International Journal On Document Analysis And Recognition SCIE

國際簡稱：INT J DOC ANAL RECOG 參考譯名：國際文獻分析與識別雜志

主要研究方向：工程技術-計算機：人工智能非預警期刊審稿周期： 12周，或約稿

《國際文獻分析與識別雜志》(International Journal On Document Analysis And Recognition)是一本由Springer Berlin Heidelberg出版的以工程技術-計算機：人工智能為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領域相關的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。

4區(qū) 中科院分區(qū)
Q3 JCR分區(qū)
34 年發(fā)文量
1.8 IF影響因子
未開放 是否OA
44 H-index
1998 創(chuàng)刊年份
Quarterly 出版周期
English 出版語言

The large number of existing documents and the production of a multitude of new ones every year raise important issues in efficient handling, retrieval and storage of these documents and the information which they contain. This has led to the emergence of new research domains dealing with the recognition by computers of the constituent elements of documents - including characters, symbols, text, lines, graphics, images, handwriting, signatures, etc. In addition, these new domains deal with automatic analyses of the overall physical and logical structures of documents, with the ultimate objective of a high-level understanding of their semantic content. We have also seen renewed interest in optical character recognition (OCR) and handwriting recognition during the last decade. Document analysis and recognition are obviously the next stage.

Automatic, intelligent processing of documents is at the intersections of many fields of research, especially of computer vision, image analysis, pattern recognition and artificial intelligence, as well as studies on reading, handwriting and linguistics. Although quality document related publications continue to appear in journals dedicated to these domains, the community will benefit from having this journal as a focal point for archival literature dedicated to document analysis and recognition.

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International Journal On Document Analysis And Recognition期刊信息

ISSN：1433-2833
出版語言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：1433-2825
出版地區(qū)：GERMANY
是否預警：否
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：Quarterly
創(chuàng)刊時間：1998
開源占比：0.1447
Gold OA文章占比：16.48%
OA被引用占比：0.1020...
出版國人文章占比：0.18
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：91.18%

International Journal On Document Analysis And Recognition CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

6.2

1.409

1.676

學科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Computer Vision and Pattern Recognition	Q2	31 / 106	71%
大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications	Q2	238 / 817	70%
大類：Computer Science 小類：Software	Q2	131 / 407	67%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

International Journal On Document Analysis And Recognition中科院評價數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

中科院 2022年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

中科院 2021年12月基礎版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

中科院 2021年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區(qū)

International Journal On Document Analysis And Recognition JCR評價數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q3	136 / 197	31.2%

按JCI指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q3	144 / 198	27.53%

International Journal On Document Analysis And Recognition歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計

影響因子

中科院分區(qū)

International Journal On Document Analysis And Recognition中國學者發(fā)文選摘

1、Scene text detection and recognition with advances in deep learning: a survey
Author: Xiyan Liu, Gaofeng Meng, Chunhong Pan

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2019, Vol., , DOI:10.1007/s10032-019-00320-5
2、Metro maps for efficient knowledge learning by summarizing massive electronic textbooks
Author: Weiming Lu, Pengkun Ma, Jiale Yu, Yangfan Zhou, Baogang Wei

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2019, Vol., , DOI:10.1007/s10032-019-00319-y
3、Visual word density-based nonlinear shape normalization method for handwritten Chinese character recognition
Author: Yunxue Shao, Chunheng Wang, Baihua Xiao

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2013, Vol.16, 387-397, DOI:10.1007/s10032-012-0198-4
4、Multi-class segmentation of free-form online documents with tree conditional random fields
Author: Adrien Delaye, Cheng-Lin Liu

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2014, Vol.17, 313-329, DOI:10.1007/s10032-014-0221-z
5、A keyword retrieval system for historical Mongolian document images
Author: Hongxi Wei, Guanglai Gao

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2013, Vol.17, 33-45, DOI:10.1007/s10032-013-0203-6
6、An over-segmentation method for single-touching Chinese handwriting with learning-based filtering
Author: Liang Xu, Fei Yin, Qiu-Feng Wang, Cheng-Lin Liu

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2013, Vol.17, 91-104, DOI:10.1007/s10032-013-0208-1
7、Learning confidence transformation for handwritten Chinese text recognition
Author: Da-Han Wang, Cheng-Lin Liu

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2013, Vol.17, 205-219, DOI:10.1007/s10032-013-0214-3
8、Mathematical formula identification and performance evaluation in PDF documents
Author: Xiaoyan Lin, Liangcai Gao, Zhi Tang, Josef Baker, Volker Sorge

Journal: International Journal on Document Analysis and Recognition, 2013, Vol.17, 239-255, DOI:10.1007/s10032-013-0216-1