Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам британское научное издание Pattern Recognition. Журнал имеет первый квартиль, издается в Elsevier Ltd., его SJR за 2020 г. равен 1,492, импакт-фактор - 7,740, электронный ISSN - 0031-3203, предметные области - Машинное зрение и распознавание образов, Программное обеспечение, Технология обработки сигналов, Искусственный интеллект. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Эдвин Ханкок, контактные данные - edwin.hancock@york.ac.uk.
Машинное зрение и распознавание образов - это зрелая, но захватывающая и быстро развивающаяся область, которая лежит в основе разработок в смежных областях, таких, как компьютерное зрение, обработка изображений, анализ текста и документов и нейронные сети. Она тесно связана с машинным обучением, а также находит применение в таких быстро развивающихся областях, как биометрия, биоинформатика, анализ мультимедийных данных и, в последнее время, наука о данных. Журнал был основан около 50 лет назад, когда данная область появилась в первые годы развития компьютерных наук. За прошедшие годы она значительно расширилась. К публикации принимаются статьи, вносящие оригинальный вклад в теорию, методологию и применение распознавания образов в любой области, при условии, что контекст работы четко объяснен и обоснован в литературе по распознаванию образов. Статьи, основная задача которых выходит за рамки области распознавания образов и в которых сообщается о рутинном применении ИТ с использованием существующих или хорошо известных методов, не принимаются. Политика публикации заключается в:
1. принятии новых оригинальных статей, которые рецензируются компетентными учеными;
2. обзоров достижений в данной области и
3. педагогических работ, охватывающих конкретные области, представляющие интерес для распознавания образов.
Время от времени организовываются различные специальные выпуски по актуальным темам, представляющим интерес для распознавания образов. Представленные статьи должны быть в одну колонку, с двойным интервалом, объемом не менее 20 и не более 35 (40 для обзора) страниц, которые нумеруются.
Адрес издания - https://www.sciencedirect.com/journal/pattern-recognition
Пример статьи, название - Pareto Optimization of Deep Networks for COVID-19 Diagnosis from Chest X-rays. Заголовок (Abstract) - The year 2020 was characterized by the COVID-19 pandemic that has caused, by the end of March 2021, more than 2.5 million deaths worldwide. Since the beginning, besides the laboratory test, used as the gold standard, many applications have been applying deep learning algorithms to chest X-ray images to recognize COVID-19 infected patients. In this context, we found out that convolutional neural networks perform well on a single dataset but struggle to generalize to other data sources. To overcome this limitation, we propose a late fusion approach where we combine the outputs of several state-of-the-art CNNs, introducing a novel method that allows us to construct an optimum ensemble determining which and how many base learners should be aggregated. This choice is driven by a two-objective function that maximizes, on a validation set, the accuracy and the diversity of the ensemble itself. A wide set of experiments on several publicly available datasets, accounting for more than 92000 images, shows that the proposed approach provides average recognition rates up to 93.54% when tested on external datasets. Keywords: COVID-19; X-ray; Deep-Learning; Multi-Expert Systems; Optimization; Convolutional Neural Networks