Pattern Recognition and Image Analysis

Издатель: Pleiades Publishing, Ltd.

О журнале

Издательская модель: Гибридная

У авторов есть возможность выбрать между двумя вариантами публикации.

Традиционная модель публикации.
Опубликованные статьи доступны для учреждений и частных лиц, которые подписываются на этот журнал или платят за чтение определенных статей. Плата за публикацию с авторов не взимается.

Публикация в режиме открытого доступа (Open Access).
Опубликованные статьи находятся в свободном и постоянном доступе в Интернете. Любой человек, находясь в любом месте, может прочитать и далее использовать это исследование. Если вы заинтересованы в режиме публикации открытого доступа в этом журнале, перейдите по ссылке.

Наукометрические показатели

Использование
  • 17472Скачивания полных текстов 2020
    Springer измеряет число скачиваний полных текстов с платформы SpringerLink в соответствии со стандартами COUNTER (Counting Online Usage of NeTworked Electronic Resources).
  • 59 Фактор использования 2019/2020
    Фактор использования – это величина, рассчитываемая в соответствии правилами, рекомендуемыми COUNTER. Это среднее значение (медиана) числа скачиваний в 2019/2020 гг. для всех статей, опубликованных онлайн в том же журнале в течение того же периода. Расчет фактора использования основан на данных, соответствующих стандартам COUNTER на платформе SpringerLink.

Влияние
  • 0.77Source Normalized Impact per Paper (SNIP) 2020
    Source Normalized Impact per Paper (SNIP) измеряет контекстную влиятельность журнала по цитированию, путем взвешивания цитирований в каждой предметной группе. Вклад каждого отдельного цитирования тем выше в каждой конкретной предметной категории, чем меньше вероятность (из соображений предметного содержания), что такое цитирование возникнет.
  • Q3Квартиль: Computer Vision and Pattern Recognition 2020
    Набор журналов из одной предметной категории ранжируются в соответствии с их SJR и делятся на 4 группы, называемые квартилями. Q1 (зеленый) объединяет журналы с наиболее высокими показателями, Q2 (желтый) – следующие за ними, Q3 (оранжевый orange) – третья группа по величине SJR, Q4 (красный) – журналы с наиболее низкими показателями.
  • 0.26 SCImago Journal Rank (SJR) 2020
    SCImago Journal Rank (SJR) – это мера научного влияния журнала, которая учитывает число цитирований, полученных журналом и рейтинг цитирующих журналов.
  • 25Индекс Хирша 2020
    Журнал имеет индекс Хирша, равный h, если он опубликовал h статей, каждая из которой была процитирована в других журналах как минимум h раз. Здесь расчеты индекса основаны на данных Scopus.

SCOPE

The purpose of the journal is to publish high-quality peer-reviewed scientific and technical materials that present the results of fundamental and applied scientific research in the field of image processing, recognition, analysis and understanding, pattern recognition, artificial intelligence, and related fields of theoretical and applied computer science and applied mathematics. The policy of the journal provides for the rapid publication of original scientific articles, analytical reviews, articles of the world's leading scientists and specialists on the subject of the journal solicited by the editorial board, special thematic issues, proceedings of the world's leading scientific conferences and seminars, as well as short reports containing new results of fundamental and applied research in the field of mathematical theory and methodology of image analysis, mathematical theory and methodology of image recognition, and mathematical foundations and methodology of artificial intelligence. The journal also publishes articles on the use of the apparatus and methods of the mathematical theory of image analysis and the mathematical theory of image recognition for the development of new information technologies and their supporting software and algorithmic complexes and systems for solving complex and particularly important applied problems. The main scientific areas are the mathematical theory of image analysis and the mathematical theory of pattern recognition. The journal also embraces the problems of analyzing and evaluating poorly formalized, poorly structured, incomplete, contradictory and noisy information, including artificial intelligence, bioinformatics, medical informatics, data mining, big data analysis, machine vision, data representation and modeling, data and knowledge extraction from images, machine learning, forecasting, machine graphics, databases, knowledge bases, medical and technical diagnostics, neural networks, specialized software, specialized computational architectures for information analysis and evaluation, linguistic, psychological, psychophysical, and physiological aspects of image analysis and pattern recognition, applied problems, and related problems. Articles can be submitted either in English or Russian. The English language is preferable. Pattern Recognition and Image Analysis   is a hybrid journal that publishes mostly subscription articles that are free of charge for the authors, but also accepts Open Access articles with article processing charges. The journal is one of the top 10 global periodicals on image analysis and pattern recognition and is the only publication on this topic in the Russian Federation, Central and Eastern Europe.

Аудитория

1) ученые, специалисты, преподаватели общих и технических университетов, инженеры, разработчики информационных технологий и программно-алгоритмических комплексов и систем, аспиранты и студенты старших курсов, специализирующиеся в области:

а) анализа изображений и распознавания образов;
б) информатики и прикладной математики.

2) ученые, специалисты, преподаватели общих и технических университетов, инженеры, разработчики информационных технологий и программно-алгоритмических комплексов и систем, аспиранты и студенты старших курсов разных специальностей, сталкивающиеся с задачами анализа и оценивания плохо формализуемой, плохо структурированной, неполной, противоречивой и зашумленной информации, в том числе с прикладными задачами распознавания образов и анализа изображений.

Индексирование и реферирование

ACM Digital Library, CLOCKSS, CNKI, CNPIEC, Dimensions, EBSCO Discovery Service, EI Compendex, Emerging Sources Citation Index, Google Scholar, INSPEC, Japanese Science and Technology Agency (JST), Naver, OCLC WorldCat Discovery Service, Portico, ProQuest ABI/INFORM, ProQuest Advanced Technologies & Aerospace Database, ProQuest-ExLibris Primo, ProQuest-ExLibris Summon, Russian Science Citation Index, SCImago, SCOPUS, TD Net Discovery Service, UGC-CARE List (India), WTI Frankfurt eG

Контакты редакции

Все вопросы об отправке материалов, а также о процессе рецензирования или статусе вашей рукописи следует направлять в редакцию журнала Pattern Recognition and Image Analysis: patrec@pleiadesonline.com