Staff removal using image operator learning (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; HIRATA JUNIOR, ROBERTO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.patcog.2016.10.002
- Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
- Keywords: Staff removal; Optical music recognition; Document image analysis; Image operator; Machine learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Pattern Recognition
- ISSN: 0031-3203
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.63, p. 310-320, 2017
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MONTAGNER, Igor dos Santos e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e HIRATA JÚNIOR, Roberto. Staff removal using image operator learning. Pattern Recognition, v. 63, p. 310-320, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Montagner, I. dos S., Hirata, N. S. T., & Hirata Júnior, R. (2017). Staff removal using image operator learning. Pattern Recognition, 63, 310-320. doi:10.1016/j.patcog.2016.10.002 -
NLM
Montagner I dos S, Hirata NST, Hirata Júnior R. Staff removal using image operator learning [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ;63 310-320.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002 -
Vancouver
Montagner I dos S, Hirata NST, Hirata Júnior R. Staff removal using image operator learning [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ;63 310-320.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002 - A machine learning based method for staff removal
- Learning to remove staff lines from music score images
- Two-stage binary image operator design: an approach based on interaction information
- An information theory framework for two-stage binary image operator design
- NILC: a two level learning algorithm with operator selection
- Comics image processing: learning to segment text
- Image operator learning and applications
- Kernel approximations for W-operator learning
- Basis computation algorithms
- Image operator learning based on local features
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