Computer Vision and Image Understanding

Computer Vision and Image Understanding
期刊缩写:
Comput. Vision Image Understanding
影响因子:
4.3
ISSN:
print: 1077-3142
on-line: 1090-235X
研究领域:
工程技术-工程:电子与电气
创刊年份:
1995年
h-index:
124
自引率:
4.40%
Gold OA文章占比:
18.18%
原创研究文献占比:
100.00%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
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
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
7.81.4201.562
学科
排名
百分位
大类:Computer Science
小类:Signal Processing
27 / 131
79%
大类:Computer Science
小类:Computer Vision and Pattern Recognition
22 / 106
79%
大类:Computer Science
小类:Software
88 / 407
78%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
3区 计算机科学
3区 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
3区 工程:电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
WOS期刊分区
学科分类
Q2COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Q1ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
历年影响因子
2015年2.1340
2016年2.4980
2017年2.3910
2018年2.6450
2019年3.1210
2020年3.8760
2021年4.8860
2022年4.5000
2023年4.3000
历年发表
2012年105
2013年146
2014年147
2015年142
2016年327
2017年217
2018年119
2019年95
2020年105
2021年117
2022年112
投稿信息
出版周期:
Monthly
出版语言:
English
出版国家(地区):
UNITED STATES
接受率:
100%
审稿时长:
79 days
发表时长:
9 days
出版商:
Academic Press Inc.
编辑部地址:
ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 525 B ST, STE 1900, SAN DIEGO, USA, CA, 92101-4495

Computer Vision and Image Understanding - 最新文献

UATST: Towards unpaired arbitrary text-guided style transfer with cross-space modulation

Pub Date : 2024-11-20 DOI: 10.1016/j.cviu.2024.104246 Haibo Chen , Lei Zhao

3D Pose Nowcasting: Forecast the future to improve the present

Pub Date : 2024-11-20 DOI: 10.1016/j.cviu.2024.104233 Alessandro Simoni , Francesco Marchetti , Guido Borghi , Federico Becattini , Lorenzo Seidenari , Roberto Vezzani , Alberto Del Bimbo

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