JPH11161738A - 楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
- Publication number
- JPH11161738A JPH11161738A JP9339374A JP33937497A JPH11161738A JP H11161738 A JPH11161738 A JP H11161738A JP 9339374 A JP9339374 A JP 9339374A JP 33937497 A JP33937497 A JP 33937497A JP H11161738 A JPH11161738 A JP H11161738A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- score
- symbol
- label
- music
- character
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- 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)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Electrophonic Musical Instruments (AREA)
- Character Input (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Auxiliary Devices For Music (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 楽譜上の混在する斜体文字、標準文字からな
る音楽記号について文字単位の字体判別処理を行う構成
を提供し、それによって、これらの字体の混在する音楽
記号に対し高い認識率が得られるようにせんとするもの
である。 【解決手段】 楽譜イメージを読み取ってその楽譜記号
を認識し、演奏や楽譜表示のためのデータを作成する楽
譜認識方法において、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出し
てパターンマッチングにより認識を行い、その後該ラベ
ル上のこれらの記号の推定回帰直線の傾きを検出し、そ
の傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否
かを判別する。
る音楽記号について文字単位の字体判別処理を行う構成
を提供し、それによって、これらの字体の混在する音楽
記号に対し高い認識率が得られるようにせんとするもの
である。 【解決手段】 楽譜イメージを読み取ってその楽譜記号
を認識し、演奏や楽譜表示のためのデータを作成する楽
譜認識方法において、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出し
てパターンマッチングにより認識を行い、その後該ラベ
ル上のこれらの記号の推定回帰直線の傾きを検出し、そ
の傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否
かを判別する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、楽譜上の混在する
斜体文字、標準文字からなる音楽記号について文字単位
の字体判別処理を行うことで、高い認識率が得られる楽
譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記
録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
斜体文字、標準文字からなる音楽記号について文字単位
の字体判別処理を行うことで、高い認識率が得られる楽
譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記
録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】パソコン及びスキャナ等を使用して楽譜
上の音符・休符・その他の記号を認識する場合、楽譜イ
メージを２値化して読み取り、更に五線及び段落を認識
した上で、各段落毎に、五線消去を行なった後、任意の
矩形形状をした読み取り用のラベルを各記号毎に設定し
て、該ラベルデータと予め辞書に用意されていたラベル
データとをパターンマッチングして、認識が行われてい
た。
上の音符・休符・その他の記号を認識する場合、楽譜イ
メージを２値化して読み取り、更に五線及び段落を認識
した上で、各段落毎に、五線消去を行なった後、任意の
矩形形状をした読み取り用のラベルを各記号毎に設定し
て、該ラベルデータと予め辞書に用意されていたラベル
データとをパターンマッチングして、認識が行われてい
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】読み取られる楽譜のう
ち、印刷楽譜上の音楽記号を形成する文字の中には、斜
体、標準の２つの字体を持つ文字として、アルファベッ
ト、数字がある。そのうちアルファベットは、その組み
合わせにより、発想、強弱、速度を表す音楽記号を形成
するが、これらの音楽記号は印刷楽譜においては、一般
的な文字字体が決められている。また数字は、単独又は
組み合わせにより連符数字、運指番号、拍子数字、メト
ロノーム数字、繰り返し括弧数字、長休符数字、オッタ
ーヴァ数字、コードのテンションノート数字等の音楽記
号を形成し、通所の印刷楽譜においては、連符数字とオ
ッターヴァ数字が斜体文字で表記されるのを除くと、残
りの数字は全て標準文字で表記される。このように、こ
れらの文字は、同じ文字でも字体によって、音楽記号と
しての意味が異なったり、音楽記号によって使われる文
字の字体が一般的に決められている。それに対し、上記
従来の認識手法は、これらの字体に対して、特別な文字
字体の判別処理は行われておらず、パターンマッチング
の際の夫々の字体に用意された参照パターンの形状的な
差異のみによって、認識結果を得る手法がとられてい
た。両字体間には、わずかなパターン的違いがあるだけ
なので、誤認されることが多く、その結果、それらの文
字で形成される音楽記号を誤認することになり、誤認識
データを含む演奏データに基づいてパソコン等により自
動演奏がなされた場合、楽譜に忠実な演奏は困難にな
る。
ち、印刷楽譜上の音楽記号を形成する文字の中には、斜
体、標準の２つの字体を持つ文字として、アルファベッ
ト、数字がある。そのうちアルファベットは、その組み
合わせにより、発想、強弱、速度を表す音楽記号を形成
するが、これらの音楽記号は印刷楽譜においては、一般
的な文字字体が決められている。また数字は、単独又は
組み合わせにより連符数字、運指番号、拍子数字、メト
ロノーム数字、繰り返し括弧数字、長休符数字、オッタ
ーヴァ数字、コードのテンションノート数字等の音楽記
号を形成し、通所の印刷楽譜においては、連符数字とオ
