsável pela análise e parecer ds relatórios anuais, trienais, relatório de pesquisa e plano global de atividades de docentes de 2010. Portaria DCo/FC.C.Bauru N 001 de 26 de Maio de 2011..
06/2010 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho do Curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
04/2010 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, .

Cargo ou função
Membro Suplente de Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
03/2010 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Análise e Projeto de Algoritmos
09/2009 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro suplente como representante dos docentes do Departamento de Computação.
07/2015 - 05/2017
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Chefe do Departamento de Ciência da Computação.
09/2016 - 02/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Computação e Linguagens Formais
08/2016 - 02/2017
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos II
03/2016 - 08/2016
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos I
03/2016 - 06/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
09/2015 - 01/2016
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
09/2015 - 01/2016
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Computação e Linguagens Formais
04/2015 - 08/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Complexidade de Algoritmos
Segurança em Sistemas de Informação
04/2015 - 08/2015
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Fundamentos de Computação e Tecnologia de Informação
03/2015 - 06/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Aprendizado de Máquina
04/2012 - 04/2014
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Vice-coordenador do curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
08/2013 - 01/2014
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Computação e Linguagens Formais
08/2013 - 12/2013
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
02/2012 - 12/2013
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, .

Cargo ou função
Representante docente do Departamento de Computação na Comissão de Permanente de Pesquisa da Faculdade de Ciências.
03/2013 - 07/2013
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
Complexidade de Algoritmos
03/2013 - 07/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Análise e Projeto de Algoritmos
06/2010 - 06/2013
Direção e administração, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.

Cargo ou função
Vice-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
10/2010 - 10/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro titular do conselho do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação.
08/2011 - 12/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Computacão e Linguagens Formais
08/2011 - 12/2011
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
03/2011 - 07/2011
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Análise e Projeto de Algoritmos
03/2011 - 07/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Complexidade de Algoritmos
03/2011 - 07/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
08/2010 - 12/2010
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Redes de Computadores
08/2010 - 12/2010
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Segurança em Sistemas de Informação
08/2010 - 12/2010
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Estudos Especiais I
02/2010 - 07/2010
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Fundamentos de Computação
Segurança em Sistemas de Informação
02/2010 - 07/2010
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Fundamentos de Computação e Tecnologia de Informação
08/2009 - 12/2009
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas de Informação I
Sistemas de Informação III
08/2009 - 12/2009
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas de Informação
3/1999 - 3/2002
Estágios , Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Ciências Biológicas.

Estágio realizado
Estágio extracurricular (morfometria bidimensional).

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2001 - 2002
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2005
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação - Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsista com projeto de pesquisa intutulado "Restauração de Imagens do Satélite CBERS-1 Utilizando POCS", sob orientação do Prof. Dr. Nelson Delfino d' Ávila Mascarenhas.


Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Bolsista de Pós-doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Projeto intitulado Operadores de imagem baseados em classificaçao de padrões por floresta de caminhos Otimus - sob a supervisão do Prof. Dr. Alexandre Xavier Falcão realizado junto ao Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas.

Vínculo institucional

2002 - 2002
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Bolsa Treinamento Técnico: Mod. 1, nível III, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Projeto FAPESP denominado "Carcinoma escamoso basalóide na mucosa bucal: Análise dos índices proliferativo e apoptótico". Orientadora: Profa. Dra. Dra Denise Tostes Oliveira - FOB/USP - Campus de Bauru. Metodologia: aplicar técnicas de processamento de imagens para contagem de células cancerígenas.

Atividades

10/2009 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências/Unesp-Bauru, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Consultor ad hoc.
6/2002 - 12/2002
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Odontologia de Bauru, Bauru.

Linhas de pesquisa
Análise de Imagens

Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Orientador de pós-graduação

Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Estágio docência, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação - Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

8/2004 - 11/2004
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Análise de Sinais e Sistemas

Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, OTH, Alemanha.
Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor convidado, Carga horária: 15

Atividades

10/2015 - 10/2015
Ensino, Technical Computer Science, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Machine Learning

Sociedade Brasileira de Computação - Porto Alegre, SBC, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Representante Brasileiro na IAPR, Carga horária: 1

Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Membro de comissão, Enquadramento Funcional: Não se aplica

Atividades

08/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, CEGRAPI, .

Cargo ou função
Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI).


Linhas de pesquisa


1.
Análise de Imagens
2.
Reconhecimento de Padrões


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
SiSuSMS - Sistema Supervisório de SMS para Sondas
Descrição: A segurança dos trabalhadores é uma das maiores preocupações para uma empresa, principalmente em locais que exigem altos níveis de segurança e monitoramento constante, como ocorre nas plataformas de perfuração de petróleo marítimas. Dependendo do tamanho do local de trabalho, fica inviável o seu monitoramento de forma manual, ou seja, por inspeção visual humana. Nesse sentido, a presente proposta de projeto de pesquisa visa o estudo e desenvolvimento de técnicas baseadas em visão computacional e inteligência artificial para o monitoramento automático de situações de risco em uma plataforma. Com base em informações obtidas das câmeras de vigilância, o sistema poderá monitorar, em tempo real e de forma constante, todo o seu campo de visão e, em caso de alguma situação irregular, emitir alertas para a posterior tomada de decisão..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Nilceu, Aparecido - Integrante / Danilo Colombo - Integrante / Henrique Leal Tavares - Integrante / Claudio Filipi Gonçalves dos Santos - Integrante / Marcos Cleison Silva Santana - Integrante / Thierry Pinheiro Moreira - Integrante.
2017 - Atual
RADIAR: Método para a disseminação do conhecimento

Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 03/07/2017.
Descrição: Objetivo deste projeto de pesquisa aplicada é o desenvolvimento experimental de métodos, utilizando as mais modernas técnicas da inteligência artificial, visando a inovação dos processos de aquisição do conhecimento de textos para a posterior catalogação semiautomática por conteúdo na área de petróleo (processo inexistente no mundo) e da disseminação do conhecimento na forma textual disponível na comunidade de construção de poços de petróleo. No desenvolvimento do método a ser proposto, estudos serão desenvolvidos para identificar as novas abordagens da inteligência artificial, em particular a da indexação e a recuperação semântica de textos, aprendizado de máquina e de processamento da linguagem natural. Um protótipo será desenvolvido e a avaliação dos métodos propostos serão feita comparando com outras abordagens existentes e experimentalmente através da utilização dos métodos por profissionais da comunidade de construção de poços de petróleo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / Alexandro José Baldassin - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante.Financiador(es): Petrobras - Outra.
2017 - Atual
Modelos de Aprendizado Baseados em Energia e suas Aplicações
Descrição: Modelos de aprendizado baseados em energia têm sido utilizados nas mais variadas áreas de pesquisa, dado que fazem parte de um amplo arcabouço que compreende técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Dentre os principais representantes desse segmento, podemos citar as Máquinas de Boltzmann Restritas e suas variantes no contexto de aprendizado em profundidade: Redes de Crença em Profundidade e Máquinas de Boltzmann em Profundidade. Tais modelos possuem, também, certos pontos fracos que serão explorados na presente proposta de projeto de pesquisa, tais como a otimização de seus parâmetros de maneira automática, a melhoria da eficácia do seu processo de treinamento por meio de amostragem em campos de Markov, e como diferentes técnicas de regularização baseadas em temperaturas e corte de neurônios podem ser empregadas. O projeto de pesquisa irá atuar em duas frentes: (i) aplicação e (ii) teoria. Na primeira delas, buscaremos aplicações que ainda não avaliaram os modelos de aprendizado baseados em energia acima citados, principalmente aquelas baseadas em biometria e da área médica. Já na parte teórica, esperamos contribuir com diferentes modelos para amostragem em cadeias de Markov visando uma melhoria no processo de inferência desses modelos. A presente proposta também conta com colaboradores nacionais e internacionais, bem como diversos alunos de graduação e pós-graduação. Dado que não existem muitos grupos de pesquisa no Brasil que trabalham na temática dessa proposta, acredita-se que a mesma poderá trazer muitos benefícios para toda a comunidade..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Dinesh Kant Kumar - Integrante / Gustavo Kunde Rohde - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
Modelos Probabilísticos para Detecção de Perdas Comerciais

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) André Nunes de Souza em 18/07/2017.
Descrição: Detecção de perdas não técnicas é um problema de grande interesse atualmente, principalmente no Brasil, onde a quantidade de ligações clandestinas pode chegar a níveis bastante preocupantes. Tais ligações podem comprometer a vida útil de dispositivos utilizados para transmissão e transformação de energia, dado que foram dimensionados para trabalhar de acordo com a quantidade de usuários conhecida pela concessionária de energia. O presente projeto de pesquisa objetiva o estudo e desenvolvimento de algoritmos probabilísticos para a detecção de fraudes em sistemas de energia domésticos e industriais. Tais técnicas conseguem modelar a dinâmica de padrões de dados, podendo ser mais eficazes em dados que mudam conforme o tempo como, por exemplo, usuários de energia. Assim, a ideia seria também prever quando um usuário pode vir a tornar-se clandestino, e não apenas identificá-lo após ele se tornar um fraudador. Tal sistema é de grande valia para o acompanhamento do perfil dos usuários, possibilitando, assim, a tomada de ações mais eficazes no combate à esse tipo de ilegalidade. Cabe destacar que medidas preventivas e educacionais podem ser realizadas, principalmente no intuito de evitar com que uma determinada região, por exemplo, com mais propensão à cometer fraudes, venha a prejudicar a companhia de energia e, por conseguinte, a população como um todo. A presente proposta também contempla pesquisadores de.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / André Nunes de Souza - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 06/01/2017.
Descrição: Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagens de treinamento. À medida que as imagens e amostras por imagem não rotuladas crescem em número, a anotação manual delas se torna inviável, nos conduzindo às seguintes questões: Qual é a forma mais intuitiva dos especialistas ensinarem às máquinas a anotar imagens? Quais são as tarefas e desafios envolvidos neste processo? Como minimizar o esforço do especialista com máxima eficácia no aprendizado de máquina? O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? Este projeto temático visa encontrar respostas para estas questões por meio do estudo e desenvolvimento de métodos para anotação de imagem em larga escala, e construção de sistemas de tomada de decisão (sem a participação do usuário) e de sistemas de apoio à decisão, onde especialistas e máquinas cooperam e aprendem uns com os outros continuamente. A metodologia explora as habilidades complementares dos seres humanos, melhores em abstrair o conhecimento, e máquinas, superiores no processamento de dados em larga escala, de modo repetitivo e sem fadiga. O problema é dividido em duas etapas: extração de amostras das imagens e aprendizado interativo de máquina, visando a construção de uma sequência de operações para anotar novas imagens automaticamente ou com o mínimo de intervenção humana. O estudo busca combinar características de imagem obtidas dos dados com características provenientes do conhecimento sobre a aplicação. O projeto visa ainda inovações científicas e tecnológicas para o diagnóstico de parasitos gastrintestinais em humanos e animais vertebrados, por meio da aquisição e anotação automatizadas de imagens microscópicas, e para demonstrar a extensão dos métodos em outros domínios, o projeto inclui estudos de anotação de imagem médica por modelos de forma multi-objeto, e anotação interativa de imagem de sensoriamento remoto..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - Atual
Development of Cardiovascular Disease and Diabetes Risk Assessment model for Ethnically diverse Populations
Descrição: We aim to develop an improved cardiovascular disease model and diabetic risk assessment approach, overcoming the weakness of the current risk assessment methods shortcomings that are only suitable for narrow demographics. We also aim to test methods for improving the current approach of risk assessment by using non-linear machine learning approaches instead of the linear equation methods currently being used. The project will also test the relevance of many of the health parameters that are being recorded but not being used by the current risk assessment equations..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Dinesh Kant Kumar - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2016 - Atual
Meta-Heuristic-based Optimization of Probabilistic Neural Networks
Descrição: Probabilistic Neural Networks (PNNs) have been of great interest considering pattern recognition-oriented applications, mainly due to their very good results in several applications. However, the main problems related to such techniques are the presence of outliers and how to choose proper architectures for PNNs. The former shortcoming has been wisely addressed by the American coordinator of this proposal by considering the information about nearby samples when modeling the probability density function that describes the training data. But we still have the problem of choosing good architectures for such models, i.e., the number of Gaussian distributions and their parameters. In this proposal, we aim at modeling such task as a meta-heuristic-based optimization problem by employing techniques based on swarm and evolutionary intelligence. The reason why using such techniques concern with their simplicity and very good results in several research areas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Hojjat Adeli - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 1
2015 - Atual
Sobre a Aplicação de Floresta de Caminhos Ótimos em Ambientes de Aprendizado em Profundidade
Descrição: Arquiteturas de aprendizado em profundidade tem sido amplamente estudadas nos últimos anos, dado que a sua filosofia consiste na utilização de uma complexa estrutura hierárquica para o aprendizado e representação de informações, de maneira análoga ao processamento neural humano. Tais arquiteturas consistem em várias etapas, que correspondem, basicamente, em submeter uma imagem (no caso de aplicações voltadas à estudos na área de visão computacional, por exemplo) a um processo de filtragem utilizando um banco de filtros para posterior extração de informações e amostragem da mesma. Em seguida, essa imagem modificada é então submetida a uma nova camada de operações, iguais às conduzidas na camada anterior. Ao final do processo, obtém-se uma descrição em alta dimensão dessa imagem, sendo esta representação então utilizada em um processo de classificação tradicional. Geralmente, técnicas tradicionais de reconhecimento de padrões tem sido aplicadas nesta última etapa, tais como Máquinas de Vetores de Suporte, por exemplo. Ocorre que tais abordagens são bastante conhecidas pelo alto custo computacional de sua etapa de treinamento, a qual é bastante sensível à escolha dos seus parâmetros. Esse projeto de pesquisa objetiva o estudo e emprego do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em ambientes de aprendizado em profundidade, o qual foi ainda pouco abordado nesse contexto, bem como possui versões não paramétricas que tem obtido resultados similares e, muitas vezes, superiores aos resultados obtidos por classificadores estado-da-arte, porém com uma etapa de treinamento muito mais rápida. Outros objetivos incluem a orientação de alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado no âmbito dessa proposta, que também contempla a renovação do projeto de pesquisa em produtividade vigente do proponente..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Luis Alexandre da Silva - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.Número de orientações: 1
2015 - Atual
Sobre a Otimização de Parâmetros em Técnicas de Aprendizado de Máquina: Avanços e Paradigmas
Descrição: Técnicas de aprendizado de máquina tem sido bastante empregadas nos últimos anos em diversas área de pesquisa. Embora sejam conhecidas pelo seu alto poder de generalização, muitas dessas técnicas são paramétricas, o que resulta em um alto custo computacional para o aprendizado desse conjunto de parâmetros, tornando seu emprego inviável em aplicações que envolvem grandes bases de dados e situações onde a resposta ao usuário deve ser dada em tempo real. O presente projeto de pesquisa visa o estudo de técnicas de otimização por meta-heurísticas mono e multi-objetivos e suas aplicações para otimização de arquiteturas de aprendizado de máquina, tais como seleção de modelos e funções de núcleo (kernels), seleção de características e fusão de informações, dentre outras aplicações. A proposta objetiva também investigar a viabilidade da otimização de parâmetros em arquiteturas de aprendizado em profundidade com vistas à sua eficiência e eficácia, principalmente em Redes Neurais por Convolução, Máquinas de Boltzmann Restritas, Redes de Crença por Profundidade e Auto-codificadores. Este projeto focará, principalmente, em abordagens de otimização multi-objetivos, dado que muito pouco trabalho nessa área tem sido realizado com vistas ao aprendizado de parâmetros em abordagens de reconhecimento de padrões, por exemplo. A proposta também conta com a presença do Prof. Dr. Xin-She Yang (Middlesex University, Inglatera), o qual é um pesquisador bastante ativo na área de otimização por meta-heurísticas, sendo que os novos algoritmos recentemente desenvolvidos por ele serão utilizados e validados pela presente proposta de projeto de pesquisa..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (1) / Doutorado: (2) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Yang, Xin-She - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2015 - Atual
Sobre a Detecção de Anomalias em Redes de Computadores Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos: Avanços e Aplicações em Redes de Computadores

