JPH0259509B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0259509B2 JPH0259509B2 JP57168153A JP16815382A JPH0259509B2 JP H0259509 B2 JPH0259509 B2 JP H0259509B2 JP 57168153 A JP57168153 A JP 57168153A JP 16815382 A JP16815382 A JP 16815382A JP H0259509 B2 JPH0259509 B2 JP H0259509B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- similarity
- matching
- image
- dictionary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/30—Character recognition based on the type of data
- G06V30/304—Music notations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、楽譜の＃、♭等の記号を２次元マ
ツチング法で認識するための方法に関する。
ツチング法で認識するための方法に関する。
この発明では、第１図に示すような五線等を消
去した画像エリア１からマツチングを行なうため
の対象物（この例では〓）を切出すための切出し
範囲２を定め、切出し範囲２で定められた切出し
画像をマツチングを行なうエリ３に移動する。な
お、このマツチングエリア３は切出し画像よりも
少し大きくなつている。そして、別に予め用意し
ておいたマツチングの辞書を、マツチングエリア
３内で動かして両者のマツチングを行なうように
するのである。
去した画像エリア１からマツチングを行なうため
の対象物（この例では〓）を切出すための切出し
範囲２を定め、切出し範囲２で定められた切出し
画像をマツチングを行なうエリ３に移動する。な
お、このマツチングエリア３は切出し画像よりも
少し大きくなつている。そして、別に予め用意し
ておいたマツチングの辞書を、マツチングエリア
３内で動かして両者のマツチングを行なうように
するのである。
ここにおいて、第２図Ａに示す画像（＃）を、
辞書に登録されている同図Ｂに示すような記号
（〓）とマツチングを行なう場合、その形状の異
なる部分はＰ及びＱにおいて顕著である。そし
て、画像に関しては第３図Ａに示すように画像部
分を“１”とし、その他の領域を“０”とすると
共に、辞書には第３図Ｂに示すような画像部分を
“１”として周囲を全て“０”とするデータと、
同図Ｃに示すように画像部分を“１”とし周囲を
全て“−１”とするデータとを用意しておき、第
２図ＡのＰ部分と同図ＢのＱ部分とを論理演算に
より比較するようにしている。すなわち、第３図
Ａに示すP1，P2と同図Ｂに示すQ1，Q3及び同図
Ｃに示すQ2，Q4との画素データ毎の論理積を求
め、後述する類似度からその積値を減算するよう
にして類似程度を判断するようにしている。つま
り、第３図ＡとＢとの場合には、P1×Q1＋P2×
Q3＝０であるから類似度に影響はない。これに
対して、第３図ＡとＣとの場合には、P1×Q2＋
P2×T4＝−６であるから類似度から「６」を減
算し、その減算値を類似度とする。しがつて、前
者の場合には画像が辞書より大きくても類似度に
は変化がなく、形状の違いが評価されない。これ
に対し、後者の場合には画像が大きいとその分だ
け類似度から減算されるので、辞書との違いが強
調されて評価されることになる。
辞書に登録されている同図Ｂに示すような記号
（〓）とマツチングを行なう場合、その形状の異
なる部分はＰ及びＱにおいて顕著である。そし
て、画像に関しては第３図Ａに示すように画像部
分を“１”とし、その他の領域を“０”とすると
共に、辞書には第３図Ｂに示すような画像部分を
“１”として周囲を全て“０”とするデータと、
同図Ｃに示すように画像部分を“１”とし周囲を
全て“−１”とするデータとを用意しておき、第
２図ＡのＰ部分と同図ＢのＱ部分とを論理演算に
より比較するようにしている。すなわち、第３図
Ａに示すP1，P2と同図Ｂに示すQ1，Q3及び同図
