來源:學(xué)術(shù)之家整理 2025-03-18 15:40:27
《Iet Biometrics》中文名稱:《生物識別》,創(chuàng)刊于2012年,由Wiley出版商出版,出版周期Bi-monthly。
生物特征識別領(lǐng)域(基于個(gè)人的行為和生物特征自動(dòng)識別個(gè)人)現(xiàn)已達(dá)到成熟水平,可行的實(shí)際應(yīng)用不僅可能而且越來越可用。生物特征識別領(lǐng)域的特點(diǎn)是其跨學(xué)科性,因?yàn)殡m然主要關(guān)注強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ),但有效的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)施通常需要廣泛的技能,例如人為因素、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)庫技術(shù)、心理和生理意識等。此外,技術(shù)重點(diǎn)本身包含多樣性,因?yàn)橛行У纳锾卣髯R別系統(tǒng)的工程需要整合圖像分析、模式識別、傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)庫工程、安全設(shè)計(jì)和許多其他理解。
該期刊的范圍故意相對較廣。雖然重點(diǎn)關(guān)注核心技術(shù)問題,但人們認(rèn)識到這些問題可能本質(zhì)上是多樣化的,在許多情況下可能跨越傳統(tǒng)的學(xué)科界限。因此,該期刊的范圍將包括任何可以證明論文可以增加我們對生物識別系統(tǒng)的理解、預(yù)示生物識別未來發(fā)展和應(yīng)用或促進(jìn)相關(guān)技術(shù)更廣泛實(shí)際應(yīng)用的主題:
開發(fā)和增強(qiáng)單個(gè)生物識別模式,包括既定和傳統(tǒng)模式(例如面部、指紋、虹膜、簽名和手寫識別)以及較新或新興的模式(步態(tài)、耳朵形狀、神經(jīng)模式等)
多生物識別、理論和實(shí)踐問題、實(shí)用系統(tǒng)的實(shí)施、多分類器和多模式方法
用于識別、驗(yàn)證和特征預(yù)測的軟生物識別和信息融合
生物識別系統(tǒng)的人為因素和人機(jī)界面問題、異常處理策略
模板構(gòu)建和模板管理、老化因素及其對生物識別系統(tǒng)的影響
可用性和面向用戶的設(shè)計(jì)、心理和生理原理和系統(tǒng)集成
用于生物特征識別處理的傳感器和傳感器技術(shù)
支持生物特征識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)
生物特征識別系統(tǒng)的實(shí)施、安全工程影響、智能卡及相關(guān)實(shí)施技術(shù)、實(shí)施平臺、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和性能評估
信任和隱私問題、生物特征識別系統(tǒng)的安全性和支持技術(shù)解決方案、生物特征識別模板保護(hù)
生物特征識別密碼系統(tǒng)、安全性和與生物特征識別相關(guān)的加密
與法醫(yī)處理的聯(lián)系和跨學(xué)科共性
核心基礎(chǔ)技術(shù)(例如生物識別技術(shù)(例如,圖像分析、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、信號處理等)與生物識別處理的具體相關(guān)性可得到證明。
應(yīng)用和應(yīng)用主導(dǎo)的考慮
關(guān)于生物識別系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)或工業(yè)背景的立場文件
采用和推廣生物識別標(biāo)準(zhǔn),提高技術(shù)接受度、部署和互操作性,避免跨文化和跨部門限制
相關(guān)的倫理和社會(huì)問題
旨在及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地報(bào)道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領(lǐng)域的科學(xué)研究等工作中取得的經(jīng)驗(yàn)、科研成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等。
國家/地區(qū) | 發(fā)文量 |
India | 27 |
CHINA MAINLAND | 23 |
USA | 16 |
England | 12 |
GERMANY (FED REP GER) | 12 |
Turkey | 11 |
Spain | 9 |
France | 8 |
Italy | 8 |
Portugal | 8 |
文章引用名稱 | 引用次數(shù) |
Strengths and weaknesses of ... | 24 |
Robust gait recognition: a c... | 15 |
Employing fusion of learned ... | 11 |
Grey Wolf optimisation-based... | 10 |
Unconstrained ear recognitio... | 10 |
Secure multimodal biometric ... | 9 |
Hybrid robust iris recogniti... | 9 |
Domain adaptation for ear re... | 7 |
Ear verification under uncon... | 7 |
ScoreNet: deep cascade score... | 6 |
被引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
IET BIOMETRICS | 53 |
IEEE ACCESS | 45 |
MULTIMED TOOLS APPL | 27 |
SENSORS-BASEL | 24 |
ACM COMPUT SURV | 19 |
IEEE T INF FOREN SEC | 17 |
PATTERN RECOGN LETT | 15 |
EXPERT SYST APPL | 12 |
APPL SCI-BASEL | 11 |
NEUROCOMPUTING | 11 |
引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
PATTERN RECOGN | 106 |
IEEE T PATTERN ANAL | 99 |
IEEE T INF FOREN SEC | 79 |
IEEE T IMAGE PROCESS | 62 |
IET BIOMETRICS | 53 |
PATTERN RECOGN LETT | 49 |
NEUROCOMPUTING | 39 |
EXPERT SYST APPL | 26 |
IMAGE VISION COMPUT | 22 |
IEEE T CIRC SYST VID | 19 |
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