"《信号处理与智能识别系统进展:第4届》是2018年9月19日至22日在印度班加罗尔PES理工学院(南校区)举行的第四届国际信号处理与智能识别系统研讨会(SIRS 2018)的精选论文集。这次研讨会与国际应用软计算和通信网络会议(ACN 2018)同期举行,为信号处理、计算机视觉和模式识别领域的原始研究成果提供了分享、交流、展示和讨论的平台。共收到92篇论文提交,经过双盲评审过程,最终有28篇常规论文和11篇短论文被接受,接受率为42.4%。编辑们对所有作者、程序委员会成员、顾问委员会以及组织者的努力表示感谢,他们对会议的成功起到了关键作用。"
这篇摘要揭示了以下几个重要的知识点:
1. **信号处理**:信号处理是一门学科,专注于改善或解析信号的质量和有效性。它涉及滤波、降噪、压缩、特征提取等技术,用于从噪声中提取有用信息或改善通信和数据存储系统的性能。
2. **智能识别系统**:这些系统是基于人工智能和机器学习的技术,用于自动识别和解析各种信号或模式,如语音识别、图像识别、生物特征识别等。它们通常包括特征提取、分类器设计和模型训练等步骤。
3. **计算机视觉**:这是计算机科学的一个领域,致力于赋予机器“看”并理解图像和视频的能力。它涵盖图像处理、模式识别、深度学习等多个方面,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安全监控等领域。
4. **模式识别**:模式识别是识别和分类数据模式的过程,特别是在未知数据上进行预测。这在数据分析、图像分类、文本挖掘和自然语言处理等应用中至关重要。
5. **双盲评审**:这是一种确保评审过程公正性的方法,既评审员不知道作者的身份,作者也不知道评审员的身份。这有助于减少偏见,提高论文质量。
6. **学术会议**:SIRS 2018和ACN 2018这类国际会议为学者和研究人员提供了一个展示最新研究成果、促进学术交流的平台,对于推动科技进步和领域发展具有重要意义。
7. **论文评审过程**:提交的论文经历了严格的评审,包括对原创性、新颖性和技术质量的评估,以及作者根据评审反馈进行修订的环节,以确保最终收录论文的质量。
这些知识点反映了当前信号处理和智能识别系统领域的研究趋势和重要性,同时突显了学术界对高质量研究成果的追求和审慎评价标准。