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Machine Vision And Applications

  • ISSN:0932-8092
  • ESSN:1432-1769
  • 国际标准简称:MACH VISION APPL
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 出版周期:Bimonthly
  • 研究方向:计算机科学 - 工程:电子与电气
  • 出版年份:1988
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q3
  • IF影响因子

    1.605
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Machine Vision And Applications

Machine Vision and Applications publishes high-quality technical contributions in machine vision research and development. Specifically, the editors encourage submittals in all applications and engineering aspects of image-related computing. In particular, original contributions dealing with scientific, commercial, industrial, military, and biomedical applications of machine vision, are all within the scope of the journal.

Particular emphasis is placed on engineering and technology aspects of image processing and computer vision.

The following aspects of machine vision applications are of interest: algorithms, architectures, VLSI implementations, AI techniques and expert systems for machine vision, front-end sensing, multidimensional and multisensor machine vision, real-time techniques, image databases, virtual reality and visualization. Papers must include a significant experimental validation component.

中文简介

Machine Vision and Applications 发表机器视觉研究和开发方面的高质量技术贡献。具体来说,编辑鼓励在图像相关计算的所有应用和工程方面提交。特别是涉及机器视觉的科学、商业、工业、军事和生物医学应用的原创性贡献都在该期刊的范围内。

特别强调图像处理和计算机视觉的工程和技术方面。

机器视觉应用的以下方面令人感兴趣:算法、架构、VLSI 实现、机器视觉的人工智能技术和专家系统、前端传感、多维和多传感器机器视觉、实时技术、图像数据库、虚拟现实和可视化。论文必须包含重要的实验验证部分。

期刊点评

Machine Vision And Applications创刊于1988年,由SPRINGER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,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度约6.5个月,影响因子指数1.605,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS 计算机:控制论 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 4区 4区 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q3 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC Q3 Q2 Q2

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
5.70 0.591 1.086
学科 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q2 222 / 792

72%

大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q2 31 / 100

69%

大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q2 53 / 169

68%

大类:Computer Science 小类:Software Q2 133 / 404

67%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 58 87
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
11.07% 3.3 0.10...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 89
USA 31
India 30
England 19
France 15
Spain 14
GERMANY (FED REP GER) 13
Australia 11
Canada 11
South Korea 11

近年引用统计:

期刊名称 数量
IEEE T PATTERN ANAL 246
IEEE T IMAGE PROCESS 100
INT J COMPUT VISION 97
MACH VISION APPL 57
PATTERN RECOGN 56
ACM T GRAPHIC 40
COMPUT VIS IMAGE UND 39
IMAGE VISION COMPUT 32
MULTIMED TOOLS APPL 31
PATTERN RECOGN LETT 31

近年被引用统计:

期刊名称 数量
IEEE ACCESS 163
MULTIMED TOOLS APPL 74
SENSORS-BASEL 69
MACH VISION APPL 57
APPL SCI-BASEL 36
IET IMAGE PROCESS 23
NEUROCOMPUTING 23
J REAL-TIME IMAGE PR 20
IEEE T IMAGE PROCESS 19
J ELECTRON IMAGING 19

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Utilization of DenseNet201 for d... 15
Audiovisual emotion recognition ... 13
Detecting cerebral microbleeds w... 11
Unsupervised deep context predic... 11
Extended sparse representation-b... 10
Vision-based navigation of an un... 10
Vision-based real estate price e... 9
Artery/vein classification using... 7
A multimodal deep learning frame... 7
Driving behaviour recognition fr... 7

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