ッターヴァ数字が斜体文字で表記されるのを除くと、残
りの数字は全て標準文字で表記される。このように、こ
れらの文字は、同じ文字でも字体によって、音楽記号と
しての意味が異なったり、音楽記号によって使われる文
字の字体が一般的に決められている。それに対し、上記
従来の認識手法は、これらの字体に対して、特別な文字
字体の判別処理は行われておらず、パターンマッチング
の際の夫々の字体に用意された参照パターンの形状的な
差異のみによって、認識結果を得る手法がとられてい
た。両字体間には、わずかなパターン的違いがあるだけ
なので、誤認されることが多く、その結果、それらの文
字で形成される音楽記号を誤認することになり、誤認識
データを含む演奏データに基づいてパソコン等により自
動演奏がなされた場合、楽譜に忠実な演奏は困難にな
る。
【０００４】本発明は従来技術の以上のような問題に鑑
み創案されたもので、楽譜上の混在する斜体文字、標準
文字からなる音楽記号について文字単位の字体判別処理
を行う構成を提供し、それによって、これらの字体の混
在する音楽記号に対し高い認識率が得られるようにせん
とするものである。
み創案されたもので、楽譜上の混在する斜体文字、標準
文字からなる音楽記号について文字単位の字体判別処理
を行う構成を提供し、それによって、これらの字体の混
在する音楽記号に対し高い認識率が得られるようにせん
とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の構成を説明する
前に、上記の認識方法が如何にして行なわれ、それによ
った場合にどのような問題が発生し、更に本発明者はど
のような着想から、該問題点を解消できる本発明が創案
されたかという経緯につき、以下説明する。
前に、上記の認識方法が如何にして行なわれ、それによ
った場合にどのような問題が発生し、更に本発明者はど
のような着想から、該問題点を解消できる本発明が創案
されたかという経緯につき、以下説明する。
【０００６】まず、楽譜上の存在する文字のうち、数
字、アルファベットには、前述のように斜体と標準の２
種類の字体が存在し、下記表１に示すように、これらの
文字は、同じ文字でも字体によって、音楽記号としての
意味が異なったり、音楽記号によって使われる文字の字
体が一般的に決められているものがある。従ってこれら
の音楽記号に対して高い認識率を得るためには、斜体文
字、標準文字の正確な判別が必用となる。
字、アルファベットには、前述のように斜体と標準の２
種類の字体が存在し、下記表１に示すように、これらの
文字は、同じ文字でも字体によって、音楽記号としての
意味が異なったり、音楽記号によって使われる文字の字
体が一般的に決められているものがある。従ってこれら
の音楽記号に対して高い認識率を得るためには、斜体文
字、標準文字の正確な判別が必用となる。
【０００７】
【表１】
【０００８】これまでの楽譜認識手順における文字認識
は、五線、小節線等の文字認識に不必要なイメージを消
去した後、ラベル抽出を行い、個々のラベルで、認識対
象となる文字の形状の特徴を代表する参照パターンとの
パターンマッチングで一括して行う。ここで、アルファ
ベット、数字の各文字を認識するための参照パターンは
標準文字、斜体文字の２種類が用意され、このパターン
マッチングによって、斜体大文字アルファベット、標準
大文字アルファベット、斜体小文字アルファベット、標
準小文字アルファベット、斜体数字、標準数字の認識結
果を得る。そしてラベル単位で認識された文字は以下の
ようにラベル単独で、或いは複数のラベルとの結合によ
って音楽記号を形成する。
は、五線、小節線等の文字認識に不必要なイメージを消
去した後、ラベル抽出を行い、個々のラベルで、認識対
象となる文字の形状の特徴を代表する参照パターンとの
パターンマッチングで一括して行う。ここで、アルファ
ベット、数字の各文字を認識するための参照パターンは
標準文字、斜体文字の２種類が用意され、このパターン
マッチングによって、斜体大文字アルファベット、標準
大文字アルファベット、斜体小文字アルファベット、標
準小文字アルファベット、斜体数字、標準数字の認識結
果を得る。そしてラベル単位で認識された文字は以下の
ようにラベル単独で、或いは複数のラベルとの結合によ
って音楽記号を形成する。
【０００９】斜体数字と認識された文字は点線との位置
関係により、オッターヴァ記号の一部と連符数字記号に
分けられ、標準数字と認識された文字は、まず五線、メ
トロノーム記号、繰り返し括弧記号、長休符記号、コー
ド記号等に対する位置関係により、拍子記号、メトロノ
ーム記号、繰り返し括弧記号、長休符記号、コード記号
の一部となる数字を抽出し、夫々の記号属性を決定し、
残った標準数字はラベルサイズの妥当性を確認した上で
運指記号とする。アルファベットと認識された文字は、
同一字体での並びを抽出し、夫々の字体で構成される文
字列との文字列マッチングにより文字列記号の一部とす
る。
関係により、オッターヴァ記号の一部と連符数字記号に
分けられ、標準数字と認識された文字は、まず五線、メ
トロノーム記号、繰り返し括弧記号、長休符記号、コー
ド記号等に対する位置関係により、拍子記号、メトロノ
ーム記号、繰り返し括弧記号、長休符記号、コード記号
の一部となる数字を抽出し、夫々の記号属性を決定し、
残った標準数字はラベルサイズの妥当性を確認した上で
運指記号とする。アルファベットと認識された文字は、
同一字体での並びを抽出し、夫々の字体で構成される文
字列との文字列マッチングにより文字列記号の一部とす
る。
【００１０】このように、従来の認識手法においては、
特別な文字字体の判別処理はなく、パターンマッチング
の際の夫々の字体に用意された参照パターンの形状的な
差異にのみによって認識結果を得る手法がとられてい
た。
特別な文字字体の判別処理はなく、パターンマッチング
の際の夫々の字体に用意された参照パターンの形状的な
差異にのみによって認識結果を得る手法がとられてい
た。
【００１１】しかしながらパターンマッチングに用いる
参照パターンは、楽譜別、印刷状態別の形状差異にも対
応できるように、ある程度記号（文字）形状に対して普
遍的な特徴を用いることが一般的であり、そのために、
特徴を求める前後処理やパターンマッチング時に、ボカ
シに相当する処理を用いることが多い。これに対し同一
文字における標準字体と斜体文字のパターンは、わずか
にパターン的な違いがあるだけで、前記普遍的特徴にお
いてはその差異はほとんど吸収されるために、標準文字
＜−＞斜体文字間の誤認識が多くなる。この字体間の誤
認により、文字列記号や数字を含む音楽記号では、高い
認識率を得ることができない。特に連符数字と運指記号
は、ラベルサイズが略同じであるため、ラベルサイズに
よる判別が困難であり、他の記号との繋がりで評価され
ずに文字単独で音楽記号を形成するために、字体間の誤
認がそのまま音楽記号認識結果に現れる。
参照パターンは、楽譜別、印刷状態別の形状差異にも対
応できるように、ある程度記号（文字）形状に対して普
遍的な特徴を用いることが一般的であり、そのために、