Ｃに示すQ2，Q4との画素データ毎の論理積を求
め、後述する類似度からその積値を減算するよう
にして類似程度を判断するようにしている。つま
り、第３図ＡとＢとの場合には、P1×Q1＋P2×
Q3＝０であるから類似度に影響はない。これに
対して、第３図ＡとＣとの場合には、P1×Q2＋
P2×T4＝−６であるから類似度から「６」を減
算し、その減算値を類似度とする。しがつて、前
者の場合には画像が辞書より大きくても類似度に
は変化がなく、形状の違いが評価されない。これ
に対し、後者の場合には画像が大きいとその分だ
け類似度から減算されるので、辞書との違いが強
調されて評価されることになる。
ここで、第３図Ａの画像をｇとし、第３図Ｂに
示すような“１”及び“０”のデータの記憶で成
る辞書をｆとし、同図Ｃに示すような“１”及び
“−１”のデータで成る辞書をf′とした場合、ｆ
×ｇによる＃のマツチング法では、＃と＃で高い
類似度を得、＃と〓では形状の差が現われる。こ
れにより＃と〓の区別ができる。これに対し、
f′×ｇのマツチング方式では、＃と＃において画
像ｇのずれに敏感となり、類似度は低く、＃と〓
の類似度と同じになり、＃と〓の区別がしにく
い。また、〓のマツチングいおいて、ｆ×ｇのマ
ツチング方式では〓と＃で〓は＃に重なつてしま
い、類似度が高くなり、〓と〓の類似度と同じに
なり、＃と〓の区別ができない。これに対して、
f′×ｇのマツチング方式においては、〓と＃で形
状の違いが強調されて類似度が小さくなるので、
＃と〓の区別ができるのである。
示すような“１”及び“０”のデータの記憶で成
る辞書をｆとし、同図Ｃに示すような“１”及び
“−１”のデータで成る辞書をf′とした場合、ｆ
×ｇによる＃のマツチング法では、＃と＃で高い
類似度を得、＃と〓では形状の差が現われる。こ
れにより＃と〓の区別ができる。これに対し、
f′×ｇのマツチング方式では、＃と＃において画
像ｇのずれに敏感となり、類似度は低く、＃と〓
の類似度と同じになり、＃と〓の区別がしにく
い。また、〓のマツチングいおいて、ｆ×ｇのマ
ツチング方式では〓と＃で〓は＃に重なつてしま
い、類似度が高くなり、〓と〓の類似度と同じに
なり、＃と〓の区別ができない。これに対して、
f′×ｇのマツチング方式においては、〓と＃で形
状の違いが強調されて類似度が小さくなるので、
＃と〓の区別ができるのである。
この発明はこのような観点からなされたもので
あり、辞書に“１”及び“０”のデータと、“１”
及び“１”のデータとを予め２種類用意してお
き、画像データと辞書のデータとを比較すること
により、＃と〓とを誤判断がないような記号の認
識が可能となる。
あり、辞書に“１”及び“０”のデータと、“１”
及び“１”のデータとを予め２種類用意してお
き、画像データと辞書のデータとを比較すること
により、＃と〓とを誤判断がないような記号の認
識が可能となる。
次にこの発明による類似度の計算方法を説明す
る。第４図に示すように対象画像ｇの黒の部分を
“１”とし、白の部分を“０”とし、黒（“１”）
の総計を１とすると、記号＃については ｆ×ｇ＝ｂ ……(1) の辞書を用い、類似度Sfgを Sfg＝ｂ／１×100［％］ ……(2) で求める。そして、、記号＃以外の記号、たとえ
ば♭，〓の音楽記号に関しては f′×ｇ＝ｃ ……(3) を用い、その類似度Sfgを Sfg＝ｃ／１×100［％］ ……(4) なる計算で求めるようにしている。なお、上記画
像と辞書とのマツチングは構成画素毎に行なうよ
うにしているので、結局上記(1)及び(3)式は画素デ
ータをＧ（ｉ、ｊ）及びＦ（ｉ、ｊ），F′（ｉ、ｊ）
とすると、次の式のようになる。
る。第４図に示すように対象画像ｇの黒の部分を
“１”とし、白の部分を“０”とし、黒（“１”）
の総計を１とすると、記号＃については ｆ×ｇ＝ｂ ……(1) の辞書を用い、類似度Sfgを Sfg＝ｂ／１×100［％］ ……(2) で求める。そして、、記号＃以外の記号、たとえ
ば♭，〓の音楽記号に関しては f′×ｇ＝ｃ ……(3) を用い、その類似度Sfgを Sfg＝ｃ／１×100［％］ ……(4) なる計算で求めるようにしている。なお、上記画
像と辞書とのマツチングは構成画素毎に行なうよ
うにしているので、結局上記(1)及び(3)式は画素デ
ータをＧ（ｉ、ｊ）及びＦ（ｉ、ｊ），F′（ｉ、ｊ）
とすると、次の式のようになる。
ｆ×ｇ＝
〓i
〓j
