《中国图象图形学报》数据论文集投稿说明

数据驱动的人工智能技术正在飞速发展，许多国际知名的数据集、样本库都成为开展科学研究、实验检测、成果推广不可缺少的重要资源，并成为学术论文的重要组成部分。与此同时，我们也迫切地需要更具多样性的开放测试数据集，以满足不断涌现的大量创新性科研工作中更公开透明地测试和验证。

为促进计算机图像图形领域科学数据成果的可重复性研究和共享，《中国图象图形学报》策划推出“数据集论文”专栏，以推动中国原创科学数据集的研发、应用和推广。

一、稿件类型

1）计算机图像图形领域未公开发表的原创数据集。

2）预印本平台及已发表学术论文中使用的原创数据集，作者并未对数据集进行大篇幅描述的。

二、主题内容

本栏目论文重点对作者原创数据集进行说明介绍，包括但不限于以下3种类型：

1）针对已有数据集的采集环境、条件、适应性的系统性介绍，以及数据集的增扩和多样性评价等；

2）在作者已发表过的学术成果中，被使用到的原创数据集，且作者并未对数据集建设过程发表过数据论文；

3）根据特定应用背景建立的数据集，具有较强应用价值但尚未应用到任何学术成果的新数据论文。

三、体例格式

1）标题：应包含数据集名称及关键描述，如ImageNet：a large-scale hierarchical image database或 A 3D facial expression database for facial behavior research。

2）摘要：简要介绍数据集建立的目的、方法、创新性、实验验证及价值等。

3）关键词：从研究领域、数据集构建方法、数据类型、热点检索词等方面精选主题词。

    4）正文建议包含以下方面：

0 引言：研究背景、目的及相关数据集的情况。

1 数据集属性：数据属性介绍、数据描述和管理（包括：数据结构、描述符等）。

2 数据集描述：详细描述数据集的构建方法、处理方法、适用环境和管理等的说明。

3 数据集验证与评估：验证实验、结果分析和评价，鼓励提出新的算法性能评价指标。

4 数据集使用说明：对数据集的使用方法、应用场景进行说明。若已有相关文章发表，可对文章中的使用场景和实验结果进行分析说明。

5结论及讨论：相关数据集的对比分析，讨论数据集的优缺点，以及未来如何完善。若该数据集为基于其他数据集的扩展、优化，需在文章中介绍原数据集，并对两数据集进行实验验证、对比分析。

参考文献

四、注意事项

1）投稿时，作者需提供demo和开源代码长期有效的下载网址，并确保可以公开下载。

2）本栏目接受中文投稿。

3）投稿请登陆《中国图象图形学报》官网在线投稿系统（http://www.cjig.cn/jig/ch/author/login.aspx），在专栏名称中选择“数据论文”。

4）稿件格式请参照《中国图象图形学报》官网“下载中心”（http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=2013070210053300），请提交Word排版文件。