Abstract-Även om Optic Music Recognition (OMR) har varit i fokus för mycket forskning i årtionden, är bearbetningen av handskrivna musikaliska poäng ännu inte tillfredsställande. De ansträngningar som gjorts för att hitta robusta symbol representationer och inlärningsmetoder har inte funnit en liknande kvalitet i lärandet av olikhet begreppet. Enkla Euclidean avstånd används ofta för att mäta skillnader mellan olika exempel. Sådana avstånd ger dock inte nödvändigtvis de bästa resultaten. I detta dokument föreslår vi att lära sig det bästa avståndet för k-nearest granne (k-NN) klassificerare. Distanskonceptet kommer att ställas in både för applikationsdomänen och den antagna representationen för musiksymbolerna. Metodens prestanda jämförs med klassificeringsmaskinen för stödvektorn (SVM) med hjälp av både verkliga och syntetiska musikresultat. Den syntetiska databasen innehåller fyra typer av deformationer som framkallar variation i de tryckta musiksymboler som finns i handskrivna musikark. Det arbete som presenteras här kan öppna nya forskningsvägar mot en ny automatisk symboligenkänningsmodul för handskrivna poäng.
REF utvecklade en algoritm för att lära sig ett Mahalanobis-avstånd för k-NNs och utökade det till SVMs.
Metric Learning for Music Symbol Recognition
{'venue': '2011 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops', 'journal': '2011 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}