Télécom ParisTech

Laurence Likforman-Sulem

Maître de conférences

Groupe : Multimédia 

Laurence Likforman-Sulem

Formation

  • Thèse Telecom ParisTech (ENST), 1989,
  • Habilitation à Diriger des Recherches, Paris VI, 2008.

Enseignement

  • Reconnaissance des formes, Apprentissage, Traitement du Signal et Mathématiques.

Thématiques de recherche

  • Reconnaissance de l’écriture : méthodes markoviennes (HMMs, DBNs), et réseaux récurrents (BLSTMs), Analyse de documents anciens. Extraction d’information dans les documents dégradés, les documents Web. Détection automatique de troubles cognitifs par l’écriture et le dessin.

Expérience industrielle et recherche contractuelle

  • Partenariats avec des entreprises dans le domaine de la reconnaissance d’écriture dans le cadre de financements de thèses.

Animation scientifique et responsabilités collectives

  • Présidence de conférences internationales, comités de programme de conférences nationales et internationales, expertises de projets.

Principaux Résultats scientifiques

  • LIKFORMAN-SULEM L., BARNEY SMITH E. Reconnaissance des Formes: Theorie et Pratique sous Matlab, Collection TechnoSup, 2013
  • MORILLOT O. LIKFORMAN-SULEM L., GROSICKI E., New baseline correction algorithm for text-line recognition with bidirectional recurrent neural networks, Journal of Electronic Imaging (JEI), Vol. 22, No 2 (2013)
  • LIKFORMAN-SULEM L., DARBON J., BARNEY SMITH E. Enhancement of Historical Printed Document Images by Combining Total Variation regularization and Non Local Means Filtering, Image and Vision Computing (IMAVIS), Vol. 29, No 5 (2011), pp. 351-353.
  • BIANNE-BERNARD A-L., MENASRI F., AL-HAJJ MOHAMAD R., MOKBEL C., KERMORVANT C., LIKFORMAN-SULEM L., Dynamic and Contextual Information in HMM modeling for Handwritten Word Recognition, IEEE PAMI, Vol. 33, No 10 (2011), pp. 2066-2080.

Education

  • PhD thesis at Télécom ParisTech (former ENST) in 1989.
  • HDR at Paris VI (Pierre and Marie Curie) in 2008.

Teaching

  • Pattern recognition, machine learning, signal processing and mathematics.

Major Research Interest or Current Research Topics

  • Handwriting recognition with Markovian methods (HMMs, Bayesian Networks) and Recurrent Neural Networks (BLSTMs), Document analysis of historical documents, Information extraction in degraded documents, in Web documents. Automatic detection of cognitive disorders from handwriting signal.

Industrial Experience

  • Partnerships with industry in the domain of document analysis and recognition (PhD student financing).

Visibility, Membership, Committee

  • Chair of international conferences, program committees of national and international conferences, expertises for projects.