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IET Biometrics《IET生物统计学》 (官网投稿)

简介
  • 期刊简称IET BIOMETRICS
  • 参考译名《IET生物统计学》
  • 核心类别 SCIE核心, EI 外国期刊, 目次收录(维普), 知网外文库,外文期刊,
  • IF影响因子
  • 自引率
  • 主要研究方向计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机:人工智能。刊载能够增进对生物识别系统理解、预示技术未来发展与应用、推动相关技术实践落地的原创研究;聚焦核心技术问题的同时,亦关注跨学科研究的多样性。刊载范围包括以下主题:技术开发:单一生物特征模态的开发与增强:涵盖传统模态(如人脸、指纹、虹膜、笔迹识别)与新兴模态(步态、耳形、神经模式等);多模态生物识别:理论研究、系统实现、多分类器与多模态融合方法;软生物特征与信息融合:在身份识别、验证及特征预测中的应用;生物特征模板构建与管理、老化因素对系统的影响机制。系统实现:生物识别系统专用传感器与技术;系统支撑数据库技术;系统工程实施:安全工程实践、智能卡应用、系统平台设计及性能评估;生物特征加密系统、安全框架与关联加密技术;与法证处理的交叉领域及跨学科共性技术。人因与社会:人机交互界面设计、异常处理策略;系统可用性与用户导向设计、心理生理学原理及系统集成;生物识别系统中的信任与隐私保护、模板安全防护;技术应用案例研究与落地考量因素;生物识别系统涉及的伦理与社会议题。前瞻发展:技术发展立场报告与产业背景分析;标准推广与技术接纳:促进技术部署、实现系统互操作性、消除跨文化跨行;业壁垒底层支撑技术(图像分析、模式识别、计算机视觉、信号处理等)在生物识别中的创新应用。展开更多

主要研究方向:

等待设置主要研究方向
计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机:人工智能。刊载能够增进对生物识别系统理解、预示技术未来发展与应用、推动相关技术实践落地的原创研究;聚焦核心技术问题的同时,亦关注跨学科研究的多样性。刊载范围包括以下主题:技术开发:单一生物特征模态的开发与增强:涵盖传统模态(如人脸、指纹、虹膜、笔迹识别)与新兴模态(步态、耳形、神经模式等);多模态生物识别:理论研究、系统实现、多分类器与多模态融合方法;软生物特征与信息融合:在身份识别、验证及特征预测中的应用;生物特征模板构建与管理、老化因素对系统的影响机制。系统实现:生物识别系统专用传感器与技术;系统支撑数据库技术;系统工程实施:安全工程实践、智能卡应用、系统平台设计及性能评估;生物特征加密系统、安全框架与关联加密技术;与法证处理的交叉领域及跨学科共性技术。人因与社会:人机交互界面设计、异常处理策略;系统可用性与用户导向设计、心理生理学原理及系统集成;生物识别系统中的信任与隐私保护、模板安全防护;技术应用案例研究与落地考量因素;生物识别系统涉及的伦理与社会议题。前瞻发展:技术发展立场报告与产业背景分析;标准推广与技术接纳:促进技术部署、实现系统互操作性、消除跨文化跨行;业壁垒底层支撑技术(图像分析、模式识别、计算机视觉、信号处理等)在生物识别中的创新应用。

IET Biometrics《IET生物统计学》(一年1卷). The field of biometric recognition - automated recognition of individuals based on their behavioural and&nbs...[显示全部]
征稿信息

万维提示:

1、投稿方式:在线投稿。

2、期刊网址:

https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/journal/ietbm

3、投稿网址:

https://submission.wiley.com/journal/BME2

4、官网邮箱:bme2.office@wiley.com

5、期刊刊期:以Continuous publication形式出刊,一年出版1卷。

20251119星期三


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