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公开(公告)号：CN116563863A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310684588.6
申请日：2023-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了五线谱符识别技术领域的一种基于神经网络的手写体五线谱符号分类方法及系统，方法包括：步骤S10、获取大量的手写体五线谱的符号图像，并设定各符号图像的标签；步骤S20、对各符号图像进行预处理后构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并划分训练集、验证集和测试集的批；步骤S30、基于卷积神经网络创建一符号分类模型；步骤S40、利用训练集对符号分类模型进行训练，利用验证集和测试集分别对训练后的符号分类模型进行验证和测试，以确定符号分类模型的模型参数；步骤S50、利用测试通过后的符号分类模型对手写体五线谱符号进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了手写体五线谱符号分类的准确度。
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