模式识别方面的期刊

Pattern Recognition期刊Q1区。期刊分区：SCI期刊分区共有两种，一类是JCR分区，也就是汤森路透分区，共有Q1、Q2、Q3和Q4四个区，前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75% )为Q3区，75%之后的为Q4区。

另一个分区是中科院分区，中科院分区也是有四个区，1区-4区，在称谓上与JCR分区不同，前5% 为该类1 区、6% ～ 20% 为2 区、21% ～50% 为3 区，其余的为4 区。

其实这两类分区最大的区别在于影响因子的区间标准不同，中科院分区中1区期刊比JCRQ1区期刊要少，质量上要更高，两种分区都是可以选择的。PATTERN RECOGNITION 期刊简介：模式识别是一个成熟而激动人心、发展迅速的领域，它支撑着计算机视觉、图像处理、文本和文档分析以及神经网络等相关领域的发展。它与机器学习非常相似，并且在生物特征学、生物信息学、多媒体数据分析和最近的数据科学等快速新兴领域也有应用。期刊模式识别是在大约50年前建立的，因为这个领域出现在计算机科学的早期。在过去的几年里，它有了很大的发展。该杂志接受在任何领域对模式识别的理论、方法和应用做出原创贡献的论文，前提是该工作的背景在模式识别文献中都有明确的解释和依据。主要关注的论文不属于模式识别领域，并且使用现有或众所周知的方法报告IT的常规应用程序的论文，应该指向其他地方。以上内容参考：期刊网——期刊简介

是人工智能领域公认的顶级水平。

TPAMI是计算机视觉和人工智能领域公认的顶级国际期刊，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，也是中国人民大学核心期刊目录中的A+类期刊，影响因子。

2021年1月至今，高瓴人工智能学院已发表或被录用CCF A类期刊和会议论文76篇、CCF B类期刊和论文31篇。

TPAMI是目前计算机类别中影响因子最高（影响因子）的期刊之一，主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。

上海科技大学信息学院智能视觉中心的最新研究成果“Neural Opacity Point Cloud”在人工智能领域顶级学术刊物IEEE TPAMI发表。

TPAMI是模式分析与机器智能IEEE汇刊，中国计算机学会和中国自动化学会等多个学会将其定位为：国际上极少数的顶级刊物，鼓励我国学者去突破。

EEE TPAMI是公认的人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域顶级国际期刊，该期刊影响因子（Impact Factor）和谷歌指数（H-Index）在计算机科学和工程技术两个大类学科里均列首位。

同时，该期刊影响因子和谷歌指数列所有计算机学会推荐A类（CCF A类）期刊首位，在计算机科学与人工智能领域具有权威影响力。