Manuel Menezes de Oliveira Neto
Universidade Federal do Rio Grande do SulDepartamento de Informática Aplicada
Pesquisador associado
Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 09/04/2021
Nome em citações bibliográficas: OLIVEIRA, Manuel M.;Oliveira, Manuel M.;OLIVEIRA NETO, MANUEL M.
Formação acadêmica
Doutorado em PhD in Computer Science na The University of North Carolina at Chapel Hill em 2000Mestrado em Computer Science na The University of North Carolina at Chapel Hill em 1998
Mestrado em Computação na Instituto de Informática em 1992
Graduado em Bacharelado Em Ciência da Computação na Fundação Universidade Regional de Blumenau em 1994
Graduado em TECNOLOGIA EM PROCESSAMENTO DE DADOS na Universidade Federal do Ceará em 1987
Projetos de pesquisa em andamento
| 2012 a Atual | Simulação e Animação Realística de Fluidos Incompressíveis em Cenas Dinâmicas Utilizando Sobreposição de Grids Curvilíneos Animações realísticas de fluidos são um importante componente em diversas aplicações de computação gráfica, incluindo efeitos especiais para produções cinematográficas, animações tridimensionais, e jogos de computador. O objetivo deste projeto é desenvolver uma técnica para simulação de fluidos para uso em computação gráfica que permita satisfazer as exigências por simulações realísticas com suporte a cenas dinâmicas, e com desempenho interativo. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Vinicius da Costa de Azevedo. |
| 2010 a Atual | Efficient Methods for High-Dimensional Filtering We are developing new and efficient algorithms for performing filtering in high-dimensional spaces. Such filters have applications on several real-time image and video processing tasks including edge-preserving filtering, depth-of-field effects, stylization, recoloring, colorization, detail enhancement, and tone mapping. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Eduardo Simões Lopes Gastal. |
| 2010 a Atual | Alpha Matting de Vídeos Naturais A extração e composição de objetos em vídeos é uma tarefa fundamental em diversas aplicações. Exemplos incluem composição de cenas (gravadas em estúdio) contra outros cenários; composição de vídeos para anúncios publicitários; e inserção de informações visuais em telejornais. O processo de extração de objetos em primeiro plano, entretanto, é uma tarefa não trivial quando as imagens ou vídeos apresentam fundos heterogêneos. Para este caso, as técnicas propostas até recentemente apresentam alto custo computacional e requerem interação do usuário. Isto inviabiliza seus usos em aplicações de tempo real e em particular na composição de vídeos contendo cenas naturais. O objetivo deste projeto é investigar uma nova formulação matemática e desenvolver algoritmos que permitam a realização de composições a partir de vídeos naturais em tempo real, garantindo coerência temporal. As atividades de pesquisa aqui propostas se beneficiam dos recentes avanços obtidos pelo grupo do proponente na aceleração do processo de alpha matting. Os resultados a serem gerados com a execução deste projeto deverão viabilizar uma série de novas aplicações, e estimular pesquisas e desenvolvimentos em diversas áreas, incluindo computação gráfica, processamento de imagens e vídeos, e visão computacional. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Eduardo Simões Lopes Gastal. |
| 2009 a Atual | Novos Métodos e Equipamentos para Avaliação da Qualidade da Visão Humana O objetivo deste projeto, que dá continuidade ao Projeto NETRA, é desenvolver tecnologias de apoio à monitoração da qualidade da visão humana pelo próprio paciente. Neste sentido, buscamos desenvolver equipamentos de baixo custo e algoritmos que permitam o diagnóstico de diversas condições oculares como miopia, astigmatismo, e hipermetropia, além de avalição presbiopia e catarata. O projeto também visa o desenvolvimento de protótipos de topógrafos de córnea e novos testes para avaliação da qualidade da visão humana. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Vitor Fernando Pamplona, André Luis Beling da Rosa, Cleóbulo Sales Neto, Matheus Luan Krueger. |
| 2008 a Atual | Detecção Automática de Alinhamentos em Conjuntos de Dados Multidimensionais A capacidade de identificar alinhamentos em conjuntos de dados experimentais é um fator fundamental para o avanço científico e tecnológico. Por exemplo, formas geométricas como retas, círculos e elipses emergem como estruturas importantes em dados coletados em experimentos envolvendo difração de elétrons, aceleradores de partículas, e ensaios clonogênicos, respectivamente. À medida que o volume de dados aumenta, métodos automáticos para detecção de alinhamentos se tornam indispensáveis para a análise destes dados. Portanto, a acuracidade, generalidade, e robustez destes métodos têm uma importância considerável para o desenvolvimento científico e tecnológico. Este projeto objetiva desenvolver uma abordagem geral para detecção de alinhamentos em conjuntos de dados multidimensionais, não ordenados e contendo incerteza. Por geral, entenda-se que o método a ser desenvolvido deverá ser definido sobre um único equacionamento capaz de detectar diferentes tipos de estruturas geométricas (e.g., retas, círculos, seções cônicas, planos, esferas, entre outras) em conjuntos de dados de entrada contendo diferentes tipos de primitivas (e.g., pontos, direções, retas, círculos, ou combinação desses). Além disso, a solução deverá ser independente da dimensionalidade do espaço de representação, e ser ótimo em termos da quantidade de parâmetros necessários para tal representação. Os resultados desenvolvidos com a realização deste projeto deverão beneficiar diversas áreas que se utilizam de detecção de alinhamentos em conjuntos de dados. Em computação, os resultados serão imediatamente aplicáveis a áreas como processamento de imagens, visão computacional e computação gráfica. Tais resultados deverão impactar também algoritmos de mineração de dados. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Fernandes, Leandro A. F.. |
