会議情報

CAIP 2019: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns

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CAIP
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投稿締切日:
2019-04-01
通知日:
開催日:
2019-09-02
開催地:
Salerno, Italy
開催回数:
18
ICORE: C   QUALIS: B2   閲覧: 31379   フォロー: 12   参加: 3

会伴インデックス (CP-I)

56.7 / 100
全 5,680 件中 第 744 位 · 上位 14%
学術的評価 (35%)
68
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
79
コミュニティの注目度 (10%)
33
公開情報の充実度 (15%)
25

使用した入力: 収録ランク：ICORE C, QUALIS B2 · 確認できる開催回数：18 · 会伴でフォローしている研究者：12 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 80% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-09-12

論文募集

CAIP 2019 (International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns) is a ICORE C / QUALIS B2 conference held in Salerno, Italy on 2019-09-02. The paper submission deadline is 2019-04-01.

The scope of CAIP 2015 includes, but not limited to, the following areas: 2D-to-3D 3D TV 3D Vision Applications Approximation methods Big data Biometrics Brain-inspired algorithms Calibration techniques Classification Clustering algorithms Color and texture Complex natural images Data models Defocus deblurring Delineation Depth Dimension reduction Document analysis Edge/contour detection Enhancement of video and still images Eye blink detection Face recognition Feature extraction Feature selection Gaussian processes Gaze estimation Gesture recognition Graph-based Methods Grouping Human pose estimation Image and video indexing and database retrieval Image and video processing Image color analysis Image fusion Image representation Image restoration Image-based modeling Information theory Invariance Kernel methods Keypoint detection Logical Combinatorial Pattern Recognition Machine learning Machine vision applications Medical imaging Mixture models Mobile multimedia Model-based vision approaches Morphology Motion Analysis Motion deblurring Multiclassifier system Natural computation for digital imagery Non-photorealistic animation and modeling Novel algorithms and techniques Object modelling Object recognition Particle filter framework Pattern recognition for natural language processing Pattern recognition in audio signals Pattern recognition in financial data Pattern recognition in non-visual data Pattern recognition on mobile devices Performance evaluation Photometric stereo Pose estimation Predictive models Query processing Range image Reconstruction techniques Search problems Segmentation Semantic image labelling Shape recovery from multiple images Shape representation and analysis Smoothing methods Statistical models Stereo image analysis Structural pattern recognition Surveillance Texture Three-dimensional displays Tracking Trainable features Transforms Uncertainty
最終更新：Dou Sun（）

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CCF正式名称インパクトファクター出版社ISSN
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CKnowledge-Based Systems7.2Elsevier0950-7051
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