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표제지
목차
(국문초록) 9
1. 서론 11
가. 연구 배경 11
나. 연구 내용 13
다. 논문구성 15
2. 관련연구 16
가. 신경망을 이용한 악보 인식방법 16
나. Template Matching Method를 이용한 악보 인식 기법 19
1) 템플릿과 샘플간의 템플릿 매칭 함수 19
2) 템플릿 매칭 수행 형태 21
3) 템플릿 매칭 적용 분야 22
4) 템플릿 매칭을 이용한 악보 인식 23
다. 구조적 특성을 이용한 악보 인식 방법 27
라. Hybrid 기법을 이용한 악보 인식 방법 31
3. 제안한 잡음에 강인한 템플릿 매칭 기법 33
가. 전체구조 및 개요 33
1) 이진화 단계 34
2) 오선 검출 및 제거 단계 36
3) BLOB 형성 단계 38
4) 제안한 알고리즘 구조 39
나. 템플릿 매칭 기법을 활용한 악보 인식 42
1) 블러링의 정도에 의한 템플릿 생성 기법 42
2) 2차원 변환 모델 함수에 의한 변형 템플릿 매칭 기법 48
3) 부분 템플릿 매칭 기법 55
4) 템플릿 매칭 함수 57
다. 인식 범위 59
라. 분류기 특성 60
1) 음표 분류기 60
2) 비음표 분류기 61
3) 분류 후 코드 정의 62
4) 심벌의 오선상의 위치 결정 65
4. 실험 결과 67
가. 단일 음표에 대한 템플릿 매칭 결과 68
나. 빔 음표에 대한 템플릿 매칭 결과 76
다. 점음표 인식 결과 77
라. 쉼표에 대한 인식 결과 78
마. sharp, flat, natural 기호에 대한 인식 결과 79
5. 결론 및 향후연구 84
참고문헌 (References) 86
(Abstract) 91
감사의 글 93
(표 3.1) 전처리에 의해 획득된 정보에 대한 용어 정의 36
(표 3.2) 악보에 나타난 블러링의 정도에 의해 생성된 템플릿의 형태 47
(표 3.3) 샘플과 각 기호들의 수평, 수직 히스토그램 비교 52
(표 3.4) 대분류 59
(표 4.1) 각 음표 및 기호에 적용된 템플릿 매칭 기법 유형 68
(표 4.2) 가우시안 블러링 정도에 의해 생성된 sharp 템플릿 형태 79
(표 4.3) 기존 연구 [8]과 제안한 기법과의 인식결과 비교 83
그림 2.1. 뉴런의 구조 16
그림 2.2. 템플릿 매칭 예 19
그림 2.3. 악보 생성기들로부터 획득한 악보 이미지 23
그림 2.4. 휴대폰(SPH-B3200)의 촬영을 통해 획득한 악보 이미지 24
그림 2.5. 음표의 계층구조 25
그림 2.6. 사용된 템플릿의 예 25
그림 2.7. 구조적 특성을 이용한 각 기호들의 저해상도 템플릿 생성 26
그림 2.8. 머리와 수직성분을 기반으로 한 악상기호 분류표 27
그림 2.9. (a) 수직성분 추출을 위한 구조요소 (b) 온쉼표와 2분 쉼표의 추출을 위한 구조요소 28
그림 2.10. 구조적 접근에 의한 인식 방법의 오류 발생 예 30
그림 2.11. 기존 연구에서 발생한 인식 오류(1) 30
그림 2.12. 기존 연구에 나타난 오류 분석(2) 31
그림 2.13. 빔 검색 방법 32
그림 3.1. 악보 인식 시스템의 구성도 34
그림 3.2. 보표 검출의 예 37
그림 3.3. 오선 후보의 시작점 및 두께 계산 37
그림 3.4. 오선 삭제 후 오선 위치와 분리된 음표 정보 보기 38
그림 3.5. 영상 획득 및 전처리 과정에서 발생한 잡음 이미지 38
