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ASIG 2026: Asia Symposium on Image and Graphics

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투고 마감일:
2026-09-30 연장
통보일:
2026-10-30
개최일:
2026-12-04
개최지:
Kyoto, Japan
개최 횟수:
4
주최측:
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조회: 10196   팔로우: 0   참가: 0
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회반 지수 (CP-I)

43.3 / 100
전체 5,694개 중 3,649위 · 상위 65%

컴퓨터 그래픽스·멀티미디어 분야 151개 중 109위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
43
커뮤니티 관심도 (10%)
19
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 4 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 11명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
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신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-07

논문 모집

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We encourage authors to submit original and previously unpublished research work.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
최종 수정: Dunn Carl ()

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