Automatsko računalno raspoznavanje rukom pisanih notnih zapisa

master's thesis

• Title (english): Automatic Computer Recognition of Handwritten Sheet Music
• Author: Šime Gverić
• Mentor: Mislav Grgić (mentor)
• Committee member: Mislav Grgić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Kos (član povjerenstva)
• Committee member: Sonja Grgić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2014-07-15, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Definirano je optičko raspoznavanje glazbene notacije i dan je uvod u njegovu primjenu. Opisani su bitni glazbeni pojmovi i njihova svojstva u kontekstu glazbene
notacije. Implementiran je sustav za automatsko raspoznavanje rukom pisanih notnih zapisa. Glazbeni elementi su segmentirani metodama računalnog vida te raspoznati efikasnim metodama strojnog učenja: metodom stroja s potpornim vektorima i metodom k-najbližih susjeda. Zatim je cijela struktura dane glazbene notacije digitalno rekonstruirana u formatu MusicXML. Dani su prijedlozi za poboljšanje i istaknute smjernice za daljnju doradu sustava.

Abstract (english)

Optical music recognition is defined and the introduction to its application is given.
Important musical concepts are described, along with their meaning in the context of
musical notation. System for automatic computer recognition of handwritten sheet
music is implemented. Musical symbols are segmented via computer vision methods
and recognized via efficient machine learning methods: support vector machines and
k-nearest neighbours. Structure of the given sheet music is then digitally reconstructed
in MusicXML format. Suggestions for improvement are given and guidelines for
further refinement of the system are highlighted.

• Keywords: Optičko raspoznavanje glazbene notacije; OMR; rukom pisana glazbena notacija; računalni vid; raspoznavanje uzoraka; stroj s potpornim vektorima; k-najbližih susjeda; MusicXML
• Keywords (english): Optical music recognition; OMR; handwritten sheet music; computer vision; pattern recognition; support vector machine; k-nearest neighbours; MusicXML
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:328330
• Study programme: Title: Information and Communication Technology; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2018-02-06 09:07:00