特徴を求める前後処理やパターンマッチング時に、ボカ
シに相当する処理を用いることが多い。これに対し同一
文字における標準字体と斜体文字のパターンは、わずか
にパターン的な違いがあるだけで、前記普遍的特徴にお
いてはその差異はほとんど吸収されるために、標準文字
＜−＞斜体文字間の誤認識が多くなる。この字体間の誤
認により、文字列記号や数字を含む音楽記号では、高い
認識率を得ることができない。特に連符数字と運指記号
は、ラベルサイズが略同じであるため、ラベルサイズに
よる判別が困難であり、他の記号との繋がりで評価され
ずに文字単独で音楽記号を形成するために、字体間の誤
認がそのまま音楽記号認識結果に現れる。
【００１２】そこで、標準文字、斜体文字から形成され
る音楽記号を高精度に認識するために必用とされる字体
間の判別を高精度に行なえる構成の検討がなされた。
る音楽記号を高精度に認識するために必用とされる字体
間の判別を高精度に行なえる構成の検討がなされた。
【００１３】この時本発明の着想の根幹となったもの
は、同一文字の斜体と標準の形状的差異を観察した場
合、直感的には、標準パターンに対し、斜体パターン
は、右方向へ回転変形すると共に、縦方向に伸縮した状
態になっており、これらの複合変形が標準パターンに施
されて斜体パターンになったものとみなせるということ
であった。そのため、この回転変形によって、図１に示
すように、パターンの主軸方向に差異が表れることにな
る（但し必ずしも標準パターンに全く傾きがないという
わけではない）。
は、同一文字の斜体と標準の形状的差異を観察した場
合、直感的には、標準パターンに対し、斜体パターン
は、右方向へ回転変形すると共に、縦方向に伸縮した状
態になっており、これらの複合変形が標準パターンに施
されて斜体パターンになったものとみなせるということ
であった。そのため、この回転変形によって、図１に示
すように、パターンの主軸方向に差異が表れることにな
る（但し必ずしも標準パターンに全く傾きがないという
わけではない）。
【００１４】そこで、本発明の基本的構成は、パターン
の主軸方向乃至それと同一とみなせる直線を求め、その
傾き具合から斜体パターンであるか否かの判定を行なう
ことにした。即ち、請求項１に係る発明の構成は、楽譜
イメージを読み取ってその音楽記号を認識し、演奏や楽
譜表示のためのデータを作成する楽譜認識方法におい
て、認識すべき音楽記号のうち、文字記号或いは文字を
含む記号に対し、そのラベルを抽出してパターンマッチ
ングにより認識を行い、その後該ラベル上のこれらの記
号の推定回帰直線の傾きを検出し、その傾きの違いによ
り、前記記号の字体が斜体であるか否かを判別すること
を基本的特徴としている。
の主軸方向乃至それと同一とみなせる直線を求め、その
傾き具合から斜体パターンであるか否かの判定を行なう
ことにした。即ち、請求項１に係る発明の構成は、楽譜
イメージを読み取ってその音楽記号を認識し、演奏や楽
譜表示のためのデータを作成する楽譜認識方法におい
て、認識すべき音楽記号のうち、文字記号或いは文字を
含む記号に対し、そのラベルを抽出してパターンマッチ
ングにより認識を行い、その後該ラベル上のこれらの記
号の推定回帰直線の傾きを検出し、その傾きの違いによ
り、前記記号の字体が斜体であるか否かを判別すること
を基本的特徴としている。
【００１５】以上の処理により、字体の判別が可能な理
由につき、説明する。前述のように、同一文字の斜体と
標準の形状的差異を観察した場合、直感的には、標準パ
ターンに対し、斜体パターンは、右方向へ回転変形する
と共に、縦方向に伸縮した状態になっており、これらの
複合変形が標準パターンに施されて斜体パターンになっ
たものとみなせる。そのため、この回転変形によって、
図１に示すように、パターンの主軸方向に差異が表れる
ことになる。今任意の標準文字パターンについて、各黒
画素を標本点とするＸ−Ｙ座標平面において、図２に示
すように、標本点座標に対し、水平方向の誤差の二乗和
が最小となるような回帰直線を想定すると、この回帰直
線がパターン主軸方向に略一致し、同一文字の斜体パタ
ーンの回帰直線とでは、その傾きに違いが表れる。一般
にこの推定回帰直線を、ｘ＝α＋βｙとすると、下記数
１に示すようになることが、「初等統計解析（改訂
板）」（佐和隆光著 新曜社刊）等の文献で証明されて
いる。
由につき、説明する。前述のように、同一文字の斜体と
標準の形状的差異を観察した場合、直感的には、標準パ
ターンに対し、斜体パターンは、右方向へ回転変形する
と共に、縦方向に伸縮した状態になっており、これらの
複合変形が標準パターンに施されて斜体パターンになっ
たものとみなせる。そのため、この回転変形によって、
図１に示すように、パターンの主軸方向に差異が表れる
ことになる。今任意の標準文字パターンについて、各黒
画素を標本点とするＸ−Ｙ座標平面において、図２に示
すように、標本点座標に対し、水平方向の誤差の二乗和
が最小となるような回帰直線を想定すると、この回帰直
線がパターン主軸方向に略一致し、同一文字の斜体パタ
ーンの回帰直線とでは、その傾きに違いが表れる。一般
にこの推定回帰直線を、ｘ＝α＋βｙとすると、下記数
１に示すようになることが、「初等統計解析（改訂
板）」（佐和隆光著 新曜社刊）等の文献で証明されて
いる。
【００１６】
【数１】
【００１７】幾つかのサンプルイメージにおいて、斜体
文字、標準文字の各文字別の回帰直線の傾きを、上記数
１によって求めると、下記表２に示されるように、各文
字において、 ある傾きの値によって、斜体、標準を判
別できることが分かる。
文字、標準文字の各文字別の回帰直線の傾きを、上記数
１によって求めると、下記表２に示されるように、各文
字において、 ある傾きの値によって、斜体、標準を判
別できることが分かる。
【００１８】
【表２】
【００１９】よって予め各文字別に推定回帰直線の傾き
を判別するしきい値βｔｈを用意し、対象文字の２値イ
メージラベルにおいて、推定回帰直線の傾きβを上記数
１の式によって求め、β＞βｔｈの場合は斜体文字、β
＜βｔｈの場合は標準文字とする判別処理を実施する。
従来のパターンマッチング処理で得られる標準小文字ア
ルファベット、斜体小文字アルファベット、標準数字、
斜体数字の文字認識結果に対し、以上の判別処理を実施
することで、認識結果をより正しいものへ正すことがで
き、これらの文字が形成する音楽記号について、高い認
識率を得ることができるようになる。
を判別するしきい値βｔｈを用意し、対象文字の２値イ
メージラベルにおいて、推定回帰直線の傾きβを上記数
１の式によって求め、β＞βｔｈの場合は斜体文字、β
＜βｔｈの場合は標準文字とする判別処理を実施する。
従来のパターンマッチング処理で得られる標準小文字ア
ルファベット、斜体小文字アルファベット、標準数字、
斜体数字の文字認識結果に対し、以上の判別処理を実施
することで、認識結果をより正しいものへ正すことがで
き、これらの文字が形成する音楽記号について、高い認
識率を得ることができるようになる。