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Kelton Augusto Pontara da Costa em 24/03/2016.
Descrição: Nota-se, nesses últimos anos, que o número de pessoas interessadas em acessar informações não autorizadas vem crescendo exponencialmente em conjunto com o diferente número de ataques que acompanham na mesma velocidade. Considera-se, também, que certas ferramentas, tais como antivírus e firewalls são importantes para a segurança de uma rede de computadores, porém devido a grande quantidade de anomalias presentes em tais ambientes, torna-se difícil uma aplicação apresentar grande eficiência e eficácia na detecção desses códigos maliciosos. Assim, considerando a diversificação dos ataques, bem como suas complexidades, empresas tem aumentado seus investimentos em estudos para a elaboração de sistemas de detecção de intrusões mais eficientes utilizando técnicas de inteligência artificial. O presente projeto de pesquisa objetiva o estudo e desenvolvimento de técnicas de detecção de anomalias em redes de computadores utilizando o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos, o qual ainda não foi empregado nesse contexto. Ademais, o projeto visa contribuir com uma biblioteca para o classificador OPF no intuito de ampliar a sua divulgação entre pesquisadores nacionais e internacionais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2016
ARPaVid: Aprendizado e Reconhecimento de Padrões em Vídeos
Descrição: Abordagens para processamento e aprendizado de padrões em vídeos tem obtido crescente atenção nos últimos anos, principalmente devido à grande quantidade de conteúdo digital que vem sendo disponibilizado diariamente na internet, em especial via redes sociais. Sistemas de recomendação de filmes, por exemplo, amplamente empregados em lojas virtuais, são umas das principais aplicações de avanços nos estudos na área de processamento de vídeos. Com o intuito de acelerar o processo de recomendação e economizar armazenamento, técnicas para categorização e sumarização de vídeos utilizando aprendizado de máquina tem sido utilizadas para explorar conteúdo informativo e também redundante. Características que são inerentes de vídeos como, por exemplo, classificação com múltiplos-rótulos, tem permitido o desenvolvimento de uma nova classe de algoritmos de aprendizado de máquina, possibilitando, assim, novos estudos nessa área. Codificadores e compressores de sinais também são explorados visando uma transmissão de dados com mais qualidade e eficiência, beneficiando os novos padrões de transmissão de TV digital e interativa. Esse projeto de pesquisa objetiva o estudo e aplicação de novos algoritmos de aprendizado de máquina nas diversas áreas que envolvem o reconhecimento de padrões em vídeos. Objetiva-se, também, aplicar algoritmos de otimização evolucionistas nesse contexto, dado que poucos trabalhos tem abordado essa frente de pesquisa. O presente projeto também descreve trabalhos que serão derivados do mesmo, os quais empregarão alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Yang, Xin-She - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2012 - 2015
Além das Técnicas Tradicionais de Reconhecimento Supervisionado de Padrões: Explorando Aprendizado Sequencial e Suporte a Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos
Descrição: Abordagens tradicionais de reconhecimento supervisionado de padrões, geralmente, assumem que os dados são amostrados por uma distribuição idêntica e independente. Nesse contexto, um conjunto de treinamento é utilizado pelo método com o intuito de aprender o comportamento dos dados para posterior classificação dos mesmos em um conjunto de teste, atribuindo a cada amostra um rótulo. Ocorre que, muitas vezes, os dados não são independentes e possuem uma correlação espacial, no caso de pixels de uma determinada vizinhança, e uma correlação temporal. Nesse caso, abordagens de aprendizado sequencial levam em consideração tais dependências entre as amostras. Em um outro contexto, existem várias aplicações que permitem com que uma dada amostra possua mais de um rótulo como, por exemplo, classificação de documentos: podemos encontrar um artigo de jornal que possa ser rotulado como sendo científico e, ao mesmo tempo, possa ser classificado como religioso. Aplicações de aprendizado sequencial com suporte a múltiplos rótulos tem sido bastante investigadas nos últimos anos para vários classificadores, dentre eles Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte, inclusive por pesquisadores brasileiros. Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa objetiva estudar os paradigmas de aprendizado supervisionado sequencial e aprendizado com suporte a múltiplos rótulos para um classificador recentemente proposto na literatura, denominado Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), dado que o mesmo ainda não foi adaptado para estes fins. O presente projeto espera contribuir sobremaneira com os avanços nessa área de pesquisa, dado que seus resultados serão incorporados a uma biblioteca de código aberto disponível para o classificador OPF. Processo #303182/2011-3..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Daniel Osaku - Integrante / Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura - Integrante / Luís Augusto Martins Pereira - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 5 / Número de orientações: 3
2011 - 2013
Reconhecimento Automático Robusto de Impressões Digitais Baseado em Características Biométricas de Terceiro Nível
Descrição: Dentre as diversas características biométricas possíveis de serem utilizadas para identificação de pessoas, a impressão digital é a mais utilizada. Os sistemas atuais de identificação automática de impressões digitais são baseados nos padrões das cristas, classificadas como características de primeiro nível, e nas minúcias (terminações ou bifurcações das cristas), classificadas como características de segundo nível. No entanto, com a evolução dos sensores de captura das impressões digitais e a crescente demanda por sistemas mais seguros, torna-se possível, e necessário, o uso de um conjunto adicional de características discriminativas presentes no interior das cristas, conhecidas como características de terceiro nível. Nesse conjunto de características incluem-se os poros sudoríparos, cujo emprego já está consolidado em exames de impressões latentes realizados manualmente por especialistas forenses e que podem ser encontrados em abundância nas impressões digitais. Pesquisas recentes têm focado no desenvolvimento de métodos para extração e casamento de poros, com ênfase na segmentação, uma etapa bastante crítica no processo de extração. Também têm recebido a atenção dos pesquisadores as aplicações de reconhecimento de impressões digitais nas quais as técnicas baseadas em características de primeiro e segundo níveis geralmente apresentam baixas taxas de reconhecimento correto, tais como no reconhecimento de fragmentos de impressões digitais ou no reconhecimento de impressões digitais latentes. O objetivo principal desse projeto de pesquisa é propor métodos mais robustos de reconhecimento de impressões digitais baseados em características de terceiro nível. Pretende-se também promover a fusão dos novos métodos propostos com métodos já descritos na literatura, baseados em características de segundo nível. Outro objetivo é criar uma base de dados de impressões digitais cujas imagens sejam capturadas por meio de sensores eletrônicos com resolução adequada para a extração.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Coordenador / Marcus de Assis Angeloni - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2010 - 2014
Novas Tendências em Reconhecimento de Padrões baseado em Floresta de Caminhos Ótimos (FAPESP - Jovem Pesquisador)
Descrição: Classificadores de padrões tradicionais, tais como Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM) e redes neurais, pagam o preço de uma etapa de treinamento muito custosa para atingir taxas de exatidão aceitáveis em um conjunto de teste. Ainda assim, são inviáveis em situações que exigem um constante retreinamento dos dados e, principalmente, em aplicações com grande volume de dados (segmentação interativa de imagens de ressonância magnética do cérebro e de partículas de ferro em imagens metalográficas de alta resolução, por exemplo). Recentemente, um novo algoritmo de reconhecimento de padrões denominado Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF) foi proposto na literatura, o qual demonstrou ser superior a redes neurais e classificadores bayesianos e similar às SVM, porém extremamente mais rápido (500x-1000x, dependendo do tamanho da base de dados), sendo ainda contemplado com 3 prêmios no ano de 2009. O classificador OPF modela a tarefa de classificação dos dados como sendo um problema de partição de um grafo induzido pelo espaço de características em árvores de caminhos ótimos (Optimum-Path Tree - OPT), onde cada amostra está mais fortemente conexa à raiz de sua árvore do que a qualquer outra raiz nessa floresta. Amostras pertencentes a uma mesma OPT recebem o mesmo rótulo no processo de classificação dos dados. Embora o classificador OPF tenha sido utilizado em diversas áreas de pesquisa nos últimos 2 anos, tais como sensoriamento remoto, visão computacional (impressão digital e reconhecimento de faces), identificação de doenças parasitárias em humanos e processamento de sinais biomédicos, existem ainda muitas outras que necessitam validar a sua aplicabilidade. O presente projeto de pesquisa objetiva um amplo e completo estudo do classificador OPF, bem como o desenvolvimento de novas variantes do mesmo, sua implementação em GPU (Graphics Processing Unit) e sua aplicação em diversas outras áreas de pesquisa..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (2) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Falcão, A. X. - Integrante / Caio Oba Ramos - Integrante / André Nunes de Souza - Integrante / Luis Cláudio Súgi Afonso - Integrante / André Franco Pagnin - Integrante / Daniel Osaku - Integrante / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura - Integrante / Alex Fernandes Mansano - Integrante / Ariane Dutra Vieira - Integrante / Marcos Vinícius Trigo Romero - Integrante / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Luís Augusto Martins Pereira - Integrante / Adriana Sayuri Iwashita - Integrante / Luís Augusto Pereira - Integrante / Talissa Gaspareli de Barros - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 33 / Número de orientações: 14
2010 - 2012
Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Localização de Faltas em Sistemas de Distribuição Subterrâneos
Descrição: A proposta deste Projeto consiste em estudar, avaliar e implementar técnicas de localização de faltas em sistemas de distribuição subterrâneos. Após um levantamento do estado da arte sobre o assunto, pretende-se aplicar alguns dos métodos disponíveis na literatura. Para atingir satisfatoriamente estes objetivos, será necessário avaliar o comportamento dinâmico de sistemas de distribuição de energia, os modelos físicos consagrados para sua representação, os modelos matemáticos propostos para solução numérica e as técnicas e os recursos computacionais disponíveis para o tratamento do problema. Esses fatores evidenciam a dimensão deste estudo de maneira original, uma vez que o Brasil possui um dos maiores sistemas subterrâneos da América latina..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2011
Reconhecimento Facial Humano Utilizando Transformada Census Modificada e Floresta de Caminhos Ótimos
Descrição: Muito embora a impressão digital seja a técnica de reconhecimento biométrico mais utilizada, esta abordagem é muito sensível a imperfeições nos dedos, sejam elas congênitas ou adquiridas com o passar do tempo. O reconhecimento através da íris é uma alternativa, embora sistemas deste porte ainda possuam um elevado custo, sendo também bastante desconfortáveis para o usuário. Outras abordagens têm utilizado o reconhecimento facial como uma alternativa, pois é uma técnica pouco invasiva. Entretanto, tais sistemas são muito sensíveis a variações de luminosidade e oclusões na face. Entretanto, objetivando solucionar o problema de luminosidade em imagens faciais do espectro visível, uma filtragem não linear foi proposta com o nome de Transformada Census, sendo que posteriormente uma melhoria da mesma foi apresentada com o nome de Transformada Census Modificada. Outro problema é que as técnicas convencionais de classificação consideram cada pixel da imagem facial como sendo uma amostra a ser classificada, originando bases com milhares de dados, inviabilizando as tradicionais técnicas de reconhecimento de padrões como Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte, por exemplo, de serem utilizadas em sistemas de vigilancia com treinamento dos dados em tempo real, devido ao alto custo computacional para treinamento dessas abordagens. Recentemente, um novo classificador de padrões chamado Floresta de Caminhos Ótimos foi proposto com o intuito de aliar eficiência e eficácia na solução de problemas de reconhecimento de padrões, mesmo em grandes volumes de dados. Assim, a proposta do presente projeto de pesquisa é explorar o reconhecimento facial de humanos combinando as técnicas Transformada Census Modificada e o classificador Floresta de Caminhos Ótimos, objetivando o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento facial menos sensível a variações de iluminação com alta eficiência e eficácia..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Jéssica Akemi Matsuoka - Integrante.Financiador(es): Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 1
2010 - 2011
Inteligência Artificial Aplicada na Identificação e Classificação de Harmônicos em Redes de Distribuição de Energia Elétrica
Descrição: Os altos níveis de distorções harmônicas em uma instalação elétrica podem causar vários problemas para as redes de distribuição das concessionárias, para a própria instalação e também para os equipamentos instalados no sistema. Como conseqüência destes problemas, pode-se ocorrer a parada total de importantes equipamentos em linhas de produção, acarretando grandes prejuízos, tanto para a concessionária como também para os consumidores. Não obstante, essas ocorrências acabam interferindo de maneira negativa no relacionamento entre a concessionária e seus clientes, sobretudo, na confiança da conta de energia paga pelo cliente. Devido à importância destes casos, é crescente a pesquisa na área. O estudo detalhado de cada caso é essencial para uma solução eficaz do problema, trazendo benefícios para as empresas e seus clientes. Dentro deste contexto, situa-se esta pesquisa, que se caracteriza principalmente pela proposta de integrar elementos da Inteligência Computacional com ensaios experimentais visando identificar os efeitos e as causas das interferências de harmônicas nas medições de energia, buscando melhorar a eficiência energética..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2012
Classificação de padrões por Floresta de Caminhos Ótimos: Avanços e Aplicações
Descrição: Técnicas de classificação de padrões têm por objetivo discrimir e rotular informações presentes em um conjunto de dados, sendo que amostras que compartilham algum tipo de característica devem possuem o mesmo rótulo. Para tal, é necessário que o classificador aprenda o comportamento dos dados em um conjunto de treinamento e seja validado em um conjunto de teste. Baseadas na quantidade de informação disponível no conjunto de treinamento, as técnicas de reconhecimento de padrões podem ser divididas em (i) não supervisionadas (nenhuma informação disponível), (ii) supervisionadas (conhecimento total dos rótulos das amostras do conjunto de treinamento) e, finalmente, iii) semi-supervisionadas (informação parcial do conjunto de treinamento). Dentre as técnicas supervisionadas, as que mais destacam-se atualmente são, dentre outras, redes neurais com perceptron multicamadas (ANN-MLP -Artificial Neural Networks using Multilayer Perceptron) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM - Support Vector Machines). Entretanto, tais técnicas sofrem por sua alta complexidade computacional devido, entre outros fatores, à escolha de parâmetros empíricos, geralmente determinantes em seu sucesso na tarefa de classificação dos dados. Recentemente desenvolvido, um classificador supervisionado de padrões baseado em grafos denominado Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), tem demonstrado resultados bastante satisfatórios, sendo superior a ANN-MLP e similar a SVM, porém muito mais rápido. O classificador OPF destaca-se por ser extremamente eficiente em sua fase de treinamento e teste, possuindo alta precisão. Entretanto, o mesmo necessita ser melhor explorado em termos de variantes e aplicações, visto que trata-se de uma abordagem recente. Assim sendo, o presente projeto de pesquisa tem por objetivo um estudo sobre novas variações do classificador OPF com vistas a um aumento em sua eficácia, bem como sua utilização em outras áreas de pesquisa..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / André Augusto Spadotto - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Caio Oba Ramos - Integrante / André Nunes de Souza - Integrante / André Franco Pagnin - Integrante / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante.
Número de produções C, T & A: 6
2009 - 2011
Projeto ARPIs: Aprendizado e Reconhecimento de Padrões em Imagens por Floresta de Caminhos Ótimos
Descrição: Novas tecnologias permitem adquirir e armazenar milhares de imagens com milhões de pixels cada, gerando grandes volumes de dados para análise. Técnicas de aprendizado e reconhecimento de padrões em imagens têm um papel fundamental na análise, mas o custo computacional elevado para grandes bases de dados (milhões de amostras) compromete a eficácia dessas técnicas, inviabilizando o uso de métodos populares (como redes neurais e máquinas de vetores de suporte) em aplicações onde o aprendizado com milhares de amostras deve ser repetido diversas vezes durante o processamento dos dados. Este projeto aborda o problema explorando e estendendo uma técnica recente de projeto de classificadores de padrões por floresta de caminhos ótimos. Esta técnica tem gerado resultados promissores em diversas aplicações, onde sua eficácia é maior ou equivalente à obtida por redes neurais e máquinas de vetores de suporte, sendo dezenas a milhares de vezes mais rápida do que ambas. Neste contexto, o projeto investigará técnicas de segmentação de imagens; descritores, combinação de descritores e classificação de padrões para pixels, imagens e objetos de imagem; recuperação de imagens em grandes bases de dados por conteúdo de forma, cor e textura; e mineração de dados. A proposta envolve o trabalho de alunos de mestrado e doutorado, favorece o amadurecimento científico de recém-doutores e contempla a inovação tecnológica por visar algumas aplicações práticas, tais como: ferramentas computacionais para delimitação de plantações de café em imagens de satélite; edição de fotos; rastreamento de objetos em vídeo; diagnóstico automatizado de parasitos em imagens de microscopia óptica; entendimento de doenças cerebrais por análise de assimetrias a partir de imagens de ressonância magnética; etc. Pretende-se, também, desenvolver novos algoritmos de aprendizado (supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado) usando floresta de caminhos ótimos. Número do projeto: 481556/2009-5.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2011
DAPI -- Automatização do Diagnóstico de Parasitos Intestinais do Homem por Análise de Imagens
Descrição: Este projeto visa o estudo, o desenvolvimento e a validação de um sistema automatizado para aquisição e análise de imagens de microscopia óptica, visando o diagnóstico de parasitos intestinais do homem. O projeto envolve técnicas parasitológicas, técnicas de aquisição de imagens com ajuste automático de foco, métodos de segmentação de imagens, extração de atributos e reconhecimento de padrões para diagnóstico das espécies..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2013
Métodos de Aproximação para Computação Visual
Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos, técnicas matemáticas e ferramentas de software para problemas de computação visual (processamento de imagens, computação gráfica e visão computacional). O projeto envolve vários pesquisadores da UNICAMP..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2009
Detecção Precoce de Problemas de Perfuração de Poços de Petróleo por Meio da Análise de Cascalhos
Descrição: A exploração de petróleo no mar começou há mais de um século. Nos últimos 70 anos, o desenvolvimento de novas tecnologias permitiu colocar ao alcance das sondas perfuratrizes praticamente todos os lençóis de petróleo, a qualquer profundidade do mar. No Brasil, a Petrobrás desenvolveu tecnologia para a perfuração e a exploração de Petróleo e Gás a profundidades no mar de até 2000 metros. Apesar de todo desenvolvimento tecnológico, a Engenharia de Perfuração avançou de forma discreta na área de análise de dados de perfuração. As técnicas de análise de dados de perfuração não se consolidaram o suficiente para acompanhar o aumento na disponibilidade de dados. Nas atividades de perfuração de poços de petróleo são gerados grandes volumes de dados. A análise desses dados requer o conhecimento especializado de técnicos e engenheiros envolvidos nas atividades, para se obter informações úteis que possam prevenir ou minimizar problemas. Ao se perfurar um poço de petróleo produz-se cascalho, proveniente da rocha triturada. O cascalho gerado é uma das importantes fontes de informação que podem ser utilizadas no diagnóstico de ocorrências de anormalidades. Os cascalhos, em geral, apresentam formas e tamanhos semelhantes quando a perfuração está sendo executada em operação normal. Mudanças no formato ou no tamanho podem indicar a ocorrência de anormalidades, como, por exemplo, o desmoronamento do poço. O desmoronamento do poço é caracterizado pela queda de blocos ou fragmentos que se desprendem após a passagem da broca de perfuração. Uma das principais causas do desmoronamento é a insuficiência de pressão hidrostática no interior do poço. Como resultado do desmoronamento pode ocorrer o alargamento do poço. Condições severas de desmoronamento podem provocar packer hidráulico e prisão da coluna de perfuração. Uma das maneiras de identificar a ocorrência do desmoronamento é através da observação dos cascalhos provenientes do poço..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2005 - 2008
Análise de Imagens de Parasitos Intestinais do Homem
Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas de segmentação e reconhecimento de padrões para análise de imagens de parasitos intestinais do homem, obtidas por uma câmera digital acoplada a um microscópio biológico. O projeto tem colaboração de pesquisadores da Parasitologia - UNICAMP e Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP - SP.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Celso Tetsuo Nagase Suzuki - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Sumie Hoshino Shimizu - Integrante / Luiz Cândido de Souza Dias - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 4
2003 - 2007
Algoritmos Para Reconstrução Tomográfica: Otimização, Reconstrução, Quantificação e Aplicação Clínica
Descrição: A Reconstrução Tomográfica revolucionou a Medicina, permitindo a visualização anatômica, metabólica e funcional de estruturas humanas de modo não-invasivo. Nestes últimos 30 anos, têm havido progressos notáveis na reconstrução tomográfica a partir de projeções, tanto no que se refere à qualidade e velocidade, quanto em estudos dinâmicos e tridimensionais [Udupa, 2000]. Contudo, ainda há várias questões em aberto nesta área, principalmente em relação à tomografia por emissão, modalidade esta muito utilizada em Medicina Nuclear. São desafios importantes, tais como: a) assegurar resultados verdadeiramente quantitativos ao SPECT - Single Photon Emission Computed Tomography e ao PET- Positron Emission Tomography (remoção de artefatos causados pela atenuação, espalhamento e ruído); b) algoritmos de reconstrução verdadeiramente 4D para estruturas dinâmicas; c) segmentação e quantificação tridimensional robustas; e d) avaliações objetivas dos métodos tomográficos. A tomografia por emissão (SPECT e PET) é uma modalidade de imagens médicas importantíssima porque permite, através do uso de radiofármacos, a obtenção de informações funcionais e metabólicas. Essas informações, muitas vezes, indicam mudanças em processos biológicos que podem levar a identificação de doenças, antes mesmo que modificações anatômicas possam ser detectadas em imagens radiológicas ou por ressonância magnética nuclear. São encontradas ainda situações em que não existem sintomas manifestos e as imagens por emissão já mostram funções alteradas. O projeto aqui apresentado tem, como objetivo principal, unir esforços e conhecimentos de várias equipes com longa experiência em Tomografia, visando soluções práticas e otimizadas de algoritmos de reconstrução, de restauração de imagens, de quantificação de volumes reconstruídos e de aplicações clínicas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (9) Doutorado: (4) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Nelson Delfino d` Ávila Mascarenhas - Integrante / Sérgio Shiguemi Furuie - Coordenador / Murillo Rodrigo Petrucelli Homem - Integrante / MÁRCIA LUCIANA DA SILVA AGUENA - Integrante / FERNANDO Vernal SALINA - Integrante / Moacir Pereira Ponti Junior - Integrante / Will Ricardo dos Santos Machado - Integrante / Murilo Stelzer - Integrante / Marcelo Zorzan - Integrante / Ana Luísa Dine Martins - Integrante / Álvaro Rodolfo de Pierro - Integrante / Talita Perciano Costa Leite - Integrante / José Claudio Meneghetti - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2002 - 2002
Carcinoma escamoso basalóide na mucosa bucal: Análise dos índices proliferativo e apoptótico
Descrição: Auxiliou na captura e processamento das imagens analisadas utilizando software específico em Projeto de Tese de Doutorado a pós-graduanda Fernanda Costa Grizzo de Sampaio Góes, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Patologia Bucal da Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo ? USP sob coordenação da Profa Dra Denise Tostes Oliveira.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Denise Tostes Oliveira - Coordenador / Fernanda Costa Grizzo de Sampaio Góes - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2001 - 2001
Análise morfométrica comparativa do bulbo cardíaco de (Corydoras aeneus e Moenkhausia intermedia)
Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.
2001 - 2001
Estilo reprodutivo em fêmeas de Corydoras aeneus (GILL, 1858) (SILURIFORMES, CALLICHTHYDAE). Características estruturais da ovogênse
Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico em projeto de Iniciação Científica da graduanda Luciene Patrici Papa, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2001 - 2001
Expressão da eotaxina em carcinomas espinocelulares de boca
Descrição: Auxiliou na captura e processamento das imagens analisadas utilizando software específico em Projeto de Dissertação de Mestrado da pós-graduanda Simone Cristina Martins Lorena, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Patologia Bucal da Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo ? USP sob coordenação da Profa Dra Denise Tostes Oliveira..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Denise Tostes Oliveira - Coordenador / Simone Cristina Martins Lorena - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
1999 - 2002
Análise estrutural e comparativa do ventrículo cardíaco de peixes teleósteos (Corydoras aeneus e Moenkhausia intermedia)
Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria ventricular utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.
1999 - 2001
Biologia da reprodução e cinética da espermatogênese de peixes teleósteos de água doce
Descrição: Auxiliou na criação de banco de dados composto de imagens histológicas, na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação do Prof. Dr. Carlos Alberto Vicentini..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Coordenador / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Integrante / Luciene Patrici Papa - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
1999 - 2000
Características ultraestruturais e cinética da espermatogênese em Liposarcus anisitsi
Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico em Projeto de Dissertação de Mestrado do pós-graduando Claudinei da Cruz intitulado, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Aqüicultura em Águas Continentais do Centro de Aqüicultura da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Campus de Jaboticabal sob coordenação do Prof. Dr. Carlos Alberto Vicentini..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Coordenador / Claudinei da Cruz - Integrante.


