Foteini Liwicki

Biografi

Foteini Simistira Liwicki tog sitt doktorsexamen från School of Electrical and Computer Engineering, NTUA, Grekland , inom mönsterigenkänning 2015 med titeln "Erkännande av onlinehandskrivna matematiska uttryck". Från 1997 till 2015 arbetade hon som forskningsassistent vid Institute of Language and Speech Processing, ATHENA RC, där hon huvudsakligen ansvarade för forskningsprogram inom mönsterigenkänning, maskininlärning och naturlig språkbehandling. Hon var också mycket engagerad i design och utveckling av innovativa utbildningsplattformar (riktade främst till gymnasial utbildning i Grekland men också i andra europeiska länder). Från 2015 till juni 2019 arbetade hon som PostDoc -stipendiat vid University of Fribourg (DIVA -forskargrupp) inom dokumentbildanalys och databasgenerering. Från juni 2018 till juni 2019 arbetade hon som PostDoc -stipendiat med Machine Learning -gruppen vid Luleå tekniska universitet, Sverige. Hon fungerar som recensent i internationella vetenskapliga tidskrifter och konferenser (t.ex. Pattern Recognition Letters, DAS, ICFHR, ICDAR). Foteini Simistira Liwicki är också en vetenskaplig medlem av Institute of Document Analysis and Knowledge Science , Kyoto, Japan.

Från juli 2019 arbetar hon som universitetslektor vid Luleå universitet, inom området maskininlärning och artificiell intelligens .

Forskningsintressen

• Maskininlärning
• Artificiell intelligens (AI)
• Hjärnförståelse
• Beteendeanalys
• Natural Language Processing (NLP)
• Dokumentanalys
• Handskriftsigenkänning

Medicinsk neurovetenskap av Duke University på Coursera. Certifikat intjänat onsdagen den 3 juli 2019 11:09 GMT ( certifikat )

Forskningsverksamhet

Medlem i programkommittén

• 14: e internationella konferensen om dokumentanalys och erkännande ( ICDAR2017 )
• Första internationella workshopen om öppna tjänster och verktyg för dokumentanalys ( ICDAR-OST ), en del av ICDAR2017-konferensen
• 13: e internationella workshopen om dokumentanalyssystem ( DAS2018 )
• 15: e internationella konferensen om dokumentanalys och erkännande ( ICDAR2019 )
• Andra internationella workshopen om öppna tjänster och verktyg för dokumentanalys ( ICDAR-OST ), en del av ICDAR2019-konferensen
• 14: e internationella workshopen om dokumentanalyssystem ( DAS2020 )
• 17: e internationella konferensen om gränser för handskriftsigenkänning ( ICFHR2020 )
• 25: e internationella konferensen om mönsterigenkänning ( ICPR2020 )
• 16: e internationella konferensen om dokumentanalys och erkännande ( ICDAR2021 )

Tävlingsarrangör

• ICDAR2017 Tävling om layoutanalys för utmanande medeltida manuskript , en del av ICDAR 2017
• ICDAR 2019 Historisk dokumentläsningsutmaning om stora strukturerade familjerekord (ICDAR-2019-HDRC-kinesiska) , en del av ICDAR2019

Tävlingsstol

• 16: e internationella konferensen om dokumentanalys och erkännande ( ICDAR2021 )

Ordförande

• 18: e internationella konferensen om dokumentanalys och erkännande (ICDAR2024)

Utvärdering av doktorsavhandlingar

• 2019 - Extern examinator för Stefano Martina - doktorsavhandling - Klassificering av cancerjournaler med djupinlärningsmetoder , Florens universitet, Italien
• 2019 - Extern examinator för Qurat ul Ain - doktorsavhandling - Segmentering av Urdu Nastalique , University of Engineering and Technology Lahore, Pakistan

Bokkapitel

1. Simistira Liwicki, F. and Liwicki, M., 2020. Deep learning for historical document analysis. In Handbook Of Pattern Recognition And Computer Vision (pp. 287-303).
2. Simistira Liwicki, F., 2020. DIVA-HisDB A Precisely Annotated Dataset of Challenging Medieval Manuscripts. Handwritten Historical Document Analysis, Recognition, And Retrieval-State Of The Art And Future Trends, 89, p.25.
3. Simistira Liwicki F. et al., Deep Neural Network approaches for Analysing Videos of Music Performances, submitted to Journal of Creative Music Systems 2021, status: under revision

Förtryck

1. Simistira Liwicki, Foteini, et al. "Bimodal pilot study on inner speech decoding reveals the potential of combining EEG and fMRI." bioRxiv (2022). pdf

Undervisningsverksamhet

Advanced Data Mining (D7043E), länk
Introduktion till artificiell intelligens (D0030E), länk
Utbildningsledare för den nationella master i tillämpad artificiell intelligens TCAIA, länk
Utbildningsledare för den internationella mastern i tillämpad artificiell intelligens TMDIA, länk

Presentationer