Journal Title:International Journal On Document Analysis And Recognition
The large number of existing documents and the production of a multitude of new ones every year raise important issues in efficient handling, retrieval and storage of these documents and the information which they contain. This has led to the emergence of new research domains dealing with the recognition by computers of the constituent elements of documents - including characters, symbols, text, lines, graphics, images, handwriting, signatures, etc. In addition, these new domains deal with automatic analyses of the overall physical and logical structures of documents, with the ultimate objective of a high-level understanding of their semantic content. We have also seen renewed interest in optical character recognition (OCR) and handwriting recognition during the last decade. Document analysis and recognition are obviously the next stage.
Automatic, intelligent processing of documents is at the intersections of many fields of research, especially of computer vision, image analysis, pattern recognition and artificial intelligence, as well as studies on reading, handwriting and linguistics. Although quality document related publications continue to appear in journals dedicated to these domains, the community will benefit from having this journal as a focal point for archival literature dedicated to document analysis and recognition.
大量现有文件和每年大量新文件的产生引发了在有效处理、检索和存储这些文件及其包含的信息方面的重要问题。这导致了新的研究领域的出现,这些领域涉及计算机识别文档的组成元素 - 包括字符、符号、文本、线条、图形、图像、笔迹、签名等。此外,这些新领域还涉及自动分析文档的整体物理和逻辑结构,最终目标是对其语义内容进行高级理解。在过去十年中,我们还看到了对光学字符识别 (OCR) 和手写识别的新兴趣。文档分析和识别显然是下一个阶段。
文档的自动、智能处理是许多研究领域的交叉点,尤其是计算机视觉、图像分析、模式识别和人工智能,以及阅读、手写和语言学研究。尽管高质量的文档相关出版物继续出现在致力于这些领域的期刊中,但社区将从该期刊作为致力于文档分析和识别的档案文献的焦点中受益。
International Journal On Document Analysis And Recognition创刊于1998年,由SPRINGER HEIDELBERG出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 计算机:人工智能全领域,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>12周,或约稿,影响因子指数1.486,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。
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 | 4区 | 是 | 是 |
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分区等级 | JCR所属学科 | 分区 |
Q3 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | Q3 |
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 | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
6.60 | 0.785 | 1.664 |
|
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。
是否OA开放访问: | h-index: | 年文章数: |
未开放 | 44 | 19 |
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): |
14.47% | 2.3 | 0.12 |
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 | 否 |
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:
2019-2021国家/地区发文量统计:
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 17 |
France | 10 |
India | 8 |
USA | 8 |
GERMANY (FED REP GER) | 5 |
England | 4 |
Iran | 4 |
Brazil | 3 |
Japan | 3 |
Poland | 3 |
2019-2021机构发文量统计:
机构 | 数量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 8 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 3 |
DORTMUND UNIVERSITY OF TECHNOLOG... | 3 |
UNIVERSITE CONFEDERALE LEONARD D... | 3 |
UNIVERSITE DE LA ROCHELLE | 3 |
A2IA SA | 2 |
AUTONOMOUS UNIVERSITY OF BARCELO... | 2 |
CENTRE DE VISIO PER COMPUTADOR (... | 2 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... | 2 |
INDIAN STATISTICAL INSTITUTE | 2 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
IEEE T PATTERN ANAL | 51 |
PATTERN RECOGN | 45 |
INT J DOC ANAL RECOG | 40 |
IEEE T IMAGE PROCESS | 22 |
PATTERN RECOGN LETT | 19 |
INT J COMPUT VISION | 14 |
INT J PATTERN RECOGN | 9 |
NEUROCOMPUTING | 8 |
P IEEE | 7 |
J MACH LEARN RES | 6 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
INT J DOC ANAL RECOG | 40 |
PATTERN RECOGN | 38 |
IEEE ACCESS | 25 |
PATTERN RECOGN LETT | 24 |
MULTIMED TOOLS APPL | 18 |
EXPERT SYST APPL | 14 |
NEUROCOMPUTING | 13 |
PATTERN ANAL APPL | 13 |
ACM T ASIAN LOW-RESO | 11 |
APPL SCI-BASEL | 10 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
Scene text detection and recogni... | 9 |
Building efficient CNN architect... | 8 |
Fixed-sized representation learn... | 8 |
Text and non-text separation in ... | 7 |
Fully convolutional network with... | 6 |
Attribute CNNs for word spotting... | 5 |
An anchor-free region proposal n... | 4 |
A framework for information extr... | 4 |
Online signature verification ba... | 4 |
Handwritten Arabic text recognit... | 3 |
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New Generation Computing | 0.889 | 4区 |
Ieee Transactions On Image Processing | 9.340 | 1区 |
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Machine Learning | 2.672 | 3区 |
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