Projetos de desenvolvimento


2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis
Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.


Membro de corpo editorial


2017 - Atual
Periódico: IEEE Signal Processing Letters
2016 - Atual
Periódico: International Journal of Bio-Inspired Computation (Online)
2013 - Atual
Periódico: Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering
2010 - Atual
Periódico: Journal of Next Generation Information Technology
2009 - Atual
Periódico: International Journal of Imaging


Revisor de periódico


2009 - 2009
Periódico: Information Sciences
2009 - 2010
Periódico: EURASIP Journal on Advances in Signal Processing (Print)


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens e Sinais.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens e Sinais/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Best Paper Award na 2nd International Conferenceon Biosignal Analysis, Processing and Systems, IEEE Signal Processing Society Malaysia Chapter.
2018
Menção Honrosa no VIII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da da Unesp, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2017
IEEE Senior Member, IEEE.
2016
Capes-Humboldt Research Fellow, Capes/Alexander von Humboldt Foundation.
2015
Menção honrosa durante o "V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação" pelo trabalho "Análise do Classificador Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos no Contexto de Spam"., Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2015
Menção honrosa no "V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação" pelo trabalho "Sumarização Estática de Vídeos utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos"., Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2015
Best paper award, 12th International Conference on Applied Computing.
2014
Pattern Recognition - Best Paper Award at International Conference on Pattern Recognition 2014, Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence.
2011
Eleito como um dos três melhores trabalhos com apresentação oral durante o VII Workshop de Visão Computacional., .
2010
Menção Honrosa no 18 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica, Universidade de São Paulo - USP.
2009
Trabalho "Land use classification using Optimum-path forest" premiado como um dos 5 melhores na categoria Categoria ? Uso de dados do satélite CBERS?, XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2009
Trabalho "Optimizing POCS Parameters Through GP and its Application for CBERS-2 Satellite Image Restoration premiado como um dos 5 melhores na categoria Categoria ?Uso de dados do satélite CBERS?, XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2009
Finalista na categoria Tese de Doutorado do XXII Concurso de Teses e Dissertações do XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, Sociedade Brasileira de Computação.
2009
Premio de melhor tese de doutorado em computacao grafica e processamento de imagens, XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.
2009
Finalista para o "Caianiello Prize" no 15th International Conference on Image Analysis and Processing, 15th International Conference on Image Analysis and Processing.
2003
1º Lugar da EXPOCOM 2003 pelo Sistema Gerenciador de Notícias RPOnline-Bauru, área Relações Públicas, sub-área Newsletter Digital, INTERCOM.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:97
Total de citações:821
Fator H:15
Papa, Joao P  Data: 04/02/2018

SCOPUS
Total de trabalhos:182
Total de citações:262
Papa, J.P., Papa, João P. , Papa, Jõo Paulo, Papa, J. P.  Data: 14/11/2013

Outras
Total de trabalhos:129
Total de citações:2252
João Paulo Papa  Data: 15/08/2016

Artigos completos publicados em periódicos

1.
SOUZA, G. B.2019SOUZA, G. B. ; SANTOS, D. F. S. ; Pires, R. G. ; MARANA, A. N. ; PAPA, JOAO P. . Deep Features Extraction for Robust Fingerprint Spoofing Attack Detection. JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOFT COMPUTING RESEARCH, v. 9, p. 41-49, 2019.

2.
ALYASSERI, Z.2019ALYASSERI, Z. ; KHADER, A. ; AL-BETAR, M. ; Papa, João Paulo ; AL-OMARI, O. ; MAKHADME, S. N. . Classification of EEG mental tasks using Multi-Objective Flower Pollination Algorithm for Person Identification. International Journal of Integrated Engineering, v. 10, p. 102-116, 2019.

3.
KHOJASTEH, P.2019KHOJASTEH, P. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; CARVALHO, T. J. ; REZENDE, EDMAR R. S. ; ALIAHMAD, B. ; Papa, João Paulo ; KUMAR, D. K. . Exudate Detection in Fundus Images Using Deeply-learnable Features. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 104, p. 62-69, 2019.

4.
ALYASSERI, Z. A. A.2019ALYASSERI, Z. A. A. ; KHADER, A. T. ; AL-BETAR, M. A. ; Papa, João Paulo ; ALOMARI, O. A. . EEG Features Extraction for Person Identification using Wavelet Decomposition and Multi-Objective Flower Pollination Algorithm. IEEE Access, v. X, p. 1-13, 2019.

5.
BOTELHO DE SOUZA, GUSTAVO2019BOTELHO DE SOUZA, GUSTAVO ; PAPA, J.P. ; MARANA, A.N. . Deep Discriminative Restricted Boltzmann Machine (DDRBM) for Robust Face Spoofing Detection. Progress in Computer Human Interaction, v. 1, p. 1-9, 2019.

6.
Iwashita, A. S.2019Iwashita, A. S. ; PAPA, J.P. . An Overview on Concept Drift Learning. IEEE Access, v. V, p. 1-13, 2019.

7.
Afonso, Luis C.S.2019Afonso, Luis C.S. ; ROSA, GUSTAVO H. ; PEREIRA, CLAYTON R. ; WEBER, SILKE A.T. ; HOOK, CHRISTIAN ; ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. ; Papa, João P. . A recurrence plot-based approach for Parkinson?s disease identification. Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience, v. 94, p. 282-292, 2019.

8.
ROSA, G.2018ROSA, G. ; PAPA, JOAO P. ; Yang, Xin-She . Handling dropout probability estimation in convolution neural networks using meta-heuristics. SOFT COMPUTING, v. 22, p. 6147-6156, 2018.

9.
PEREIRA, D. R.2018PEREIRA, D. R. ; PAPA, JOAO P. ; SARAIVA, G. F. R. ; SOUZA, G. M. . Automatic Classification of Plant Electrophysiological Responses to Environmental Stimuli Using Machine Learning and Interval Arithmetic. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 145, p. 35-42, 2018.

10.
MARTINS, G. B.2018MARTINS, G. B. ; PEREIRA, D. R. ; Almeida, J. G. ; de Albuquerque, V. H. C. ; P. PAPA, JOAO . OPFSumm: On the Video Summarization Using Optimum-Path Forest. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, v. X, p. 1, 2018.

11.
SOUZA JUNIOR, L. A.2018SOUZA JUNIOR, L. A. ; PALM, C. ; MENDEL, R. ; HOOK, CHRISTIAN ; EBIGBO, A. ; PROBST, A. ; MESSMANN, H. ; Weber, S. A. T. ; PAPA, JOAO PAPA . A Survey on Barrett's Esophagus Analysis Using Machine Learning. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 96, p. 203-213, 2018.

12.
FERNANDES, SILAS EVANDRO NACHIF2018FERNANDES, SILAS EVANDRO NACHIF ; PEREIRA, D. R. ; OBA RAMOS, CAIO CÉSAR ; GASTALDELLO, DANILLO S. ; SOUZA, A. N. ; PAPA, JOAO PAPA . A Probabilistic Optimum-Path Forest Classifier for Non-Technical Losses Detection. IEEE Transactions on Smart Grid, v. PP, p. 1, 2018.

13.
Pereira, C. R.2018Pereira, C. R. ; PEREIRA, D. R. ; ROSA, GUSTAVO H. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Weber, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; PAPA, JOAO PAPA . Handwritten dynamics assessment through convolutional neural networks: An application to Parkinson's disease identification. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, p. 67-77, 2018.

14.
SOUZA, L.2018SOUZA, L. ; SEGUNDO, M. P. ; OLIVEIRA, L. R. ; PAPA, JOAO PAPA . How far did we get in face spoofing detection?. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 72, p. 368-381, 2018.

15.
AFONSO, LUIS CLAUDIO SUGI2018AFONSO, LUIS CLAUDIO SUGI ; BASSO, M. ; KURODA, M. C. ; Vidal, A.C. ; P. PAPA, JOAO . A fast approach for unsupervised karst feature identification using GPU. COMPUTERS & GEOSCIENCES, v. 119, p. 1-8, 2018.

16.
Amorim, W. P.2018Amorim, W. P. ; Falcão, A. X. ; P. PAPA, JOAO . Multi-Label Semi-Supervised Classification Through Optimum-Path Forest. INFORMATION SCIENCES, v. 465, p. 86-104, 2018.

17.
GUIMARAES, R. R.2018GUIMARAES, R. R. ; PASSOS JUNIOR, L. A. ; HOLANDA FILHO, R. ; P. PAPA, JOAO . Intelligent Network Security Monitoring based on Optimum-Path Forest Clustering. IEEE NETWORK, v. XX, p. 1-6, 2018.

18.
PEREIRA, CLAYTON2018PEREIRA, CLAYTON ; PEREIRA, DANILLO R. ; Weber, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; de Albuquerque, V. H. C. ; P. PAPA, JOAO . A Survey on Computer-Assisted Parkinson's Disease Diagnosis. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, v. V, p. PP, 2018.

19.
EBIGBO, A.2018EBIGBO, A. ; MENDEL, R. ; PROBST, A. ; MANZENEDER, J. ; SOUZA JUNIOR, L. A. ; P. PAPA, JOAO ; PALM, C. ; MESSMANN, H. . Computer-aided Diagnosis using Deep Learning in the Evaluation of early Oesophageal Adenocarcinoma. GUT, v. X, p. PP, 2018.

20.
Papa, João Paulo2018Papa, João Paulo; ROSA, GUSTAVO H. ; SOUZA, A. N. ; AFONSO, L.C.S. . Feature Selection Through Binary Brain Storm Optimization. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING, v. 72, p. 468-481, 2018.

21.
PEREIRA, D. R.2017PEREIRA, D. R. ; PISANI, R. ; SOUZA, A. N. ; Papa, João Paulo . An Ensemble-Based Stacked Sequential Learning Algorithm for Remote Sensing Imagery Classification. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, v. 10, p. 1-17, 2017.

22.
CORNETO, G. L.2017CORNETO, G. L. ; SILVA, F. A. ; PEREIRA, D. R. ; ALMEIDA, L. L. ; ARTERO, A. O. ; PAPA, J. P. ; de Albuquerque, V. H. C. ; SAPIA, H. M. . A New Method for Automatic Vehicle License Plate Detection. Revista IEEE América Latina, v. 15, p. 75-80, 2017.

23.
FERNANDES, SILAS EVANDRO NACHIF2017FERNANDES, SILAS EVANDRO NACHIF ; SOUZA, A. N. ; GASTALDELLO, D.S. ; PEREIRA, D. R. ; PAPA, JOAO P. . Pruning Optimum-Path Forest Ensembles Using Metaheuristic Optimization for Land-Cover Classification. INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING (ONLINE), v. 38, p. 5736-5762, 2017.

24.
Filho, P.P.R.2017Filho, P.P.R. ; BARROS, A. C. S. ; RAMALHO, G. L. B. ; Pereira, C. R. ; PAPA, JOAO P. ; de Albuquerque, V. H. C. ; TAVARES, J.M.R.S. . Automated Recognition of Lung Diseases in CT images based on the Optimum-Path Forest Classifier. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. X, p. X, 2017.

25.
Pereira, L. A. M.2017Pereira, L. A. M. ; PAPA, JOAO P. ; COELHO, A. L. V. ; LIMA, C. A. ; PEREIRA, D. R. ; de Albuquerque, V. H. C. . Automatic Identification of Epileptic EEG Signals Through Binary Magnetic Optimization Algorithms. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. V, p. 1-13, 2017.

26.
PAPA, JOAO P.2017PAPA, JOAO P.; ROSA, GUSTAVO H. ; PEREIRA, D. R. ; Yang, Xin-She . Quaternion-based Deep Belief Networks Fine-Tuning. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 60, p. 328-335, 2017.

27.
KAKIHATA, E. M.2017KAKIHATA, E. M. ; SAPIA, H. M. ; OIAKAWA, R. T. ; PEREIRA, D. R. ; PAPA, JOAO P. ; de Albuquerque, V. H. C. ; SILVA, F. A. . Intrusion Detection System Based On Flows Using Machine Learning Algorithms. IEEE Latin America Transactions, v. 15, p. 1988-1993, 2017.

28.
PASSOS JÚNIOR, LEANDRO APARECIDO2017PASSOS JÚNIOR, LEANDRO APARECIDO ; PAPA, JOAO P. . Temperature-Based Deep Boltzmann Machines. NEURAL PROCESSING LETTERS, v. 48, p. 95-107, 2017.

29.
PAPA, JOAO P.2017PAPA, JOAO P.; ROSA, GUSTAVO H. ; PAPA, L. P. . A Binary-Constrained Geometric Semantic Genetic Programming for Feature Selection Purposes. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 100, p. 59-66, 2017.

30.
Rodrigues, D.2017Rodrigues, D. ; PAPA, JOAO P. ; ADELI, H. . Meta-heuristic Multi- and Many-objective Optimization Techniques for Solution of Machine Learning Problems. Expert Systems (Online), v. 34, p. 1-12, 2017.

31.
SOUZA, G. B.2017SOUZA, G. B. ; SANTOS, D. F. S. ; PIRES, RAFAEL G. ; MARANA, A. N. ; PAPA, JOAO P. . Deep Texture Features for Robust Face Spoofing Detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, v. 64, p. 1397-1401, 2017.

32.
Fernandes, S.E.N.2017Fernandes, S.E.N. ; PAPA, JOAO P. . Improving Optimum-Path Forest Learning Using Bag-of-Classifiers and Confidence Measures. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, v. X, p. 1-14, 2017.

33.
BOTELHO DE SOUZA, GUSTAVO2017BOTELHO DE SOUZA, GUSTAVO ; NILCEU MARANA, APARECIDO ; Papa, João Paulo . Detecção de spoofing facial: uma abordagem baseada nas máquinas de Boltzmann restritas. REVISTA ELETRÔNICA PAULISTA DE MATEMÁTICA, v. 10, p. 158-166, 2017.

34.
PEREIRA, D. R.2016PEREIRA, D. R. ; PAZOTI, M. ; Pereira, L. A. M. ; Rodrigues, Douglas ; RAMOS, CAIO C. O. ; SOUZA, A. N. ; Papa, João P. . Social-Spider Optimization-based Support Vector Machines applied for energy theft detection. Computers & Electrical Engineering, v. 49, p. 25-38, 2016.

35.
Osaku, D.2016Osaku, D. ; PEREIRA, D. R. ; LEVADA, A. L. M. ; Papa, João Paulo . Fine-Tuning Contextual-based Optimum Path Forest for Land Cover Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print), v. 13, p. 735-739, 2016.

36.
SILVA, L. A.2016SILVA, L. A. ; Costa, K. A. P. ; RIBEIRO, P. B. ; ROSA, GUSTAVO H. ; Papa, João P. . Learning spam features using restricted boltzmann machines. IADIS International Journal on Computer Science and Information Systems, v. 11, p. 99-114, 2016.

37.
Papa, João Paulo2016Papa, João Paulo; PAPA, L. ; PEREIRA, DANILLO ROBERTO ; PISANI, R. . A Hyper-Heuristic Approach for Unsupervised Land-Cover Classification. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, v. 9, p. 2333-2342, 2016.

38.
KURODA, M. C.2016KURODA, M. C. ; VIDAL, A. C. ; Papa, João Paulo . Analysis of Porosity, Stratigraphy, and Structural Delineation of a Brazilian Carbonate Field by Machine Learning Techniques: A Case Study. Interpretation, v. 4, p. T347-T358, 2016.

39.
RAMOS, C.O.2016RAMOS, C.O. ; Rodrigues, D. ; SOUZA, A. N. ; Papa, João P. . On the Study of Commercial Losses in Brazil: A Binary Black Hole Algorithm for Theft Characterization. IEEE Transactions on Smart Grid, v. PP, p. 1-1, 2016.

40.
OLIVEIRA, ROBERTA B.2016OLIVEIRA, ROBERTA B. ; FILHO, MERCEDES E. ; MA, ZHEN ; Papa, João P. ; PEREIRA, ALEDIR S. ; Tavares, João Manuel R.S. . Computational methods for the image segmentation of pigmented skin lesions: A review. Computer Methods and Programs in Biomedicine (Print), v. 131, p. 127-141, 2016.

41.
AMORIM, WILLIAN P.2016AMORIM, WILLIAN P. ; Falcão, Alexandre X. ; Papa, João P. ; CARVALHO, MARCELO H. . Improving Semi-Supervised Learning through Optimum Connectivity. Pattern Recognition, v. 60, p. 72-85, 2016.

42.
Rodrigues, D.2016Rodrigues, D. ; SILVA, G. F. A. ; Papa, João Paulo ; MARANA, A. N. ; Yang, Xin-She . EEG-based person identification through Binary Flower Pollination Algorithm. Expert Systems with Applications, v. 62, p. 81-90, 2016.

43.
OLIVEIRA, R. B.2016OLIVEIRA, R. B. ; Papa, João Paulo ; PEREIRA, ALEDIR S. ; TAVARES, JOAO MANUEL R.S. . Computational methods for pigmented skin lesion classification in images: review and future trends. Neural Computing & Applications (Print), p. 1-24, 2016.

44.
NUNES, T. M.2016NUNES, T. M. ; de Albuquerque, V. H. C. ; PEREIRA, D. R. ; LUZ, E. J. S. ; MENOTTI, D. ; Papa, João Paulo ; Tavares, João Manuel R. S. . Robust Automated Cardiac Arrhythmia Detection in ECG Beat Signals. Neural Computing & Applications (Print), v. PP, p. 1-15, 2016.

45.
Pereira, C. R.2016Pereira, C. R. ; PEREIRA, D. R. ; SILVA, F. ; MASIEIRO, J. P. ; Weber, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; Papa, João Paulo . A new computer vision-based approach to aid the diagnosis of parkinson's disease. Computer Methods and Programs in Biomedicine (Print), p. 79-88, 2016.

46.
Costa, K. A. P.2016Costa, K. A. P. ; SILVA, L. A. ; MARTINS, G. B. ; ROSA, GUSTAVO H. ; Pires, R. G. ; Papa, João Paulo . On the Evaluation of Restricted Boltzmann Machines for Malware Identification. International Journal of Information Security Science, v. 5, p. 69-81, 2016.

