2021年CCF-A类期刊与研究生行人重识别研究进展

在2021年10月21日的组会上，张齐贤同学向研究生团队分享了关于行人重识别的研究进展，以CCF-A类期刊作为学术交流的核心内容。CCF-A类期刊在中国计算机学会(CCF)的学术评价体系中占有重要地位，主要用于评估计算机领域的高质量论文，与SCI分区有所不同，后者更为广泛，但CCF-A期刊更专注于计算机科学。 首先，张齐贤介绍了几个CCF-A类期刊的例子： 1. **《Artificial Intelligence》(AI)** - 该期刊2021年的JCR影响因子为9.088，位于Q1区，发表的年文章数量为90篇，每月一期，投稿地址为ees.elsevier.com/artint/。此期刊关注人工智能的应用，重视实验结果和新颖性，审核标准较高。 2. **《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI)** - 这是计算机视觉(CV)、机器学习(ML)和模式识别(Pattern Recognition)的重要平台，2021年影响因子高达16.389，同样在Q1区，每年发表约260篇文章，每月更新，投稿地址为https://mc.manuscriptcentral.com/tpami-cs。TPAMI注重理论创新和实验结果，其审稿标准与顶级会议相当。 3. **《International Journal of Computer Vision》(IJCV)** - 主要关注CV、图像处理(Image Processing)、机器人学(Robotics)和视频分析及标注(Video Analysis and Annotation)，虽然具体数据未提供，但作为CCF-A类期刊，它同样代表了该领域内的顶尖研究。IJCV的特点是严格的审稿流程和深入的专业评审。 这些期刊在组会中被用来作为研究生们了解和投稿的目标，因为它们对于提升学术声誉和影响力至关重要。张齐贤强调了在计算机科学尤其是人工智能领域，关注CCF-A类期刊有助于研究人员追踪前沿动态，提高研究成果的质量和可见度。在选择研究方向和撰写论文时，理解并遵循这些期刊的特性和期望是至关重要的步骤。同时，定期阅读和了解这些期刊的最新论文，也能帮助团队成员保持学术竞争力。