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ASIG 2026: Asia Symposium on Image and Graphics

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投稿締切日:
2026-09-30 延長
通知日:
2026-10-30
開催日:
2026-12-04
開催地:
Kyoto, Japan
開催回数:
4
主催者:
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閲覧: 10198   フォロー: 0   参加: 0
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会伴インデックス (CP-I)

43.3 / 100
全 5,694 件中 第 3,649 位 · 上位 65%

コンピュータグラフィックス・マルチメディア 分野 151 件中 第 109 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
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%)
43
コミュニティの注目度 (10%)
19
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：4 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：11 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)
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信頼度 45% — 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 2026-10-07

論文募集

ASIG 2026 (Asia Symposium on Image and Graphics) is an academic conference held in Kyoto, Japan on 2026-12-04. The paper submission deadline is 2026-09-30 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-10-30.

We encourage authors to submit original and previously unpublished research work. All submissions will be peer-reviewed by experts in the respective fields. Accepted papers will be published in the symposium proceedings and indexed in major databases. Topics of interest include but are not limited to: Track 1. Image Processing and Analysis - Image enhancement, restoration, and filtering - Image segmentation and object detection - Image compression, coding, and transmission - Medical image processing and analysis - Remote sensing and satellite image processing - Hyperspectral and multispectral image analysis Track 2. Computer Vision and Pattern Recognition - Object detection, tracking, and recognition - 3D vision and reconstruction - Motion analysis and action recognition - Scene understanding and semantic segmentation - Face, gesture, and pose recognition - Deep learning for computer vision tasks Track 3. Graphics and Visualization - Rendering techniques (real-time, photorealistic, non-photorealistic) - Geometric modeling and processing - Animation, simulation, and virtual reality - Augmented reality and mixed reality - Scientific and information visualization - GPU-based graphics and parallel computing Track 4. Machine Learning and AI for Image and Graphics - Deep learning for image and graphics applications - Generative models (GANs, VAEs, diffusion models) - Reinforcement learning in visual tasks - Transfer learning and domain adaptation - Explainable AI for image and graphics - Neural rendering and neural networks for graphics Track 5. Multimedia Systems and Applications - Multimedia content analysis and retrieval - Multimedia compression and streaming - Interactive multimedia systems and user interfaces - Multimedia security, watermarking, and forensics - Social media analysis and recommendation systems - Applications in gaming, entertainment, and education Track 6. Emerging Technologies and Interdisciplinary Applications - Quantum image processing and computing - Neuromorphic computing for image and graphics - Edge and fog computing for visual data processing - Ethical and societal implications of image and graphics technologies - Applications in autonomous vehicles, robotics, and drones
最終更新：Dunn Carl （）

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