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.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

• 34442Скачивания полных текстов 2024
  Springer измеряет число скачиваний полных текстов с платформы SpringerLink в соответствии со стандартами COUNTER (Counting Online Usage of NeTworked Electronic Resources).
• 46 Фактор использования 2023/2024
  Фактор использования – это величина, рассчитываемая в соответствии правилами, рекомендуемыми COUNTER. Это среднее значение (медиана) числа скачиваний в 2023/2024 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.

WEB OF SCIENCE

• 0.7 Импакт-фактор 2023
  Импакт-фактор журнала - это среднее количество раз, когда статьи из журнала, опубликованные за последние два года, цитировались в JCR-году. Он рассчитывается путем деления количества цитирований в JCR-году на общее количество статей, опубликованных за два предыдущих года.
• Q4Квартиль: Computer Science, Interdisciplinary Applications 2023
  Квартили показывают, на каком уровне находится рейтинг журнала в определенной тематической категории. Квартили ранжируют журналы от самого высокого к самому низкому в зависимости от их импакт-фактора. Q1 (зеленый) объединяет журналы с наиболее высокими показателями, Q2 (желтый) – следующие за ними, Q3 (оранжевый orange) – третья группа, Q4 (красный) – журналы с наиболее низкими показателями.
• 0.16 Journal Citation Indicator (Computer Science, Interdisciplinary Applications) 2023
  Показатель цитируемости журнала - это показатель среднего нормализованного цитирования по категориям (CNCI) статей и обзоров, опубликованных журналом за последние три года. Он используется для оценки журналов на основе других показателей, помимо импакт-фактора журнала (JIF).

SCOPUS

• 1.8 CiteScore 2023
  CiteScore выступает показателем уровня цитируемости рецензируемых материалов, который рассчитывается как соотношение среднего количества цитат к количеству опубликованных документов. При этом, публикационное окно равно четырем годам.
• 0.58Source Normalized Impact per Paper (SNIP) 2023
  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.
• 0.223 SCImago Journal Rank (SJR) 2024
  SCImago Journal Rank (SJR) – это мера научного влияния журнала, которая учитывает число цитирований, полученных журналом и рейтинг цитирующих журналов.
• Q3Квартиль: Computer Graphics and Computer-Aided Design 2024
  Квартили показывают, на каком уровне находится рейтинг журнала в определенной тематической категории. Квартили ранжируют журналы от самого высокого к самому низкому в зависимости от значения SJR. Q1 (зеленый) объединяет журналы с наиболее высокими показателями, Q2 (желтый) – следующие за ними, Q3 (оранжевый orange) – третья группа, Q4 (красный) – журналы с наиболее низкими показателями.
• 35Индекс Хирша 2024
  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.

БЕЛЫЙ СПИСОК

• 2Уровень 2023
  «Белый список» – перечень наиболее авторитетных научных российских и международных изданий, созданный в целях обеспечения мониторинга и оценки публикационной активности. Предполагает присвоение журналам одного из 4 уровней – с первого по четвертый.

Pattern Recognition and Image Analysis  is a peer-reviewed journal that publishes the results of fundamental and applied scientific research in the fields of image processing, recognition, analysis and understanding, pattern recognition, artificial intelligence, and related fields of theoretical and applied computer science and applied mathematics. 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. The journal makes it possible to rapidly publish original research articles and critical reviews. It features articles written by the world's leading scientists and solicited by the editorial board. Some of the journal issues are devoted to specific themes or proceedings of international conferences and workshops. The journal is one of the top ten global periodicals on image analysis and pattern recognition and is the only publication on this topic in Central and Eastern Europe. The journal is an international publication and publishes manuscripts originally submitted in English from all countries along with translated works.

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.

ACM Digital Library, Baidu, CLOCKSS, CNKI, CNPIEC, Dimensions, EBSCO, EI Compendex, Emerging Sources Citation Index, Google Scholar, INSPEC, Japanese Science and Technology Agency (JST), Naver, OCLC WorldCat Discovery Service, Portico, ProQuest, Russian Science Citation Index, SCImago, SCOPUS, TD Net Discovery Service, UGC-CARE List (India), Wanfang

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