15
Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja Dragan Lesić Bojan Oblučar

Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja. Dragan Lesić Bojan Oblučar. Optičko prepoznavanje glazbenih nota (OMR). Prevođenje notnog zapisa u elektronički oblik i smještanje u korisniku razumljiv kontekst Niz manjih procesa analize i obrade podataka: - prilagodba slike za obradu - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Dragan LesićBojan Oblučar

Page 2: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Optičko prepoznavanje glazbenih nota (OMR)• Prevođenje notnog zapisa u elektronički oblik i smještanje u

korisniku razumljiv kontekst• Niz manjih procesa analize i obrade podataka: - prilagodba slike za obradu - otklanjanje šuma - ekstrakcija superponiranih objekata - prepoznavanje elemenata sa slike - usporedba s postojećom bazom podataka - klasifikacije elemenata u razrede

Page 3: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Predprocesiranje ulaznih podataka• Ulaz: slika u RGB formatu koja je skenirana, uslikana

fotoaparatom, mobitelom itd.• Problem: nakrenutost slike, svijetla i tamna područja, niska

rezolucija, loša preglednost.• Obrada: označiti područje od interesa i otkloniti šum.• Detekcija elemenata: glazbeno crtovlje i note• Na temelju nakrenutosti crtovlja od ravnine možemo saznati

nakrivljenost slike• Ekstrakcija superponiranih elemenata

Page 4: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Ekstrakcija glazbenog crtovlja i nota• Odvojiti note i ostale pomoćne oznake od glazbenog crtovlja• Zapis nije savršen: linije su nejednolike debljine (staff line

height), međusobno su neravnomjerno udaljene (staff space height), zakrivljene itd.

• Potrebno je ekstrahirati crtovlje bez zadiranja u ostale elemente.

• Moguće je rasporediti elemente glazbenog zapisa u dvije skupine ovisno o njihovom položaju:

• horizontalno posloženi elementi: glazbeno crtovlje• Vertikalno posloženi elementi: note

Page 5: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Ekstrakcija glazbenog crtovlja i nota

Page 6: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Ekstrakcija glazbenog crtovlja i nota• Dvodimenzionalni waveleti• Uklanjanje šuma• Dekompozicija slike na 3 sastavna dijela u više željenih razina: - horizontalno - vertikalno - dijagonalno• Baš ono što nam treba! Sad možemo rastaviti sliku i odovjiti

komponente

Page 7: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Uklanjanje šuma

Page 8: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Računanje parametara

Page 9: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Wavelet analizaWavelet razlaganjeHaar, nivo 1

uklanjanje šumametodom praga

maskiranje

Page 10: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

razdvajanje

Page 11: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Logičko “I” spajanje

AND

Page 12: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Detekcija linija

Druga derivacija(idealni slučaj)

Page 13: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Rezultati detekcijeIme slike

Broj pogrešaka„I“ ujedinjena Pozitivni dio w.p. Negativni dio w.p.

Slika_01 1 1 1Slika_02 1 0 2Slika_03 0 0 0Slika_04 9 >10 >10Slika_05 1 3 2Slika_06 3 >10 >10Slika_07 0 2 >10Slika_08 1 2 5Slika_09 2 5 4Slika_10 0 0 0Slika_11 0 0 1Slika_12 0 2 3

UKUPNO 18 >35 >49

Page 14: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Utjecaj rezolucije

Visoka rezolucija1110x1440

Niža rezolicija771x1000

Page 15: Optičko prepoznavanje glazbenog crtovlja

Zaključak• wavelet analiza pomaže pri detekciji glazbenih linija na način

da se koristi kao alat za pretprocesiranje. Tako se može smanjiti šum na slici koji često utječe na krive rezultate detekcije

• može se koristiti za uklanjanje glazbenih simbola različitih od notnog crtovlja (note, tekst, oznake)

• Rezultat pretprocesiranja pomoću waveleta može se koristiti na razne načine kako bi se povećala točnost detekcije

• na rezultat detekcije također utječe rezolucija analizirane slike.