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Computer Vision And Image Understanding

Computer Vision And Image Understanding是一份國(guó)際專業(yè)期刊，致力于匯集全球范圍內(nèi)最優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)科學(xué)-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者，為他們提供一個(gè)展示最新研究成果、交流學(xué)術(shù)思想的平臺(tái)。該期刊中文名稱：計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像理解，國(guó)際簡(jiǎn)稱：COMPUT VIS IMAGE UND，在中科院分區(qū)表2023年12月升級(jí)版中大類學(xué)科位于3區(qū)。本刊是一本OA未開(kāi)放訪問(wèn)期刊，該刊預(yù)計(jì)審稿周期： 約14.0個(gè)月 約12.3周。

基礎(chǔ)信息
  • 大類學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)
  • 小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 是否預(yù)警：否
  • 影響因子：4.3
  • ISSN：1077-3142
  • E-ISSN：1090-235X
  • CiteScore：7.8
  • H-index：124
  • 出版語(yǔ)言：English
  • 出版商：Academic Press Inc.
  • 出版地區(qū)：UNITED STATES
  • 出版周期：Monthly
  • 是否預(yù)警：否
  • 創(chuàng)刊時(shí)間：1995
  • 文章自引率：0.0444...
  • 是否OA：未開(kāi)放
  • 出版地區(qū)：UNITED STATES
  • 影響因子：4.3
  • 年發(fā)文量：189
  • 出版周期：Monthly
  • CiteScore：7.8
  • H-index：124
  • 研究類文章占比：99.47%
  • Gold OA文章占比：18.18%
  • 開(kāi)源占比：0.1165
  • OA被引用占比：0.0309...
  • 出版國(guó)人文章占比：0.21

期刊簡(jiǎn)介

Computer Vision And Image Understanding雜志是一本未開(kāi)放獲取期刊，由Academic Press Inc.出版，Monthly發(fā)行一次。該雜志是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域方面發(fā)表綜合文章的國(guó)際論壇。此外，該期刊還有助于促進(jìn)這些研究領(lǐng)域的科學(xué)家之間的交流，從而開(kāi)發(fā)新的研究機(jī)會(huì)，通過(guò)新發(fā)現(xiàn)推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，并接觸到各個(gè)層次的科學(xué)家。該刊入選的論文應(yīng)具有廣泛意義的數(shù)據(jù)、綜合研究或概念。

Computer Vision And Image Understanding已被國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。該刊歡迎來(lái)自所有計(jì)算機(jī)科學(xué)及其相關(guān)領(lǐng)域的投稿，編輯們致力于迅速評(píng)估和發(fā)表提交的論文，同時(shí)堅(jiān)持高標(biāo)準(zhǔn)，該期刊發(fā)表多種類型的內(nèi)容，包括原創(chuàng)研究論文、綜述、信件、通訊和評(píng)論，這些內(nèi)容詳細(xì)闡述了該領(lǐng)域的重大進(jìn)展并涵蓋熱門話題。近年在Computer Vision And Image Understanding期刊上發(fā)表文章的機(jī)構(gòu)主要的有：CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)、CHINESE ACADEMY OF SCIENCES、UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM、SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU)、SUN YAT SEN UNIVERSITY；在該期刊上發(fā)表文章的主要國(guó)家和地區(qū)有：CHINA MAINLAND、USA、France、England、GERMANY (FED REP GER)。

中科院SCI分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣
3區(qū) 3區(qū)
否 否

中科院分區(qū)表被廣泛應(yīng)用于國(guó)際科研評(píng)價(jià)體系中。許多國(guó)際學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、研究基金以及大學(xué)都采用這種分區(qū)方式來(lái)評(píng)估研究者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和水平，這使得中科院SCI期刊分區(qū)在國(guó)際上得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。中科院SCI期刊分區(qū)的計(jì)算方式主要基于期刊的三年平均影響因子， 這一計(jì)算方式更準(zhǔn)確地反映期刊在一段時(shí)間內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力和水平。

JCR分區(qū)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

72.8%
學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 83 / 352

76.6%
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 62 / 198

68.94%
學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 119 / 354

66.53%

Cite Score（2024年最新版）

  • CiteScore：7.8
  • SJR：1.42
  • SNIP：1.562
學(xué)科類別 分區(qū) 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分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)主要是基于學(xué)科領(lǐng)域期刊的引用次數(shù)排名進(jìn)行劃分的。具體來(lái)說(shuō)，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將期刊分為四個(gè)區(qū)域：Q1、Q2、Q3和Q4。Q1區(qū)包含的是引用次數(shù)排名最前的前25%的期刊，這些期刊在學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)具有最高的影響力。接下來(lái)的Q2區(qū)包含引用次數(shù)排名次高的25%的期刊，以此類推，Q3和Q4區(qū)分別包含引用次數(shù)排名中等的和后25%的期刊。

期刊指數(shù)

影響因子和CiteScore統(tǒng)計(jì)圖

影響因子和CiteScore都是重要的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠幫助研究者和學(xué)者了解期刊的學(xué)術(shù)影響力。影響因子（Impact Factor）和CiteScore在計(jì)算方式和覆蓋范圍上有所不同。影響因子主要關(guān)注期刊過(guò)去兩年內(nèi)發(fā)表的論文被引用的次數(shù)，而CiteScore則考慮了過(guò)去三年的數(shù)據(jù)。此外，影響因子是基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算的，而CiteScore則是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)。這使得兩種指標(biāo)在評(píng)估學(xué)術(shù)期刊時(shí)具有不同的側(cè)重點(diǎn)和覆蓋范圍。

中科院分區(qū)表統(tǒng)計(jì)圖
被他刊引用次數(shù)統(tǒng)計(jì)
引用他刊次數(shù)統(tǒng)計(jì)

期刊被他刊引用次數(shù)反映了期刊上發(fā)表的論文被其他研究者和學(xué)者引用的頻率。被引指數(shù)越高，說(shuō)明該期刊的論文在學(xué)術(shù)界受到的關(guān)注越廣泛，影響力也越大。

期刊引用他刊次數(shù)指標(biāo)通常指的是該期刊所發(fā)表的論文中引用其他期刊文獻(xiàn)的次數(shù)。這個(gè)指標(biāo)可以反映期刊在學(xué)術(shù)交流和知識(shí)傳播中的活躍程度，以及期刊對(duì)外部研究成果的引用和整合能力。

該期刊中國(guó)學(xué)者近期發(fā)表論文選摘

  • SCA-Net: Spatial and channel attention-based network for 3D point clouds* Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 232, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2023.103690
  • Multi-granularity Pseudo-label Collaboration for unsupervised person re-identification Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103616
  • Recurrent context-aware multi-stage network for single image deraining Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103612
  • Sparse coding with morphology segmentation and multi-label fusion for hyperspectral image super-resolution Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103603
  • Unsupervised video anomaly detection based on multi-timescale trajectory prediction Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103615
  • A global generalized maximum coverage-based solution to the non-model-based view planning problem for object reconstruction Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 226, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103585
  • Feature reconstruction and metric based network for few-shot object detection Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103600
  • Multi-object tracking with robust object regression and association Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103586
  • A data augmentation framework by mining structured features for fake face image detection Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 226, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103587
  • GSNNet: Group semantic-guided neighbor interaction network for co-salient object detection Journal: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 2023; Vol. 227, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cviu.2022.103611
免責(zé)聲明

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