Computer Vision And Image Understanding SCIE

國際簡稱：COMPUT VIS IMAGE UND 參考譯名：計(jì)算機(jī)視覺和圖像理解

主要研究方向：工程技術(shù)-工程：電子與電氣非預(yù)警期刊審稿周期：約14.0個月約12.3周

《計(jì)算機(jī)視覺和圖像理解》(Computer Vision And Image Understanding)是一本由Academic Press Inc.出版的以工程技術(shù)-工程：電子與電氣為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。

3區(qū) 中科院分區(qū)
Q1 JCR分區(qū)
189 年發(fā)文量
4.3 IF影響因子
未開放 是否OA
124 H-index
1995 創(chuàng)刊年份
Monthly 出版周期
English 出版語言

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

[ 查看全部 ]

投稿咨詢加急咨詢

Computer Vision And Image Understanding期刊信息

ISSN：1077-3142
出版語言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：1090-235X
出版地區(qū)：UNITED STATES
是否預(yù)警：否
出版商：Academic Press Inc.
出版周期：Monthly
創(chuàng)刊時間：1995
開源占比：0.1165
Gold OA文章占比：18.18%
OA被引用占比：0.0309...
出版國人文章占比：0.21
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：99.47%

Computer Vision And Image Understanding CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

7.8

1.42

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%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Computer Vision And Image Understanding中科院評價數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

中科院 2022年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

中科院 2021年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

中科院 2021年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

中科院 2020年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	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)

Computer Vision And Image Understanding JCR評價數(shù)據(jù)（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%

Computer Vision And Image Understanding歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子

中科院分區(qū)

Computer Vision And Image Understanding中國學(xué)者發(fā)文選摘

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