【００２０】上記構成は、請求項３の楽譜認識装置及び
請求項５の楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体についても同様である。そのう
ち請求項３の構成は、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出す
るラベル抽出手段と、抽出されたラベル上にあるこれら
の記号をパターンマッチングにより認識するパターンマ
ッチング手段と、該ラベル上のこれらの記号の推定回帰
直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出手段と、その
傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否か
を判別する字体判別手段とを有することを特徴としてい
る。また請求項５の構成は、認識すべき音楽記号のう
ち、文字記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベル
を抽出するラベル抽出機能と、抽出されたラベル上にあ
るこれらの記号をパターンマッチングにより認識するパ
ターンマッチング機能と、該ラベル上のこれらの記号の
推定回帰直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出機能
と、その傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であ
るか否かを判別する字体判別機能とを実行させるための
楽譜認識プログラムを有しており、回帰直線傾斜角度検
出機能により検出された記号の推定回帰直線の傾きによ
り、該記号の字体が斜体であるか否かを、前記字体判別
機能が自動的に判別することになる。
請求項５の楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体についても同様である。そのう
ち請求項３の構成は、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出す
るラベル抽出手段と、抽出されたラベル上にあるこれら
の記号をパターンマッチングにより認識するパターンマ
ッチング手段と、該ラベル上のこれらの記号の推定回帰
直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出手段と、その
傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否か
を判別する字体判別手段とを有することを特徴としてい
る。また請求項５の構成は、認識すべき音楽記号のう
ち、文字記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベル
を抽出するラベル抽出機能と、抽出されたラベル上にあ
るこれらの記号をパターンマッチングにより認識するパ
ターンマッチング機能と、該ラベル上のこれらの記号の
推定回帰直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出機能
と、その傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であ
るか否かを判別する字体判別機能とを実行させるための
楽譜認識プログラムを有しており、回帰直線傾斜角度検
出機能により検出された記号の推定回帰直線の傾きによ
り、該記号の字体が斜体であるか否かを、前記字体判別
機能が自動的に判別することになる。
【００２１】更に請求項２、４及び６の構成は、後述す
る認識する楽譜イメージそのものが傾いている場合に、
その傾きを補完する構成を更に備えているもので、請求
項２の方法では、楽譜イメージそのものの傾きを検知
し、検知された該傾きで、前記推定回帰直線の傾きを補
完する処理を行う。また請求項４の装置では、楽譜イメ
ージそのものの傾きを検知する楽譜イメージ傾き検知手
段と、検知された該傾きで、前記推定回帰直線の傾きを
補完する傾き補完手段とを、その構成として更に備えて
いることを特徴としている。更に請求項６の記録媒体で
は、楽譜イメージそのものの傾きを検知する楽譜イメー
ジ傾き検知機能と、検知された該傾きで、前記推定回帰
直線の傾きを補完する傾き補完機能とを、前記プログラ
ムに更に有していることを特徴としている。
る認識する楽譜イメージそのものが傾いている場合に、
その傾きを補完する構成を更に備えているもので、請求
項２の方法では、楽譜イメージそのものの傾きを検知
し、検知された該傾きで、前記推定回帰直線の傾きを補
完する処理を行う。また請求項４の装置では、楽譜イメ
ージそのものの傾きを検知する楽譜イメージ傾き検知手
段と、検知された該傾きで、前記推定回帰直線の傾きを
補完する傾き補完手段とを、その構成として更に備えて
いることを特徴としている。更に請求項６の記録媒体で
は、楽譜イメージそのものの傾きを検知する楽譜イメー
ジ傾き検知機能と、検知された該傾きで、前記推定回帰
直線の傾きを補完する傾き補完機能とを、前記プログラ
ムに更に有していることを特徴としている。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下本発明の一実施形態を添付図
面に基づき説明する。図３は請求項３の発明に係る楽譜
認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体を後述するフレキシブルディスクドライブＦＤ
Ｄ５等の外部記憶装置（或いはＣＤ−ＲＯＭドライブ
等）で読み込ませて稼動する楽譜認識装置の実施例構成
を示すブロック図である。この装置は、パソコンなどの
電子計算機の構成に、スキャナやＭＩＤＩインターフェ
ース回路を付加したものである。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２
或いはＲＡＭ３に格納されるプログラムに基づき、楽譜
認識装置全体の制御を行う中央演算処理装置である。ま
た予め設定された所定の周期でＣＰＵ１に割り込みをか
けるタイマ回路を内蔵している。ＲＡＭ３はプログラム
エリアの他、画像データバッファ、ワークエリア等とし
て使用される。ハードディスク装置ＨＤＤ４及びフレキ
シブルディスクドライブＦＤＤ５は、プログラム及び画
像データ、演奏データ等を格納する。ＣＲＴ６はＣＰＵ
１の制御に基づき、ＣＲＴインターフェース回路７から
出力される映像情報を表示し、キーボード８から入力さ
れた情報は、キーボードインターフェース回路９を経て
ＣＰＵ１に取り込まれる。プリンタ１０は、ＣＰＵ１の
制御に基づき、プリンタインターフェース回路１１から
出力される印字情報を印字する。
面に基づき説明する。図３は請求項３の発明に係る楽譜
認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体を後述するフレキシブルディスクドライブＦＤ
Ｄ５等の外部記憶装置（或いはＣＤ−ＲＯＭドライブ
等）で読み込ませて稼動する楽譜認識装置の実施例構成
