UFABC-professores-CMCC

Humberto Luiz Razente

Graduou-se em Ciência da Computação na Universidade Federal de Mato Grosso (2000), fez especialização em Engenharia de Software na Unicamp (2001), mestrado (2004) e doutorado (2009) financiado pela CAPES (2006) e FAPESP (2007 a 2009) em Ciências da Computação e Matemática Computacional na Universidade de São Paulo, com estágio sanduiche de doutorado na Universidade da California em Riverside (2008). Tem experiência na área de ciência da computação, com ênfase em banco de dados, atuando principalmente em estruturas de indexação, consultas por similaridade, mineração de dados, redução de dimensionalidade e visualização de dados. Desenvolveu projeto com bolsa de pós-doutorado na Universidade Federal do ABC (UFABC) em 2009. Foi professor adjunto na UFABC de 2010 a 2012. Ingressou na Universidade Federal de Uberlândia (UFU) em 2012, onde atualmente ocupa o cargo de professor associado. Atuou como pesquisador/professor visitante na Arizona State University (2020) com financiamento CAPES/PRINT. Atua como docente permanente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCO/UFU). (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/4700164571979002 (24/03/2026)
  • Rótulo/Grupo: CMCC
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 2010-2012
  • Endereço: Universidade Federal de Uberlândia, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Faculdade de Ciências da Computação. Av. João Naves de Ávila, 2121, Sala 1B148 Santa Mônica 38400902 - Uberlândia, MG - Brasil Telefone: (34) 32394144 URL da Homepage: http://www.facom.ufu.br/~humberto/
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (2)
    1. 2012-2015. Diagnóstico Auxiliado por Computador em Exames de Mamografia por meio de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo
      Descrição: O aumento no número de casos de pacientes com câncer de mama e a não detecção de casos positivos por radiologistas tem motivado o estudo de técnicas automáticas para auxílio ao diagnóstico. Os sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico tem por objetivo aumentar a quantidade dos detalhes reconhecidos em uma imagem, fornecendo uma segunda opinião ao especialista. Para tanto, são empregadas técnicas de processamento de imagem, de aprendizado de máquina e de recuperação de informação. Entretanto, novas pesquisas são necessárias para aumentar as taxas de acertos desses sistemas. Nesse contexto, esse projeto pretende desenvolver técnicas para melhorar o realce das imagens mamográficas, realizar extração de características de textura e desenvolver algoritmos de busca para recuperação eficiente de casos raros
      Situação: Concluído.
      Natureza: Pesquisa.
      Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4).
      Integrantes: Humberto Luiz Razente - Coordenador / Maria Camila Nardini Barioni - Integrante / Marcelo Zanchetta do Nascimento - Integrante.
      Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro(s): Humberto Luiz Razente.
    2. 2010-2012. Agrodatamine: Development of Algorithms and Methods of Data Mining to Support Researches on Climate Changes Regarding Agrometeorology
      Descrição: O aquecimento global e suas conseqüências trazem novos desafios para os pesquisadores do Século XXI. Modelos matemáticos e estatísticos têm sido empregados para analisar os possíveis cenários futuros e consequentemente uma grande quantidade de dados tem sido gerada. Além disso, o avanço tecnológico tem propiciado melhorias nos diversos sensores utilizados para medições de dados climáticos e de imageamento da superfície terrestre, contribuindo para o aumento na quantidade e complexidade dos dados gerados. As pesquisas envolvendo grande volume e diversidade de dados remete a dois dos Grandes Desafios da Computação: a gestão da informação em grandes volumes de dados e a modelagem computacional de sistemas complexos. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe investigar e desenvolver técnicas e métodos computacionais para analisar os conjuntos de dados complexos utilizados por meteorologistas e agrometeorologistas, para auxiliá-los nas pesquisas sobre os impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira. Em linhas gerais, o objetivo deste projeto é desenvolver métodos para analisar os resultados dos modelos regionais de prognóstico de mudanças climáticas e compará-los com medidas reais coletadas pelas estações de superfície, a fim de avaliar a qualidade dos dados gerados e dar subsídios para a calibração dos modelos de previsão. Adicionalmente, pretende-se desenvolver novos métodos para filtrar, analisar e extrair padrões da associação entre dados climáticos e dados extraídos de sensores remotos para auxiliar nas pesquisas agrícolas. O projeto embasa-se na parceria de pesquisadores do Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI) do ICMC-USP, da Embrapa Informática Agropecuária, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri) da Unicamp, e do Departamento de Computação e Unidade de Sorocaba da UFSCar. Como referencial de pesquisa, propõe-se a Mineração de Dados e a Teoria dos Fractais associadas a técnicas de Visualização da
      Situação: Concluído.
      Natureza: Pesquisa.
      Integrantes: Humberto Luiz Razente - Integrante / Maria Camila Nardini Barioni - Integrante / Renato Bueno - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina Júnior - Integrante / Daniel dos Santos Kaster - Integrante / Jose Fernando Rodrigues Junior - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Elaine Parros Machado de Sousa - Integrante / Luciana Alvim Romani - Integrante / Jurandir Zullo Jr - Integrante / Ana Maria H. Avila - Integrante.
      Financiador(es): Instituto Microsoft Research-FAPESP - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro(s): Humberto Luiz Razente.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (1)
    1. Best poster presentation award: "Three dimensional visualization of event duplication in phylogenetic trees", Int'l Conf. of the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology (AB3C/SoIBio).. 2011.
      Membro: Humberto Luiz Razente.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (4)
    1. XXV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).Novas políticas de divisão de nós para a Slim-tree. 2012. (Simpósio).
    2. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE). On Query Result Diversification. 2011. (Congresso).
    3. XXIV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).DivDB: Incluindo Diversidade em Consultas por Similaridade. 2011. (Simpósio).
    4. Microsoft Research eScience Workshop.grodatamine: Integrating Analysis of Climate Time Series and Remote Sensing Images. 2010. (Encontro).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (0)

