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Metadata

1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Holder Codeibi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identifier8JMKD3MGPAW/3MCQ68S
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2016/09.05.00.31
Last Update2016:09.05.00.31.25 (UTC) administrator
Metadata Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2016/09.05.00.31.25
Metadata Last Update2022:05.18.22.21.09 (UTC) administrator
Citation KeySilvaMontHira:2016:ReCoUs
TitleRemoção de compasso usando combinações de operadores heurı́sticos e treinados automaticamente
FormatOn-line
Year2016
Access Date2024, May 03
Number of Files1
Size373 KiB
2. Context
Author1 Silva, Rafael Reis da
2 Montagner, Igor S.
3 Hirata, Nina S. T.
Affiliation1 USP
2 USP
3 USP
EditorAliaga, Daniel G.
Davis, Larry S.
Farias, Ricardo C.
Fernandes, Leandro A. F.
Gibson, Stuart J.
Giraldi, Gilson A.
Gois, João Paulo
Maciel, Anderson
Menotti, David
Miranda, Paulo A. V.
Musse, Soraia
Namikawa, Laercio
Pamplona, Mauricio
Papa, João Paulo
Santos, Jefersson dos
Schwartz, William Robson
Thomaz, Carlos E.
e-Mail Addressrafael.reis.silva@usp.br
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 29 (SIBGRAPI)
Conference LocationSão José dos Campos, SP, Brazil
Date4-7 Oct. 2016
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Publisher CityPorto Alegre
Book TitleProceedings
Tertiary TypeUndergraduate Work
History (UTC)2016-09-05 00:31:25 :: rafael.reis.silva@usp.br -> administrator ::
2022-05-18 22:21:09 :: administrator -> :: 2016
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
KeywordsRemoção de compasso
Aprendizado de W- operadores
Processamento de imagens
Aprendizado de Máquina
AbstractA remoção de compasso é um pré-processamento comumente utilizado em sistemas de reconhecimento automático de partituras. Diferentes imperfeições e deformações dificultam o tratamento destas imagens. Diversos métodos heurı́sticos para este fim podem ser encontrados na literatura, mas cada um funciona para conjuntos diferentes de deformações. Neste tra- balho propomos uma técnica hı́brida que utiliza aprendizagem de máquina para combinar métodos heurı́sticos de remoção de compasso, permitindo criar um sistema que pode escolher automaticamente quais métodos usar dependendo das imagens de entrada disponı́veis. Este tipo de combinação obtém resultados bons em diversas deformações, frequentemente superando cada um dos métodos heurı́sticos. Staff removal is a very common preprocessing in Optical Music Recognition. Different imperfections and deforma- tions present in the images make this task a hard one. Although many methods for staff removal are found in the literature, each one works best in different deformation contexts. We propose a hybrid, parameter free approach that combines the output of many heuristic methods using machine learning. This approach allows us to train operators that can choose which method to use depending on the deformations present in the training images. Our approach achieved good performance in all deformation contexts, frequently surpassing all individual methods.
Arrangementurlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2016 > Remoção de compasso...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 04/09/2016 21:31 1.2 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPAW/3MCQ68S
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPAW/3MCQ68S
Languagept
Target FileRemocaoDeCompassoFInal.pdf
User Grouprafael.reis.silva@usp.br
Visibilityshown
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Mirror Repositorysid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3M2D4LP
Citing Item Listsid.inpe.br/sibgrapi/2016/07.02.23.50 6
sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24 1
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notes
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume


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