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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-05-15 14:00 手書き楽譜認識のための音楽記号の抽出・分類 ○中川大樹・大山 航・若林哲史・木村文隆・三宅康二（三重大）  SIP2015-26 IE2015-26 PRMU2015-26 MI2015-26 |
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| 抄録 | （和） | 手書き楽譜の自動認識（Optical Music Recognition, OMR）は実現が困難な課題である．OMR 実現のために解決されるべき課題は，記譜者ごとに異なる音楽記号の形状，手書きされる音楽記号の間隔の変動，２値化の失敗など多岐にわたる．本研究では，オフライン手書き楽譜の認識を目的とした，手書き楽譜画像に対する音楽記号の抽出および分類の手法を提案する．提案手法は，スキャニングされた手書き楽譜画像を入力とし，五線の除去と音楽記号の抽出と認識を行う．五線除去処理は，楽譜画像の縦方向に沿った白黒それぞれのランレングスの最頻値で五線の太さと間隔を推定し，五線を除去する．音楽記号の認識処理では，五線除去後の楽譜画像に含まれる連結成分に対して加重方向指数ヒストグラム特徴を抽出し，最近傍法により音符，休符，その他音楽記号の3 クラスに分類した．CVC-MUSCIMA database を用いた評価実験を行った結果，五線除去において1.62%の画素誤り率，音楽記号の抽出，分類において96.07%の再現率と92.45%の適合率が示された． |
| （英） | Automatic recognition of handwritten music score in Optical Music Recognition (OMR) is a difficult task. There are many problems : variety of notation by writers, difference of distance between music symbols, failure of binarization, to be solved for OMR system. We propose extraction and classification techniques for music symbols aims at recognition of music symbols from offline handwritten music scores. We perform staff removal and extraction and recognition of music symbols with scanned offline handwritten music score. Our staff removal method is realized by staff line thickness and space estimated with mode of white and black vertical run-length. Recognition of music symbols step, we extract feature using chain code histogram from connected component in score without staff and classify each component into notes, rests and other music symbols using nearest neighbor. As result, error rate of 1.62% was obtained in staff removal and Recall of 96.07% and Precision of 92.45% were obtain in classification music symbols, in the evaluation experiment on the CVC-MUSCIMA database. | |
| キーワード | （和） | 光学的音楽認識 / 手書き楽譜 / 加重方向指数ヒストグラム / 最近傍法 / / / / |
| （英） | Optical Music Recognition / Handwritten Music Score / Chain Code Histgram / Nearest Neighbor algorithm / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 24, PRMU2015-26, pp. 139-142, 2015年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2015-26 | |
| 発行日 | 2015-05-07 (SIP, IE, PRMU, MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2015-26 IE2015-26 PRMU2015-26 MI2015-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IE SIP |
| 開催期間 | 2015-05-14 - 2015-05-15 |
| 開催地（和） | 三重大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像解析の数理基礎から臨床応用まで（技術テーマ：医用画像・一般，社会課題テーマ：医療・ヘルスケア） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2015-05-PRMU-MI-IE-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手書き楽譜認識のための音楽記号の抽出・分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction and Classification of Musical Symbols for Handwritten Music Score Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光学的音楽認識 / Optical Music Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 手書き楽譜 / Handwritten Music Score |
| キーワード(3)（和/英） | 加重方向指数ヒストグラム / Chain Code Histgram |
| キーワード(4)（和/英） | 最近傍法 / Nearest Neighbor algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 大樹 / Daiki Nakagawa / ナカガワ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大山 航 / Wataru Ohyama / オオヤマ ワタル |
| 第2著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若林 哲史 / Tetsushi Wakabayashi / ワカバヤシ テツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 文隆 / Fumitaka Kimura / キムラ フミタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三宅 康二 / Yasuji Miyake / ミヤケ ヤスジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-05-15 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | SIP2015-26, IE2015-26, PRMU2015-26, MI2015-26 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.22(SIP), no.23(IE), no.24(PRMU), no.25(MI) |
| ページ範囲 | pp.139-142 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-05-07 (SIP, IE, PRMU, MI) |
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