Pesquisa científica

Na Vsoft temos a pesquisa científica como cultura. Faz parte do nosso DNA o investimento em pesquisa e desenvolvimento nas áreas de Biometria, Inteligência Artificial e IoT (Internet das Coisas), sempre em parceria com a Academia, em especial com o laboratório de Visão Computacional da Universidade Federal da Paraíba (VisioLab – UFPB).

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São dezenas de graduações, mestrados e um doutorado, publicação de artigos científicos em eventos nacionais e internacionais e algoritmos listados entre os melhores do mundo. Tudo isso fruto da nossa sede de melhorar a vida das pessoas através da inovação tecnológica.

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Nossas Pesquisas

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Reconhecimento de Impressões digitais

A impressão digital é o traço biométrico mais utilizado atualmente no mundo. Isto se deve à unicidade das mesmas, bem como ao baixo custo associado para sua coleta. Cada indivíduo é único e para extrair e reconhecer essas características que determinam essa unicidade, nosso departamento desenvolveu um algoritmo que está entre os melhores do mundo, sendo considerado o melhor algoritmo nacional (segundo ranking do FVC (link)). Atualmente este algoritmo está em constante evolução e incorporado em diversos produtos da Vsoft.

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Reconhecimento de faces

A problemática de reconhecimento de faces é considerada complexa devido aos diversos fatores que podem influenciar o processo, desde a detecção até a extração de características, tais como condições de iluminação do ambiente, variação de pose, fundo da foto, expressões faciais, presença de acessórios, etc. Nosso algoritmo é capaz de detectar e reconhecer indivíduos através da captura da sua face. Esta linha de pesquisa está em evolução e já incorporada em diversos produtos da Vsoft.

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Validação de face no padrão ICAO

O padrão ISO/IEC 19794-5, criado pela International Civil Aviation Organization (ICAO), determina uma série de regras que fazem parte da padronização de imagens faciais para documentos de identificação. Nosso algoritmo é capaz de avaliar se uma fotografia facial está de acordo com estes diversos requisitos. Este padrão vem sendo largamente utilizado a nível mundial. No Brasil ele já é adotado pela Polícia Federal brasileira na emissão do passaporte, parcialmente pelo Tribunal Superior Eleitoral e pelo Instituto de Polícia Científica da Paraíba na emissão de documentos de identidade.

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Monitoramento de pessoas em sala de aula

O monitoramento e contagem de pessoas é um problema chave na área de controle de acesso, frequência, controle de fluxo, etc. que pode ser extremamente importante para diversas tomadas de decisão. Nosso algoritmo é voltado para o monitoramento de pessoas em uma sala de aula. Ele consegue lidar com as diversas dificuldades encontradas neste cenário, tais como, diferentes poses, oclusões parciais e imagens de baixa qualidade. Atualmente, o algoritmo é utilizado no SuperPrático, que monitora a permanência dos alunos durante a aula e transmite os dados para que o DETRAN compare com os registros biométricos de entrada e saída.

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Monitoramento de pessoas no interior de veículos

Detectar pessoas em ambientes não controlados é um grande desafio, pois é necessário lidar com diversos problemas, sendo um dos principais a iluminação precária. Esta linha de pesquisa possui o objetivo de monitorar a presença de pessoas no interior de veículos e nas mais diversas poses. Este algoritmo foi desenvolvido para funcionar com imagens noturnas e diurnas. Está sendo utilizado no SuperPrático para o monitoramento de aulas práticas nos CFC’S, onde a aula só é validada se o instrutor e o aluno estiveram presentes no veículo durante a aula.

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Detecção de semáforos e placas

O trânsito possui diversas informações visuais que pode ser processadas de forma automática, auxiliando o condutor no processo de dirigir. Nos últimos anos, temos um grande aumento no número de pesquisas relacionadas a sistemas de transporte inteligentes, no qual veículos possam se autoguiar. Existem diversos desafios para realizar a detecção, tais como iluminação do ambiente, diversos tipos de semáforo, etc. Nosso algoritmo é capaz de detectar e reconhecer qual estado do sinal de trânsito, assim como reconhecer placas da legislação brasileira. Esta linha de pesquisa está sendo constantemente evoluída e pode ter como um possível cenário de uso o monitoramento de provas práticas do DETRAN.