47.
TURESSON, H. K.2016TURESSON, H. K. ; RIBEIRO, S. ; PEREIRA, D. R. ; Papa, João Paulo ; de Albuquerque, V. H. C. . Machine Learning Algorithms for Automatic Classification of Marmoset Vocalizations. Plos One, v. 11, p. 1-14, 2016.

48.
PASSOS JÚNIOR, LEANDRO APARECIDO2016PASSOS JÚNIOR, LEANDRO APARECIDO ; OBA RAMOS, CAIO CÉSAR ; Rodrigues, Douglas ; PEREIRA, DANILLO ROBERTO ; de Souza, André Nunes ; PONTARA DA COSTA, KELTON AUGUSTO ; Papa, João Paulo . Unsupervised non-technical losses identification through optimum-path forest. Electric Power Systems Research (Print), v. 140, p. 413-423, 2016.

49.
PEREIRA, DANILLO ROBERTO2016PEREIRA, DANILLO ROBERTO ; Papa, João Paulo . A New Approach to Contextual Learning using Interval Arithmetic and its Applications for Land-use Classification. Pattern Recognition Letters, v. 83, p. 188-194, 2016.

50.
A. SILVA, LUIS2016A. SILVA, LUIS ; A. P. COSTA, KELTON ; B. RIBEIRO, PATRICIA ; FERNANDES, DHENY ; P. PAPA, JOAO . On the Feasibility of Optimum-Path Forest in the Context of Internet-of-Things-Based Applications. Recent Patents on Signal Processing, v. 5, p. 52-60, 2016.

51.
Papa, João Paulo2016Papa, João Paulo; FERNANDES, SILAS EVANDRO NACHIF ; Falcão, Alexandre Xavier . Optimum-Path Forest based on k-connectivity: Theory and Applications. Pattern Recognition Letters, v. 87, p. 117-126, 2016.

52.
GOMES, SAMUEL L.2016GOMES, SAMUEL L. ; REBOUÇAS, ELIZÂNGELA DE S. ; NETO, EDSON CAVALCANTI ; Papa, João P. ; ALBUQUERQUE, VICTOR H. C. DE ; REBOUÇAS FILHO, PEDRO P. ; Tavares, João Manuel R. S. . Embedded real-time speed limit sign recognition using image processing and machine learning techniques. Neural Computing & Applications (Print), v. P, p. 1-12, 2016.

53.
PASSOS JUNIOR, L. A.2015PASSOS JUNIOR, L. A. ; Costa, K. A. P. ; Rosa, G. H. ; Papa, João P. . Obtenção de Neurônios de Redes Neurais de Base Radial via Agrupamento de dados por Floresta de Caminhos Ótimos. Interciência & Sociedade - Revista Eletrônica, v. 4, p. 64-74, 2015.

54.
COSTA, KELTON A.P.2015COSTA, KELTON A.P. ; PEREIRA, LUIS A.M. ; Nakamura, Rodrigo Y.M. ; PEREIRA, CLAYTON R. ; Papa, João P. ; XAVIER FALCÃO, ALEXANDRE . A nature-inspired approach to speed up optimum-path forest clustering and its application to intrusion detection in computer networks. Information Sciences, v. 294, p. 95-108, 2015.

55.
PEREIRA, D. R.2015PEREIRA, D. R. ; DELPIANO, JOSE ; Papa, João P. . On the Optical Flow Model Selection Through Metaheuristics. EURASIP Journal on Image and Video Processing (Print), v. 2015, p. 1-10, 2015.

56.
de Albuquerque, V. H. C.2015de Albuquerque, V. H. C. ; BARBOSA, C. ; Silva, C. C. ; MOURA, E. ; REBOUCAS FILHO, P. ; Papa, João P. ; Tavares, João Manuel R.S. . Ultrasonic sensor signals and Optimum-Path Forest classifier for the microstructural characterization of thermally aged Inconel 625 alloy. Sensors (Basel), v. 15, p. 12474-12497, 2015.

57.
SAITO, P. T. M.2015SAITO, P. T. M. ; Amorim, W. P. ; Nakamura, R. Y. M. ; Papa, João P. ; Rezende, P.J. ; Falcão, A. X. . Choosing the most effective pattern classification model under learning-time constraint. Plos One, v. 10, p. 1-23, 2015.

58.
Osaku, D.2015Osaku, D. ; NAKAMURA, R. ; Pereira, L. A. M. ; PISANI, R. J. ; LEVADA, A. L. M. ; Cappabianco, F. A. M. ; Falcão, A. X. ; Papa, João P. . Improving Land Cover Classification Through Contextual-based Optimum-Path Forest. Information Sciences, v. 324, p. 60-87, 2015.

59.
Papa, João P.2015Papa, João P.; ROSA, GUSTAVO H. ; Marana, Aparecido N. ; SCHEIRER, WALTER ; COX, DAVID D. . Model Selection for Discriminative Restricted Boltzmann Machines Through Meta-heuristic Techniques. Journal of Computational Science, v. 9, p. 14-18, 2015.

60.
Papa, João Paulo2015Papa, João Paulo; SCHEIRER, WALTER ; COX, DAVID DANIEL . Fine-tuning Deep Belief Networks using Harmony Search. Applied Soft Computing (Print), v. 46, p. 875-885, 2015.

61.
PIRES, RAFAEL G.2015PIRES, RAFAEL G. ; PEREIRA, DANILLO R. ; PEREIRA, LUÍS A. M. ; MANSANO, ALEX F. ; Papa, João P. . Projections onto convex sets parameter estimation through harmony search and its application for image restoration. Natural Computing, v. 15, p. 493-502, 2015.

62.
Nakamura, R. Y. M.2014Nakamura, R. Y. M. ; FONSECA, Leila Maria Garcia ; Santos, J. A. ; TORRES, R. S. ; Yang, X.-S. ; Papa, João Paulo . Nature-Inspired Framework for Hyperspectral Band Selection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 52, p. 2126-2137, 2014.

63.
PISANI, R. J.2014PISANI, R. J. ; Nakamura, R. Y. M. ; Riedel, P. S. ; Zimback, C. R. L. ; Falcão, A. X. ; Papa, João P. . Towards Satellite-based Land Cover Classification Through Optimum-Path Forest. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 52, p. 6075-6085, 2014.

64.
Iwashita, A. S.2014Iwashita, A. S. ; PAPA, J. PAULO ; SOUZA, ANDRE N. ; Falcão, A. X. ; Lotufo, R.A. ; Oliveira, V.M.A. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Tavares, João Manuel R.S. . A path- and label-cost propagation approach to speedup the training of the optimum-path forest classifier. Pattern Recognition Letters, v. 40, p. 121-127, 2014.

65.
NUNES, T. M.2014NUNES, T. M. ; COELHO, A. L. V. ; LIMA, C. A. ; PAPA, J. PAULO ; de Albuquerque, V. H. C. . EEG signal classication for epilepsy diagnosis via Optimum Path Forest - A systematic assessment Neurocomputing. Neurocomputing (Amsterdam), v. 136, p. 103-123, 2014.

66.
Rodrigues, Douglas2014Rodrigues, Douglas ; PEREIRA, LUÍS A.M. ; Nakamura, Rodrigo Y.M. ; COSTA, KELTON A.P. ; Yang, Xin-She ; SOUZA, ANDRÉ N. ; Papa, João Paulo . A wrapper approach for feature selection based on Bat Algorithm and Optimum-Path Forest. Expert Systems with Applications, v. 41, p. 2250-2258, 2014.

67.
Costa, K. A. P.2014Costa, K. A. P. ; RIBEIRO, P. B. ; CAMARGO, A. ; ROSSI, V. ; MARTINS, H. ; NEVES, M. ; FABRIS, R. ; Papa, João Paulo . Comparison of the Intelligent Techniques for Data Mining in Spam Detection to Computer Networks. Journal of Intelligent Computing, v. 5, p. 28-34, 2014.

68.
Mansano, A. F.2014Mansano, A. F. ; Matsuoka, J. A. ; ABIUZZI, N. A. M. ; AFONSO, L.C.S. ; Papa, João P. ; Faria, F.A. ; TORRES, R. S. ; Falcão, A. X. . Swarm-based Descriptor Combination and its Application for Image Classification. ELCVIA. Electronic letters on computer vision and image analysis, v. 13, p. 13-27, 2014.

69.
Weber, S. A. T.2014Weber, S. A. T. ; SANTOS FILHO, C. A. ; SHELP, A. O. ; REZENDE, L. A. L. ; Papa, João P. ; Hook, C. . Classification of handwriting patterns in patients with Parkinson´s disease, using a biometric sensor. Global Advanced Research Journal of Medicine and Medical Sciences (GARJMMS), v. 11, p. 362-366, 2014.

70.
SUZUKI, C. T. N.2013SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; FALCAO, A. X. ; PAPA, J. P. ; SHIMIZU, S. H. . Automatic Segmentation and Classification of Human Intestinal Parasites from Microscopy Images. IEEE Transactions on Biomedical Engineering (Print), v. 60, p. 803-812, 2013.

71.
PAPA, J. P.2013PAPA, J. P.; Nakamura, R. Y. M. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Falcão, A. X. ; TAVARES, J. M. R. S. . Computer Techniques Towards the Automatic Characterization of Graphite Particles in Metallographic Images of Industrial Materials. Expert Systems with Applications, v. 40, p. 590-597, 2013.

72.
NUNES, T. M.2013NUNES, T. M. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Papa, João Paulo ; Silva, C. C. ; Normando, P.G. ; MOURA, E. ; Tavares, João Manuel R.S. . Automatic Microstructural Characterization and Classification using Artificial Intelligence Techniques on Ultrasound Signals. Expert Systems with Applications, v. 40, p. 3096-3105, 2013.

73.
LUZ, E. J. S.2013LUZ, E. J. S. ; NUNES, T. M. ; de Albuquerque, V. H. C. ; Papa, João Paulo ; MENOTTI, D. . ECG Arrhythmia Classifi cation based on Optimum-Path Forest. Expert Systems with Applications, v. 40, p. 3561-3573, 2013.

74.
Costa, K. A. P.2013Costa, K. A. P. ; Pereira, C. R. ; Pereira, L. A. M. ; Nakamura, R. Y. M. ; PAPA, J. P. . A Comparison about Evolutionary Algorithms for Optimum-Path Forest Clustering Optimization. Journal of Information Assurance and Security, v. 8, p. 76-85, 2013.

75.
Iwashita, A. S.2013Iwashita, A. S. ; PAPA, J. PAULO . Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU. Interciência & Sociedade - Revista Eletrônica, v. 2, p. 36-47, 2013.

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Rocha, A. R.2012Rocha, A. R. ; Papa, João Paulo ; Meira, L. A. A. . HOW FAR DO WE GET USING MACHINE LEARNING BLACK-BOXES?. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, v. 26, p. 1261001-1-1261001-23, 2012.

77.
Papa, João P.2012Papa, João P.; Falcão, Alexandre X. ; de Albuquerque, Victor Hugo C. ; Tavares, João Manuel R.S. . Efficient supervised optimum-path forest classification for large datasets. Pattern Recognition, v. 45, p. 512-520, 2012.

78.
Ramos, Caio César Oba2012Ramos, Caio César Oba ; SOUZA, A. N. ; Falcão, A. X. ; Papa, João Paulo . New Insights on Non-technical Losses Characterization Through Evolutionary-based Feature Selection. IEEE Transactions on Power Delivery, v. 27, p. 140-146, 2012.

79.
Minetto, R.2012Minetto, R. ; SPINA, T.V. ; FALCAO, A. X. ; LEITE, N. J. ; PAPA, J. P. ; STOLFI, J. . IFTrace: Video segmentation of deformable objects using the Image Foresting Transform. Computer Vision and Image Understanding (Online), v. 116, p. 274-291, 2012.

80.
SOUZA, A. N.2012SOUZA, A. N. ; Costa da, P. J. ; Silva, P. S. ; Ramos, Caio César Oba ; PAPA, J. P. . Efficient Fault Location in Underground Distribution Systems Through Optimum-Path Forest. Applied Artificial Intelligence, v. 26, p. 503-515, 2012.

81.
Pereira, C. R.2012Pereira, C. R. ; Nakamura, R. Y. M. ; Costa, K. A. P. ; PAPA, J. P. . An Optimum-Path Forest Framework for Intrusion Detection in Computer Networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 25, p. 1226-1234, 2012.

82.
Pereira, L. A. M.2012Pereira, L. A. M. ; Nakamura, R. Y. M. ; Souza, G. S. ; Martins, D. ; Papa, João Paulo . Aquatic Weed Automatic Classification using Machine Learning Techniques. Computers and Electronics in Agriculture, v. 87, p. 56-63, 2012.

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PAGNIN, A. F.2011PAGNIN, A. F. ; SCHELLINI, S. A. ; PAPA, J. P. . Preliminary Diagnosis of Ophtalmological Diseases Through Machine Learning Techniques. Recent Patents on Signal Processing, v. 1, p. 74-79, 2011.

84.
GUILHERME, I. R.2011GUILHERME, I. R. ; MARANA, A. N. ; PAPA, J. P. ; CHIACHIA, G. ; AFONSO, L.C.S. ; MIURA, K. ; FERREIRA, M.V.D. ; TORRES, F. . Petroleum Well Drilling Monitoring Through Cutting Image Analysis and Artificial Intelligence Techniques. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 24, p. 201-207, 2011.

85.
Ramos, Caio César Oba2011Ramos, Caio César Oba ; SOUZA, A. N. ; Chiachia, Giovani ; Falcão, A. X. ; Papa, João P. . A Novel Algorithm for Feature Selection using Harmony Search and its Application for Non-Technical Losses. Computers & Electrical Engineering, v. 37, p. 886-894, 2011.

86.
Ramos, Caio César Oba2011Ramos, Caio César Oba ; SOUZA, A. N. ; Papa, João Paulo ; Falcão, A. X. . A New Approach for Nontechnical Losses Detection Based on Optimum-Path Forest. IEEE Transactions on Power Systems, v. 26, p. 181-189, 2011.

87.
FREITAS, G. M.2010FREITAS, G. M. ; AVILA, A. M. H. ; PAPA, J. P. . Transductive support vector machines applied to rainfall estimation. International Journal of Tomography & Statistics, v. 13, p. 50-59, 2010.

88.
Freitas, Greice Martins de2010Freitas, Greice Martins de ; Papa, João Paulo ; Avila, Ana Maria Heuminski de ; FALCAO, A. X. ; Pinto, Hilton Silveira . Estimativa de ocorrência de precipitação em áreas agrícolas utilizando floresta de caminhos ótimos. Revista Brasileira de Meteorologia (Impresso), v. 25, p. 13-23, 2010.

89.
PAPA, J. P.2010PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. ; FREITAS, G. M. ; AVILA, A. M. H. . Robust Pruning of Training Patterns for Optimum-Path Forest Classification Applied to Satellite-Based Rainfall Occurrence Estimation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print), v. 7, p. 396-400, 2010.

90.
GUILHERME, I. R.2010GUILHERME, I. R. ; MARANA, A. N. ; PAPA, J. P. ; CHIACHIA, G. ; FALCAO, A. X. ; MIURA, K. ; FERREIRA, M.V.D. ; TORRES, F. . Fast Petroleum Well Drilling Monitoring Through Optimum-Path Forest. Journal of Next Generation Information Technology, v. 1, p. 77-85, 2010.

91.
Iliev, Alexander I.2010Iliev, Alexander I. ; Scordilis, Michael S. ; PAPA, J. P. ; Falcão, Alexandre X. . Spoken emotion recognition through optimum-path forest classification using glottal features. Computer Speech & Language, v. 24, p. 445-460, 2010.

92.
PAPA, J. P.2010PAPA, J. P.; Fonseca, Leila M.G. ; de Carvalho, Lino A.S. . Projections Onto Convex Sets through Particle Swarm Optimization and its application for remote sensing image restoration. Pattern Recognition Letters, v. 31, p. 1876-1886, 2010.

93.
TORRES, R. S.2009 TORRES, R. S. ; FALCAO, A. X. ; GONÇALVES, M.A. ; PAPA, J. P. ; ZHANG, B. ; FOX, E.A. . A genetic programming framework for content-based image retrieval. Pattern Recognition, v. 42, p. 283-292, 2009.

94.
PAPA, J. P.2009 PAPA, J. P.; Falcão, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. . Supervised pattern classification based on optimum-path forest. International Journal of Imaging Systems and Technology, v. 19, p. 120-131, 2009.

95.
PAPA, J. P.;Papa, João Paulo;Papa, João P.;PAPA, J.;PAPA, JOAO P.;PAPA, J. PAULO;PAPA, JOAO PAULO;PAPA, JOAO PAPA;Papa, J. P.;PAPA, J.P.;PAPA, JOAO;P. PAPA, JOAO;Paulo, Joao;PAULOPAPA, JOAO2008 PAPA, J. P.; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila ; FONSECA, Leila Maria Garcia ; BENSEBAA, K. . Convex Restriction Sets for CBERS-2 Satellite Image Restoration. International Journal of Remote Sensing (Print), v. 29, p. 443-458, 2008.

96.
Montoya-Zegarra, Javier A.2008Montoya-Zegarra, Javier A. ; Papa, João Paulo ; Leite, Neucimar J. ; da Silva Torres, Ricardo ; Falcão, Alexandre X. . Learning How to Extract Rotation-Invariant and Scale-Invariant Features from Texture Images. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, v. 2008, p. 1-16, 2008.

97.
SPADOTTO, A. A.2008SPADOTTO, A. A. ; PAPA, J. P. ; GATTO, A. R. ; COLA, P. C. ; PEREIRA, J. C. ; GUIDO, R. C. ; SHELP, A. O. ; MACIEL, C. D. ; MONTAGNOLI, A. N. . Denoising Swallowing Sound to Improve the Evaluator's Qualitative Analysis. Computers & Electrical Engineering, v. 34, p. 148-153, 2008.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
RAMOS, C.O. ; SOUZA, A. N. ; PAPA, JOAO P. . Aprendizado Inteligente de Perdas Comerciais em Sistemas de Energia: Novas Tendências e Desafios na Aplicação da Inteligência Artificial. 1. ed. Balti: Novas Edições Acadêmicas, 2017. v. 1. 138p .

2.
Yang, Xin-She (Org.) ; PAPA, JOAO P. (Org.) . Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 1. ed. Elsevier: , 2016. v. 1. 374p .

Capítulos de livros publicados
1.
Papa, João Paulo; de Rosa, Gustavo Henrique ; Yang, Xin-She . On the Hypercomplex-Based Search Spaces for Optimization Purposes. In: Xin-She Yang. (Org.). Studies in Computational Intelligence. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 119-147.

2.
ROSA, G. ; P. PAPA, JOAO ; SCHEIRER, W. . Person Identification Using Handwriting Dynamics and Convolutional Neural Networks. In: Mayank Vatsa; Micha Singh; Angshul Majumdar. (Org.). Deep Learning in Biometrics. 1ed.: , 2018, v. 1, p. 1-.

3.
Yang, X.-S. ; PAPA, J.P. . Bio-inspired computation and its applications in image processing: an overview. In: Xin-She Yang; João Paulo Papa. (Org.). Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 1ed.Oxford: Elsevier, 2016, v. 1, p. 1-24.

4.
Fernandes, S.E.N. ; Setoue, K.K.F. ; ADELI, H. ; PAPA, J.P. . Fine-tuning enhanced probabilistic neural networks using metaheuristic-driven optimization. In: Xin-She Yang; João Paulo Papa. (Org.). Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 1ed.Oxford: Elsevier, 2016, v. 1, p. 25-45.

5.
Rodrigues, D. ; Yang, X.-S. ; PAPA, J.P. . Fine-tuning deep belief networks using cuckoo search. In: Xin-She Yang; João Paulo Papa. (Org.). Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 1ed.Oxford: Elsevier, 2016, v. 1, p. 47-59.

