프리뷰 분석에 기반한 악보 기울기 보정을 통한 효과적인 오선 인식 기법의 설계 및 구현
Design and Implementation of the Effective Staff-Line Recognition Using Tilt-Correction Through Preview Analysis
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초록
현대인의 필수품 중에 하나인 스마트폰을 이용한 악보 인식 어플리케이션은 이미 시중에도 출시가 되어 있다. 이러한 어플리케이션들은 몇 가지 아쉬운 점이 존재하며, 특히 인쇄된 악보의 인식률이 낮아서 이를 연주하는 부분에서 많은 오류가 발생하게 된다. 인쇄된 악보의 인식률을 저하시키는 중요한 원인 중의 하나는 찍은 사진에서 인식한 오선이 수평이 되지 못하고 기울어져 있기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 프리뷰 이미지를 분석하여 기울기를 보정하여 인쇄된 악보를 촬영하는 방식을 제안한다. 제안된 기법은 수동으로 조작하여 촬영한 악보를 인식할 때보다 인쇄된 악보의 인식률을 높이는 데 기여한다.
Abstract
Music score recognition applications running on a smartphone, which is one of the necessities of modern people, have already been released on the market. These applications have the several limitations, especially the recognition rate of printed music scores is low so that many errors occur when the score is played. The major factor to decrease the recognition rate comes from poor tilt-correction of the captured staff-line. In this paper, we propose a efficient method that can automatically shoot the printed music score through preview analysis, which increases the recognition rate via tilt-correction.
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