《Iet Biometrics》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：4區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：4區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Iet Biometrics》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Wiley?出版，創刊于2012年，出版周期為Bi-monthly。

生物特征識別領域（基于個人的行為和生物特征自動識別個人）現已達到成熟水平，可行的實際應用不僅可能而且越來越可用。生物特征識別領域的特點是其跨學科性，因為雖然主要關注強大的技術基礎，但有效的系統設計和實施通常需要廣泛的技能，例如人為因素、數據安全和數據庫技術、心理和生理意識等。此外，技術重點本身包含多樣性，因為有效的生物特征識別系統的工程需要整合圖像分析、模式識別、傳感器技術、數據庫工程、安全設計和許多其他理解。

該期刊的范圍故意相對較廣。雖然重點關注核心技術問題，但人們認識到這些問題可能本質上是多樣化的，在許多情況下可能跨越傳統的學科界限。因此，該期刊的范圍將包括任何可以證明論文可以增加我們對生物識別系統的理解、預示生物識別未來發展和應用或促進相關技術更廣泛實際應用的主題：

開發和增強單個生物識別模式，包括既定和傳統模式（例如面部、指紋、虹膜、簽名和手寫識別）以及較新或新興的模式（步態、耳朵形狀、神經模式等）

多生物識別、理論和實踐問題、實用系統的實施、多分類器和多模式方法

用于識別、驗證和特征預測的軟生物識別和信息融合

生物識別系統的人為因素和人機界面問題、異常處理策略

模板構建和模板管理、老化因素及其對生物識別系統的影響

可用性和面向用戶的設計、心理和生理原理和系統集成

用于生物特征識別處理的傳感器和傳感器技術

支持生物特征識別系統的數據庫技術

生物特征識別系統的實施、安全工程影響、智能卡及相關實施技術、實施平臺、系統設計和性能評估

信任和隱私問題、生物特征識別系統的安全性和支持技術解決方案、生物特征識別模板保護

生物特征識別密碼系統、安全性和與生物特征識別相關的加密

與法醫處理的聯系和跨學科共性

核心基礎技術（例如生物識別技術（例如，圖像分析、模式識別、計算機視覺、信號處理等）與生物識別處理的具體相關性可得到證明。

應用和應用主導的考慮

關于生物識別系統開發的技術或工業背景的立場文件

采用和推廣生物識別標準，提高技術接受度、部署和互操作性，避免跨文化和跨部門限制

相關的倫理和社會問題

《Iet Biometrics》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為1.8，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q3

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：136 / 197，百分位：31.2%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q4，排名：152 / 198，百分位：23.48%；

《Iet Biometrics》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 33 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：75.93%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：5.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：19，年發文量：18篇

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