《表2 不同分类器的F-measure对比》

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《基于多维局部二值模式和XGBoost的轻量谱线删除法》

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本文使用XGBoost算法作为最终分类器，图5所示是通过最优XGBoost模型处理的一个乐谱片段，对比结果和真值标签可以看出，实验结果很好地保留了音符的完整性，但是在线宽较小的音符上存在过删除现象（如图5矩形框部分），这样的音符像素点LBP特征算子会和多数谱线像素点LBP特征算子相同，同样在线宽较大的谱线上也会存在欠删除现象（如图5椭圆框部分），这样的谱线像素点LBP特征算子也会和多数音符像素点LBP特征算子相同，因为LBP特征算子只提取了所选窗口内的局部纹理信息，对于具有相同LBP特征算子的音符像素点和谱线像素点，XGBoost算法将不能正确分类。