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International Journal On Document Analysis And Recognition

International Journal On Document Analysis And Recognition

SCISCIE

国际简称:INT J DOC ANAL RECOG  参考译名:国际文献分析与识别杂志

  • 中科院分区

    3区

  • CiteScore分区

    Q2

  • JCR分区

    Q4

基本信息:
ISSN:1433-2833
E-ISSN:1433-2825
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地区:GERMANY
出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版语言:English
出版周期:Quarterly
出版年份:1998
研究方向:工程技术-计算机:人工智能
评价信息:
影响因子:1.7
H-index:44
CiteScore指数:5.1
SJR指数:0.44
SNIP指数:1.122
发文数据:
Gold OA文章占比:23.70%
研究类文章占比:100.00%
年发文量:51
自引率:0.0434...
开源占比:0.1447
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0
OA被引用占比:
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介International Journal On Document Analysis And Recognition期刊介绍

The large number of existing documents and the production of a multitude of new ones every year raise important issues in efficient handling, retrieval and storage of these documents and the information which they contain. This has led to the emergence of new research domains dealing with the recognition by computers of the constituent elements of documents - including characters, symbols, text, lines, graphics, images, handwriting, signatures, etc. In addition, these new domains deal with automatic analyses of the overall physical and logical structures of documents, with the ultimate objective of a high-level understanding of their semantic content. We have also seen renewed interest in optical character recognition (OCR) and handwriting recognition during the last decade. Document analysis and recognition are obviously the next stage.

Automatic, intelligent processing of documents is at the intersections of many fields of research, especially of computer vision, image analysis, pattern recognition and artificial intelligence, as well as studies on reading, handwriting and linguistics. Although quality document related publications continue to appear in journals dedicated to these domains, the community will benefit from having this journal as a focal point for archival literature dedicated to document analysis and recognition.

期刊简介International Journal On Document Analysis And Recognition期刊介绍

《International Journal On Document Analysis And Recognition》自1998出版以来,是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCI、SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)International Journal On Document Analysis And Recognition Cite Score数据

  • CiteScore:5.1
  • SJR:0.44
  • SNIP:1.122
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q2 54 / 183

70%

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q2 369 / 1022

63%

大类:Computer Science 小类:Software Q2 195 / 503

61%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区International Journal On Document Analysis And Recognition 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区
期刊分区表(2025年3月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区
期刊分区表(2023年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 4区
期刊分区表(2022年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 4区
期刊分区表(2021年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 4区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区International Journal On Document Analysis And Recognition JCR分区

2025-2026年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q4 161 / 210

23.6

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q4 166 / 210

21.19

2024-2025年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 116 / 204

43.4

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 145 / 204

29.17

2023-2024年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 136 / 197

31.2

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 144 / 198

27.53

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND17
  • France10
  • India8
  • USA8
  • GERMANY (FED REP GER)5
  • England4
  • Iran4
  • Brazil3
  • Japan3
  • Poland3

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、DR-SigAttack: distribution-relevant signature attack withstands defense mechanisms for offline signature verificatio

    Author: Jia, Wei; Zheng, Lidong; Chen, Jiaen; Zhang, Mingjian; Wu, Da; Zheng, Yuchen

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-026-00576-8

  • 2、HQ-Font: Few-shot Font Generation via Transferring Hierarchical Quantization Style

    Author: Zhu, Anna; Pan, Wei; Li, Guan; Cai, Hongyi; Kenji, Brian Iwana

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-026-00580-y

  • 3、Contour thinning for text detection in Mongolian handwritten historical document

    Author: Ding, Liuxu; Liu, Yuefeng

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-026-00569-7

  • 4、Multi-level Style Control for Chinese Handwriting Generatio

    Author: Yao, Gang; Peng, Liangrui; Li, Zhiyu; Zhao, Tianqi; Zhao, Kemeng; Ding, Ning; Tao, Yao

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-025-00533-x

  • 5、A structured document understanding model based on gate mechanism and cross attentio

    Author: Jiang, Bin; Zhang, Lei; Wang, Yong

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-025-00535-9

  • 6、PAST: Pairwise attention swin transformer for offline signature verificatio

    Author: Xiong, Yu-Jie; Ren, Jian-Xin; Zhu, Dong-Hai; Xie, Xi-Jiong; Qiu, Xi-He

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-025-00537-7

  • 7、A Low-Intervention Dual-Loop Iterative Process for Efficient Dataset Expansion and Classification in Palm Leaf Manuscript Analysi

    Author: Thuon, Nimol; Du, Jun; Theang, Panhapin; Thuon, Ratana

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-025-00532-y

  • 8、Bi-VLDoc: bidirectional vision-language modeling for visually-rich document understandin

    Author: Luo, Chuwei; Tang, Guozhi; Zheng, Qi; Yao, Cong; Jin, Lianwen; Li, Chenliang; Xue, Yang; Si, Luo

    Journal: INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10032-025-00518-w

投稿常见问题

通讯方式:SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。