を示すブロック図である。この装置は、パソコンなどの
電子計算機の構成に、スキャナやＭＩＤＩインターフェ
ース回路を付加したものである。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２
或いはＲＡＭ３に格納されるプログラムに基づき、楽譜
認識装置全体の制御を行う中央演算処理装置である。ま
た予め設定された所定の周期でＣＰＵ１に割り込みをか
けるタイマ回路を内蔵している。ＲＡＭ３はプログラム
エリアの他、画像データバッファ、ワークエリア等とし
て使用される。ハードディスク装置ＨＤＤ４及びフレキ
シブルディスクドライブＦＤＤ５は、プログラム及び画
像データ、演奏データ等を格納する。ＣＲＴ６はＣＰＵ
１の制御に基づき、ＣＲＴインターフェース回路７から
出力される映像情報を表示し、キーボード８から入力さ
れた情報は、キーボードインターフェース回路９を経て
ＣＰＵ１に取り込まれる。プリンタ１０は、ＣＰＵ１の
制御に基づき、プリンタインターフェース回路１１から
出力される印字情報を印字する。
【００２３】スキャナ１２は、例えば（印刷された）楽
譜を光学的に走査して、２値或いはグレースケールの画
像データに変換するものであり、フラットベッド型、ハ
ンディ型、フィーダ型等任意のタイプのスキャナを使用
できる。スキャナ１２によって読み取られた画像情報
は、スキャナインターフェース回路１３を介して、ＲＡ
Ｍ３或いはＨＤＤ４に取り込まれる。ＭＩＤＩインター
フェース回路１４は、音源モジュール等の外部のＭＩＤ
Ｉ機器との間でＭＩＤＩデータの送受信を行う回路であ
る。バス１５は、本楽譜認識装置内の各回路を接続し、
各種データ、プログラム、アドレス等をやり取りさせて
いる。なお、この他にマウスなどのポインティングデバ
イスやＲＳ２３２Ｃ等のシリアルインターフェース回路
等を備えていても良い。
譜を光学的に走査して、２値或いはグレースケールの画
像データに変換するものであり、フラットベッド型、ハ
ンディ型、フィーダ型等任意のタイプのスキャナを使用
できる。スキャナ１２によって読み取られた画像情報
は、スキャナインターフェース回路１３を介して、ＲＡ
Ｍ３或いはＨＤＤ４に取り込まれる。ＭＩＤＩインター
フェース回路１４は、音源モジュール等の外部のＭＩＤ
Ｉ機器との間でＭＩＤＩデータの送受信を行う回路であ
る。バス１５は、本楽譜認識装置内の各回路を接続し、
各種データ、プログラム、アドレス等をやり取りさせて
いる。なお、この他にマウスなどのポインティングデバ
イスやＲＳ２３２Ｃ等のシリアルインターフェース回路
等を備えていても良い。
【００２４】図４はＣＰＵ１のメイン処理を示すフロー
チャートである。ステップＳ１においては、スキャナ１
２によって楽譜のイメージをＲＡＭ３に取り込む。画像
は２値の画像データとして取り込む。ステップＳ２にお
いては、このようにして２値化されて取り込まれた楽譜
イメージで五線を検出する。ステップＳ３において、夫
々の五線で水平線に対するずらし量に基づいた傾き補正
を行う。ステップＳ４において、五線、小節線等の文字
認識に不必要なイメージ（記号外オブジェクト）を消去
する。ここまでが本構成を実施するための前処理を行な
っており、必用に応じてこれらの機能を削ったり、他の
代替機能と置き換えたり、更に別の機能を付加しても良
い。次ぎにステップＳ５において、ラベル抽出機能によ
り、ラベル抽出を行うと共に、ステップＳ６において、
パターンマッチング機能により、個々のラベルで、認識
対象となる文字の形状の特徴を代表する参照パターンと
のパターンマッチングで一括して行う。その後ステップ
Ｓ７において、前記のパターンマッチングの結果を正す
処理、即ち、対象文字ラベルの字体判別が行なわれる。
そしてステップＳ８において、ラベル単位で認識された
文字に対しラベル単独で、或いは複数のラベルとの結合
によって音楽記号が形成される。
チャートである。ステップＳ１においては、スキャナ１
２によって楽譜のイメージをＲＡＭ３に取り込む。画像
は２値の画像データとして取り込む。ステップＳ２にお
いては、このようにして２値化されて取り込まれた楽譜
イメージで五線を検出する。ステップＳ３において、夫
々の五線で水平線に対するずらし量に基づいた傾き補正
を行う。ステップＳ４において、五線、小節線等の文字
認識に不必要なイメージ（記号外オブジェクト）を消去
する。ここまでが本構成を実施するための前処理を行な
っており、必用に応じてこれらの機能を削ったり、他の
代替機能と置き換えたり、更に別の機能を付加しても良
い。次ぎにステップＳ５において、ラベル抽出機能によ
り、ラベル抽出を行うと共に、ステップＳ６において、
パターンマッチング機能により、個々のラベルで、認識
対象となる文字の形状の特徴を代表する参照パターンと
のパターンマッチングで一括して行う。その後ステップ
Ｓ７において、前記のパターンマッチングの結果を正す
処理、即ち、対象文字ラベルの字体判別が行なわれる。
そしてステップＳ８において、ラベル単位で認識された
文字に対しラベル単独で、或いは複数のラベルとの結合
によって音楽記号が形成される。
【００２５】上記文字の認識処理は、図５に示すよう
に、ステップＳ６０において、認識処理前処理によって
得られる入力パターンＰｉに対し、小文字アルファベッ
ト、数字夫々に標準・斜体の両文字を参照パターンとし
て含むパターンマッチングにより、字体判別対象となる
標準小文字アルファベット、斜体小文字アルファベッ
ト、標準大文字アルファベット、斜体大文字アルファベ
ット、標準数字、斜体数字を含む認識結果を得る。
に、ステップＳ６０において、認識処理前処理によって
得られる入力パターンＰｉに対し、小文字アルファベッ
ト、数字夫々に標準・斜体の両文字を参照パターンとし
て含むパターンマッチングにより、字体判別対象となる
標準小文字アルファベット、斜体小文字アルファベッ
ト、標準大文字アルファベット、斜体大文字アルファベ
ット、標準数字、斜体数字を含む認識結果を得る。
【００２６】そして字体判別を行なう前提として、ステ
ップＳ６１において、字体判別対象文字と認識された上
記イメージＰｉについて、２値イメージラベルＰｉ’を
抽出しておく。
ップＳ６１において、字体判別対象文字と認識された上
記イメージＰｉについて、２値イメージラベルＰｉ’を
抽出しておく。
【００２７】上記ステップ７の字体判別は、図５のステ
ップＳ７０以下において、回帰直線傾斜角度検出機能に
より、推定回帰直線の傾きが求められ、更に字体判別機
能によって、その傾きを基に、前記記号の字体が斜体で
あるか否かを判別することで、実施されることになる。
ップＳ７０以下において、回帰直線傾斜角度検出機能に
より、推定回帰直線の傾きが求められ、更に字体判別機
能によって、その傾きを基に、前記記号の字体が斜体で
あるか否かを判別することで、実施されることになる。
【００２８】即ちステップＳ７０において、上記２値イ
メージラベルＰｉ’をラスタスキャンし、黒画素となる
画素の座標値（ｘ、ｙ）を加算していき、ｘＳｕｍ、ｙ
Ｓｕｍを得、全黒画素数で割った、標本平均（ｘＡｖ、
