基于区域的乐谱图像版面分析
计算机视觉与模式识别
2022-01-13 v1
摘要
版面分析（LA）阶段对光学音乐识别（OMR）系统的正确运行至关重要。它识别感兴趣区域（如谱线或歌词），随后必须处理这些区域以转录其内容。尽管存在基于深度学习的现代方法，但关于 OMR 中 LA 的详尽研究尚未开展，涉及不同模型的精度、其对不同领域的泛化能力，或更重要的，其对流水线后续阶段的影响。本工作通过对不同神经架构、音乐文档类型与评估场景的实验研究填补文献空白。对训练数据的需求也促使我们提出一种新的半合成数据生成技术，使 LA 方法能在真实场景中高效应用。结果表明：(i) 模型选择及其性能对整个转录过程至关重要；(ii) 常用于评估 LA 阶段的指标并不总与 OMR 系统的最终性能相关；(iii) 所提数据生成技术能以有限的标注数据实现最先进结果。
引用
@article{arxiv.2201.04214,
title = {Region-based Layout Analysis of Music Score Images},
author = {Francisco J. Castellanos and Carlos Garrido-Munoz and Antonio Ríos-Vila and Jorge Calvo-Zaragoza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04214},
year = {2022}
}
备注
Submitted to Expert Systems with Applications