컴퓨터 비전은 이미지를 통해 정보를 추출하기 위한 기법들을 연구하는 인공지능 기술이다. 컴퓨터 비전을 이용하여 음악 악보를 식별하고 편집하기 위한 여러 연구가 수행되어 왔다. 본 연구는 음악 음표를 식별하고 편곡된 음악을 출력하기 위한 시스템을 제안한다. 음악은 일반적인 규칙에 의해 생성되며, 그에 따라 음악의 구성요소는 특정한 패턴을 가진다. 패턴 인식에는 이미지를 패턴을 사용하여 분류하는 데 활용될 수 있는 네 가지 접근 방식이 있다. 본 연구에서 제안하는 음악 악보 식별 방법은 다음과 같다. 식별을 돕기 위해 여러 전처리 과정(영상 이진화, 잡음 및 오선 제거, 영상 크기 조정)을 수행한다. 음악 악보의 구성요소는 통계적 패턴 인식을 통해 식별한다. 추출된 음악 데이터에 인공지능 모델(마르코프 연쇄)을 적용함으로써 데이터를 편곡하는 데 도움이 된다. 패턴 인식 기법을 적용한 결과, 복잡도가 낮은 음악 악보에 대해서는 100%의 인식률이 나타났다. 인식률에 포함된 구성요소는 기호, 음표, 박자이다. 그러나 일부 음악 악보에서는 인식률이 낮았으며, 이는 탐색 과정에 분류를 추가함으로써 해결할 수 있다. 중간 정도의 복잡도를 갖는 음악 악보의 인식률을 높이기 위해서는 전처리 과정과 패턴 인식 알고리즘을 정교화할 필요가 있다. 또한 편곡 과정에는 신경망 기반 모델을 적용할 것이다.

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