Ｆ（ｉ、ｊ）・Ｇ（ｉ、ｊ） ……(5)
f′×ｇ＝
〓i
〓j
F′（ｉ、ｊ）・Ｇ（ｉ、ｊ） ……(6)
以上のようにこの発明の認識方法によれば、
＃と＃以外の記号に対してそれぞれ異なるデータ
で成る辞書を用意しておき、＃と〓の認識の困難
性を除去しているので、２次元マツチング法によ
つても確実な記号の認識を行なうことが可能とな
る。
＃と＃以外の記号に対してそれぞれ異なるデータ
で成る辞書を用意しておき、＃と〓の認識の困難
性を除去しているので、２次元マツチング法によ
つても確実な記号の認識を行なうことが可能とな
る。
第１図は画像エリアからマツチングエリアを切
出す様子を説明するための図、第２図Ａ及びＢは
この発明における＃と〓の認識の様子を説明する
ための図、第３図Ａ〜Ｃは画像データと辞書デー
タとを説明するための図、第４図はこの発明によ
る“１”、“０”の振り分を示す図である。 １……画像エリア、２……切出し範囲、３……
マツチングエリア、Ｐ，Ｑ……マツチング対象。
出す様子を説明するための図、第２図Ａ及びＢは
この発明における＃と〓の認識の様子を説明する
ための図、第３図Ａ〜Ｃは画像データと辞書デー
タとを説明するための図、第４図はこの発明によ
る“１”、“０”の振り分を示す図である。 １……画像エリア、２……切出し範囲、３……
マツチングエリア、Ｐ，Ｑ……マツチング対象。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 楽譜記号を２次元マツチング法で認識する方
法において、対象記号に対して“１”及び“−
１”のデータで成る辞書データｆと、“１”及び
“０”のデータで成る辞書データf′とを用意して
おき、認識対象領域からマツチングの対象記号を
“１”及び“０”のデータｇで抽出すると共に、
ｆ×ｇ＝ｂ又はf′×ｇ＝ｃを求め、前記認識対象
領域の“１”領域を１とした場合、Sfg＝ｂ／１又 はSfg＝ｃ／１なる式で類似度を求めるようにした ことを特徴とする楽譜記号の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57168153A JPS5957384A (ja) | 1982-09-27 | 1982-09-27 | 楽譜記号の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57168153A JPS5957384A (ja) | 1982-09-27 | 1982-09-27 | 楽譜記号の認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5957384A JPS5957384A (ja) | 1984-04-02 |
| JPH0259509B2 true JPH0259509B2 (ja) | 1990-12-12 |
Family
ID=15862795
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57168153A Granted JPS5957384A (ja) | 1982-09-27 | 1982-09-27 | 楽譜記号の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5957384A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63197232A (ja) * | 1987-02-12 | 1988-08-16 | Toshiba Corp | マイクロプロセツサ |
| US5864631A (en) * | 1992-08-03 | 1999-01-26 | Yamaha Corporation | Method and apparatus for musical score recognition with quick processing of image data |
-
1982
- 1982-09-27 JP JP57168153A patent/JPS5957384A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5957384A (ja) | 1984-04-02 |
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