그림 3.6. 잡음에 강인한 템플릿 매칭 전체 흐름도 40
그림 3.7. 악보생성기와 모바일폰 카메라에 의해 획득된 영상 비교 43
그림 3.8. σ의 증가에 따른 가우시안 분포도 45
그림 3.9. Gaussian Filter에서 커널크기와 σ크기에 따른 이미지 변화 45
그림 3.10. 악보에 나타난 블러링 정도 파악 46
그림 3.11. 실제 촬영된 악보에서의 B/M 비율 보기 46
그림 3.12. 템플릿과 변형된 다양한 기호들의 형태들 48
그림 3.13. 기호의 변형으로 인해 템플릿 매칭시 발생한 문제점 49
그림 3.14. 변환 모델 함수 적용을 위한 전체 흐름도 50
그림 3.15. 기호 영역 검출 후 수평, 수직 히스토그램 분석 51
그림 3.16. 상관 매트릭스의 방향 가중치 그래프 54
그림 3.17. 2차원 변환 모델 함수를 이용한 샘플 이미지 변환 과정 55
그림 3.18. 음표 및 기호에 있는 유사 영역 비교 55
그림 3.19. 부분 템플릿 매칭 진행 순서 57
그림 3.20. 음표 분류 흐름도 60
그림 3.21. BLOB 구성요소와 수직성분 보기 61
그림 3.22. 음표 인식에 사용되는 부분 템플릿 및 기호 템플릿 61
그림 3.23. 비음표 분류 흐름도 62
그림 3.24. 기호 템플릿 62
그림 3.25. 높은음자리표 코드 63
그림 3.26. 기본 음표의 코드 적용 63
그림 3.27. 대로 연결된 빔 음표 코드 적용 63
그림 3.28. 2분 음표, 플랫, 마디선 코드 적용 64
그림 3.29. 샵 코드 적용 64
그림 3.30. 다양한 기호의 종류 64
그림 3.31. 11x24 온음표 템플릿 65
그림 3.32. 심벌의 오선 상의 위치 표기 방법 65
그림 4.1. 블러링을 고려한 머리 크기 결정 69
그림 4.2. shift invariant에 의한 음표의 머리 영역 검출 과정 69
그림 4.3. 단일 음표에서 머리 템플릿 매칭 절차 70
그림 4.4. 부분 템플릿 매칭에 의한 음표 머리 분류 70
그림 4.5. 음표 꼬리에 대한 템플릿 매칭 흐름도 71
그림 4.6. 샘플과 Template의 꼬리 성분 보기 72
그림 4.7. (a) 여러 악보 샘플로부터 획득된 꼬리 유형 (b) Tail 영역의 누적 빈도수 72
그림 4.8. 음표 꼬리에 대한 템플릿 매칭 73
그림 4.9. 다양한 꼬리 형태를 가진 음표 샘플 73
그림 4.10. 다양한 악보에서 획득한 잡영이 있는 8분 음표들 74
그림 4.11. 8분, 16분 음표에서 16분 꼬리 영역 분류 과정 74
그림 4.12. 제안한 알고리즘에 의한 각 8분, 16분 음표들의 정합 율 비교 75
그림 4.13. 단일 빔 음표의 머리 영역 검출 방법 76
그림 4.14. 빔 꼬리 템플릿 76
그림 4.15. 멀티 빔 음표 인식시 수직 성분 검출 오류 77
그림 4.16. 멀티 빔의 수직 성분 검출 77
그림 4.17. 점음표 템플릿 77
그림 4.18. 4, 8, 16, 32분 쉼표 템플릿 매칭 흐름도 78
그림 4.19. 샘플에 대해 각 변환 모델 함수 적용 결과 80
그림 4.20. 기호 이미지 테스트 영상 81
그림 4.21. 테스트 이미지에 대한 실험 결과 82
참고문헌 (51건) : 자료제공( 네이버학술정보 )더보기
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