YOLOv11とResNet50を用いた古琴譜画像の認識と分類

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ST25055,CT25090

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日：2025/11/26

タイトル(英語)：Recognition of Guqin Notation Images via YOLOv11 and ResNet50

著者名：伊藤 敦(日本工業大学),天野 和真(日本工業大学),石井 敬太郎(日本工業大学),呉本 舜(山口大学),小柴 満美子(人間総合科学大学),間普 真吾(山口大学),呉本 尭(日本工業大学)

著者名(英語)： Atsushi Ito(Nippon Institute of Technology),Kazuma Amano(Nippon Institute of Technology),Keitaro Ishii(Nippon Institute of Technology),Shun Kuremoto(Yamaguchi University),Mamiko Koshiba(University of Human Arts and Sciences),Shingo Mabu(Yamaguchi University),Takashi Kuremoto(Nippon Institute of Technology)

キーワード：古琴,減字譜,深層学習,ＹＯＬＯｖ１１,ＲｅｓＮｅｔ５０,Ｋ－ｍｅａｎｓ,Guqin,Jianzipu,deep learning,YOLOv11,ResNet50,K-means

要約(日本語)：本研究は，解読困難な古琴の減字譜を深層学習で自動認識・現代譜へ変換する「自動打譜」の実現を目指す。「仙翁操」と「春曉吟」の減字譜画像に対して,YOLOv11で減字譜部分を抽出し，ResNet50とK-meansで203クラスのデータセットを構築した。そのデータセットを画像処理によって40,600枚に拡張し,ResNet50による識別精度は99.09%に達した。

要約(英語)：This study aims to automate the transcription of Guqin Jianzipu notation into modern scores using deep learning methods. YOLOv11 was applied to extract notation from images of 2 Guqin music, 仙翁操（Sen-O-So, or Xian Weng Cao） and 春暁吟（Shun-Gyo-Gin, or Chun Xiao Yin）. A 203-class dataset, expanded to 40,600 images via augmentation from 1,560 images extracted by YOLOv11, was clustered by ResNet50 and K-means. The fine-tuned ResNet50 achieved 99.09% recognition accuracy.

本誌：2025年11月29日-2025年11月30日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ：25-30p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,048Kバイト