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Iet Biometrics SCI/SCIE

Iet Biometrics

  • ISSN:2047-4938
  • ESSN:2047-4946
  • 国际标准简称:IET BIOMETRICS
  • 出版地区:USA
  • 出版周期:Bi-monthly
  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 出版年份:2012
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q4
  • IF影响因子

    1.821
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Iet Biometrics

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

中文简介

生物特征识别领域 - 根据个人的行为和生物学特征自动识别个人 - 现在已经达到成熟水平,可行的实际应用既可能而且越来越多。生物识别领域的特点尤其是其跨学科性,因为虽然主要集中在强大的技术基础上,但有效的系统设计和实施通常需要广泛的技能,例如人为因素、数据安全和数据库技术、心理和生理意识, 等等。此外,技术重点本身包含多样性,因为有效的生物识别系统工程需要集成图像分析、模式识别、传感器技术、数据库工程、安全设计和许多其他方面的理解。

期刊的范围故意比较宽。在关注核心技术问题的同时,人们认识到这些问题可能本质上是多样化的,并且在许多情况下可能会跨越传统的学科界限。因此,该期刊的范围将包括任何可以证明一篇论文可以增加我们对生物识别系统的理解、预示未来生物识别技术的发展和应用,或促进相关技术的更多实际应用的主题:

个人生物识别模式的开发和增强,包括已建立和传统模式(例如面部、指纹、虹膜、签名和手写识别)以及更新或新兴模式(步态、耳朵形状、神经模式等)

多生物识别、理论和实践问题、实际系统的实现、多分类器和多模态方法

用于识别、验证和特征预测的软生物特征和信息融合

生物识别系统的人为因素和人机界面问题、异常处理策略

模板构建和模板管理、老化因素及其对生物识别系统的影响

可用性和面向用户的设计、心理和生理原理与系统集成

用于生物识别处理的传感器和传感器技术

支持生物识别系统的数据库技术

生物识别系统的实施、安全工程影响、智能卡和相关技术的实施、实施平台、系统设计和性能评估

信任和隐私问题、生物识别系统的安全性和支持技术解决方案、生物识别模板保护

生物识别密码系统、安全性和生物识别相关加密

与取证处理和跨学科共性的联系

核心基础技术(例如图像分析、模式识别、计算机视觉、信号处理等),可以证明与生物识别处理的具体相关性

应用程序和以应用程序为主导的注意事项

关于技术或生物识别系统开发的工业背景的职位论文

采用和推广生物识别标准,提高技术接受度、部署和互操作性,避免跨文化和跨行业限制

相关的道德和社会问题

期刊点评

Iet Biometrics创刊于2012年,由WILEY出版商出版,收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度33 Weeks,影响因子指数1.821,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。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

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

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(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q4 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q4

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分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
5.70 0.694 1.218
学科 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q2 30 / 100

70%

大类:Computer Science 小类:Signal Processing Q2 39 / 122

68%

大类:Computer Science 小类:Software Q2 131 / 404

67%

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。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 19 37
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):
57.48% 2 0.45...
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:
97.37% SCI、SCIE

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:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
India 27
CHINA MAINLAND 23
USA 16
England 12
GERMANY (FED REP GER) 12
Turkey 11
Spain 9
France 8
Italy 8
Portugal 8

近年引用统计:

期刊名称 数量
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

近年被引用统计:

期刊名称 数量
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

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Strengths and weaknesses of deep... 24
Robust gait recognition: a compr... 15
Employing fusion of learned and ... 11
Grey Wolf optimisation-based fea... 10
Unconstrained ear recognition us... 10
Secure multimodal biometric syst... 9
Hybrid robust iris recognition a... 9
Domain adaptation for ear recogn... 7
Ear verification under uncontrol... 7
ScoreNet: deep cascade score lev... 6

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Genes 3.759 3区
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International Journal Of Ventilation 0.732 4区
Sustainability 2.576 3区
Annual Review Of Genetics 11.146 1区

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