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
这样的内容，可以发科技类期刊。 《模式识别与人工智能》 《测绘科学技术学报》 《信息技术与信息化》 《计算机科学与探索》 《控制与决策》 《模式识别与人工智能》 《机器人》 如果我的答复能够让你满意一点，请及时采纳，欢迎交流。
地 址：合肥1130信箱中国科学院合肥智能机械研究所邮政编码：230031电 话：0551-5591176电子邮件：
软件学报是三大学报之一，权威性最高，难度大，审稿漫长模式识别与人工智能好投一点
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易克初,田斌付强《语音信号处理》国防工业出版社,胡航《语音信号处理》哈尔滨工业大学出版社,赵力《语音信号处理》机械工业出版社,刘吆和《语音识别与控制应用技术》北京：科学出版社，黄凤岗,宋克欧《 模式识别》 哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,沈 清,汤 霖 《模式识别导论》 长沙:国防科技大学出版社,蔡莲红 《现代语音技术基础与应用 》清华大学出版社2003就这些书，都很好，建议你看看。
Extract: In order to satisfy the needs of gesture recognization and comprehension in the gesture recognization system, this article put forward a quick detection method of robust fingure and fingure First extracting hte interested gestures according to the clustering character of skin color in color space; then on the former basis,realizing the quick and accurate measurement through the curve rate characteristic method of hand contour edge combined with the ring operator used for detection the parallel The experiment result shows, this method can effectively inspect the fingure and fingure tip in complex situations and will lay the foundation of further applicaiton of gesture recognization
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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
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