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PRIA 2026: International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis

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Día de Entrega:
2026-10-22 Cerrado
Fecha de Notificación:
2026-11-01
Fecha de conferencia:
2026-11-06
Ubicación:
Zhengzhou, China
Ediciones:
3
Vistas: 586   Seguidores: 0   Asistentes: 0
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PRIA
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Índice Conference Partner (CP-I)

41,6 / 100
Puesto n.º 4.815 de 5.761 congresos · 84% superior

N.º 226 de 246 en Visión por computador y reconocimiento de patrones

Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%)
37
Atención de la comunidad (10%)
13
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 3 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 5

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 45 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.2 · Calculado el 2026-10-28

Solicitud de Artículos

PRIA 2026 (International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis) is an academic conference held in Zhengzhou, China on 2026-11-06. The paper submission deadline is 2026-10-22. Acceptance notifications are sent on 2026-11-01.

The 2026 3rd International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA 2026) will be held on November 6-8, 2026, in Zhengzhou, China, which will focus on the field of Pattern Recognition and Image Analysis to discuss the latest research results, technological breakthroughs, and cutting-edge trends in the field. The conference will provide a rich and diverse academic program, including keynote discussions, invited presentations, oral presentations, poster presentations, and symposiums, providing participants with opportunities for in-depth academic exchanges and collaborations. The conference will include expert forums, academic reports, workshops, poster presentations, and other forms, covering various fields such as pattern recognition, image processing, computer vision, artificial intelligence,and so on. Whether you are an expert scholar, researcher, graduate student, or industrial practitionerin this field, you will benefit from this conference to jointly promote the development and innovation in pattern recognition and image analysis. We look forward to your participation in discussing the hot topics in this field, sharing your academic achievements, and creating a bright future inthe field of digital technology together! PUBLICATION All papers will be reviewed by two or three expert reviewers from the conference committees. After a careful reviewing process, all accepted papers will be published in the Conference Proceedings by SPIE-The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X), and submitted to EI Compendex, Scopus for indexing. CALL FOR PAPERS Topics of interest for submission include, but are not limited to: 1. Fundamentals of pattern recognition: pattern representation, feature extraction, classifier design and evaluation 2. Image processing and analysis: image enhancement, segmentation, texture analysis, shape analysis 3. Target Recognition and Detection: object detection, face recognition, target tracking, license plate recognition 4. Biometrics: Fingerprint, Iris, Facial Recognition 5. Medical image analysis: medical imaging, disease diagnosis, image segmentation 6. Remote sensing image analysis: remote sensing data processing, land use classification, target detection 7. Video Analysis: Motion Recognition, Video Summarization, Anomaly Detection 8. Text Recognition and Analysis: Optical Character Recognition, Text Mining, Handwriting Recognition 9. Machine Learning and Pattern Recognition: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning 10. Deep Learning in Pattern Recognition: Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks 11. Computer vision: 3D vision, multi-view geometry, image alignment
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