ｙＡｖ）を求める。
メージラベルＰｉ’をラスタスキャンし、黒画素となる
画素の座標値（ｘ、ｙ）を加算していき、ｘＳｕｍ、ｙ
Ｓｕｍを得、全黒画素数で割った、標本平均（ｘＡｖ、
ｙＡｖ）を求める。
【００２９】ステップＳ７１において、再度２値イメー
ジラベルをラスタスキャンし、黒画素となる画素の座標
値（ｘ、ｙ）において、標本平均との座標誤差ｘＥｒｒ
（＝ｘ−ｘＡｖ）、ｙＥｒｒ（＝ｙ−ｙＡｖ）を求め、
ｘＥｒｒとｙＥｒｒの積ｘｙＥｒｒ（＝ｘＥｒｒ×ｙＥ
ｒｒ）、ｙ方向の二乗誤差ｙｙＥｒｒ（＝ｙＥｒｒ×ｙ
Ｅｒｒ）を夫々全黒画素について加算したものを、ｘｙ
ＥｒｒＳｕｍ、ｙｙＥｒｒＳｕｍとする。
ジラベルをラスタスキャンし、黒画素となる画素の座標
値（ｘ、ｙ）において、標本平均との座標誤差ｘＥｒｒ
（＝ｘ−ｘＡｖ）、ｙＥｒｒ（＝ｙ−ｙＡｖ）を求め、
ｘＥｒｒとｙＥｒｒの積ｘｙＥｒｒ（＝ｘＥｒｒ×ｙＥ
ｒｒ）、ｙ方向の二乗誤差ｙｙＥｒｒ（＝ｙＥｒｒ×ｙ
Ｅｒｒ）を夫々全黒画素について加算したものを、ｘｙ
ＥｒｒＳｕｍ、ｙｙＥｒｒＳｕｍとする。
【００３０】ステップＳ７２において、推定回帰直線の
傾きβを（ｘｙＥｒｒＳｕｍ／ｙｙＥｒｒＳｕｍ）によ
って求める。
傾きβを（ｘｙＥｒｒＳｕｍ／ｙｙＥｒｒＳｕｍ）によ
って求める。
【００３１】予め各文字別に用意されている、対象文字
に対する判別値βｔｈを得る。下記表３に、数字に対す
る判別値βｔｈの一例を示す。
に対する判別値βｔｈを得る。下記表３に、数字に対す
る判別値βｔｈの一例を示す。
【００３２】
【表３】
【００３３】そしてステップＳ７３において、前記推定
回帰直線の傾きβが該判別値βｔｈ未満（β＜βｔｈ）
ならば、ステップＳ７４において認識結果を標準の同一
文字に置き換える。また、前記Ｓ７３において、推定回
帰直線の傾きβが該判別値βｔｈ超え（β＞βｔｈ）な
らば、ステップＳ７５において認識結果を斜体の同一文
字に置き換える。
回帰直線の傾きβが該判別値βｔｈ未満（β＜βｔｈ）
ならば、ステップＳ７４において認識結果を標準の同一
文字に置き換える。また、前記Ｓ７３において、推定回
帰直線の傾きβが該判別値βｔｈ超え（β＞βｔｈ）な
らば、ステップＳ７５において認識結果を斜体の同一文
字に置き換える。
【００３４】次に楽譜イメージが傾いている場合の本発
明による楽譜認識方法の一実施形態構成につき、説明す
る。認識する楽譜イメージそのものが傾いている場合、
前記実施形態構成では、図４のＳ３の傾き補正におい
て、通常、回転による補正は行われていないので、依然
として対象となるラベルイメージにおける主軸の向きは
傾いたままであり、判別を誤らせる場合がある。そこで
本構成では、この傾きを補完する機能を追加すること
で、この弊害を妨げることができる。
明による楽譜認識方法の一実施形態構成につき、説明す
る。認識する楽譜イメージそのものが傾いている場合、
前記実施形態構成では、図４のＳ３の傾き補正におい
て、通常、回転による補正は行われていないので、依然
として対象となるラベルイメージにおける主軸の向きは
傾いたままであり、判別を誤らせる場合がある。そこで
本構成では、この傾きを補完する機能を追加すること
で、この弊害を妨げることができる。
【００３５】楽譜イメージの傾きは、図６に示すよう
に、五線の水平方向に対する傾きで表されるものとし、
五線の中心を通る水平線をＬｈとし、五線左端でのＬｈ
に対するＹ軸方向への誤差をＥｒｒＬ、五線右端でのＬ
ｈに対するＹ軸方向への誤差をＥｒｒＲとし、五線長さ
をＬｍとすると、楽譜イメージの傾きｒａｄは下式数２
で求めることができる。
に、五線の水平方向に対する傾きで表されるものとし、
五線の中心を通る水平線をＬｈとし、五線左端でのＬｈ
に対するＹ軸方向への誤差をＥｒｒＬ、五線右端でのＬ
ｈに対するＹ軸方向への誤差をＥｒｒＲとし、五線長さ
をＬｍとすると、楽譜イメージの傾きｒａｄは下式数２
で求めることができる。
【００３６】
【数２】
【００３７】この傾きｒａｄを補完するため、前記図５
のステップＳ７２を以下のようにする。即ち、推定回帰
直線の傾きβから、推定回帰直線とＹ軸が作る角度ｒａ
ｄ２をｒａｄ２＝ｔａｎ-1（β）として求め、楽譜イメ
ージの傾きｒａｄによる補完角度ｒａｄ３＝（ｒａｄ２
−ｒａｄ）とし、補完傾きβ’を、β’＝ｔａｎ（ｒａ
ｄ３）とする。
のステップＳ７２を以下のようにする。即ち、推定回帰
直線の傾きβから、推定回帰直線とＹ軸が作る角度ｒａ
ｄ２をｒａｄ２＝ｔａｎ-1（β）として求め、楽譜イメ
ージの傾きｒａｄによる補完角度ｒａｄ３＝（ｒａｄ２
−ｒａｄ）とし、補完傾きβ’を、β’＝ｔａｎ（ｒａ
ｄ３）とする。
【００３８】以上の補完傾きβ’を求めた後、以後上記
ステップＳ７３〜Ｓ７５の処理を行うことで、認識結果
を標準又は斜体の同一文字に置き換える。
ステップＳ７３〜Ｓ７５の処理を行うことで、認識結果
を標準又は斜体の同一文字に置き換える。
【００３９】尚、以上の２つの実施形態では、ソフトウ
ェア制御下のコンピュータのＣＰＵの動作により実施し
ているが、それに限定されず、同様な動作を実施し得る
等価論理回路を用いて行っても良いことは、言うまでも
ない。
ェア制御下のコンピュータのＣＰＵの動作により実施し
ているが、それに限定されず、同様な動作を実施し得る
等価論理回路を用いて行っても良いことは、言うまでも
ない。
【００４０】
【発明の効果】以上詳述した本発明の構成によれば、楽
譜上の混在する斜体文字、標準文字からなる音楽記号に
ついて文字単位の斜体文字・標準文字の字体判別が可能
なため、これらの字体の混在する音楽記号に対し高い認
識率が得られるようになる。また認識されたデータに基
づいてパソコン等により自動演奏がなされた場合、楽譜
に忠実な演奏が可能になる。更に楽譜イメージが傾いて
いる場合でも、この傾きを補完する構成・手段及び機能
を追加することで、この弊害を妨げることができるよう
になる。
譜上の混在する斜体文字、標準文字からなる音楽記号に
ついて文字単位の斜体文字・標準文字の字体判別が可能
なため、これらの字体の混在する音楽記号に対し高い認
識率が得られるようになる。また認識されたデータに基
づいてパソコン等により自動演奏がなされた場合、楽譜
に忠実な演奏が可能になる。更に楽譜イメージが傾いて
いる場合でも、この傾きを補完する構成・手段及び機能
を追加することで、この弊害を妨げることができるよう
になる。
【図１】標準文字と斜体文字の主軸方向についての説明
図である。
図である。
【図２】Ｘ方向の二乗誤差の和を最小にする推定回帰直
線の説明図である。
線の説明図である。
【図３】楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体を外部記憶装置で読み込ませて稼
動する楽譜認識装置の実施例構成を示すブロック図であ
る。
み取り可能な記録媒体を外部記憶装置で読み込ませて稼
動する楽譜認識装置の実施例構成を示すブロック図であ
る。
