期刊简介: 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 ...
Computer Vision and Image Understanding近3年的自引率被有效控制在25%以下,最新自引率为4.4%。 8、预警情况 Computer Vision and Image Understanding近2年未被列入期刊预警名单,发表论文整体可信度较高,可放心投稿。 9、审稿周期 Computer Vision and Image Understanding官网显示平均审稿周期为273天,网友投稿经验显示...
计算机视觉和图像理解(Computer Vision And Image Understanding)是一本由Academic Press Inc.出版的一本工程技术-工程:电子与电气学术刊物,主要报道工程技术-工程:电子与电气相关领域研究成果与实践。本刊已入选来源期刊,该刊创刊于1995年,出版周期Monthly。2021-2022年最新版WOS分区等级:Q1,2023年发布的影响因子为4.3,...
2、期刊网址: https://www.journals.elsevier.com/computer-vision-and-image-understanding https://www.sciencedirect.com/journal/computer-vision-and-image-understanding 3、投稿网址: https://www.editorialmanager.com/CVIU/default.aspx 4、期刊刊期:月刊,一年出版12期。 2022年1月25日星期二 投稿须知【官网...
《Computer Vision And Image Understanding》是一本专注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的English学术期刊,创刊于1995年,由Academic Press Inc.出版商出版,出版周期Monthly。该刊发文范围涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等领域,旨在及
《计算机视觉和图像理解》(Computer Vision And Image Understanding)是一本以工程技术-工程:电子与电气综合研究为特色的国际期刊。该刊由Academic Press Inc.出版商创刊于1995年,刊期Monthly。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-工程:电子与电气领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究...
Computer Vision And Image Understanding创刊于1995年,由Academic Press Inc.出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 工程:电子与电气全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度 约14.0个月 约12.3周,影响因子指数4.3,该期刊近期...
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, s
Computer Vision and Image Understanding的核心重点是对图像信息的计算机分析。Computer Vision and Image Understanding发表的论文涵盖了图像分析的所有方面,从早期视觉的低层次、标志性过程到识别和解释的高层次、符号性过程。涵盖了图像理解领域的广泛主题,包括提供不同于主流观点的见解的论文。 研究领域包括。 - 理论 ...
We encourage submissions from all areas of computer vision, machine learning and deep learning, focusing on the analysis of humans. More general contributions such as novel theories, frameworks, architectures, and datasets are also welcome. The topics of interest include, but are not limited to, ...