當前位置: 首頁 SCI期刊 SCIE期刊 計算機科學 中科院3區 JCRQ1 期刊介紹(非官網)
    Computer Vision And Image Understanding

    Computer Vision And Image UnderstandingSCIE

    國際簡稱:COMPUT VIS IMAGE UND  參考譯名:計算機視覺和圖像理解

    • 中科院分區

      3區

    • CiteScore分區

      Q1

    • JCR分區

      Q1

    基本信息:
    ISSN:1077-3142
    E-ISSN:1090-235X
    是否OA:未開放
    是否預警:否
    TOP期刊:否
    出版信息:
    出版地區:UNITED STATES
    出版商:Academic Press Inc.
    出版語言:English
    出版周期:Monthly
    出版年份:1995
    研究方向:工程技術-工程:電子與電氣
    評價信息:
    影響因子:4.3
    H-index:124
    CiteScore指數:7.8
    SJR指數:1.42
    SNIP指數:1.562
    發文數據:
    Gold OA文章占比:18.18%
    研究類文章占比:99.47%
    年發文量:189
    自引率:0.0444...
    開源占比:0.1165
    出版撤稿占比:0
    出版國人文章占比:0.21
    OA被引用占比:0.0309...
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 發文數據 常見問題

    英文簡介Computer Vision And Image Understanding期刊介紹

    The central focus of this journal is the computer analysis of pictorial information. Computer Vision and Image Understanding publishes papers covering all aspects of image analysis from the low-level, iconic processes of early vision to the high-level, symbolic processes of recognition and interpretation. A wide range of topics in the image understanding area is covered, including papers offering insights that differ from predominant views.

    Research Areas Include:

    ? Theory

    ? Early vision

    ? Data structures and representations

    ? Shape

    ? Range

    ? Motion

    ? Matching and recognition

    ? Architecture and languages

    ? Vision systems

    期刊簡介Computer Vision And Image Understanding期刊介紹

    《Computer Vision And Image Understanding》自1995出版以來,是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為計算機科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

    該期刊投稿重要關注點:

    Cite Score數據(2024年最新版)Computer Vision And Image Understanding Cite Score數據

    • CiteScore:7.8
    • SJR:1.42
    • SNIP:1.562
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Computer Science 小類:Signal Processing Q1 27 / 131

    79%

    大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 22 / 106

    79%

    大類:Computer Science 小類:Software Q1 88 / 407

    78%

    CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

    歷年Cite Score趨勢圖

    中科院SCI分區Computer Vision And Image Understanding 中科院分區

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
    大類學科 分區 小類學科 分區
    計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 3區 3區

    中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

    中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

    歷年中科院分區趨勢圖

    JCR分區Computer Vision And Image Understanding JCR分區

    2023-2024 年最新版
    按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

    72.8%

    學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 83 / 352

    76.6%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 62 / 198

    68.94%

    學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 119 / 354

    66.53%

    JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    發文數據

    2023-2024 年國家/地區發文量統計
    • 國家/地區數量
    • CHINA MAINLAND83
    • USA46
    • France42
    • England19
    • GERMANY (FED REP GER)19
    • Spain17
    • Italy16
    • Australia13
    • South Korea13
    • Japan11

    本刊中國學者近年發表論文

    • 1、SCA-Net: Spatial and channel attention-based network for 3D point clouds*

      Author: Tang, Xikai; Habashy, Karim; Huang, Fangzheng; Li, Chao; Ban, Dayan

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 232, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2023.103690

    • 2、Multi-granularity Pseudo-label Collaboration for unsupervised person re-identification

      Author: Li, Xiaobao; Li, Qingyong; Liang, Fengjiao; Wang, Wen

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103616

    • 3、Recurrent context-aware multi-stage network for single image deraining

      Author: Liu, Yuetong; Zhang, Rui; Zhang, Yunfeng; Pan, Xiao; Yao, Xunxiang; Ni, Zhaorui; Han, Huijian

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103612

    • 4、Sparse coding with morphology segmentation and multi-label fusion for hyperspectral image super-resolution

      Author: Xing, Changda; Wang, Meiling; Cong, Yuhua; Wang, Zhisheng; Duan, Chaowei; Liu, Yiliu

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103603

    • 5、Unsupervised video anomaly detection based on multi-timescale trajectory prediction

      Author: Sun, Qiyue; Yang, Yang

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103615

    • 6、A global generalized maximum coverage-based solution to the non-model-based view planning problem for object reconstruction

      Author: Pan, Sicong; Wei, Hui

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 226, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103585

    • 7、Feature reconstruction and metric based network for few-shot object detection

      Author: Li, Yuewen; Feng, Wenquan; Lyu, Shuchang; Zhao, Qi

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103600

    • 8、Multi-object tracking with robust object regression and association

      Author: Li, Yi-Fan; Ji, Hong-Bing; Chen, Xi; Lai, Yu-Kun; Yang, Yong-Liang

      Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103586

    投稿常見問題

    通訊方式:ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 525 B ST, STE 1900, SAN DIEGO, USA, CA, 92101-4495。

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