초록
악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.
For music score recognition, several approaches have been proposed including shape matching, statistical methods, neural network based methods and structural methods. In this paper, we deal with recognition for low resolution images which are captured by the digital camera of a mobile phone. Considerable distortions are included in these low resolution images, so when existing technology is used, many problems appear. First, captured images are not stable in the sense that they contain lots of distortions or non-uniform illumination changes. Therefore, notes or symbols in the music score are damaged and recognition process gets difficult. This paper presents recognition technology to overcome these problems. First, musical note to head, stick, tail part are separated. Then template matching on head part of musical note, and remainder part is applied. Experimental results show nearly 100% recognition rate for music scores with single musical notes.
