文献

J-GLOBAL ID：201702259474636481   整理番号：17A1275205

畳込みニューラルネットワークを用いた音楽文書のピクセルごとの二値化【Powered by NICT】

Pixel-wise binarization of musical documents with convolutional neural networks

著者 (3件)： Calvo-Zaragoza Jorge (University of Alicante, Alicante, Spain) ,  Vigliensoni Gabriel (McGill University, Montre ́al, Canada) ,  Fujinaga Ichiro (McGill University, Montre ́al, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 362-365  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2値化は文書分析システムにおける重要なプロセスである。しかし,広範囲文書の,特に不規則な照明とソース分解を用いたディジタル化古い音楽原稿とスコアの場合に対して成功裡に実行する2値化方法を考案することは極めて困難である。音楽文書の二値化に提案アプローチでは,画像の各画素を分類するか前景または背景として畳込みニューラルネットワークの訓練に基づいている。著者らの結果は,この手法は他の最新のアルゴリズムと競争力があることを実証した。もトレーニングセットの単純な改良により,型スコアのに適応できる利点を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *画素 ,  *畳込み ,  画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  *音楽
準シソーラス用語： 前景 ,  スコア ,  ディジタル化 ,  *二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  音楽 ,  文書 ,  ピクセル ,  二値化