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Artigos

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2023

Gadelha, G.; Gomes, H. and Batista, L. (2023). Neural Architecture Search in the Context of Deep Multi-Task Learning. In Proceedings of the 18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 5: VISAPP, ISBN 978-989-758-634-7; ISSN 2184-4321, SciTePress, pages 684-691. DOI: 10.5220/0011696200003417 . Acesse aqui
Verissimo, S., Gadelha, G., Batista, L., Janduy, J., & Falcão, F. (2023). Transfer learning for face anti-spoofing detection. IEEE Latin America Transactions, 21(4), 530–536. Acesse aqui

2020

Silva, P. R; Brasileiro, J. J. Batista, L. V; Silva, A. G.; Damtas, D. V. "Classificação de Singularidades em Imagens de Impressão Digital Baseada em Redes Neurais Convolucionais", Comunicações em Informática v.4, n.1, jun/2020, p. 3-6. (ISSN: 2595-0622)DOI: 10.22478/ufpb.2595-0622.2020v4n1.53959

2019

Silva, A. G. A.; Oliveira, H. N.; Lins, P. R. B.; Lima, D. F. S.; Batista, L. V.; Gomes, H. M. BioPass-UFPB: a Novel Multibiometric Database. In: Proceedings on the Internation Conference on Biometrics (ICB), 2019, Crete, Greece.

2018

ANDREZZA, I. L. P.; PRIMO, J. J. B.; BORGES, E. V. C. L.; SILVA, A. G. A.; BATISTA, L. V.; GOMES, H. M. "A Novel Fingerprint Quality Assessment Based on Gabor Filters". In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 31. (SIBGRAPI), 2018, Foz do Iguaçu, PR, Brazil
RAMOS, R. C.; BORGES, E. V. C. L.; ANDREZZA, I. L. P.; PRIMO, J. J. B.; BATISTA, L. V.; GOMES, H. M. "Analysis and Improvements of Fingerprint Enhancement From Gabor Iterative Filtering". In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 31. (SIBGRAPI), 2018, Foz do Iguaçu, PR, Brazil
LIMA, D. F. S.; BATISTA, L. V. "Segmentação de Imagens de Íris Utilizando Deep Learning". In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 31. (SIBGRAPI), 2018, Foz do Iguaçu, PR, Brazil

2017

J. Janduy, R. Ramos, I. Andrezza, R. Parente, H. Gomes and L. Batista, "A Novel Method for Fingerprint Image Segmentation Based on Adaptative Gabor Filters," 2017 Workshop of Computer Vision (WVC), Natal, 2017, pp. 37-42. doi: 10.1109/WVC.2017.00014
J. Janduy, A. Silva, P. Silva, L. Batista and H. Gomes, "A Novel Approach for Fingerprint Singularities Detection," 2017 Workshop of Computer Vision (WVC), Natal, 2017, pp. 102-107. doi: 10.1109/WVC.2017.00025
Andrezza, Igor Lucena Peixoto; Borges, Erick Vagner Cabral De ; Junior, Iron Araujo De Almeida ; Moto, Rajiv Albino Torre'o ; Marques, Jos' Raphael Teixeira ; Batista, Leonardo Vidal . Normalization Methods Analysis Applied to Face Recognition. In: 2017 Workshop of Computer Vision (WVC), 2017, Natal. 2017 Workshop of Computer Vision (WVC), 2017. p. 108

2016

Parente, R. L. ; Andrezza, I. L. P. ; Borges, E. V. C. L. ; Marques, J. R. T. ; Batista, L. V. . Novel Method for Eyeglasses Detection in Frontal Face Images. In: XII Workshop de Visão Computacional - WVC, 2016, Campo Grande. Proceedings of XII Workshop de Visão Computacional. Campo Grande: UCDB, 2016. p. 112-116.
Borges, E. V. C. L. ; Andrezza, I. L. P. ; Mota, R. A. T. ; Batista, L. V. . Search and Automatic Summarization of Relevant Features in Forensic Scenarios. In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 29. (SIBGRAPI), 2016, São José dos Campos. Proceedings. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016. p. 1-7.
Andrezza, Igor L. P.; Borges, Erick V. C. L. ; Mota, Rajiv A. T. ; Primo, Joao Janduy B. . Facial Compliance for Travel Documents. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). p. 166.
Borges, Erick V. C. L. ; Andrezza, Igor L. P. ; Marques, Jose R. T. ; Mota, Rajiv A. T. ; Primo, Joao Janduy B. . Analysis of the Eyes on Face Images for Compliance with ISO/ICAO Requirements. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). p. 173
Parente, R. L. ; Batista, Leonardo V. ; Andrezza, Igor L. P. ; Borges, Erick V. C. L. ; Mota, Rajiv A. T. . Assessing Facial Image Accordance to ISO/ICAO Requirements. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). p. 180.

2015

SILVA, A. G. A. et al. Analysis of the Performance Improvement Obtained by a Genetic Algorithm-based Approach on a Hand Geometry Dataset. In: Proceedings on the International Conference on Artificial Intelligence (ICAI). The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp), 2015. p. 125.
SILVA, A. G. A. et al. Analysis of a Genetic Algorithm-based Approach in the Optimization of the SourceAFIS's Matching Algorithm. In: Proceedings of the International Conference on Scientific Computing (CSC). The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp), 2015. p. 23.