【図４】ＣＰＵのメイン処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】標準文字・斜体文字判別処理を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図６】楽譜イメージの傾きを検出するためのパラグラ
フを示す説明図である。
フを示す説明図である。
１ ＣＰＵ ２ ＲＯＭ ３ ＲＡＭ ４ ハードディスク装置 ５ フレキシブルディスクドライブ ６ ＣＲＴ ７ ＣＲＴインターフェース回路 ８ キーボード ９ キーボードインターフェース回路 １０ プリンタ １１ プリンタインターフェース回路 １２ スキャナ １３ スキャナインターフェース回路 １４ ＭＩＤＩインターフェース回路 １５ バス
Claims (6)
- 【請求項１】 楽譜イメージを読み取ってその音楽記号
を認識し、演奏や楽譜表示のためのデータを作成する楽
譜認識方法において、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出し
てパターンマッチングにより認識を行い、その後該ラベ
ル上のこれらの記号の推定回帰直線の傾きを検出し、そ
の傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否
かを判別することを特徴とする楽譜認識方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の楽譜認識方法において、
楽譜イメージそのものの傾きを検知し、検知された該傾
きで、前記推定回帰直線の傾きを補完することを特徴と
する楽譜認識方法。 - 【請求項３】 楽譜イメージを読み取ってその音楽記号
を認識し、演奏や楽譜表示のためのデータを作成する楽
譜認識装置において、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出す
るラベル抽出手段と、抽出されたラベル上にあるこれら
の記号をパターンマッチングにより認識するパターンマ
ッチング手段と、該ラベル上のこれらの記号の推定回帰
直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出手段と、その
傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否か
を判別する字体判別手段とを有することを特徴とする楽
譜認識装置。 - 【請求項４】 請求項３記載の楽譜認識装置において、
楽譜イメージそのものの傾きを検知する楽譜イメージ傾
き検知手段と、検知された該傾きで、前記推定回帰直線
の傾きを補完する傾き補完手段とを更に有することを特
徴とする楽譜認識装置。 - 【請求項５】 楽譜イメージを読み取ってその音楽記号
を認識し、演奏や楽譜表示のためのデータを作成する楽
譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体において、認識すべき音楽記号のうち、文字
記号或いは文字を含む記号に対し、そのラベルを抽出す
るラベル抽出機能と、抽出されたラベル上にあるこれら
の記号をパターンマッチングにより認識するパターンマ
ッチング機能と、該ラベル上のこれらの記号の推定回帰
直線の傾きを求める回帰直線傾斜角度検出機能と、その
傾きの違いにより、前記記号の字体が斜体であるか否か
を判別する字体判別機能とを実行させるための楽譜認識
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体。 - 【請求項６】 請求項５記載の楽譜認識プログラムを記
録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
楽譜イメージそのものの傾きを検知する楽譜イメージ傾
き検知機能と、検知された該傾きで、前記推定回帰直線
の傾きを補完する傾き補完機能とを更に備えることを特
徴とする楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33937497A JP3466894B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33937497A JP3466894B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11161738A true JPH11161738A (ja) | 1999-06-18 |
| JP3466894B2 JP3466894B2 (ja) | 2003-11-17 |
Family
ID=18326868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33937497A Expired - Fee Related JP3466894B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3466894B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007122277A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Kawai Musical Instr Mfg Co Ltd | 楽譜認識装置および楽譜認識プログラム |
| JP2007264509A (ja) * | 2006-03-29 | 2007-10-11 | Yamaha Corp | 電子楽器 |
| JP2010102667A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Kawai Musical Instr Mfg Co Ltd | 楽譜認識装置、及びコンピュータプログラム |
| US11308924B2 (en) | 2017-09-07 | 2022-04-19 | Yamaha Corporation | Chord information extraction device, chord information extraction method and non-transitory computer readable medium storing chord information extraction program |
| US11315532B2 (en) | 2017-09-07 | 2022-04-26 | Yamaha Corporation | Chord information extraction device, chord information extraction method and non-transitory computer readable medium storing chord information extraction program |
-
1997
