From Optical Music Recognition to Handwritten Music Recognition: A baseline

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/89708
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: From Optical Music Recognition to Handwritten Music Recognition: A baseline
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

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2019_Baro_etal_PatternRecognLett_final.pdfVersión final (acceso restringido)2,79 MBAdobe PDFAbrir    Solicitar una copia
Thumbnail2019_Baro_etal_PatternRecognLett_revised.pdfVersión revisada (acceso abierto)964,84 kBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.