6.
Kuroda, M.C. ; Vidal, A.C. ; PAPA, J.P. . Oil reservoir quality assisted by machine learning and evolutionary computation. In: Xin-She Yang; João Paulo Papa. (Org.). Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 1ed.Oxford: Elsevier, 2016, v. 1, p. 285-310.

7.
PEREIRA, CLAYTON R. ; PEREIRA, DANILLO R. ; PAPA, JOAO P. ; ROSA, GUSTAVO H. ; Yang, Xin-She . Convolutional Neural Networks Applied for Parkinson s Disease Identification. In: Andreas Holzinger. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 377-390.

8.
Papa, João Paulo; AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU ; Falcão, Alexandre Xavier ; Tavares, João Manuel R. S. . RECENT ADVANCES ON OPTIMUM-PATH FOREST FOR DATA CLASSIFICATION: SUPERVISED, SEMI-SUPERVISED, AND UNSUPERVISED LEARNING. In: C. H. Chen. (Org.). Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision. 1ed.: WORLD SCIENTIFIC, 2016, v. , p. 109-123.

9.
Rodrigues, Douglas ; Yang, Xin-She ; de Souza, André Nunes ; Papa, João Paulo . Binary Flower Pollination Algorithm and Its Application to Feature Selection. In: Xin-She Yang. (Org.). Studies in Computational Intelligence. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. 585, p. 85-100.

10.
Pereira, L. A. M. ; Rodrigues, D. ; ALMEIDA, T. N. S. ; RAMOS, C. C. O. ; SOUZA, A. N. ; Yang, X.-S. ; Papa, J. P. . A Binary Cuckoo Search and Its Application for Feature Selection. In: Xin-She Yang. (Org.). Studies in Computational Intelligence. 1ed.: Springer International Publishing, 2014, v. 516, p. 141-154.

11.
Nakamura, Rodrigo Yuji Mizobe ; Pereira, Luís Augusto Martins ; Rodrigues, Douglas ; Costa, Kelton Augusto Pontara ; Papa, João Paulo ; Yang, Xin-She . Binary Bat Algorithm for Feature Selection. Swarm Intelligence and Bio-inspired Computation. 1ed.: Elsevier, 2013, v. , p. 225-237.

12.
Nilceu, Aparecido ; B., Elizabeth ; Paulo, Joao ; Hofer, Michael ; Tostes, Denise . Dental Biometrics for Human Identification. In: Midori Albert. (Org.). Biometrics - Unique and Diverse Applications in Nature, Science, and Technology. 1ed.: InTech, 2011, v. , p. 41-56.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
PEREIRA, D. R. ; P. PAPA, JOAO ; PAPA, L. ; PISANI, R. . Land-use Classification using Finite Element Machines. In: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018, Valencia. (aceito para publicação), 2018.

2.
THOMAZELLA, R. ; CASTANHO, J. E. C. ; DOTTO, F. ; RODRIGUES JUNIOR, O. ; ROSA, GUSTAVO H. ; Nilceu, Aparecido ; P. PAPA, JOAO . Environmental Monitoring using Drone Images and Convolutional Neural Networks. In: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018, Valencia. (aceito para publicação), 2018.

3.
SOUSA, G. J. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; BALDASSIN, A. J. ; PRIVATTO, P. I. M. ; GASETA, M. ; GUILHERME, I. R. ; COLOMBO, D. ; AFONSO, L.C.S. ; PAPA, JOAO PAPA . Pattern Analysis in Drilling Reports using Optimum-Path Forest. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. (aceito para publicação), 2018.

4.
PEREIRA, D. R. ; Filho, P.P.R. ; ROSA, G. ; PAPA, JOAO PAPA ; de Albuquerque, V. H. C. . Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. (aceito para publicação), 2018.

5.
ALYASSERI, Z. ; KHADER, A. ; AL-BETAR, M. ; PAPA, JOAO PAPA ; AL-OMARI, O. . EEG-based Person Authentication Using Multi-objective Flower Pollination Algorithm. In: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. (aceito para publicação), 2018.

6.
FERNANDODA SILVA CIESLAK, LUIZ ; AUGUSTOPONTARA DA COSTA, KELTON ; PAULOPAPA, JOAO . Seam Carving Detection Using Convolutional Neural Networks. In: 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018, Timisoara. 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018. p. 000195-200.

7.
CLAUDIOSUGI AFONSO, LUIS ; PASSOS, LEANDRO ; PAULOPAPA, JOAO . Enhancing Brain Storm Optimization Through Optimum-Path Forest. In: 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018, Timisoara. 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018. p. 000183-188.

8.
PASSOS, LEANDRO A. ; RODRIGUES, DOUGLAS R. ; PAPA, JOAO P. . Fine Tuning Deep Boltzmann Machines Through Meta-Heuristic Approaches. In: 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018, Timisoara. 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2018. p. 000419-424.

9.
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SOUZA, A. N. ; ZAGO, M.G. ; RAMOS, C.O. ; GASTALDELLO, D.S. ; PAPA, J. P. ; Costa da, P. J. ; Saavedra, O. R. ; Prado do, J. M. ; GUSMAO, E. S. . Desenvolvimento de um Sistema Especialista para Diagnóstico da Vida Útil das Famílias de Pára-Raios de 230 kV. In: Anais do 8th Latin-American Congresso on Electricity Generation and Transmission, 2009, Ubatuba. Anais do 8th Latin-American Congresso on Electricity Generation and Transmission, 2009.

150.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. . Supervised Pattern Classification Using Optimum-Path Forest. In: XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, Rio de Janeiro. Workshops of Sibgrapi 2009 - Theses and Dissertations, 2009.

151.
RAMOS, C.O. ; SOUZA, A. N. ; PAPA, J. P. ; FALCAO, A. X. . Fast Non-Technical Losses Identification Through Optimum-Path Forest. In: 15th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems, 2009, Curitiba. Proceedings of the 15th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems, 2009. p. 1-5.

152.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila . A Discrete Approach for Supervised Pattern Recognition. In: 12th International Workshop on Combinatorial Image Analysis, 2008, Buffalo. Lecture Notes in Computer Science: Combinatorial Image Analysis. Berlin/Heidelberg: Springer, 2008. v. 4958. p. 136-147.

153.
SPADOTTO, A. A. ; PEREIRA, J. C. ; GUIDO, R. C. ; PAPA, J. P. ; FALCAO, A. X. ; GATTO, A. R. ; COLA, P. C. ; SHELP, A. O. . Oropharyngeal dysphagia identification using wavelets and optimum path forest. In: 3rd International Symposium on Communications, Control and Signal Processing, 2008, St. Julians, Malta. Proceedings of the 3th IEEE International Symposium on Communications, Control and Signal Processing, 2008. p. 735-740.

154.
FREITAS, G. M. ; AVILA, A. M. H. ; PAPA, J. P. . Rainfall Estimation Using Transductive Learning. In: International Congress on Image and Signal Processing, 2008, Sanya, China. 2008 Congress on Image and Signal Processing, Vol. 4, 2008. v. 4. p. 631-634.

155.
PAPA, J. P.; FREITAS, G. M. . Boosting RAP-2D Image Restoration Through Genetic Programming. In: IV Workshop de Visão Computacional, 2008, Bauru. Anais do IV Workshop de Visão Computacional, 2008. p. 161-166.

156.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. . A New Variant of the Optimum-Path Forest Classifier. In: 4th International Symposium on Visual Computing, 2008, Las Vegas. Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Heidelberg: Springer, 2008. v. 5358. p. 935-944.

157.
PAPA, J. P.; SPADOTTO, A. A. ; FALCAO, A. X. ; PEREIRA, J. C. . Optimum Path Forest Classifier Applied to Laryngeal Pathology Detection. In: 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 2008, Bratislava, Eslováquia. Proceedings of IWSSIO - 2008. Eslováquia: Publishing House STU, 2008. p. 249-252.

158.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. ; MIRANDA, P. A. V. ; SUZUKI, C. T. N. ; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila . Design of Robust Pattern Classifiers based on Optimum-Path Forests. In: 8th International Symposium on Mathematical Morphology, 2007, Rio de Janeiro. 8th International Symposium on Mathematical Morphology. São Jose dos Campos: MCT/INPE, 2007. p. 337-348.

159.
FREITAS, G. M. ; AVILA, A. M. H. ; PINTO, H. S. ; PAPA, J. P. . Avaliação de Classificadores para o Monitoramento de Precipitação em Áreas Agrícolas. In: XV Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 2007, Aracaju. Anais do XV Congresso Brasileiro de Agrometeorologia - CBAgro. Campinas, 2007. v. 1. p. 25-29.

160.
Montoya-Zegarra, J.A. ; PAPA, J. P. ; LEITE, N. J. ; TORRES, R. S. ; FALCAO, A. X. . Rotation-invariant Texture Recognition. In: 3rd International. Symposium on Visual Computing, 2007, Lake Tahoe, Nevada. Lecture Notes in Computer Science - Advances in Visual Computing. Berlin/Heidelberg: Springer, 2007. v. 4842. p. 193-204.

161.
PAPA, J. P.; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila ; FONSECA, Leila Maria Garcia . Uma comparação entre algoritmos de projeção para restauração de imagens do satéliteCBERS-1. In: XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2005, Goiânia. Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2005. p. 1045-1052.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
Iwashita, A. S. ; Papa, João Paulo . Learning Concept Drift with Optimum-Path Forest. In: 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2018, Madrid. (aceito para publicação), 2018.

2.
THOMAZELLA, R. ; CALDATO, B. A. ; ACHILLES FILHO, R. ; ALGARVE, R. ; DOTTO, F. ; ROSA, GUSTAVO H. ; RODRIGUES JUNIOR, O. ; CASTANHO, J. E. C. ; Papa, João Paulo ; Nilceu, Aparecido . Permanent Preservation Area Monitoring Based on Aerial Drone Images and CNN. In: 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2018, Madrid. (aceito para publicação), 2018.

3.
SOUZA, G. B. ; PAPA, JOAO P. ; MARANA, A. N. . Detecção de ataques a sistemas de reconhecimento facial: uma abordagem baseada nas Máquinas de Boltzmann Restritas. In: Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2017, Bauru. (aceito para publicação), 2017.

4.
FERNANDES, D. ; Costa, K. A. P. ; Papa, João P. . Análise do Classificador Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos no Contexto de Spam. In: V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015, Bauru. Anais do V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015.

5.
MARTINS, G. B. ; AFONSO, L.C.S. ; Almeida, J. G. ; Papa, João P. . Sumarização Estática de Vídeos utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos. In: V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015, Bauru. Anais do V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015.

6.
BENATO, B. C. ; Papa, João P. . Ponderação e Seleção de Características Utilizando o Algoritmo de Otimização Magnética. In: XXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2014, Bauru. Anais do XXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2014.

7.
Iwashita, A. S. ; Papa, João Paulo ; BALDASSIN, A. J. . Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU. In: III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013, Rio Claro. Anais do III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013.

8.
Rodrigues, D. ; Papa, João Paulo . Seleção de Características Utilizando Algoritmos Evolucionistas e suas Aplicações em Reconhecimento de Padrões. In: III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013, Rio Claro. Anais do III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013.

9.
Pereira, L. A. M. ; Papa, João Paulo . Explorando Abordagens com Múltiplos Rótulos por Florestas de Caminhos Ótimos. In: III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013, Rio Claro. Anais do III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013.

10.
Nakamura, R. Y. M. ; Papa, João Paulo . Explorando Abordagens de Aprendizado Sequencial para Floresta de Caminhos Ótimos. In: III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013, Rio Claro. Anais do III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013.

11.
Peixinho, A. Z. ; AFONSO, L.C.S. ; Papa, João Paulo ; MARANA, A. N. ; Guilherme, Ivan R. . Seleção Inteligente de Descritores de Textura para Estimar Volume de Cascalhos Produzidos Durante a Perfuração de Poços de Petróleo. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió. Anais do WUW - Workshop de Trabalhos de Graduação, 2011.

12.
Nakamura, R. Y. M. ; Pereira, C. R. ; Papa, João Paulo . Otimizando Máquinas de Vetores de Suporte Utilizando Poda por Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió. Anais do WUW - Workshop de Trabalhos de Graduação, 2011.

13.
Matsuoka, J. A. ; Papa, João Paulo . Reconhecimento Facial Humano utilizando Transformada Census Modificada e Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió. Anais do WUW - Workshop de Trabalhos de Graduação, 2011.

14.
Pereira, L. A. ; Nakamura, R. Y. M. ; Papa, João Paulo ; Souza, G. S. ; Martins, D. . Classificação Automática de Plantas Daninhas Aquáticas utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió. Anais do WUW - Workshop de Trabalhos de Graduação, 2011.

15.
Matsuoka, J. A. ; PAPA, J. P. . Reconhecimento Facial Humano utilizando Transformada Census Modificada e Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011, Bauru. Anais do XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011.

16.
Vieira, A. D. ; PAPA, J. P. . OPFWeb: uma solução In-a-box baseada em floresta de caminhos ótimos para problemas de aprendizado de máquina: módulo de interface. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011, Bauru. Anais do XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011.

17.
Nakamura, R. Y. M. ; Pereira, C. R. ; PAPA, J. P. . Otimizando Máquinas de Vetores de Suporte utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011, Bauru. Anais do XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011.

18.
GOMES, J. F. ; SUZUKI, C. T. N. ; PAPA, J. P. ; SHIMIZU, S. H. ; FALCAO, A. X. . Toward automation of the diagnosis of enteroparasitosis via computational image analysis. In: XIIth International Congress of Parasitology, 2010, Melbourne. Proceedings of the XIIth International Congress of Parasitology. Bologna: Monduzzi, 2010. p. 169-174.

19.
Afonso, Luis C.S. ; Marana, Aparecido N. ; Papa, João P. ; CHIACHIA, G. ; GUILHERME, I. R. . Análise de Volume de Cascalhos Obtidos na Perfuração de Poços de Petróleo Utilizando OPF e Mapa Auto-Organizável de Kohonen. In: 18º Simpósio Internacional de Iniciação Científica na USP, 2010, São Paulo. Anais do 18º Simpósio Internacional de Iniciação Científica na USP, 2010.

20.
CARMO, E. C. ; MARANA, A. N. ; SCARTON, T. B. ; PAPA, J. P. ; GUILHERME, I. R. . Sistema de Análise de Textura para detecção automática precoce de problemas de perfuração de poços de petróleo. In: XX Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2008, São José dos Campos. Anais do XX Congresso de Inciciação Científica da Unesp, 2008.

21.
FREITAS, G. M. ; AVILA, A. M. H. ; PAPA, J. P. . Semi-Supervised Support Vector Rainfall Estimation Using Satellite Images. In: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007, Beo Horizonte. Anais do XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007. p. 27-28.

22.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. . Classificação de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. In: III Workshop de Teses de Doutorado em Andamento, 2007, Campinas. Anais do III Workshop de Teses de Doutorado em Andamento, 2007. p. 22-23.

23.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. . Reconhecimento de Parasitos Intestinais do Homem em Imagens de Microscopia Óptica. In: II Workshop de Teses de Doutorado em Andamento, 2006, Campinas. II Workshop de Teses de Doutorado em Andamento, 2006. p. 96-97.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
Papa, João Paulo. Computer-assisted Barrett?s Esophagus Identification. In: BRAGFOST 2018: The Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposia, 2018, Florianópolis. Anais do BRAGFOST 2018, 2018. p. 1-1.

2.
SOUZA, G. B. ; MARANA, A. N. ; PAPA, JOAO P. . Detecção de ataques a sistemas de reconhecimento facial: uma abordagem baseada nas Máquinas de Boltzmann Restritas. In: IV ERMAC ? Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2017, Bauru. Anais doIV ERMAC ? Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2017. p. 465-467.

3.
Weber, S. A. T. ; SILVA, C. A. ; SHELP, A. O. ; REZENDE, L. A. L. ; Papa, João Paulo ; MAURER, M. ; ADAMCZYK, R. ; Hook, C. . Mathematical Model for the Classification of Movement Disorder in Parkinson Disease Characterized by the Biosensor Bisp. In: World Congress on Brain, Behavior and Emotions, 2013, São Paulo. (aceito para publicação), 2013.

4.
Pereira, L. A. ; Souza, G. S. ; Martins, D. ; PAPA, J. P. . Classificação Automática de Plantas Daninhas Aquáticas utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. In: XXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2011, Bauru. (aceito para publicação), 2011.

5.
Pereira, L. A. M. ; Souza, G. S. ; Martins, D. ; PAPA, J. P. . Classificação Supervisionada por Floresta de Caminhos Ótimos aplicada à Identificação de Plantas Daninhas Aquáticas. In: 19 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica, 2011, São Carlos. Anais do 19 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica, 2011.

6.
PAGNIN, A. F. ; SCHELLINI, S. A. ; PAPA, J. P. . Supervised Pattern Classification Applied for Automatic Pterygium Identification. In: XXI Congress of the International Society Geographical & Epidemiological Ophthalmology, 2010, Berlim. Book of Abstracts, 2010. p. 35-35.

7.
AFONSO, L.C.S. ; MARANA, A. N. ; PAPA, J. P. ; CHIACHIA, G. ; GUILHERME, I. R. . Análise de Volume de Cascalhos Obtidos na Perfuração de Poços de Petróleo Utilizando Máquinas de Vetores de Suporte. In: 17º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo, 2009, São Carlos. Anais do 17º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo, 2009.

8.
AFONSO, L.C.S. ; MARANA, A. N. ; PAPA, J. P. ; CHIACHIA, G. ; GUILHERME, I. R. . Análise de Volume de Cascalhos Obtidos na Perfuração de Poços de Petróleo Utilizando Máquinas de Vetores de Suporte e Funções de Ajuste. In: XXI Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2009, São José do Rio Preto. Anais do XXI Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2009.

9.
PAGNIN, A. F. ; PAPA, J. P. ; SCHELLINI, S. A. ; DAIBES NETO, S. N. . Designing a Risk Profile for Pterygium Through an Optimum-Path Forest Analysis Pathway. In: V Encontro de Pós-Graduação da FMB, 2009, Botucatu. ARBS Annual Review of Biomedical Sciences, 2009. p. A79-A79.

10.
PAPA, J. P.; SPADOTTO, A. A. ; PEREIRA, J. C. . On the analysis of the pilot images and its applications for amoeba morphological filters. In: XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2006, Manaus. Anais do XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2006.

11.
GOMES, J. F. ; SUZUKI, C. T. N. ; PAPA, J. P. ; FALCAO, A. X. ; SHIMIZU, S. H. ; CANDIDO, L. . Análise de Imagens de Parasitos Intestinais do Homem: Uma Realidade. In: 40o. Congresso Brasileiro de Patologia Clínica e Medicina Laboratorial, 2006, Curitiba. Congresso Brasileiro de Patologia Clínica e Medicina Laboratorial, 2006. p. 456-456.

12.
PAPA, J. P.; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila ; FONSECA, Leila Maria Garcia . Image Restoration Using Non-Decimated Wavelet Transform and Row-Action Projections. In: XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2005, Natal. Anais do XVIII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTER GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING, 2005.

13.
MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila ; PAPA, J. P. ; FONSECA, Leila Maria Garcia . Prototype Image Constraints Using Modified Inverse Filter for CBERS-2 Satellite Image Restoration. In: XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2005, Natal. Anais do XVIII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTER GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING, 2005.

14.
PAPA, J. P.; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila ; FONSECA, Leila Maria Garcia . CBERS-1 Satellite Image Restoration Using RAP. In: XVII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2004, Curitiba. Anais do XVII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2004.

