O professor Andrés Eduardo Coca Salazar, do curso de Engenharia de Computação da UTFPR – Campus Toledo , apresentou dois artigos no IEEE 15th International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS), realizado em Viña del Mar, Chile, entre os dias 1º e 4 de dezembro de 2025.
Os trabalhos intitulados“EEG Channel Selection via h-index-Based Centrality Measures of Complex Networks for Music Genre Classification”e“Comparative Study of Complex Network Centrality Measures for EEG Channel Selection in Music Genre Classification” integraram a programação oficial do evento e foram publicados pelo IEEE, com indexação na base digital IEEE Xplore, uma das principais plataformas internacionais de divulgação científica na área de tecnologia e engenharia.
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Rentabilizze InvestimentosO ICPRS é reconhecido como um dos principais fóruns internacionais voltados à discussão de sistemas de reconhecimento de padrões, reunindo pesquisadores das áreas de ciência da computação, engenharia, matemática e aprendizado de máquina para debater avanços, desafios e aplicações emergentes.
As pesquisas apresentadas dão continuidade a estudo previamente divulgado no ENIAC 2024, intitulado“ Music genre classification using centrality measures of complex brain connectivity networks ” que recebeu menção honrosa. A investigação busca aprimorar métodos de identificação de gêneros musicais a partir da análise de sinais cerebrais e introduzindo medidas de centralidade grau-força para caracterizar redes de conectividade do cérebro.
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Nos novos trabalhos, o docente avançou no desenvolvimento de métodos mais eficientes para selecionar apenas os canais de EEG mais relevantes para a classificação dos estímulos sonoros.
No primeiro artigo , são propostas duas novas medidas de centralidade em redes complexas, inspiradas noh-index utilizado em bibliometria e na centralidade grau-força. A primeira é uma métrica global, voltada a identificar a rede de conectividade funcional que apresenta o maiorh-index calculado a partir do vetor de centralidade grau-força de seus nós. Já a segunda é uma métrica local, destinada a selecionar os nós com maiorh-index obtido pela combinação entre a centralidade grau-força do próprio nó e a de seus vizinhos diretos.
O segundo artigo apresenta um estudo comparativo entre medidas de centralidade tradicionais e propõe uma nova abordagem baseada na centralidade de Bonacich.
Os resultados indicam a possibilidade de identificar o gênero musical ouvido por um voluntário a partir de um conjunto reduzido de canais, tornando o processo mais ágil, econômico e eficiente.
A participação no ICPRS reforça a inserção internacional da UTFPR Toledo e evidencia a qualidade das pesquisas desenvolvidas no campus, consolidando sua atuação nas áreas de computação, inteligência computacional e análise de sinais biomédicos.