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (2)
      • Humberto Luiz Razente ⇔ Maria Camila Nardini Barioni (8.0)
        1. Vieira, M. R. ; Razente, H. L. ; Barioni, Maria Camila N. ; Hadjieleftheriou, M. ; Srivastava, D. ; Traina-Jr, Caetano ; Tsotras, V. J.. DivDB: A System for Diversifying Query Results. Proceedings of the VLDB Endowment. v. 4, p. 1395-1398, issn: 2150-8097, 2011.
        2. Barioni, Maria Camila Nardini ; Kaster, Daniel dos Santos ; Razente, Humberto Luiz ; TRAINA, AGMA J.M. ; Júnior, Caetano Traina. Querying Multimedia Data by Similarity in Relational DBMS. Advances in Data Mining and Database Management. 1ed. Em: Li Yan (Northeastern University, China); Zongmin Ma (Northeastern University, China). (Org.). Advanced Database Query Systems: Techniques, Applications and Technologies. : IGI Global. 2011.p. 323-359.
        3. Souza, J. A. ; RAZENTE, Humberto ; BARIONI, M. C. ; BARIONI, M. C. N.. Novas políticas de divisão de nós para a Slim-tree. Em: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), p. 1-8, 2012.
        4. Vieira, M. R. ; Razente, H. L. ; Barioni, Maria Camila N. ; Hadjieleftheriou, M. ; Srivastava, D. ; Traina-Jr, Caetano ; Tsotras, V. J.. On Query Result Diversification. Em: IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), v. 1, p. 1163-1174, 2011.[doi]
        5. Bueno, Renato ; Kaster, Daniel S. ; RAZENTE, HUMBERTO L. ; Barioni, Maria Camila N. ; TRAINA, AGMA J.M. ; TRAINA JR., CAETANO. Using Visual Analysis to Weight Multiple Signatures to Discriminate Complex Data. Em: 2011 15th International Conference Information Visualisation (IV), v. 1, p. 282-287, 2011.[doi]
        6. Razente, H. L.; Barioni, Maria Camila N. ; Vieira, M. R. ; Srivastava, D. ; Hadjieleftheriou, M. ; Tsotras, V. J. ; Traina-Jr, Caetano. DivDB: Incluindo Diversidade em Consultas por Similaridade. Em: Sessão de Demos, p. 55-60, 2011.
        7. Bueno, Renato ; Razente, H. L. ; Kaster, Daniel S. ; Barioni, Maria Camila N. ; Traina, Agma J. M. ; Traina-Jr, Caetano. Metric data analysis enhanced through temporal visualization. Em: 14th International Conference on Information Visualisation., v. 1, p. 116-121, 2010.[doi]
        8. Romani, Luciana A. ; Razente, H. L. ; Chino, D. Y. T. ; Sousa, Elaine P. M. ; Barioni, Maria Camila N. ; Ribeiro, Marcela X. ; Gonçalves, R. ; Avila, A. M. H. ; Zullo Jr, J. ; Cordeiro, R. L. F. ; Nunes, S. A. ; Traina-Jr, Caetano ; Rodrigues-Jr, José F. ; Oliveira, W. D. ; Traina, Agma J. M.. Agrodatamine: Integrating Analysis of Climate Time Series and Remote Sensing Images. Em: Microsoft Research eScience Workshop, 2010, Berkeley, California. Microsoft Research eScience Workshop, p. 134-136, 2010.

      • Humberto Luiz Razente ⇔ Ana Ligia Barbour Scott (1.0)
        1. Razente, H. L.; Braz, Antônio S. K. ; Scott, Luis Paulo B.. Protein Data Integration for Phylogenetic Data Mining. Em: International Society for Computational Biology Regional Latin American (ISCB-LA), 2010, Montevideo, Uruguai. ISCB-LA, v. 1, p. 1-1, 2010.




    Data de processamento: 17/05/2026 10:05:55