Rodrigo Colnago Contreras

He is a postdoctoral fellow at the Institute of Biosciences, Letters and Exact Sciences at the São Paulo State University Júlio de Mesquita Filho (IBILCE/Unesp) funded by FAPESP. He holds a postdoctoral degree from IBILCE/Unesp and the Institute of Mathematics and Computing Sciences of the University of São Paulo (ICMC / USP), which were obtained in 2023 and 2022, respectively. He holds a PhD in Computer Science and Computational Mathematics (2020) from ICMC/USP, a Master's in Mathematics (2015) from IBILCE/Unesp and a Bachelor's Degree in Applied and Computational Mathematics (2013) from the same institute. He was a runner-up in the 2021 Liveness Detection Competition. He is certified Microsoft Technology Associate (MTA) 98-361-Software Development Fundamentals (C#). He has experience in the area of signal processing and computational intelligence, working mainly on the following topics: detection of fraud in biometric authentication systems, development of bioinspired strategies applied in computational optimization and analytical and visual recognition of patterns.

É pós-doutorando pelo Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (IBILCE/Unesp) financiado pela FAPESP. Possui pós-doutorado pelo IBILCE/Unesp e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), os quais foram obtidos em 2023 e em 2022, respectivamente. É doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional (2020) pelo ICMC/USP, mestre em Matemática (2015) pelo IBILCE/Unesp e Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional (2013) pelo mesmo instituto. Foi vice-campeão na Liveness Detection Competition de 2021. É certificado Microsoft Technology Associate (MTA) 98-361 - Software Development Fundamentals (C#). Tem experiência na área de processamento de sinais e inteligência computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: detecção de fraudes em sistemas de autenticação biométrica, desenvolvimento de estratégias bioinspiradas aplicadas em otimização computacional e reconhecimento analítico e visual de padrões.