15.
RIBEIRO, Karina ; VICENTINI, Irene Bastos Franceschini ; PAPA, J. P. ; PAPA, Luciene Patrici ; VALENTI, Wagner Cotroni . Morphological Analysis of The Hepatopancreas of Macrobrachium amazonicum Females, Submitted to Different Fat Acid Diets. In: World Aquaculture, 2003, Salvador. Book of Abstracts. Baton Rouge, 2003. v. 2. p. 630-630.

16.
PAPA, J. P.; VICENTINI, Carlos Alberto ; VICENTINI, Irene Bastos Franceschini ; PAPA, Luciene Patrici . Morfometria da espermatogênese de Corydoras aeneus utilizando processamento e análise de imagens. In: XIV Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista, 2002, Presidente Prudente. Morfometria da espermatogênese de Corydoras aeneus utilizando processamento e análise de imagens, 2002.

17.
PAPA, J. P.; VICENTINI, Carlos Alberto ; VICENTINI, Irene Bastos Franceschini ; PAPA, Luciene Patrici . Estudo morfométrico dos túbulos seminíferos de curimbatá (Prochilodus scrofa) com análise de imagens. In: XIII Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista, 2001, Bauru. ?Estudo morfométrico dos túbulos seminíferos de curimbatá (Prochilodus scrofa) com análise de imagens, 2001. p. 372-372.

18.
CRUZ, Claudinei da ; VICENTINI, Irene Bastos Franceschini ; SALGADO, Manoel Henrique ; PAPA, J. P. ; VICENTINI, Carlos Alberto . Estudo morfometrico do diâmetro nuclear das células germinativas durante a espermatogênese de Liposarcus anisitsi (Loricariidae). In: XI Encontro de Biólogos CRB-1, 2000, São Pedro. Anais do XI Encontro de Biólogos CRB1, 2000.

19.
VICENTINI, Carlos Alberto ; VICENTINI, Irene Bastos Franceschini ; ORSI, Antonio Marcos ; SALGADO, Manoel Henrique ; CRUZ, Claudinei da ; Papa, João Paulo . Estudo morfométrico dos túbulos seminíferos de peixes neotropicais (Prochilodus scrofa, Astyanax scabripinnis, Oreochromis niloticus) durante o ciclo reprodutivo. In: Congresso de Integração da Morfologia Luso-Brasileira, 2000, Goiânia. Congresso de Integração da Morfologia Luso-Brasileira, 2000. v. 17. p. 97-97.

Artigos aceitos para publicação
1.
SILVA, L. A. ; Costa, K. A. P. ; PAPA, J.P. ; ROSA, G. ; de Albuquerque, V. H. C. . Fine-Tunning Restricted Boltzmann Machines Using Quaternions and its Application for Spam Detection. IET Networks, 2019.

2.
CULQUICONDOR, A. ; BALDASSIN, A. J. ; Fernandez, C.C. ; CARVALHO, J. P. L. ; Papa, João Paulo . An Efficient Parallel Implementation for Training Supervised Optimum-Path Forest Classifiers. NEUROCOMPUTING, 2019.

Apresentações de Trabalho
1.
P. PAPA, JOAO. Desafios de Pesquisa em Aprendizado de Máquina nas Universidades e Empresas. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
Papa, João Paulo. Classification: What, How and Why.. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

3.
Papa, João P.. Como as Máquinas Aprendem?. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
Papa, João P.. Como as Máquinas Aprendem?. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
Papa, João P.. Inteligência Artificial no Século XXI. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
Papa, João P.. Inteligência Artificial Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
Papa, João Paulo. Reconhecimento de Padrões por Floresta de Caminhos Ótimos. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

8.
Papa, João P.. Classification with Optimum-Path Forest. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

9.
Papa, João P.. Introdução à Classificação de Padrões e Processamento de Imagens. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

10.
Papa, João P.. Introdução: Sensores em Biometria, Medicina e Física Médica. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

11.
Papa, João P.. Análise de Imagens e Suas Aplicações para Biologia. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

12.
Papa, João P.. Inteligência Artificial: da Academia para a Indústria. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

13.
Papa, João P.. Análise de Imagens. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
Papa, João P.. Tendências em Processamento de Imagens Utilizando OPF (Optimum-Path Forest). 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

15.
Papa, João P.. Detecção de Invasão em Redes de Computadores Utilizando Inteligência Artificial. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

16.
Papa, João P.. Inteligência Artificial e Visão Computacional: Teoria e Aplicações. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

17.
Papa, João P.. Avanços Recentes em Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

18.
Papa, João P.. Introdução ao Reconhecimento de Padrões. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

19.
Papa, João Paulo. Reconhecimento Supervisionado de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

20.
Papa, João Paulo. Uma Busca em Largura em Processamento de Imagens. 2007. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
PAPA, JOAO PAPA; ROSA, GUSTAVO H. ; Rodrigues, D. ; Yang, Xin-She . LibOPT: An Open-Source Platform for Fast Prototyping Soft Optimization Techniques. 2016.

2.
PAPA, J. P.; SUZUKI, C. T. N. ; FALCAO, A. X. . LibOPF: A library for the design of optimum-path forest classifiers. 2008.

Produtos tecnológicos
1.
FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. ; Papa, João Paulo . Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens e Uso de Referido Sistema. 2008.

2.
FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; PAPA, J. P. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. . A system for diagnosing intestinal parasites by computerized image analysis. 2007.

3.
FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; PAPA, J. P. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. . Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens. 2006.

Trabalhos técnicos
1.
PAPA, J. P.. Membro do comitê de programa da International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing. 2012.

2.
Campos, G.M. ; Sementille, A.C. ; PAPA, J. P. . Parecer: A Construção de um Sistema de Estúdio Virtual Aumentado: Captura de Imagens e Chroma Key". 2010.

3.
Iwamura, V.S. ; Sementille, A.C. ; PAPA, J. P. . Parecer: A Construção de um Sistema de Estúdio Virtual Aumentado: Interface com o Usuário e Base de Dados de Objetos Virtuais 3D e Background. 2010.

4.
PAPA, J. P.. The 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (revisor). 2010.

5.
Albino, J.P. ; PAPA, J. P. . Parecer: Projeto de Evento: II Worskhop de Ciência de Serviços, Gestão e Engenharia. 2010.

6.
PAPA, J. P.. XVIII Congresso Brasileiro de Automática (Revisor). 2010.

7.
PAPA, J. P.. 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. 2010.

8.
PAPA, J. P.. Parecer: XXXIII Congresso Nacional de Matemátic Aplicada e Computacional. 2010.

9.
PAPA, J. P.. 23rd SIBGRAPI ? Conference on Graphics, Patterns and Images - Work In Progress (Membro do Comitê de Programa). 2010.

10.
Mukudai, L.M. ; Sementille, A.C. ; PAPA, J. P. . Parecer: A Construção de um Sistema de Estúdio Virtual Aumentado: Detecção de Marcadores e Geração da Cena Combinada. 2010.

11.
PRADO, S. G. D. ; PAPA, J. P. . Aplicação de Ontologias na Conceituação de Cursos de Computação (parecer em proposta de curso de entensão). 2009.

12.
MARTINS, J. E. M. P. ; PAPA, J. P. . Introdução a Programação PHP e MySQL (parecer em proposta de curso de extensão). 2009.

13.
PAPA, J. P.. 13th International Workshop on Combinatorial Image Analysis (revisor). 2009.

14.
PAPA, J. P.. XXIIth Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (revisor). 2009.

15.
PAPA, J. P.; SUZUKI, C. T. N. ; FALCAO, A. X. . Supervised Pattern Classification based on Optimum-Path Forest. 2008.

16.
PAPA, J. P.. XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (revisor). 2008.

17.
PAPA, J. P.. IV Workshop de Visão Computacional (revisor). 2008.

18.
PAPA, J. P.. 2008 International Congress on Image and Signal Processing (revisor). 2008.

19.
PAPA, J. P.; FALCAO, A. X. ; MIRANDA, P. A. V. ; SUZUKI, C. T. N. ; MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila . A New Pattern Classifier based on Optimum Path Forest. 2007.

20.
PAPA, J. P.. Revisor: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. 2007.

21.
PAPA, J. P.. XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (revisor). 2006.

22.
PAPA, J. P.. XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (revisor). 2005.


Demais tipos de produção técnica
1.
BOTELHO DE SOUZA, GUSTAVO ; Nilceu, Aparecido ; PAPA, J.P. . Introduction to Deep Learning - Theory and Practice. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
Papa, João Paulo; FARRELL, R. . Special Section on deep image and video understanding. 2017. (Editoração/Periódico).

3.
CABAL-YEPEZ, E. ; BOTELLA, G. ; MAZINAN, A. H. ; PAPA, JOAO P. . Special Issue on Image and Video Processing (Computers and Electrical Engineering). 2017. (Editoração/Periódico).

4.
Yang, Xin-She ; Papa, João Paulo . Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 2016. (Editoração/Livro).

5.
de Albuquerque, V. H. C. ; Papa, João Paulo ; PINHEIRO, P. R. ; Tavares, João Manuel R. S. ; MENEZES, R. P. ; OLIVEIRA, C. A. . Recent Advances in Brain Signal Analysis: Methods and Applications. 2016. (Editoração/Periódico).

6.
CARNEIRO, G. ; MATEUS, D. ; PETER, L. ; BRADLEY, A. P. ; Tavares, João Manuel R. S. ; BELAGIANNIS, V. ; PAPA, J. P. ; NASCIMENTO, J. C. ; LOOG, M. ; LU, Z. ; CARDOSO, J. S. ; CORNEBISE, J. . Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications. 2016. (Editoração/Anais).

7.
Taioque, J. L. ; Pereira, C. R. ; Papa, João Paulo . Linux Básico. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

8.
PAPA, J. P.. Avaliador da Área de Exatdas na Fase 1 do XXIII Congresso de Iniciação Científica da UNESP. 2011. (Avaliador).

9.
PAPA, J. P.; Pereira, C. R. . Detecção de Invasão em Redes de Computadores Utilizando Inteligência Artificial. 2010. (Palestra conferida).

10.
PAPA, J. P.; Pereira, C. R. . Inteligência Artificial: da Academia para a Indústria. 2010. (Palestra conferida).

11.
MARANA, A. N. ; CHIACHIA, G. ; PAPA, J. P. . Introdução ao Reconhecimento de Padrões. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

12.
Papa, João Paulo; OLIVEIRA, Denise Tostes . Carcinoma Escamoso Basaloide na Mucosa Bucal: Analise dos Índices Proliferativo e Apoptotico. 2002. (Relatório de pesquisa).

13.
PAPA, J. P.. Monitor do Curso Básico de Computação. 2002. (Monitoria Voluntária).

14.
Papa, João Paulo. Visita Técnica à - Companhia de Bebidas das Américas - AmBev. 2001. (Visita Técnica).



Patentes e registros



Patente

A Confirmação do status de um pedido de patentes poderá ser solicitada à Diretoria de Patentes (DIRPA) por meio de uma Certidão de atos relativos aos processos
1.
 FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; PAPA, J. P. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. . Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens. 2006, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: INPI - PI0605465, título: "Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens" . Depósito: 30/11/2006Instituição(ões) financiadora(s): FAPESP.

2.
 FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; PAPA, J. P. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. . A system for diagnosing intestinal parasites by computerized image analysis. 2007, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: PCTWO2008/064442, título: "A system for diagnosing intestinal parasites by computerized image analysis" . Depósito: 08/10/2007Instituição(ões) financiadora(s): FAPESP.

3.
 FALCAO, A. X. ; SUZUKI, C. T. N. ; GOMES, J. F. ; CANDIDO, L. ; SHIMIZU, S. H. ; Papa, João Paulo . Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens e Uso de Referido Sistema. 2008, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: PI0802292-5, título: "Sistema para Diagnóstico de Parasitos Intestinais por Análise Computadorizada de Imagens e Uso de Referido Sistema" . Depósito: 23/07/2008Instituição(ões) financiadora(s): FAPESP.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
BREVE, F.; PAPA, JOAO PAPA; CERRI, R.. Participação em banca de Claudio Filipi Gonçalves dos Santos. Optical Character Recognition Using Deep Learning. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

2.
Falcão, A. X.; PAPA, JOAO PAULO; SILVA, L.. Participação em banca de Adán Echemendía Montero. Uma Abordagem de Agrupamento baseada na Técnica de Divisão e Conquista e Floresta de Caminhos Otimos. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

3.
CASELI, H. M.; MOREIRA, V. P.; P. PAPA, JOAO. Participação em banca de Fernando Tadao Ito. Representação distribuída multimodal para classificação de informação. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
PAPA, JOAO PAULO; CARVALHO, A. P. L. F.; Nilceu, Aparecido. Participação em banca de Gustavo Henrique de Rosa. Otimização Meta-Heurística para Regularização de Modelos de Aprendizado em Profundidade. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

5.
SILVA, L.; BELLON, O. R. P.; POZO, A. T. R.; P. PAPA, JOAO. Participação em banca de Júlio César Batista. Redes Neurais Convolucionais para Análise de Expressões Faciais. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

6.
Falcão, A. X.; Pedrini, H.; PAPA, JOAO P.. Participação em banca de Alan Zanoni Peixinho. Aprendendo Características de Imagem por Redes Convolucionais sob Restrição de Dados Supervisionados. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

7.
MARANA, A. N.; PAPA, JOAO P.; VEIRA, M. A. C.. Participação em banca de Daniel Felipe Silva Santos. Reconhecimento de Veículos em Imagens Coloridas Utilizando Máquinas de Boltzmann Profundas e Projeção Bilinear. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

8.
KROHLING, R. A.; SANTOS, C. A. S.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Rafal Hrasko. Uma Abordagem Modular com Máquinas de Boltzmann Restritas para Predição de Séries Temporais. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

9.
SCHWARTZ, W. R.; Santos, J. A.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Cristiane Rodrigues Santos Dutra. Técnicas Otimizadas para Reidentificação de Pessoas. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

10.
KROHLING, R. A.; PAPA, J. P.; BOERES, M. C. S.. Participação em banca de André Georgthon Cardoso Pacheco. Agregação de Classificadores Neurais via Integral de Choquet com Respeito a Uma Medida Fuzzy. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

11.
Almeida, J. G.; Faria, F.A.; QUILES, M. G.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Leonardo Assuane Duarte. Explorando Informação Semântica na Construção de Dicionários Visuais para Recuperação de Vídeos por Conteúdo. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.

12.
MARANA, A.; Papa, João Paulo; Almeida, J. G.. Participação em banca de Lucas Alexandre Ramos. Análise Multiescala de Formas Planas Baseada em Estatísticas da Transformada de Rough. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

13.
Guilherme, Ivan R.; Papa, João Paulo; Almeida, J. G.. Participação em banca de Filipe Marcel Fernandes Gonçalves. Uma Abordagem Guiada por Semântica para Identificação e Recuperação de Imagens. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

14.
COLOMBINI, E. L.; PAPA, JOAO P.; da Silva Torres, Ricardo. Participação em banca de Berthin Sandino Torres Callanãupa. Detection of Complex Video Events based on Visual Rhythms. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

15.
PONTI JUNIOR, M. P.; SHIMABUKURO, M. H.; PAPA, JOAO. Participação em banca de Sonia Castelo Quispe. Uma Abordagem Visual para o Apoio ao Aprendizado Multi-Instâncias. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

16.
Sementille, A.C.; Papa, João Paulo; SILVA, V. F.. Participação em banca de Tiago de Gaspari. Desenvolvimento de um Método Semiautomático para Geração de Ground Truths de Vídeos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

17.
OLIVEIRA, H. C.; Papa, João P.; FERRARI, F. C.. Participação em banca de Leandro Bodo. Aprendizagem de Máquina para Análise de Indicadores em Processos de Software. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

18.
Carvalho, M.A.G.; Papa, João Paulo; Pedrini, H.. Participação em banca de Elaine Ayumi Chiba. Corte Normalizado em Grafos: Um Algoritmo Aglomerativo para Segmentação de Imagens de Colônias de Bactérias. 2014. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

19.
MIRANDA, P. A. V.; JACKOWSKI, M. P.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Lucy Alsina Choque Mansilla. Transformada Imagem-Floresta com Funções de Conexidade Não Suaves: Pesos Adaptativos, Polaridade de Borda, e Restrições de Forma. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

20.
ESCOBEDO, J. F.; PAI, A. D.; Papa, João P.. Participação em banca de Thiago do Nascimento Santana de Almeida. Estimativa da Radiação Solar Ultravioleta em Botucatu/SP/Brasil Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina. 2013. Dissertação (Mestrado em Agronomia (Energia na Agricultura)) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

21.
VIDAL, A. C.; MASCHIO, C.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Ivan Mingireanov Filho. Segmentação de Imagens de Rochas e Classificação de Litofáceis Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Petróleo) - Universidade Estadual de Campinas.

22.
Carvalho, M.A.G.; PAPA, J. P.; Pedrini, H.. Participação em banca de Andre Luis da Costa. Segmentação de Imagens Digitais de Colônias de Bactérias Utilizando Corte Normalizado em Grafos. 2013. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

23.
MARANA, A. N.; Papa, João Paulo; Bruno, O.M.. Participação em banca de Gustavo Botelho de Souza. Análise de Formas Planas em Imagens Digitais: Uma Nova Abordagem baseada na Transformada de Rough. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

24.
Liang, Z.; ROMERO, R. A. F.; PAPA, JOAO P.. Participação em banca de Fabiano Berardo de Souza. Análise de Modelo de Hopfield com Topologia de Rede Complexa. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

25.
Pedrini, H.; Papa, João P.; Rocha, A. R.. Participação em banca de Vitor de Lima. Codificação de Vídeo Baseada em Fractais e Representações Esparsas. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

26.
Cavenaghi, M. A.; Santana, R. H. C.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Luis Gustavo Crepaldi. Middleware de Comunicação entre Objetos Distribuídos para Gerenciamento de Computadores basado em Redes Sem Fio (WSE-OS). 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

27.
Spolon, R.; Santana, R. H. C.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Adriano Ricardo Digiere. Camada de Gerenciamento para Comunicação entre Computadores Baseada em Redes Sem Fio (WSE-OS). 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

28.
Rennó, C. D.; Novo, E. M. L. M.; FONSECA, Leila Maria Garcia; Barbosa, C. C. F.; PAPA, J. P.. Participação em banca de Lino Augusto Sander de Carvalho. Restauração de Imagens CBERS-2B para Mapeamento de Vegetação Ripária na Região do Reservatório de Ibitinga-SP. 2010. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

29.
Panaggio, R. L. Z.; TORRES, R. S.; Garcia, I. C.; PAPA, J. P.. Participação em banca de Ricardo Luís Zanetti Panaggio. Arcabouço Genérico Baseado em Técnicas de Agrupamento para Sistemas de Recomendação. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Teses de doutorado
1.
CERRI, R.; PAPA, JOAO PAPA; LEVADA, ALEXANDRE L. M.; PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F.. Participação em banca de Leandro Aparecido Passos Júnior. On the Training Algorithms for Restricted Boltzmann Machine-Based Models. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
VIDAL, ALEXANDRE; KURODA, MICHELLE; FACCIPIERI JUNIOR, J. H.; PAPA, J.; DAFONSECA, L. A.. Participação em banca de Ivan Mingireanov Filho. Determinação de Tortuosidade de Arenitos e Carbonatos Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2017. Tese (Doutorado em Ciências e Engenharia de Petróleo) - Universidade Estadual de Campinas.

3.
Yamakami, A.; González, S.M.; PAPA, JOAO P.; BOCCATO, L.; Attux, R.R.F.. Participação em banca de Renato Moraes da Silva. Da Navalha de Occam a um Método de Categorização de Textos Simples, Eficiente e Robusto. Candidato. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
TOZZI, C. L.; PAPA, JOAO P.; MIRANDA NETO, A.; GUDWIN, R. R.; RITTNER, L.. Participação em banca de Oscas Ernesto Rojas Rojas. Detecção Automática de Comportamentos Anormais em Vídeos de Sistemas de Vigilância e Monitoramento. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

5.
OLIVEIRA, L. R.; SCHNITMAN, L.; LEMES, R. P.; Papa, João Paulo; LOULA, A. C.. Participação em banca de Alexandre da Costa e Silva Franco. On Deeply Learning Features for Automatic Person Image Re-Identification. 2016. Tese (Doutorado em Mecatrônica) - Universidade Federal da Bahia.

