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Allan Freitas

電気エンジニア・特許スペシャリスト

アラン・フレイタス・ダ・シルバ氏は、電子エンジニア・特許スペシャリスト として、2026年にLicks特許法律事務所リオデジャネイロオフィスに入所し ました。フレイタス氏は、電気工学および通信業界における特許訴訟案件 に対して技術的支援を行い、特に映像処理および符号化技術を専門とし ています。フレイタス氏の主な業務は、ブラジル特許庁、欧州特許庁(EPO) 、米国特許商標庁(USPTO)における審査経過の分析です。さらに、フレイ タス氏は、侵害訴訟・有効性訴訟における技術的論拠の構築、相手方専門 家意見の分析・反論、さらに標準必須特許(SEP)および必須性判定に関す る案件まで、幅広く技術的支援を担っています。 フレイタス氏は、リオデジャネイロ国際大学(UFRJ)にて、電子・コンピュ ータ工学の学士号(2013年)、電気工学の修士号(2015年)、博士号(2019 年)を取得しています。 また、石油プラットフォームの監視を目的としたDORISプロジェクトへの 参加により、ANP(ブラジル国家石油公社)から技術革新賞を受賞してい ます。2017年11月から2018年10月にかけては、ブラジル科学技術開発 評議会(CNPq)の博士課程海外留学奨学金(SWE)を取得し、ボルドー大 学「Integration: from Material to Systems(IMS)」研究室に在籍しまし た。2022年からはコインブラ大学システム・ロボティクス研究所(ISR-UC) にてポスドク研究員を務めており、コンピュータビジョンおよび映像・画像 処理を研究分野としています。

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  • 英語
  • フランス語

  • 訴訟
  • 特許

  • 2020年度CAPES(ブラジル高等教育人材育成調整機関)論文賞の候 補者推薦(2020年)

  • 博士号(Ph.D.)、電気工学、リオデジャネイロ国際大学(UFRJ) (2019年)
  • 修士号(M.Sc.)、電気工学、リオデジャネイロ国際大学(UFRJ) (2015年)
  • 学士号(B.Sc)、電子工学、リオデジャネイロ国際大学(UFRJ) (2013年)

  • Pixel-based change detection in moving-camera videos using twin convolutional features on a data-constrained scenario, IEEE Access, 2025;
  • Frames in signal processing. In: Signal Processing and Machine Learning Theory, Elsevier, 2023;
  • Change detection in moving-camera videos with limited samples using twinCNN features and learnable morphological operations, Signal Processing: Image Communication, 2023;
  • A morphological approach to the automatic detection of dark fringes of birefringence images obtained in a multipass rheometer, Rheologica Acta, 2020;
  • Fundamentals and techniques for the localization of a sensor and the mapping of an environment using videos. In: Livro de minicursos SBRT, 2019;
  • Moving-camera video surveillance in cluttered environments using deep features. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2018;
  • Anomaly detection with a moving camera using multiscale video analysis. In: Multidimensional Systems and Signal Processing, 2018;
  • Anomaly detection with a moving camera using spatio-temporal codebooks. In: Multidimensional Systems and Signal Processing, 2017;
  • Anomaly detection in moving-camera video sequences using principal subspace analysis. In: IEEE Transactions on Circuits and Systems I, 2017;
  • Online video-based sequence synchronization for moving camera object detection. In: IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), 2017;
  • Morphological approach to the automatic detection of dark fringes applied to birefringence images. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2015;
  • An annotated video database for abandoned-object detection in a cluttered environment. In: International Telecommunications Symposium (ITS), 2014.