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Iet Biometrics是计算机科学领域的一本优秀期刊。由Wiley出版社出版。该期刊主要发表计算机科学领域的原创性研究成果。创刊于2012年，该期刊主要刊载COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI4区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动计算机科学领域的进步。
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| 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 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 4区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 4区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 4区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 4区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 4区 | 否 | 否 |
| 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 | 否 | 否 |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 136 / 197 |
31.2% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q4 | 152 / 198 |
23.48% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Computer Science 小类：Signal Processing | Q2 | 41 / 131 |
69% |
| 大类：Computer Science 小类：Computer Vision and Pattern Recognition | Q2 | 34 / 106 |
68% |
| 大类：Computer Science 小类：Software | Q2 | 143 / 407 |
64% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 33 | 22 | 33 | 54 | 54 | 38 | 37 | 52 | 38 | 18 |
| 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 |
| 机构 | 数量 |
| INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) | 13 |
| HOCHSCHULE DARMSTADT | 7 |
| INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES | 7 |
| SALZBURG UNIVERSITY | 5 |
| UNIVERSIDADE DE LISBOA | 5 |
| NORWEGIAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY (NTNU) | 4 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 3 |
| ISTANBUL TECHNICAL UNIVERSITY | 3 |
| NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SYSTEM) | 3 |
| NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 3 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Strengths and weaknesses of deep learning models for face recognition against image degradations | 24 |
| Robust gait recognition: a comprehensive survey | 15 |
| Employing fusion of learned and handcrafted features for unconstrained ear recognition | 11 |
| Grey Wolf optimisation-based feature selection and classification for facial emotion recognition | 10 |
| Unconstrained ear recognition using deep neural networks | 10 |
| Secure multimodal biometric system based on diffused graphs and optimal score fusion | 9 |
| Hybrid robust iris recognition approach using iris image pre-processing, two-dimensional gabor features and multi-layer perceptron neural network/PSO | 9 |
| Domain adaptation for ear recognition using deep convolutional neural networks | 7 |
| Ear verification under uncontrolled conditions with convolutional neural networks | 7 |
| ScoreNet: deep cascade score level fusion for unconstrained ear recognition | 6 |
SCIE
影响因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影响因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影响因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影响因子 3
CiteScore 7.7
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