Musical Score Recognition Using Hierarchical ART2 Algorithm

Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 인식

  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과)
  • Published : 2009.10.31

Abstract

Methods for effective musical score recognition and efficient editing of musical scores are demanded because functions of computers for researches on musical activities become more and more important parts in recent days. In the conventional methods for handling musical scores manually, there are weak points such as incorrect score symbols in input process and requirement of much time to adjust the incorrect symbols. And also there is another weak point that the scores edited by each application program can be remodified by a specific application program only. In this paper, we proposed a method for automatic musical score recognition of printed musical scores in order to make up for the weak points. In the proposed method, staffs in a scanned score image are eliminated by horizontal histogram, noises are removed by 4 directional edge tracking algorithm, and then musical score symbols are extracted by using Grassfire algorithm. The extracted symbols are recognized by hierarchical ART2 algorithm. In order to evaluate the performance of the proposed method, we used 100 musical scores for experiment. In the experiment, we verified that the proposed method using hierarchical ART2 algorithm is efficient.

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.

References

  1. 박충식, 장경식, 전정우, 김재희 등, "악보인식을 외한 전처리 과정," 인공지능, 신경망 및 퍼지관련 학술발표회 논문집, pp. 169-175, 1993
  2. 조형제, 조경은, "골격선과 런 길이 정보를 이용한 피아노 악보 인식," 정보과학회논문지, 제2권, 4호, pp. 461-473, 1996
  3. 손화정, 김수형, 오성열, "카메라 기반 악보 영상 인식을 위한 오선 검출 및 삭제 알고리즘," 한국콘텐츠학회논문지, 제7권 11호, pp.34-42, 2007 https://doi.org/10.5392/JKCA.2007.7.11.034
  4. 성기종, 유근호, 이철희, "이진영상의 새로운 세선화 알고리즘," 대한전자공학회 학술대회 논문집, pp.289-291, 1985
  5. 김도현, 차의영, "적응적 탐색 전략을 갖춘 계층적 ART2 분류 모델," 정보과학회논문지, 제30권, 7.8호, pp.649-658, 2003
  6. G. A. Carpenter, S. Grossberg, "The ART of Adaptive Pattern Recognition," Journal of IEEE Computer, Vol.21, No.3, pp.66-75, 1998