| 2007 a Atual | Projeto Daltonismo A deficiência na percepção de cores (DPC), comumente chamada de daltonismo, é uma condição genética que acomete approximadamente 200 milhões de indivíduos em todo o mundo. A impossibilidade de distinguir certas cores impacta de maneira significativa a vida destes indivíduos. Decisões tomadas com base em informações ambíguas podem ter conseqüências indesejáveis e isto afeta diretamente a capacidade destes indivíduos de exercer de modo eficiente diversas atividades profissionais. O desenvolvimento de ferramentas capazes de minimizar as limitações enfrentadas por portadores de DPC é, além de um desafio social que precisa ser enfrentado, uma oportunidade com grande potencial econômico e capaz de alavancar o desenvolvimento científico e tecnológico. O objetivo deste projeto é preencher esta importante lacuna, desenvolvendo modelos de simulação para a visão daltônica, bem como técnicas e ferramentas de software eficientes que permitam a recoloração automática de imagens e vídeos em tempo real. Com esta iniciativa, buscamos oferecer a portadores de DPC a possibilidade de diferenciar cores para eles antes indistinguíveis. Os modelos de simulação resultantes permitirão uma melhor compreensão da visão daltônica e a produção técnicas que permitam que os conteúdos das várias mídias visuais (e.g., imagens e videos) disponíveis em formato digital possam ser adequadamente interpretados por portadores de DPC. As ferramentas resultantes deverão propiciar a estes indivíduos uma malhor qualidade de vida, permitindo que venham a desempenhar suas atividades de maneira mais confortável e inclusiva. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Giovane Roslindo Kuhn, Fernandes, Leandro A. F., Gustavo M. Machado. |
| 2005 a Atual | Uso de Processadores Gráficos Programáveis em Aplicações de Tempo Real Este projeto explora a utilização de processadores gráficos programáveis (GPUs) em aplicações de tempo real. Isto inclui tanto aplicações de computação gráfica como aplicações de protósito geral. Em ambos os casos, busca-se acelerar tais aplicações explorando o grande poder computacional das GPUs. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Marcos Paulo Berteli Slomp, Fernando Trebien, Diego Inácio Patrício, Eduardo Gonçalves Pons Dias da Costa, Rafael Pacheco Kovaleski. |
| 2004 a Atual | Renderização de Detalhes de Superfícies em Tempo Real Neste projeto desenvolvemos novas técnicas de computação gráfica para representação realística de detalhes de superfícies baseadas no uso de texturas, bem novos algoritmos para visualização em tempo real das superfícies resultantes, utilizando processadores gráficos programáveis (GPUs). Com isto, obtemos representações simplificadas de objetos que preservam suas caracterísitcas visuais, resultando em maior performance em aplicações intensivas como jogos de computadores e outras que exigem visualização em tempo real. Integrantes: Manuel Menezes de Oliveira Neto (coordenador), Fabio Policarpo. |
Projetos de desenvolvimento em andamento
Últimas publicações
Artigos em periódicos
Synthesizing Camera Noise Using Generative Adversarial Networks2021. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS.
Video Folding: Increased Framerate for Semi-Repetitive Sequences
2020. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS.
Prefilters for Sharp Image Display
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2019. COMPUTER GRAPHICS FORUM.
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2018. COMPUTERS & GRAPHICS-UK.
A framework for developing and benchmarking sampling and denoising algorithms for Monte Carlo rendering
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2017. COMPUTERS & GRAPHICS-UK.
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A Physiologically-based Model for Simulation of Color Vision Deficiency
2009. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.
Real-time Line Detection Through an Improved Hough Transform Voting Scheme
2008. Pattern Recognition.
Trabalhos completos em congressos
Efficient High-Dimensional Filtering for Image and Video Processing2020. XXIX Concurso de Teses e Dissertações da SBC.
A PatchMatch-based Approachfor Matte Propagation in Videos
2020. Concurso de Teses e Dissertações da SBC.
Towards Reverse Engineering of Industrial Site Plants
2020. Concurso de Teses e Dissertações da SBC.
SelfieArt: Interactive Multi-Style Transfer for Selfies and Videos with Soft Transitions
2020. SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.
End-to-end Bone Age Assessment with Residual Learning
2018. SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.
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2018. SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.
Real-Time Relief Mapping on Arbitrary Polygonal Surfaces
2005. ACM SIGGRAPH 2005 Symposium on Interactive 3D Graphics and Games.
Relief Texture Mapping
2000. ACM SIGGRAPH 2000.
Resumos expandidos em congressos
Panoramic e-learning videos for non-linear navigation2014. SIGGRAPH Asia 2014 Technical Briefs.
Resumos em congressos
Are retinal vessels calibers instantaneously affected by blood pressure measured by ambulatory blood pressure monitoring?2011. European Society of Cardiology Congress 2011.
Real-Time Relief Mapping on Arbitrary Polygonal Surfaces
2005. ACM SIGGRAPH 2005.
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Orientações em andamento
Mestrado
Rafael Bruno Albuquerque de Sousa. Oral Cancer Screening Using Convolutional Neural Networks. Início: 2019. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)Vitor de Godeiro Marques. Object Detection in Non-Structured Point Clouds. Início: 2019. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
