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          Iet Biometrics

          評(píng)價(jià)信息:

          影響因子:1.8

          年發(fā)文量:18

          生物識(shí)別 SCIE

          Iet Biometrics

          《生物識(shí)別》(Iet Biometrics)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由Wiley出版商創(chuàng)刊于2012年,刊期Bi-monthly。該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為1.8。CiteScore指數(shù)值為5.9。

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          期刊簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間: 33 Weeks

          The field of biometric recognition - automated recognition of individuals based on their behavioural and biological characteristics - has now reached a level of maturity where viable practical applications are both possible and increasingly available. The biometrics field is characterised especially by its interdisciplinarity since, while focused primarily around a strong technological base, effective system design and implementation often requires a broad range of skills encompassing, for example, human factors, data security and database technologies, psychological and physiological awareness, and so on. Also, the technology focus itself embraces diversity, since the engineering of effective biometric systems requires integration of image analysis, pattern recognition, sensor technology, database engineering, security design and many other strands of understanding.

          The scope of the journal is intentionally relatively wide. While focusing on core technological issues, it is recognised that these may be inherently diverse and in many cases may cross traditional disciplinary boundaries. The scope of the journal will therefore include any topics where it can be shown that a paper can increase our understanding of biometric systems, signal future developments and applications for biometrics, or promote greater practical uptake for relevant technologies:

          Development and enhancement of individual biometric modalities including the established and traditional modalities (e.g. face, fingerprint, iris, signature and handwriting recognition) and also newer or emerging modalities (gait, ear-shape, neurological patterns, etc.)

          Multibiometrics, theoretical and practical issues, implementation of practical systems, multiclassifier and multimodal approaches

          Soft biometrics and information fusion for identification, verification and trait prediction

          Human factors and the human-computer interface issues for biometric systems, exception handling strategies

          Template construction and template management, ageing factors and their impact on biometric systems

          Usability and user-oriented design, psychological and physiological principles and system integration

          Sensors and sensor technologies for biometric processing

          Database technologies to support biometric systems

          Implementation of biometric systems, security engineering implications, smartcard and associated technologies in implementation, implementation platforms, system design and performance evaluation

          Trust and privacy issues, security of biometric systems and supporting technological solutions, biometric template protection

          Biometric cryptosystems, security and biometrics-linked encryption

          Links with forensic processing and cross-disciplinary commonalities

          Core underpinning technologies (e.g. image analysis, pattern recognition, computer vision, signal processing, etc.), where the specific relevance to biometric processing can be demonstrated

          Applications and application-led considerations

          Position papers on technology or on the industrial context of biometric system development

          Adoption and promotion of standards in biometrics, improving technology acceptance, deployment and interoperability, avoiding cross-cultural and cross-sector restrictions

          Relevant ethical and social issues

          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(kù)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(kù)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(cè)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(kù)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(chǎng)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

          《Iet Biometrics》(生物識(shí)別)編輯部通訊方式為WILEY, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030-5774。如果您需要協(xié)助投稿或潤(rùn)稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。

          中科院分區(qū)

          2023年12月升級(jí)版

          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)

          2022年12月升級(jí)版

          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)

          2021年12月舊的升級(jí)版

          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)

          2021年12月基礎(chǔ)版

          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)

          2021年12月升級(jí)版

          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)

          2020年12月舊的升級(jí)版

          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)
          名詞解釋:

          基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類,期刊范圍只有SCI期刊。

          升級(jí)版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版(試行)》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評(píng)價(jià)將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版(試行)將過渡共存三年時(shí)間。

          JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

          JCR分區(qū)等級(jí):Q3

          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%

          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%

          Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
          75.93% 94.44% --
          開源占比 出版國(guó)人文章占比 OA被引用占比
          0.57... 0.1 0.05...

          名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

          CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

          CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
          5.9 0.583 0.957
          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%

          大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q2 34 / 106

          68%

          大類:Computer Science 小類:Software Q2 143 / 407

          64%

          名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫(kù)Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

          數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

          歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

          歷年IF值(影響因子)

          歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量

          歷年自引數(shù)據(jù)

          發(fā)文數(shù)據(jù)

          2019-2021年國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

          國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
          India 27
          CHINA MAINLAND 23
          USA 16
          England 12
          GERMANY (FED REP GER) 12
          Turkey 11
          Spain 9
          France 8
          Italy 8
          Portugal 8

          2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

          機(jī)構(gòu) 數(shù)量
          INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (I... 13
          HOCHSCHULE DARMSTADT 7
          INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES 7
          SALZBURG UNIVERSITY 5
          UNIVERSIDADE DE LISBOA 5
          NORWEGIAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNO... 4
          CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 3
          ISTANBUL TECHNICAL UNIVERSITY 3
          NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SY... 3
          NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 3

          2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

          文章引用名稱 引用次數(shù)
          Strengths and weaknesses of deep learnin... 24
          Robust gait recognition: a comprehensive... 15
          Employing fusion of learned and handcraf... 11
          Grey Wolf optimisation-based feature sel... 10
          Unconstrained ear recognition using deep... 10
          Secure multimodal biometric system based... 9
          Hybrid robust iris recognition approach ... 9
          Domain adaptation for ear recognition us... 7
          Ear verification under uncontrolled cond... 7
          ScoreNet: deep cascade score level fusio... 6

          2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

          被引用期刊名稱 數(shù)量
          IET BIOMETRICS 53
          IEEE ACCESS 45
          MULTIMED TOOLS APPL 27
          SENSORS-BASEL 24
          ACM COMPUT SURV 19
          IEEE T INF FOREN SEC 17
          PATTERN RECOGN LETT 15
          EXPERT SYST APPL 12
          APPL SCI-BASEL 11
          NEUROCOMPUTING 11

          2019-2021年引用數(shù)據(jù)

          引用期刊名稱 數(shù)量
          PATTERN RECOGN 106
          IEEE T PATTERN ANAL 99
          IEEE T INF FOREN SEC 79
          IEEE T IMAGE PROCESS 62
          IET BIOMETRICS 53
          PATTERN RECOGN LETT 49
          NEUROCOMPUTING 39
          EXPERT SYST APPL 26
          IMAGE VISION COMPUT 22
          IEEE T CIRC SYST VID 19

          相關(guān)期刊

          免責(zé)聲明

          若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:WILEY, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030-5774。