2014

Andrezza, I. L. P.; Cabral, E. V. ; Marinho, A. S. ; Batista, L. V. . Comparison of Normalization Methods Applied on Face Recognition. In: WIP - XVII SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014, Rio de Janeiro. Anais do WIP - XVII SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014. p. 24-27.
Marinho, A. S.; Bezerra, E.P. ; Batista, L. V. . Sdrf+: A Face Recognition System. In: X Workshop de Visão Computacional, 2014, Uberlândia. Proceedings of X Workshop de Visão Computacional. Uberândia: Universidade Federal de Uberlândia, 2014.

2013

SILVA, Arnaldo; BATISTA, Leonardo. PalmPass: Biometric Recognition by Computational Analysis of Palmar Print.

2011

OLIVEIRA, A. E.; MOTTA, G. H. M. B. . A Security API for Multimodal Multi-biometric Continuous Authentication. In: Computational Intelligence and Security (CIS), 2011, Sanya, Hainan, China. 2011 Seventh International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS 2011), 2011. p. 988-992
OLIVEIRA, A. E.; MOTTA, G. H. M. B. . Security and Persistence APIs of a Multimodal Access Control Architecture for Continuous Authentication. European Intelligence and Security Informatics Conference (EISIC) 2011, 2011 (Resumo estendido aceito para publicação).
Andrezza, I. L. P.; Borges, E. V. C. L. ; Marinho, A. S. ; Marques, J. R. T. ; Oliveira, A. E. ; Batista, L. V. ; Alves Junior, P. . Uma Maneira Simples de Obter Regiões de Interesse em Imagens de Impressões Digitais. In: Simpósio Brasileiro em Segurança de Informação e de Sistemas Computacionais - SBSeg 2011 / WTICG 2011, 2011, Brasilia. Anais do SBSeg 2011 - Simpósio Brasileiro em Segurança de Informação e de Sistemas Computacionais, 2011. p. 359-368.
Andrezza, I. L. P.; Borges, E. V. C. L. ; Oliveira, A. E. ; Marinho, A. S. ; Marques, J. R. T. ; Alves Junior, P. ; Batista, L. V. . A simple and effective way to extract ROI in fingerprint images. In: XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images, 2011, Maceió, AL. Workshops of Sibgrapi 2011 - Workshop of Undergraduate Work. Maceió: SBC, 2011. p. 1-4.

2010

OLIVEIRA, A. E.; MOTTA, G. H. M. B. ; BATISTA, L. V. . A multibiometric access control architecture for continuous authentication. In: Intelligence and Security Informatics (ISI) IEEE International Conference, 2010, Vancouver, BC, Canada. ISI 2010, 2010. p. 171.

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Teses

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João Janduy B. Primo (2019). Métodos para Extração de Atributos em Imagens de Impressão Digital. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFPB. Orientador: Herman Martins Gomes; Coorientador: Leonardo Vidal Batista.

Dissertações

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Sandoval Verissimo de Sousa Neto (2022). Detecção de ataques em biometria facial utilizando redes neurais convolucionais. Programa de Pós-Graduação em Informática - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Diego Filipe Souza De Lima (2021). Reconhecimento Biométrico de Orelha em Imagens Digitais 2D Utilizando Redes Neurais Convolucionais Siamesas. Programa de Pós-Graduação em Informática - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Diogo Ventura Dantas (2021). Uma abordagem de classificação de impressões digitais utilizando redes neurais convolucionais profundas. Programa de Pós-Graduação em Informática - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Paulo Ricardo Pereira da Silva (2020). Classificação e Detecção de Singularidades em Imagens de Impressão Digital Baseada em Redes Neurais Convolucionais. Programa de Pós-Graduação em Informática - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Ramon Celestino (2018). Uma nova abordagem de Realce de Impressões Digitais. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Iron Araujo de Almeida Junior (2017). Uma Nova Abordagem de Casamento de Impressões Digitais. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Rodrigo Loureiro Parente (2017). Algoritmos para análise da qualidade de imagens faciais de acordo com requisitos do padrão ISO/ICAO. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Igor Lucena Peixoto Andrezza (2015). Análise de Técnicas de Normalização Aplicadas ao Reconhecimento Facial. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Erick Vagner Cabral de Lima Borges (2015). Sumarização Automática de Cenas Forenses. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.
Arnaldo Gualberto de Andrade e Silva (2015). Classificação e Verificação Multibiométrica por Geometria da Mão e Impressão Palmar com Otimização por Algoritmos. Programa de Pós-Graduação - UFPB. Orientador: Leonardo Vidal Batista.

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