Projetos de Pesquisa

 

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Wonder Alexandre Luz Alves

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • métodos de análise de imagens baseados em últimos levelings
  • Geralmente, um problema tipico de análise de imagens consiste de cinco etapas básicas, sendo elas: aquisição; pré-processamento; segmentação; representação e descrição; reconhecimento e interpretação. Dentre estas, destaca-se a segmentação de imagens, uma etapa que consiste particionar o domínio da imagem de forma a demarcar os objetos de interesse na imagem. Por isso, temos que ter em mente que uma segmentação imprecisa pode comprometer os resultados da análise, além do mais, a complexidade da cena analisada e as características particulares de cada objeto tornam a tarefa de segmentação extremamente complexa, tendo em vista que esses objetos representam na pratica órgãos, pessoas, células, caracteres, veículos e outros. Na maiorias dos problemas práticos de análise de imagens é conhecido à priori a forma dos objetos de interesse. Por isso, é altamente desejável incorporar tal conhecimento nos modelos e algoritmos mas isso não é uma tarefa trivial. Neste contexto, pretende-se explorar um framework baseado em operadores residuais definido no âmbito da Morfologia Matemática para resolver problemas de análises de imagens. Assim, em continuidade ao projeto regular Análise de formas por meio dos últimos levelings, financiado pela FAPESP (processo nº 2016/02547-5), o presente projeto tem como objetivo dar prosseguimento aos estudos sobre métodos de análise de imagens baseados em últimos levelings.
  • Universidade Nove de Julho - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Xênia de Castro Barbosa

Ciências Humanas

Geografia
  • por uma terra sem males: educação em saúde para o enfrentamento das fake news e da covid-19 na terra indígena karitiana, porto velho/ro.
  • Este projeto tem como objetivo geral inventariar os impactos de notícias falsas (fake news) sobre a adesão do povo indígena Karitiana em relação às medidas de prevenção da COVID-19 orientadas pelo Ministério da Saúde. Dentre os objetivos específicos constam: (1) produzir informações qualificadas sobre os riscos e vulnerabilidades em saúde percebidos pelos indígenas Karitiana, (2) traçar um panorama da aceitabilidade, adesão e cumprimento das medidas de prevenção e controle da COVID-19 na TI Karitiana, (3) promover estratégia de educação em saúde em linguagem e formato acessível aos indígenas, visando alcançar a melhoria da comunicação e a prevenção da adesão dos indígenas às fake news. O estudo será conduzido em abordagem qualitativa. A coleta de dados será realizada mediante questionário e observações em campo. As análises serão procedidas com base em literatura concernente ao assunto e na experiência etnográfica, e os resultados serão compartilhados mensalmente com o CNPq, com o Ministério da Saúde, a Agência de Vigilância em Saúde do Estado de Rondônia (AGEVISA), o Distrito Sanitário Especial Indígena, dentre outros setores interessados. Estima-se contribuir com a educação em saúde, a prevenção do adoecimento de indígenas por COVID-19 e melhoria da comunicação, além de produzir informações passíveis de embasar políticas públicas de saúde, em especial no que se refere à vigilância e ao fortalecimento da saúde indígena nos Distritos Sanitários Especiais Indígenas – DSEI.
  • Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia - RO - Brasil
  • 16/07/2020-15/09/2022