학회 정보

IPAI 2026: International Conference on Image Processing and Artificial Intelligence

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투고 마감일:
2026-01-25
통보일:
2026-02-25
개최일:
2026-06-10
개최지:
Toulouse, France
개최 횟수:
3
조회: 3097   팔로우: 0   참가: 0
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IPAI
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회반 지수 (CP-I)

41.4 / 100
전체 5,693개 중 4,745위 · 상위 84%

컴퓨터 비전·패턴 인식 분야 246개 중 224위 인공지능·기계학습 분야 742개 중 604위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
37
커뮤니티 관심도 (10%)
12
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 3 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 4명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-05

논문 모집

IPAI 2026 (International Conference on Image Processing and Artificial Intelligence) is an academic conference held in Toulouse, France on 2026-06-10. The paper submission deadline is 2026-01-25. Acceptance notifications are sent on 2026-02-25.

Paper Scopes Areas as Below Track 1 - Image, Speech, Signal and Video Processing Signal, image and video processing Image and video analysis and understanding Audio and acoustic processing and analysis Segmentation, features and descriptors Texture and color analysis Automatic speech and speaker recognition Multimedia analysis, indexing and retrieval Vision sensors Medical image and signal analysis Computer-aided detection and diagnosis Image guidance and robot guidance of interventions Face recognition Image compression, coding, and encryption Graph theory in image processing Natural language processing Track 2 - Pattern Recognition and Machine Learning Statistical and structural pattern recognition Machine learning and data mining Artificial neural networks Dimensionality reduction and manifold learning Classification and clustering Symbolic learning Active and ensemble learning Deep learning Machine learning Support vector machine Neural networks Bayesian learning Transfer learning Reinforcement learning and temporal models Semi-supervised learning and spectral methods Track 3 - Computer Vision Vision sensors Biologically motivated vision Illumination and reflectance modeling Image based modeling Physics-based vision Perceptual organization Computational photography 3D shape recovery 2D/3D object detection and recognition Cognitive and embodied vision Occlusion and shadow detection Vision for graphics Scene understanding Track 4 - Data Science and Artificial Intelligence Application Knowledge Engineering Computational intelligence Intelligent agent Intelligent control Knowledge management Artificial Immune System Big data Data mining Distributed and parallel learning Human Computer Interaction Fuzzy Systems and Control Intelligent Systems Soft Computing Graphics algorithms
최종 수정: Dou Sun ()

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