Resumo do artigo "The ICDAR 2013 Music Scores Competition: Staff Removal"

O artigo "The ICDAR 2013 Music Scores Competition: Staff Removal" apresenta os resultados da competição de remoção de compasso ocorrida no ICDAR 2013. Os autores descrevem o conjunto de imagens usado e os processamentos realizados para degradar as imagens para que elas se tornem similares a documentos históricos.  Também são apresentados os resultados da competição.

(Este resumo foca na descrição do conjunto de dados e nas métricas de avaliação de desempenho. Algumas informações foram retiradas do artigo "The ICDAR/GREC 2013 Music Scores Competition on Staff Removal")

O conjunto de dados utilizado na competição foi o CVC-MUSCIMA, que contém 1000 imagens de 20 partituras escritas por 50 músicos diferentes. Cada músico transcreveu as mesmas 20 páginas. Este conjunto de dados foi submetido à duas operações de degradação das imagens e as imagens são oferecidas tanto em binário como em níveis de cinza.

A primeira degradação adiciona ruído local de modo a imitar os traços de documentos antigos. São adicionados defeitos como pequenos borrões de tinta e falhas "brancas" nos traços da imagem.

A segunda deformação simula a digitalização de documentos deteriorados adicionando pequenas dobras e seções amassadas na imagem.

O conjunto de treinamento foi dividido em três partes:

1. TrainingSubset1: 1000 imagens geradas usando o modelo de distorção 3D com 2 meshes diferentes;
2. TrainingSubset2: 1000 imagens geradas com 3 níveis de ruído local;
3. TrainingSubset3: 2000 imagens geradas com combinações de distorção 3D e ruído local. Os parâmetros são os mesmos usados nos itens 1 e 2.

O conjunto de testes também foi dividido em 3 partes:

1. TestSubset1: 500 imagens geradas usando o modelo de distorção 3D com 2 meshes diferentes dos do treinamento;
2. TestSubset2: 500 imagens geradas com os mesmos 3 níveis de ruído local;
3. TestSubset3: 1000 imagens geradas com combinações de distorção 3D e ruído local. Os parâmetros são os mesmos usados nos itens 1 e 2 dos conjuntos de teste.

Os autores utilizaram 5 medidas de erro: Acurácia, Precisão, Recall, F-measure e Especificidade.

(Acurácia = taxa de erro, Precisão = TP/(TP + FP), Recall = TP/(TP + FN), Especificidade = TN/(TN + FP), F-measure= 2* (Precisão * Recall)/(Precisão + Recall) )

Os resultados de cada método podem ser vistos na tabela da última página do artigo [2].

Referências completas:

1. Visaniy, M.; Kieu, V.C.; Fornes, A.; Journet, N., "ICDAR 2013 Music Scores Competition: Staff Removal," Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2013 12th International Conference on , vol., no., pp.1407,1411, 25-28 Aug. 2013. [Download]
2. V. Kieu, A. Fornes, M. Visani, and N. Journet, “The ICDAR/GREC 2013 Music Scores Competition on Staff Removal,” in 10th IAPR International Workshop on Graphics RECognition (GREC 2013), Bethlehem, PA, USA. [Download]