6.
OLIVEIRA, M. C. F.; Pedrini, H.; PAPA, J. P.; Bruno, O.M.; Batista Neto, J.E.S.. Participação em banca de Vinícius Ruela Pereira Borges. Uma abordagem computacional para apoiar a classificação taxonômica de images de microalgas verdes de água doce. 2016. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

7.
HASHIMOTO, R. F.; MIRANDA, P. A. V.; Lotufo, R.A.; Papa, João Paulo; ARAUJO, S. A.. Participação em banca de Wonder Alexandre Luz Alves. Últimos Levelings: Conceitos, propriedades, algoritmos e aplicações em processamento e análise de imagens. 2015. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

8.
Pedrini, H.; Papa, João P.; MIRANDA, P. A. V.; Rocha, A. R.; MARTINO, J. M.. Participação em banca de Marcos Vinicius Mussel Cirne. Strategies for Development and Evaluation of Video Summarization Algorithms. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

9.
TORRES, RICARDO DA S.; SANTOS, R. L. T.; Papa, João P.; CARVALHO, A. M. B. R.; Pedrini, H.. Participação em banca de Rodrigo Tripodi Calumby. Diversity-oriented Multimodal and Interactive Information Retrieval. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

10.
Pedrini, H.; Papa, João Paulo; BISCARO, H. H.; STOLFI, J.; LEITE, N. J.. Participação em banca de Ricardo Dutra da Silva. Discrete Morse Complex of Images: Algorithms, Modeling and Applications. 2013. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

11.
Costa, L.F.; Andricopulo, A.D.; Batista Neto, J.E.S.; Papa, João P.; Pinho, S.T.R.. Participação em banca de Renato Aparecido Pimentel da Silva. Emprego de Redes Complexas no Estudo das Relações entre Morfologia Individual, Topologia Global e Aspectos Dinâmicos em Neurociência. 2012. Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo.

12.
Cesar Junior, R.M.; Morimoto, C.H.; Bruno, O.M.; Papa, João Paulo; TORRES, R. S.. Participação em banca de Marcelo Hashimoto. Detecção de Objetos por Reconhecimento de Grafos-chave. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Comunicação) - Universidade de São Paulo.

13.
Almeida, C. M.; FONSECA, Leila Maria Garcia; Câmara, G.; Escada, M. I. S.; Feitosa, R. Q.; Papa, João Paulo; Noma, A.. Participação em banca de Thales Sehn Korting. GeoDMA: a toolbox for data mining, object-based and multi-temporal analysis of remote sensing imagery. 2012. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

14.
Goldenstein, S.; MISUTA, M. S.; WAINER, J.; Papa, João Paulo; MOURA, F. A.. Participação em banca de Erikson Freitas de Morais. Rastreamento de Jogadores de Futebol de Salão Usando Filtro de Partículas e Coordenadas do Plano da Quadra. 2012. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

15.
MINGHIM, R.; OLIVEIRA, M. C. F.; Rocha, A. R.; Papa, João Paulo; FREITAS, C. M. D. S.. Participação em banca de José Gustavo de Souza Paiva. Técnicas Computacionais de Apoio à Classificação Visual de Imagens e outros Dados. 2012. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

16.
MASCARENHAS, Nelson Delfino D` Ávila; LEVADA, A. L. M.; Trevelin, L.C.; Tannús, A.; Papa, João P.. Participação em banca de Ana Luísa Dine Martins. Aumento da Resolucão de Imagens de Ressonância Magnética do Trato Vocal Utilizadas em Modelos de Síntese Articulatória. 2011. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

17.
Yamakami, A.; PAPA, J. P.; Attux, R.R.F.; González, S.M.; Bonfim, T.R.. Participação em banca de Tiago Agostinho de Almeida. SPAM: do Surgimento à Extinção. 2010. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Qualificações de Doutorado
1.
RAMOS, J. J. G.; PAPA, J. P.; OSORIO, F. S.. Participação em banca de Caetano Mazzoni Ranieri. Aprendizado de Máquina e Aplicações para Robótica em Ambientes Inteligentes. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

2.
P. PAPA, JOAO; LEVADA, A. L. M.; Traina, A.J.M.. Participação em banca de João Baptista Cardia Neto. 3D Face Recognition Based on Collection of 2D Images. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
PAPA, JOAO P.; LEVADA, ALEXANDRE L. M.; VEIRA, M. A. C.. Participação em banca de Gustavo Botelho de Souza. Detecção de Spoofing Facial Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina em Profundidade e Informações Temporais. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
MESQUITA, M. E. R. V.; LAUREANO, E. E.; PAPA, JOAO P.. Participação em banca de Fidélis Zanetti de Castro. Generalizações da Rede de Hopfield Usando Números Hipercomplexos. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Matemática) - Universidade Estadual de Campinas.

5.
Goldenstein, S.; COLOMBINI, E. L.; Papa, João P.. Participação em banca de Pedro Ribeiro Mendes Júnior. Solutions for Recognition in Open-set Scenarios. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

6.
CARVALHO, A. M. B. R.; COLOMBINI, E. L.; Papa, João P.. Participação em banca de Danielle Furtado dos Santos Dias. Um Arcabouço Integrado para Uso de Programação Genética em Problemas de Recuperação de Imagens. 2016.

7.
Papa, João Paulo; NONATO, L. G.; ROSA, J. L. G.. Participação em banca de Gabriel de Barros Paranhos da Costa. Representation learning of spatio-temporal features from video. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

8.
VIDAL, A. C.; Papa, João P.; LABOISSIERE, P.. Participação em banca de Ivan Mingireanov Filho. Determinação de Tortuosidade de Carbonatos usando Floresta de Caminhos Ótimos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Geociências) - Universidade Estadual de Campinas.

9.
CARVALHO, A. P. L. F.; CAMARGO, H. A.; Papa, João P.. Participação em banca de Mayra Mercedes Zegarra Rodriguez. Aprendizado de Máquina Baseado em Processos Dinâmicos e em Redes Complexas. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

10.
Pedrini, H.; PAPA, J. P.; Carvalho, M.A.G.. Participação em banca de Fario Augusto Faria. Métodos de Fusão de Evidências para Recuperação e Classificação Multimídia. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

11.
Liang, Z.; Costa, L.F.; PAPA, J. P.. Participação em banca de Glenda Michele Botelho. Segmentação de imagens aplicada ao censo demográfico de aves. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Mestrado
1.
OLIVEIRA, C.; LOPES, F. M.; PAPA, JOAO PAPA. Participação em banca de Daniel Henrique Acorsi Alves. Técnicas de Aprendizado Profundo e Ativo para Classificação de Bioimagens. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

2.
VEIRA, M. A. C.; FLAUZINO, R. A.; PAPA, JOAO PAPA. Participação em banca de Arthur Chaves da Costa. Detecção de Distorção Arquitetural Mamária em Mamografia Digital. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

3.
PAPA, JOAO PAULO; CASELI, H. M.; Nilceu, Aparecido. Participação em banca de Luiz Carlos Felix Ribeiro. Análise de Sentimento Contextual em Diálogos Utilizando Aprendizado de Máquina. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência Biológica AC.: Genética) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

4.
PEDRONETTE, D. C. G.; Faria, F.A.; P. PAPA, JOAO. Participação em banca de Lucas Pascotti Valem. Combinação seletiva não supervisionada de listas ranqueadas aplicadas à buscas de imagens pelo conteúdo. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

5.
P. PAPA, JOAO; Costa, K. A. P.; RIBEIRO, P. B.. Participação em banca de Nathalia Queiroz Ascenção. Ranqueamento de Informações por Floresta de Caminhos Ótimos. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

6.
CASELI, H. M.; PAPA, JOAO P.; PONTI, M. A.. Participação em banca de Fernando Tadao Itó. Representação distribuída multimodal para classificação de informação. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

7.
SAKATA, T. C.; González, S.M.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Nahim Alvez de Souza. Comitê de Máquinas de Classificação Através de Aprendizado Supervisionado e Não-Supervisionado. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

8.
Faria, F.A.; Papa, João Paulo; BASGALUPP, M. P.. Participação em banca de Elder Donizetti dos Santos. Comparative Study of Event Detection Techniques in Social Networks. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.

9.
Marana, Aparecido N.; Papa, João Paulo; VEIRA, M. A. C.. Participação em banca de Daniel Felipe Silva Santos. Reconhecimento de Veículos em Imagens Coloridas Utilizando Máquinas de Boltzmann Profundas Bidimensionais. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

10.
BELLON, O. R. P.; SILVA, L.; COSTA, H. S. G.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Luan Porfírio e Silva. Follow that Nose: Tracking Faces Based on the Region and Image Quality Feedback. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

11.
BELLON, O. R. P.; SILVA, L.; COSTA, H. S. G.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Antonio Carlos Paes Nascimento. Improving Node Detection and Head Pose Estimation based on Super-resolution Techniques. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

12.
MARANA, A.N.; Almeida, J. G.; Papa, João P.. Participação em banca de Lucas Alexandre Ramos. Análise de Formas com HTS Multiescala. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

13.
SOUZA, A. N.; Papa, João P.; Costa da, P. J.. Participação em banca de Danilo Sinkiti Gastaldello. Metodologia de Localização de Defeitos em Redes Subterrâneas Integrando PSCAD/EMTDC e Sistemas Inteligentes. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

14.
MARANA, A.N.; Bruno, O.M.; Papa, João P.. Participação em banca de Gustavo Botelho de Souza. Análise de Formas Planas em Imagens Digitais: Uma Bordagem Baseada na Transformada de Hough. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

15.
Lobato, R. S.; MANACERO JUNIOR, A.; Papa, João P.. Participação em banca de Bruno Simioni. Protocolo de Simulação Computacional Paralela Baseado nos Conceitos de Relógios Lógicos e Tempo Virtual. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

16.
Sementille, A.C.; Papa, João P.; Yonezawa, W.M.. Participação em banca de Carlos Teixeira Blaia Junior. Geração Automática de Trimap para Matting Digital de Imagens e Video. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

17.
PAULOVICH, F. V.; Papa, João P.; NONATO, L. G.. Participação em banca de Gladys Marleny Hilasaca Mamanu. Empregando Técnicas de Projeção Multidimensional para a Transformação Iterativa de Conjuntos de Dados Multivalorados. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

18.
MARRANGHELLO, N.; Papa, João P.; GUIDO, R. C.. Participação em banca de Carlos Roberto Dutra Caldas Junior. Análise Comparativa do Desempenho de Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte Aplicadas ao Processamento Digital de Imagens. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

19.
MARANA, A.N.; Papa, João P.; MARTINS, J. E. M. P.. Participação em banca de André Marcelo Farina. Reconhecimento Facial em Vídeo para Identificação de Pessoas em Dispositivos Móveis na Plataforma Android. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

20.
MARANA, A.N.; Papa, João P.; Cavenaghi, M. A.. Participação em banca de Marcus de Assis Angeloni. Reconhecimento de Impressões Digitais Utilizando Características de Nível 3. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

21.
MARANA, A.N.; PEREIRA, A. S.; Papa, João P.. Participação em banca de Guilherme José da Costa Kami. Reconhecimento de Faces a Partir de Vídeo para Identificação de Usuários de Aplicações Web. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

22.
SOUZA, A. N.; Martins, A. C. P.; Papa, João P.. Participação em banca de Fernando Carneiro Lyra Amaral. Estudo de uma Ferramenta Computacional Inteligente para Identificar Problemas na Análise de Ensaios de Impulso Atmosférico em Transformadores de Distribuição. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

23.
Cavenaghi, M. A.; Spolon, R.; Papa, João P.. Participação em banca de Rafael Augusto Teixeira. SW-V: Modelo de Streaming de Software Baseado em Técnicas de Virtualização e Transporte Peer-to-Peer. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

24.
Spolon, R.; Cavenaghi, M. A.; Papa, João P.. Participação em banca de Adriano Ricardo Digiere. Camada de Gerenciamento para Comunicação entre Computadores Baseada em Redes sem Fio (SEW-OS). 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

25.
Cavenaghi, M. A.; Papa, João P.; Lobato, R. S.. Participação em banca de Luis Gustavo Crepaldi. Middleware de Comunicação entre Objetos Distribuíidos para Gerenciamento de Computadores Baseado em Redes Sem Fio (SEW-OS). 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
BREGA, J. R. F.; MARANA, A. N.; P. PAPA, JOAO. Participação em banca de Bárbara Caroline Benato.Sistema para Otimização Baseada em Meta-heurística de Redes Neurais por Convolução. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

2.
BREGA, J. R. F.; PRADO, S. G. D.; PAPA, JOAO PAULO. Participação em banca de Daniela Pizzuti.Encriptador de Arquivos para Máquinas com GPU. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

3.
PRADO, S. G. D.; MORGADO, E. M.; PAPA, JOAO. Participação em banca de Mateus Gonçalves Etto.Utilização de Inteligência Artificial em Jogos RPG. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

4.
PRADO, S. G. D.; Costa, K. A. P.; PAPA, JOAO P.. Participação em banca de Lucas Thiago Assumpção Gouvêa.Técnicas Ultraleves para Detecção de Malware Baseada em Assinaturas para Redes de Computadores. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

5.
PRADO, S. G. D.; MARANA, A.N.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Giulia de Andrade Cardieri.Keep Me Posted - Uma Rede Social para Colecionadores de Cartões Postais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

6.
Costa, K. A. P.; PRADO, S. G. D.; PAPA, JOAO. Participação em banca de Bruna de Camargo Rubio.Classificação e Otimização de Características para Detecção de Anomalias em Redes de Computadores. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

7.
PRADO, S. G. D.; Yonezawa, W.M.; Papa, João P.. Participação em banca de Gabriel Fazzio de Paula.Desenvolvimento Interativo de Páginas na Web Utilizando Algoritmos Genéticos. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

8.
Costa, K. A. P.; Yonezawa, W.M.; Papa, João P.. Participação em banca de Danilo Garcia.Implementação de Camadas de Segurança Através de Ferramentas Open-Source para Redes de Computadores. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

9.
BREGA, J. R. F.; SILVA, M. A. Z. M.; Papa, João P.. Participação em banca de Talissa Gaspareli de Barros e Vinicius Siqueira.Adote Hoje: Plataforma Online no Auxílio Animal. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

10.
PRADO, S. G. D.; Papa, João P.. Participação em banca de Marcel Henrique de Souza.Miloc-Sys Mobile: Gestão em Locação. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

11.
BREGA, J. R. F.; Papa, João P.. Participação em banca de Guilherme Brandão Martins e Hethini do Nascimento Ribeiro.Aplicação Colaborativa para Uso em Dispositivos do Tipo Tablet com Sistema Operacional Android. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

12.
PRADO, S. G. D.; Papa, João P.. Participação em banca de Heitor Henrique Martins.Extração de Isosuperfícies a Partir de Dados Meteorológicos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

13.
BREGA, J. R. F.; Papa, João P.. Participação em banca de Gabriel Ferrari Ceron.SHAPIRA. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

14.
BREGA, J. R. F.; SILVA, M. A. Z. M.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Allana Araújo, Fernanda Gobbo, Victor Cesar de Carvalho.TouchForGO - Aplicativo para Oferecimento de Caronas. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

15.
BREGA, J. R. F.; MORGADO, E. M.; Papa, João Paulo. Participação em banca de Luis Carlos Zapparolli Neto, Ricardo Ricci Lopes.Remote - Framework para Comunicação entre Dispositivos Móveis e Computadores Pessoais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

16.
PAPA, J. P.; Dallalana, F. J. C.; Storion, M. J.. Participação em banca de Leandro Ricardo Malavasi e Marcos Pinheiros dos Reis.Análise Facial Humana utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2009 - Faculdade Origenes Lessa.

17.
Papa, João Paulo; Placca, J. A.; Storion, M. J.. Participação em banca de Edriano A. Barbosa, Robson Ribeiro e Wellington F. Serafim.Inteligência Artificial - Equilíbrio de Equipes de Futebol Utilizando a Inteligência Artificial. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Faculdade Origenes Lessa.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
PAPA, JOAO P.; Spolon, R.; PRADO, S. G. D.. Concurso público para contratação de professor substituto. 2017. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

2.
Yonezawa, W.M.; BREGA, J. R. F.; Papa, João Paulo. Participação em banca de concurso de professor substituto. 2013. Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.

3.
Olivete, C.; Batista Neto, J.E.S.; Papa, João Paulo. Participação em Banca Examinadora do Concurso Público para provimento de um cargo de Professor Assistente. 2012. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

Livre docência
1.
FISCHER, C. N.; P. PAPA, JOAO; ROMERO, R. A. F.; TINOS, R.; Liang, Z.. Comissão Examinadora de banca de Livre-docência em Redes de Computadores. 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation. EEG-based Person Authentication Using Multi-objective Flower Pollination Algorithm. 2018. (Congresso).

2.
2018 International Joint Conference on Neural Networks. Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks. 2018. (Congresso).

3.
21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. 2018. (Congresso).

4.
31st Conference on Graphics, Patterns and Images. 2018. (Congresso).

5.
7th Brazilian Conference on Intelligent Systems. Efficient Width-Extended Convolutional Neural Network for Robust Face Spoofing Detection. 2018. (Congresso).

6.
BRAGFOST 2018: The Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposia.Computer-assisted Barrett?s Esophagus Identification. 2018. (Encontro).

7.
IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics. 2018. (Congresso).

8.
IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics. 2018. (Congresso).

9.
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Land-use Classification Using Finite Element Machines. 2018. (Congresso).

10.
III Fórum de Pós-Graduação da UNESP. 2018. (Encontro).

11.
International Conference on Pattern Recognition. Improving Optimum-Path Forest Classification Using Unsupervised Manifold Learning. 2018. (Congresso).

12.
17th international Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. Blur Parameter Identification Through Optimum-Path Forest. 2017. (Congresso).

13.
2017 International Joint Conference on Neural Networks. FEMaR: A Finite Element Machine for Regression Problems. 2017. (Congresso).

14.
The Genetic and Evolutionary Computation Conference. Feature Selection Using Geometric Semantic Genetic Programming. 2017. (Congresso).

15.
VI ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing. Co-reference Analysis Through Descriptor Combination. 2017. (Congresso).

16.
XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2017. (Congresso).

17.
7th International IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. On the Harmony Search Using Quaternions. 2016. (Congresso).

18.
9th Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing. River Sediment Yield Classification Using Remote Sensing Imagery. 2016. (Congresso).

19.
SIBGRAPI 2016 - Conference on Graphics, Patterns and Images. Temporal- and Spatial-Driven Video Summarization Using Optimum-Path Forest. 2016. (Congresso).

20.
12th International Conference on Applied Computing. Parameter-Setting Free Harmony Search Optimization of Restricted Boltzmann Machines and its Applications to Spam Detection. 2015. (Congresso).

21.
14th International Conference on Machine Learning and Applications. SMS Spam Identification Through Optimum-Path Forest-based Classifiers. 2015. (Congresso).

22.
28th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2015. (Congresso).

23.
Genetic and Evolutionary Computation Conference. On the Model Selection of Bernoulli Restricted Boltzmann Machines Through Harmony Search. 2015. (Congresso).

24.
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Unsupervised Land-cover Classification Through Hyper-heuristic-based Harmony Search. 2015. (Congresso).

