Daniel Carlos Guimarães Pedronette

Graduated in Computer Science (Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP, 2005), Masters in Computer Science (University of Campinas - UNICAMP, 2008) and a PhD in Computer Science (University of Campinas - UNICAMP, 2012 ). He is currently Associate Professor at the Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP, Department of Statistics, Applied Mathematics and Computation and associate researcher at the Institute of Computing - UNICAMP. He has experience in various areas of computer science, with special interest in digital libraries, image processing and analysis, information retrieval, image retrieval by content and high performance computing.

Possui graduação em Ciência da Computação (Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP, 2005), Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP, 2008 e 2012). Em 2019, obteve o grau de Livre Docente em Processamento de Imagens de Digitais. Atualmente é Professor Associado (MS-5.3) do Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC), na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). É Vice-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP. Também é Editor Associado do periódico Pattern Recognition (Elsevier) e foi Pesquisador Colaborador do Instituto de Computação da UNICAMP. Tem participado de vários projetos de pesquisa nacionais e internacionais. Foi professor visitante na Bangor University/UK em projeto financiado pela Royal Academy of Engineering/UK e na Temple University/USA em programa financiado pela Fulbright Commission. Tem atuado na coordenação de Projetos de Pesquisa FAPESP: Jovem Pesquisador, Microsoft PITE e Jovem Pesquisador 2 e CNPq (Universal). Coordena e participa de projetos de pesquisa na àrea de Petróleo, como Pesquisador Colaborador do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada a Petróleo (LIAAP), no Centro de Ciências Naturais Aplicadas (UNESPetro). Tem experiência em diversas áreas da Ciência da Computação: recuperação de informação, processamento e análise de imagens, aprendizado de máquina e computação de alto desempenho. Realiza pesquisa em várias dessas áreas, em especial em temas relacionados à recuperação de imagens por conteúdo. A pesquisa desenvolvida resultou na publicação de mais de 100 artigos e tem sido reconhecida por meio de prêmios e indicações, em eventos nacionais e internacionais.