Colaboradora de la División de Coordinación, Evaluación y Seguimiento Científico y Técnico.

Gestora del área científica: Tecnologías de la información y de las comunicaciones (TIC).

Subárea: Ciencias de la computación y tecnología informática (INF).

Lugar de trabajo:Universidad de Barcelona.

La profesora Petia Radeva se graduó en Matemática Aplicada e Informática en la Universidad de Sofía, Bulgaria, en 1989. En 1996, obtuvo su doctorado en Visión por Computador en la Universitat Autònoma de Barcelona. En 2007 empezó como profesora titular de universidad en la Universitat de Barcelona (UB), Departamento de Matemáticas e Informática, donde desde 2009 hasta 2013 fue Jefa de Estudios de Grado en Ciencias de Computación. Desde 2018, Petia Radeva es profesora catedrática en la UB. Directora del Grupo Consolidado de “Visión por Computador y Aprendizaje Automático (Computer Vision and Machine Learning)” de UB (www.ub.edu/cvub) e investigadora Senior del Centro de Visión por Computador (www.cvc.uab.es).

Sus intereses de investigación están en el desarrollo de nuevos métodos de Aprendizaje Automático (especialmente, el Aprendizaje Profundo) y Visión por Computador, y su aplicación a la salud. Actualmente, lidera proyectos que aplican métodos de aprendizaje profundo y visión por computador para analizar imágenes de comida para mejorar los hábitos saludables. Investigadora Principal de UB en varios proyectos Europeos (Validithi EIT-Health, Nestore Horizon2020). Otra línea de investigación está relacionada con la aplicación de cámaras portátiles y el registro de vida (lifelogging).

Es editora asociada de las revistas Pattern Recognition y International Journal of Visual Communication and Image Representation. Vice-chair de REA-FET-OPEN desde 2015 y ha participado activamente desde 2018 como mentor en el programa Wild Cards EIT. Obtuvo el premio IAPR Fellow 2015, "Aurora Pons Porrata" de CIARP en 2016, ICREA’2015 de la Generalitat de Cataluña y "Antonio Caparrós" 2013 de la UB.