- 1997-11-25 JP JP33937497A patent/JP3466894B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007122277A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Kawai Musical Instr Mfg Co Ltd | 楽譜認識装置および楽譜認識プログラム |
| JP2007264509A (ja) * | 2006-03-29 | 2007-10-11 | Yamaha Corp | 電子楽器 |
| JP4702139B2 (ja) * | 2006-03-29 | 2011-06-15 | ヤマハ株式会社 | 電子楽器 |
| JP2010102667A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Kawai Musical Instr Mfg Co Ltd | 楽譜認識装置、及びコンピュータプログラム |
| US11308924B2 (en) | 2017-09-07 | 2022-04-19 | Yamaha Corporation | Chord information extraction device, chord information extraction method and non-transitory computer readable medium storing chord information extraction program |
| US11315532B2 (en) | 2017-09-07 | 2022-04-26 | Yamaha Corporation | Chord information extraction device, chord information extraction method and non-transitory computer readable medium storing chord information extraction program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3466894B2 (ja) | 2003-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100658119B1 (ko) | 문자 인식 장치 및 방법 | |
| JP4607633B2 (ja) | 文字方向識別装置、画像形成装置、プログラム、記憶媒体および文字方向識別方法 | |
| JP3445394B2 (ja) | 少なくとも二つのイメージセクションの比較方法 | |
| CA1160347A (en) | Method for recognizing a machine encoded character | |
| EP0738987B1 (en) | Processing machine readable forms | |
| US6614929B1 (en) | Apparatus and method of detecting character writing area in document, and document format generating apparatus | |
| JP2008234291A (ja) | 文字認識装置及び文字認識方法 | |
| JP2002015280A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
| JP2005266907A (ja) | バーコード検出切り出し方法及びその装置、並びにプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| JPH07105312A (ja) | 光学式文字読取装置における文字イメージのごみ除去方法及び装置 | |
| JP3466894B2 (ja) | 楽譜認識方法及びその装置並びに楽譜認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| JP5601027B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理プログラム | |
| JPH1125215A (ja) | 帳票種識別方法、装置および記録媒体 | |
| JP6310155B2 (ja) | 文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラム | |
| JP2008084105A (ja) | 文字切出方法及び文字認識装置 | |
| JP3730073B2 (ja) | テンプレート作成方法、装置、およびテンプレート作成プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2000331122A (ja) | 文字認識方法および装置 | |
| JP3457376B2 (ja) | 光学式読み取り装置における文字修正方法 | |
| JP3932201B2 (ja) | 帳票種識別装置および記録媒体 | |
| JPH10154191A (ja) | 帳票識別方法及び装置並びに帳票識別プログラムを記録した媒体 | |
| JPH11250179A (ja) | 文字認識装置および文字認識方法 | |
| JPH01292586A (ja) | 文字認識支援装置 | |
| JPH0433082A (ja) | 文書認識装置 | |
| JP2882056B2 (ja) | 特定パターンの識別方法 | |
| JP2957740B2 (ja) | 行方向判定装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20030819 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070829 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080829 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090829 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090829 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100829 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110829 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120829 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120829 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130829 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |