From Optical Music Recognition to Handwritten Music Recognition: A baseline
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http://hdl.handle.net/10045/89708
Título: | From Optical Music Recognition to Handwritten Music Recognition: A baseline |
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Autor/es: | Baró, Arnau | Riba, Pau | Calvo-Zaragoza, Jorge | Fornés, Alicia |
Grupo/s de investigación o GITE: | Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Palabras clave: | Optical music recognition | Handwritten music recognition | Document image analysis and recognition | Deep neural networks | LSTM |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | 15-may-2019 |
Editor: | Elsevier |
Cita bibliográfica: | Pattern Recognition Letters. 2019, 123: 1-8. doi:10.1016/j.patrec.2019.02.029 |
Resumen: | Optical Music Recognition (OMR) is the branch of document image analysis that aims to convert images of musical scores into a computer-readable format. Despite decades of research, the recognition of handwritten music scores, concretely the Western notation, is still an open problem, and the few existing works only focus on a specific stage of OMR. In this work, we propose a full Handwritten Music Recognition (HMR) system based on Convolutional Recurrent Neural Networks, data augmentation and transfer learning, that can serve as a baseline for the research community. |
Patrocinador/es: | This work has been partially supported by the Spanish project TIN2015-70924-C2-2-R, the CERCA Program/Generalitat de Catalunya, a FPU fellowship FPU15/06264, the Ramon y Cajal Fellowship RYC-2014-16831 and a FI fellowship AGAUR 2018 FI_B 00546 (with the support of the Secretaria d’Universitats i Recerca of the Generalitat de Catalunya and the Fons Social Europeu). |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/89708 |
ISSN: | 0167-8655 (Print) | 1872-7344 (Online) |
DOI: | 10.1016/j.patrec.2019.02.029 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | © 2019 Elsevier B.V. |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.02.029 |
Aparece en las colecciones: | INV - GRFIA - Artículos de Revistas |
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2019_Baro_etal_PatternRecognLett_revised.pdf | Versión revisada (acceso abierto) | 964,84 kB | Adobe PDF | Abrir Vista previa |
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