Francisco J. Castellanos es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante, y miembro del Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial. Obtuvo su Doctorado en Informática por la Universidad de Alicante en 2022. 

Su carrera investigadora comenzó en el análisis de imágenes de documentos, centrado en la extracción de información a partir de fuentes visuales estructuradas. Ha abordado problemas de reconocimiento de símbolos, análisis de elementos gráficos, segmentación, variabilidad de disposición, condiciones heterogéneas de adquisición y documentos degradados o difíciles de anotar exhaustivamente. Su investigación doctoral fue financiada por la Generalitat Valenciana con una beca predoctoral competitiva. Tras finalizar su tesis, recibió el segundo premio a la mejor tesis doctoral otorgado por AERFAI. Además, ha sido seleccionado provisionalmente para el Premio Extraordinario de Doctorado de la Universidad de Alicante, pendiente de resolución definitiva.

Su producción científica incluye 15 artículos en revistas de alto impacto y 21 contribuciones en congresos y talleres internacionales, con 401 citas según Google Scholar. Ha participado en los comités organizadores de IbPRIA and MEC.

Su actividad investigadora se ha desarrollado en proyectos competitivos como HISPAMUS (TIN2017-86576-R), MultiScore (PID2020-118447RA-I00), DOREMI (TED2021-132103A-I00), PolifonIA (TED2021-130776A-I00) y GV/2020/030. Estos proyectos han consolidado su experiencia en inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes de documentos, reconocimiento óptico de música y procesamiento multimodal. Una experiencia internacional relevante fue su colaboración con la Universidad McGill, Montreal, Canadá, dentro del proyecto SIMSSA. Durante un año, trabajó como investigador y coordinador en el equipo de análisis de documentos, contribuyendo a la segmentación de imágenes de documentos. También ha contribuido a Repertorium, proyecto de la Comisión Europea dedicado al uso de inteligencia artificial para el análisis y difusión del repertorio musical europeo.

Actualmente es Investigador Principal de Fa-Sol-La (CIGE/2024/212), financiado por la Generalitat Valenciana, en colaboración con EPITA Research Laboratory. Este proyecto investiga adaptación al dominio y aprendizaje few-shot para el procesamiento robusto de imágenes, con el objetivo de desarrollar modelos capaces de generalizar entre datos heterogéneos requiriendo pocos datos etiquetados. Su perfil también incluye transferencia tecnológica mediante convenios con FacePhi, empresa especializada en verificación biométrica, y con el Austrian Centre for Digital Humanities and Cultural Heritage.

Cuenta con más de cinco años de experiencia docente en Ingeniería Informática e Ingeniería Robótica en la Universidad de Alicante. Ha supervisado 9 trabajos de fin de grado y 6 trabajos de fin de máster, y actualmente dirige una tesis doctoral centrada en aprendizaje eficiente en modelos.

En conjunto, reúne experiencia en visión por computador, reconocimiento de patrones, aprendizaje profundo, análisis de imágenes de documentos, segmentación, detección de objetos, reconocimiento óptico de música, aprendizaje few-shot, adaptación al dominio y aprendizaje eficiente.