生物識(shí)別(Iet Biometrics)是一本由Wiley出版的一本COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)術(shù)刊物,主要報(bào)道COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE相關(guān)領(lǐng)域研究成果與實(shí)踐。本刊已入選來源期刊,該刊創(chuàng)刊于2012年,出版周期Bi-monthly。2021-2022年最新版WOS分區(qū)等級(jí):Q3,2023年發(fā)布的影響因子為1.8,CiteScore指數(shù)5.9,SJR指數(shù)0.583。本刊為開放獲取期刊。
生物特征識(shí)別領(lǐng)域(基于個(gè)人的行為和生物特征自動(dòng)識(shí)別個(gè)人)現(xiàn)已達(dá)到成熟水平,可行的實(shí)際應(yīng)用不僅可能而且越來越可用。生物特征識(shí)別領(lǐng)域的特點(diǎn)是其跨學(xué)科性,因?yàn)殡m然主要關(guān)注強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ),但有效的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)施通常需要廣泛的技能,例如人為因素、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)庫技術(shù)、心理和生理意識(shí)等。此外,技術(shù)重點(diǎn)本身包含多樣性,因?yàn)橛行У纳锾卣髯R(shí)別系統(tǒng)的工程需要整合圖像分析、模式識(shí)別、傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)庫工程、安全設(shè)計(jì)和許多其他理解。
該期刊的范圍故意相對(duì)較廣。雖然重點(diǎn)關(guān)注核心技術(shù)問題,但人們認(rèn)識(shí)到這些問題可能本質(zhì)上是多樣化的,在許多情況下可能跨越傳統(tǒng)的學(xué)科界限。因此,該期刊的范圍將包括任何可以證明論文可以增加我們對(duì)生物識(shí)別系統(tǒng)的理解、預(yù)示生物識(shí)別未來發(fā)展和應(yīng)用或促進(jìn)相關(guān)技術(shù)更廣泛實(shí)際應(yīng)用的主題:
開發(fā)和增強(qiáng)單個(gè)生物識(shí)別模式,包括既定和傳統(tǒng)模式(例如面部、指紋、虹膜、簽名和手寫識(shí)別)以及較新或新興的模式(步態(tài)、耳朵形狀、神經(jīng)模式等)
多生物識(shí)別、理論和實(shí)踐問題、實(shí)用系統(tǒng)的實(shí)施、多分類器和多模式方法
用于識(shí)別、驗(yàn)證和特征預(yù)測的軟生物識(shí)別和信息融合
生物識(shí)別系統(tǒng)的人為因素和人機(jī)界面問題、異常處理策略
模板構(gòu)建和模板管理、老化因素及其對(duì)生物識(shí)別系統(tǒng)的影響
可用性和面向用戶的設(shè)計(jì)、心理和生理原理和系統(tǒng)集成
用于生物特征識(shí)別處理的傳感器和傳感器技術(shù)
支持生物特征識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)
生物特征識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)施、安全工程影響、智能卡及相關(guān)實(shí)施技術(shù)、實(shí)施平臺(tái)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和性能評(píng)估
信任和隱私問題、生物特征識(shí)別系統(tǒng)的安全性和支持技術(shù)解決方案、生物特征識(shí)別模板保護(hù)
生物特征識(shí)別密碼系統(tǒng)、安全性和與生物特征識(shí)別相關(guān)的加密
與法醫(yī)處理的聯(lián)系和跨學(xué)科共性
核心基礎(chǔ)技術(shù)(例如生物識(shí)別技術(shù)(例如,圖像分析、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、信號(hào)處理等)與生物識(shí)別處理的具體相關(guān)性可得到證明。
應(yīng)用和應(yīng)用主導(dǎo)的考慮
關(guān)于生物識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)或工業(yè)背景的立場文件
采用和推廣生物識(shí)別標(biāo)準(zhǔn),提高技術(shù)接受度、部署和互操作性,避免跨文化和跨部門限制
相關(guān)的倫理和社會(huì)問題
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術(shù) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
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計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
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中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))是中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果。在中科院期刊分區(qū)表中,主要參考3年平均IF作為學(xué)術(shù)影響力,最終每個(gè)分區(qū)的期刊累積學(xué)術(shù)影響力是相同的,各區(qū)的期刊數(shù)量由高到底呈金字塔式分布。
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 136 / 197 |
31.2%
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按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q4 | 152 / 198 |
23.48%
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湯森路透每年出版一本《期刊引用報(bào)告》(Journal Citation Reports,簡稱JCR)。JCR對(duì)86000多種SCI期刊的影響因子(Impact Factor)等指數(shù)加以統(tǒng)計(jì)。JCR將收錄期刊分為176個(gè)不同學(xué)科類別在JCR的Journal Ranking中,主要參考當(dāng)年IF,最終每個(gè)分區(qū)的期刊數(shù)量是均分的。
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Computer Science 小類:Signal Processing | Q2 | 41 / 131 |
69%
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大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition | Q2 | 34 / 106 |
68%
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大類:Computer Science 小類:Software | Q2 | 143 / 407 |
64%
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CiteScore:該指標(biāo)由Elsevier于2016年提出,指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScorer的計(jì)算方式是:例如,某期刊2022年CiteScore的計(jì)算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發(fā)表的文章在2022年獲得的被引次數(shù),除以該期刊2019年、2020年和2021發(fā)表并收錄于Scopus中的文章數(shù)量總和。
文章名稱 | 引用次數(shù) |
期刊名稱 | 引用次數(shù) |
期刊名稱 | 引用次數(shù) |
國家/地區(qū)名 | 數(shù)量 |
機(jī)構(gòu)名 | 數(shù)量 |
中科院分區(qū) 2區(qū) JCR分區(qū) Q1
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