所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 計算機科學 中科院 3區(qū) JCR Q1
計算機視覺和圖像理解
計算機視覺和圖像理解雜志簡介
- 出版商：Academic Press Inc.
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Monthly
- 出版年份：1995
- 中文名稱：計算機視覺和圖像理解
- 是否OA：未開放
計算機視覺和圖像理解（國際簡稱COMPUT VIS IMAGE UND，英文名稱Computer Vision And Image Understanding）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，自1995年創(chuàng)刊以來，始終站在計算機科學研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計算機科學領(lǐng)域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發(fā)展趨勢，為計算機科學事業(yè)的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業(yè)道德標準，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、France、England、GERMANY (FED REP GER)、Spain、Italy、Australia、South Korea、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Computer Vision And Image Understanding》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章126篇、2015年：發(fā)表文章119篇、2016年：發(fā)表文章160篇、2017年：發(fā)表文章153篇、2018年：發(fā)表文章103篇、2019年：發(fā)表文章82篇、2020年：發(fā)表文章93篇、2021年：發(fā)表文章107篇、2022年：發(fā)表文章109篇、2023年：發(fā)表文章189篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計算機科學領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Computer Vision And Image Understanding》將繼續(xù)致力于推動計算機科學領(lǐng)域的知識傳播和科學進步，為全球計算機科學問題的解決貢獻力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：4.3
- 文章自引率：0.0444...
- Gold OA文章占比：18.18%
- CiteScore：7.8
- 年發(fā)文量：189
- 開源占比：0.1165
- SJR指數(shù)：1.42
- H-index：124
- SNIP指數(shù)：1.562
- OA被引用占比：0.0309...
- 出版國人文章占比：0.21
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 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(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 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% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 計算機科學 3區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
3區(qū)
3區(qū)
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CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
| 7.8 | 1.42 | 1.562 |
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學術(shù)指標分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學術(shù)期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE T PATTERN ANAL | 206 |
| 2 | IEEE T IMAGE PROCESS | 153 |
| 3 | INT J COMPUT VISION | 108 |
| 4 | COMPUT VIS IMAGE UND | 69 |
| 5 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 62 |
| 6 | PATTERN RECOGN | 44 |
| 7 | ACM T GRAPHIC | 41 |
| 8 | IMAGE VISION COMPUT | 36 |
| 9 | PATTERN RECOGN LETT | 30 |
| 10 | NEUROCOMPUTING | 23 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE ACCESS | 428 |
| 2 | MULTIMED TOOLS APPL | 274 |
| 3 | SENSORS-BASEL | 215 |
| 4 | IEEE T IMAGE PROCESS | 97 |
| 5 | NEUROCOMPUTING | 85 |
| 6 | PATTERN RECOGN | 83 |
| 7 | REMOTE SENS-BASEL | 77 |
| 8 | APPL SCI-BASEL | 73 |
| 9 | IEEE T CIRC SYST VID | 71 |
| 10 | COMPUT VIS IMAGE UND | 69 |
高引用文章
- Superpixels: An evaluation of the state-of-the-art引用次數(shù)：56
- RGB-D-based human motion recognition with deep learning: A survey引用次數(shù)：55
- VideoLSTM convolves, attends and flows for action recognition引用次數(shù)：44
- Deep-anomaly: Fully convolutional neural network for fast anomaly detection in crowded scenes引用次數(shù)：44
- Pros and cons of GAN evaluation measures引用次數(shù)：34
- Biometric recognition by gait: A survey of modalities and features引用次數(shù)：20
- A survey on deep learning based face recognition引用次數(shù)：19
- Getting to know low-light images with the Exclusively Dark dataset引用次數(shù)：16
- Underwater image and video dehazing with pure haze region segmentation引用次數(shù)：15
- Local directional ternary pattern: A New texture descriptor for texture classification引用次數(shù)：15