25.
International Conference on Computational Science. Model Selection for Discriminative Restricted Boltzmann Machines Through Meta-heuristic Techniques. 2015. (Congresso).

26.
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Fine-Tuning Convolutional Neural Networks Using Harmony Search. 2015. (Congresso).

27.
22nd International Conference on Pattern Recognition. On the Training of Artificial Neural Networks with Radial Basis Function Using Optimum-Path Forest Clustering. 2014. (Congresso).

28.
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence.A Social-Spider Optimization Approach for Support Vector Machines Parameters Tuning. 2014. (Simpósio).

29.
International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Fast Optimum-Path Forest Classification on Graphics Processors In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2014. (Congresso).

30.
2013 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). BCS: A Binary Cuckoo Search algorithm for feature selection. 2013. (Congresso).

31.
Escola Unesp de Liderança e Gestão. 2013. (Encontro).

32.
IEEE International Conference on Computer as a Tool. Harmony search applied for support vector machines training optimization. 2013. (Congresso).

33.
III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2013. (Encontro).

34.
16th IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems. Fast Fault Diagnosis in Power Transformers Using Optimum-Path Forest. 2012. (Congresso).

35.
2012 IEEE International Conference on Image Processing. Automatic Visual Dictionary Generation Through Optimum-Path Forest Clustering. 2012. (Congresso).

36.
21st International Conference on Pattern Recognition. Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation. 2012. (Congresso).

37.
21st International Conference on Pattern Recognition. Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation. 2012. (Congresso).

38.
Fórum de Discussão dos Primeiros Projetos. 2012. (Encontro).

39.
I Congresso de Iniciação Científica da Faculdade Orígenes Lessa. Técnicas de Reconhecimento de Padrões e suas Aplicações em Segurança e Redes de Computadores. 2012. (Congresso).

40.
IEEE International Goscience and Remote Sensing Symposium.Hyperspectral Band Selection Through Optimum-Path Forest and Evolutionary-based Algorithms. 2012. (Simpósio).

41.
12th International Conference on Music Information Retrieval. New trends in musical genre classification using Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).

42.
14th International Workshop on Combinatorial Image Analysis. Precipitates Segmentation from Scanning Electron Microscope Images through Machine Learning Techniques. 2011. (Congresso).

43.
19 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica. Classificação Supervisionada por Floresta de Caminhos Ótimos aplicada à Identificação de Plantas Daninhas Aquáticas. 2011. (Congresso).

44.
33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Automatic Classification of Fish Germ Cells through Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).

45.
36th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks. Intrusion Detection System Using Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).

46.
36th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Feature Selection Through Gravitational Search Algorithm. 2011. (Congresso).

47.
Fórum de Pesquisa e Pós-Graduação da Faculdade de Ciências.A Política da Unesp para Pesquisa e a Pós-Graduação. 2011. (Outra).

48.
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Is it Possible to Make Pixel-based Radar Image Classification User-Friendly?. 2011. (Congresso).

49.
XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images. Optimum-path forest pruning parameter estimation through harmony search. 2011. (Congresso).

50.
15th Iberoamerican Congress On Pattern Recognition. Improving the Accuracy of the Optimum-Path Forest Supervised Classifier for Large Datasets. 2010. (Congresso).

51.
17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Multimodal Pattern Recognition Through Particle Swarm Optimization. 2010. (Congresso).

52.
20th International Conference on Pattern Recognition. Optimizing Optimum-Path Forest Classification for Huge Datasets. 2010. (Congresso).

53.
23rd SIBGRAPI ? Conference on Graphics, Patterns and Images. How Far You Can Get Using Machine Learning Black-Boxes. 2010. (Congresso).

54.
35th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Robust and Fast Vowel Recognition using Optimum-Path Forest. 2010. (Congresso).

55.
I Workshop de Modelagem Matemática e Computacional da Unesp. 2010. (Encontro).

56.
XVIII Congresso Brasileiro de Automática. On the Evaluation of Different Metrics for Non-Technical Losses Estimation Through Optimum-Path Forest. 2010. (Congresso).

57.
15th International Conference on Image Analysis and Processing. On the Training Patterns Pruning for Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).

58.
15th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems. Fast Non-Technical Losses Identification Through Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).

59.
7th IAPR-TC-15 Workshop on Graph-based Representations in Pattern Recognition. A Learning Algorithm for the Optimum-Path Forest Classifier. 2009. (Congresso).

60.
The 3rd Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology.Novel approaches for exclusive and continuous fingerprint classification. 2009. (Simpósio).

61.
XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Land Use Classification Using Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).

62.
XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. Supervised Pattern Classification Using Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).

63.
XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Optimum-Path Forest: A Novel and Powerful Framework for Supervised Graph-based Pattern Recognition Techniques. 2009. (Congresso).

64.
15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Optimum Path Forest Classifier Applied to Laryngeal Pathology Detection. 2008. (Congresso).

65.
4th International Symposium on Visual Computing.A New Variant of the Optimum-Path Classifier. 2008. (Simpósio).

66.
IV Workshop de Visão Computacional.Boosting RAP-2D Image Restoration Through Genetic Programming. 2008. (Outra).

67.
8th International Symposium on Mathematical Morphology.Design of robust pattern classifiers based on optimum-path forests. 2007. (Simpósio).

68.
III Workshop de Teses de Doutorado em Andamento.Classificação de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2007. (Encontro).

69.
XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Semi-Supervised Support Vector Rainfall Estimation Using Satellite Images. 2007. (Simpósio).

70.
XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.On the analysis of the pilot images and its applications for amoeba morphological filters. 2006. (Simpósio).

71.
XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.Uma comparação entre algoritmos de projeção para restauração de imagens do satélite CBERS-1. 2005. (Simpósio).

72.
XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Image Restoration Using Non-Decimated Wavelet Transform and Row-Action Projections. 2005. (Simpósio).

73.
XVII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.CBERS-1 Satellite Image Restoration Using RAP. 2004. (Simpósio).

74.
1st International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. 2003. (Congresso).

75.
Workshop Introdução à Biotecnologia. 2003. (Outra).

76.
4ª Jornada de Informática. 2002. (Outra).

77.
I Workshop do Centro Virtual de Pesquisa "Ciência e Computação para a Complexidade". 2002. (Outra).

78.
XIV Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista. Morfometria da espermatogênese de Corydoras aeneus utilizando processamento e análise de imagens. 2002. (Congresso).

79.
VIII Simpósio de Engenharia de Produção - Área de Gestão Ambiental nos Sistemas Produtivos. 2001. (Simpósio).

80.
XIII Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista. Estudo morfométrico dos túbulos seminíferos de curimbatá (Prochilodus scrofa) com análise de imagens. 2001. (Congresso).

81.
XXXV Encontro Regional de Histotecnologia. 2001. (Encontro).

82.
I Workshop sobre Microscopia e Análise de Imagens. 1999. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Weber, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; Papa, João Paulo . Workshop Sensors, Pattern Recognition, Classification: What is about it in Medicine. 2016. (Outro).

2.
CARNEIRO, G. ; Tavares, João Manuel R. S. ; BRADLEY, A. P. ; Papa, João Paulo ; NASCIMENTO, J. C. ; CARDOSO, J. S. ; BELAGIANNIS, V. ; LU, Z. . II Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis. 2016. (Congresso).

3.
MARANA, A. N. ; Spolon, R. ; Papa, João P. ; GARCIA, R. E. ; OLIVEIRA, H. C. ; MARRANGHELLO, N. . V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp. 2015. (Congresso).

4.
CARNEIRO, G. ; TAVARES, JOAO MANUEL R.S. ; BRADLEY, A. P. ; Papa, João P. ; NASCIMENTO, J. C. ; CARDOSO, J. S. ; LU, Z. ; BELAGIANNIS, V. . I Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis. 2015. (Congresso).

5.
Papa, João P.. International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2014. (Congresso).

6.
Papa, João Paulo. III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2013. (Congresso).

7.
Papa, João P.. Workshop of Undergraduate Works - 25th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2012. (Congresso).

8.
MARANA, A. N. ; Guilherme, Ivan R. ; Papa, João Paulo ; Lobato, R. S. ; Spolon, R. . I Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2011. (Congresso).

9.
PAPA, J. P.; OLIVEIRA, Denise Tostes ; Consolaro, Alberto . I Encontro Brasileiro de Patologistas Bucais. 2002. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Valdemir de Assis Pedro. Reconhecimento de Ações em Vídeo Utilizando o Método de Floresta de Caminhos Ótimos. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. (Orientador).

2.
Fabrício Martins Batista. Otimização em Espaços Hipercomplexos aplicado ao Ajuste Fino de Parâmetros em Redes Neurais Recorrentes para Modelagem de Linguagem Natural. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. (Orientador).

3.
Nathalia Queiroz Ascenção. Recuperação de Informações Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras. (Orientador).

4.
Luiz Carlos Felix Ribeiro. Análise de Sentimento em Padrões Textuais Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Claudio Filipi Gonçalves dos Santos. Modelos de Aprendizado Ativo para Reconhecimento de Pessoas. Início: 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Petrobras. (Orientador).

2.
Luis Antonio de Souza Júnior. Auxílio ao Diagnóstico Automático do Esôfago de Barrett Utilizando Aprendizado de Máquina. Início: 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

3.
Adriana Sayuri Iwashita. Aprendizado de Mudança de Conceito por Floresta de Caminhos Ótimos. Início: 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

4.
André Luis Pilastri. Reconstruction Algorithms based on Compressive Sensing approach. Início: 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Informática) - Universidade do Porto, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).

5.
Luis Claudio Sugi Afonso. Aprendizado em Profundidade e suas Aplicações em Engenharia de Petróleo. Início: 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Statoil. (Orientador).

6.
Douglas Rodrigues. Algoritmos Evolucionistas Multiobjetivos e suas Aplicações em Reconhecimento de Padrões. Início: 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

7.
Rafael Gonçalves Pires. Sobre a Restauração de Imagens Utilizando Aprendizado de Máquina. Início: 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Supervisão de pós-doutorado
1.
Kelton Augusto Pontara da Costa. Início: 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras.

2.
Willian Paraguassu Amorim. Início: 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

3.
Clayton Reginaldo Pereira. Início: 2017. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.

Iniciação científica
1.
Guilherme Camargo de Oliveira. Aprendizado de Hiperparâmetros em Máquinas de Boltzmann Restritas Utilizando Programação Genética. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (Orientador).

2.
Danilo Weber Nunes. Seleção de Características baseada em Programação Genética. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

3.
Vinicius Camardo da Silva. Modelos Conversacionais Utilizando Redes Neurais Recorrentes Baseadas com Contexto. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

4.
Vicente Coelho Lobo Neto. Ajuste de Hiperparâmetros em Redes de Memória de Longo Prazo Utilizando Programação Genética. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (Orientador).

5.
Maykon Michel Palma. Seleção de Características Utilizando Evolução Diferencial. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP. (Orientador).

Orientações de outra natureza
1.
Rafael Junqueira Martarelli. Implementação de Floresta de Caminhos Ótimos em R. Início: 2018. Orientação de outra natureza. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

2.
Clara Julia Lima Salmaso. Implementação de um Heap de Fibonacci para Fila de Prioridades. Início: 2018. Orientação de outra natureza. Colégio Técnico Industrial Prof. Isaac Portal Roldán. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Dheny Fernandes. Classificação de Conteúdo Malicioso Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

2.
Guilherme Brandão Martins. Sumarização de Vídeos Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

3.
Luis Alexandre da Silva. Aprendizado Não Supervisionado de Características para Detecção de Conteúdo Malicioso. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, . Orientador: João Paulo Papa.

4.
Gustavo Henrique de Rosa. Estudo de Semântica em Modelos de Aprendizado em Profundidade. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

5.
Leandro Aparecido Passos Júnior. Detecção de Anomalias por Floresta de Caminhos Ótimos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

6.
Ricardo Ricci Lopes. Aprendizado de Máquina baseado em Tensores. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

7.
Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura. Explorando Abordagens de Aprendizado Sequencial para Floresta de Caminhos Ótimos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

8.
Luis Augusto Martins Pereira. Explorando Abordagens de Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

9.
Douglas Rodrigues. Ponderação e Seleção de Características Utilizando Algoritmos Evolucionistas. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

10.
Rafael Gonçalves Pires. Restauracão de Imagens utilizando Projeções em Conjuntos Convexos e Algoritmos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

11.
Adriana Sayuri Iwashita. Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

12.
Luis Claudio Sugi Afonso. Composição de Dicionário de Palavras Visuais Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP. Orientador: João Paulo Papa.

13.
Clayton Reginaldo Pereira. Detecção de Intrusões Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

14.
Daniel Osaku. Caracterização de impressões faciais termais utilizando a transformada imagem floresta. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

15.
André Franco Pagnin. Identificação e Caracterização de Pterígio Usando Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, . Orientador: João Paulo Papa.

16.
Caio César Oba Ramos. Desenvolvimento de Ferramentas Computacionais Inteligentes para Identificação de Perdas Comerciais em Sistemas de Energia. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Coorientador: João Paulo Papa.

Tese de doutorado
1.
Clayton Reginaldo Pereira. Auxílio ao Diagnóstico da Doença de Parkinson Assistido por Computador. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

2.
Silas Evandro Nachif Fernandes. Estudo de Técnicas de Combinação de Classificadores Baseados em Floresta de Caminhos Ótimos. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

3.
Daniel Osaku. Explorando Abordagens de Classificação Contextual para Floresta de Caminhos Ótimos. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

4.
Leandro Aparecido Passos Júnior. Um Estudo sobre Algoritmos de Treinamento para Máquinas de Boltzmann Restritas em Profundidade. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: João Paulo Papa.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Danillo Roberto Pereira. 2017. Universidade Federal de São Carlos, . João Paulo Papa.

2.
Danillo Roberto Pereira. 2016. Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, . João Paulo Papa.

3.
Patricia Bellin Ribeiro. Classificação de Imagens Mamográficas Digitais Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2015. Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, . João Paulo Papa.

4.
Kelton Augusto Pontara da Costa. Deteccão de Anomalias em Redes de Computadores Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, . João Paulo Papa.

Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização
1.
André Franco Pagnin. Desenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico de Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) Utilizando a Biblioteca Open Source FANN (Fast Artificial Neural Network). 2009. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Produção de Software com ênfase em Software Livre) - Universidade Federal de Lavras. Orientador: João Paulo Papa.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Lucas Moreno Silva. Sistemas Online de Gestão de Filmes Baseado na Associação entre Perfis de Usuários. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

2.
Gustavo Henrique de Rosa. Criação e Associação de Regras Utilizando a Mineração de Dados. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

3.
Nathalia Queiroz Ascenção. Reconstrução de Imagens Binárias Utilizando Máquinas de Boltzmann Restritas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

4.
Kindi Zhuo Ming Wei. Libras Translator: Comunicador em Libras Para Deficientes Auditivos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Orientador: João Paulo Papa.

5.
Bruno da Cruz Bueno. Sistema Geolocalizador para Identificação de Fraudes em Redes Elétricas. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

6.
Daniel Felipe Silva Santos. Contagem Automática de Veículos Utilizando Segmentação Estatística. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

7.
Luís Antonio de Souza Júnior. Interface para Classificação de Dados por Máquina de Vetores de Suporte. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

8.
Arthur Zutin Esmael Rasera. Construção de uma Interface para Classificação de Imagens por Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Orientador: João Paulo Papa.

9.
Davi Garcia Silva, Pedro Paulo Cardozo, Rodrigo Nakamura. Sistema de Navegação de Robôs via Voz Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Orientador: João Paulo Papa.

Iniciação científica
1.
Vinicius Camargo da SIlva. Modelos Conversacionais Utilizando Redes Neurais Recorrentes. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

2.
João Paulo Schiavon. Desenvolvimento de uma Plataforma para Ensino e Aprendizagem de Classificadores Baseados em Florestas de Caminhos Ótimos. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru. Orientador: João Paulo Papa.

3.
Danilo Weber Nunes. Seleção de Características baseada em Comportamento de Leões. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

4.
Nathalia Queiroz Ascenção. Sobre a Influência de Modelos Markovianos no Treinamento de Máquinas de Boltzmann Restritas. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

5.
Gustavo Henrique de Rosa. Obtenção de Neurônios de Redes Neurais de Base Radial Via Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

6.
Ricardo Ricci Lopes. Classificação Automática de Células Germinativas de Peixes Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

7.
Alex Fernandes Mansano. Combinacao de Descritores Utilizando Busca Harmônica e Floresta de Caminhos Ótimos. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

8.
Jéssika Akemi Matsuoka. Combinação de Descritores Utilizando Charged System Search e Bat Algorithm. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

9.
Níkolas Aleksander da Mota Abiuzzi. Combinação de Descritores Utilizando Algoritmos Evolucionistas Baseados no Comportamento de Abelhas. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

10.
Bárbara Caroline Benato. Ponderação e Seleção de Características Utilizando o Algoritmo de Otimização Magnética. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

11.
Guilherme Brandão Martins. Ponderação e Seleção de Características Utilizando o Algoritmo de Otimização Magnética. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

12.
Marcos Vinícius Trigo Romero. Implementação do Algoritmo de Teste do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

13.
Jéssica Akemi Matsuoka. Combinação de Descritores Utilizando Otimização por Enxame de Partículas e sua Aplicação para Classificação de Imagens. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

14.
Jéssica Akemi Matsuoka. Reconhecimento Facial Humano utilizando Transformada Census e Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

15.
Luís Augusto Martins Pereira. Classificação Automática de Plantas Daninhas Aquáticas Utilizando Análise de Formas e Floresta de Caminhos Ótimos. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

16.
Alex Fernandes Mansano. Combinação de Descritores Utilizando Otimização por Enxame de Partículas e sua Aplicação para Classificação de Imagens. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

17.
Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura. Redução do Tamanho do Conjunto de Treinamento por Floresta de Caminhos Ótimos e sua Aplicação em Máquinas de Vetores de Suporte. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

Orientações de outra natureza
1.
Clayton Reginaldo Pereira. PyOPF: Uma Biblioteca para o Desenvolvimento de Classificadores de Padrões baseados em Floresta de Caminhos Ótimos em Python. 2014. Orientação de outra natureza. (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

2.
Daniel Silva Santos. OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Interface com o Usuário. 2014. Orientação de outra natureza. (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

3.
Adriana Sayuri Iwashita. OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo Avançado e Integração com cudaOPF. 2014. Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. Orientador: João Paulo Papa.

4.
Rafael Gonçalves Pires. Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo de Desenvolvimento. 2013. Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

5.
Katharina Hosken. On the Study of Pleural Effusion Segmentation Through Image Foresting Transform. 2013. Orientação de outra natureza. (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Orientador: João Paulo Papa.

6.
Gustavo Henrique de Rosa. PyOPF: Modulo de Estrutura de Dados. 2013. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

7.
Bárbara Caroline Benato. PyOPF: Modulo de Estrutura de Dados. 2013. Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.

8.
Talissa Gaspareli de Barros. OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Interface com o Usuário. 2013. Orientação de outra natureza. (Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

9.
Silas Evandro Nachif Fernandes. OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo Avançado e Integração com cudaOPF. 2013. Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: João Paulo Papa.

10.
Rodrigo Antonio Devellis. Implementação da LibOPF em MATLAB. 2011. Orientação de outra natureza. (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Paulo Papa.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
PAPA, JOAO PAPA; ROSA, GUSTAVO H. ; Rodrigues, D. ; Yang, Xin-She . LibOPT: An Open-Source Platform for Fast Prototyping Soft Optimization Techniques. 2016.


Projetos de pesquisa


Educação e Popularização de C & T



Programa de Computador sem registro de patente
1.
PAPA, JOAO PAPA; ROSA, GUSTAVO H. ; Rodrigues, D. ; Yang, Xin-She . LibOPT: An Open-Source Platform for Fast Prototyping Soft Optimization Techniques. 2016.




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