Automatsko računalno raspoznavanje rukom pisanih notnih zapisa

Sažetak na hrvatskom: 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 segm...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:45479/Details
Glavni autor: Gverić, Šime (-)
Ostali autori: Grgić, Mislav (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, Š. Gverić, 2014.
Predmet:
LEADER 02538na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160516012019.0
008 160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid1447 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Gverić, Šime  |9 35056 
245 |a Automatsko računalno raspoznavanje rukom pisanih notnih zapisa :  |b diplomski rad /  |c Šime Gverić ; [mentor Mislav Grgić]. 
246 1 |a Automatic Computer Recognition of Handwritten Sheet Music  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b Š. Gverić,  |c 2014. 
300 |a 52 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |a diplomski studij  |b Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |c smjer :Obradba informacija, šifra smjera :51, datum predaje :2014-06-30, datum završetka :2014-07-15 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: 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. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: 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. 
653 1 |a Optičko raspoznavanje glazbene notacije  |a OMR  |a rukom pisana glazbena notacija  |a računalni vid  |a raspoznavanje uzoraka  |a stroj s potpornim vektorima  |a k-najbližih susjeda  |a MusicXML 
653 1 |a Optical music recognition  |a OMR  |a handwritten sheet music  |a computer vision  |a pattern recognition  |a support vector machine  |a k-nearest neighbours  |a MusicXML 
700 1 |a Grgić, Mislav  |4 ths  |9 35057 
942 |c Y  |2 udc 
999 |c 45479  |d 45479