JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditoresEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Artículos
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Artículos
    • Ver ítem

    Automatic Staff Reconstruction within SIMSSA Project.

    • Autor
      Tardón-García, Lorenzo JoséAutoridad Universidad de Málaga; Barbancho-Pérez, IsabelAutoridad Universidad de Málaga; Barbancho-Pérez, Ana MaríaAutoridad Universidad de Málaga; Fujinaga, Ichiro
    • Fecha
      2020-04-03
    • Editorial/Editor
      MDPI
    • Palabras clave
      Música - Proceso de datos; Partituras; Dispositivos ópticos de reconocimiento de caracteres; Sistemas de información
    • Resumen
      The automatic analysis of scores has been a research topic of interest for the last few decades and still is since music databases that include musical scores are currently being created to make musical content available to the public, including scores of ancient music. For the correct analysis of music elements and their interpretation, the identification of staff lines is of key importance. In this paper, a scheme to post-process the output of a previous musical object identification system is described. This system allows the reconstruction by means of detection, tracking and interpolation of the staff lines of ancient scores from the digital Salzinnes Database. The scheme developed shows a remarkable performance on the specific task it was created for.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/35197
    • DOI
      https://dx.doi.org/10.3390/app10072468
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    2020-StaffReconst-Fujinaga-applsci-10-02468-with-cover.pdf (2.270Mb)
    Colecciones
    • Artículos

    Estadísticas

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA