Detektion und Klassifizierung von Ligaturen in mittelalterlichen Musikhandschriften
| URN | urn:nbn:de:gbv:18-228-7-2083 |
|---|---|
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2015/208/ |
| Dokumentart: | ResearchPaper |
| Institut: | Fachbereich Informatik |
| Schriftenreihe: | Mitteilungen des Fachbereichs Informatik der Universität Hamburg |
| Bandnummer: | 349 |
| Sprache: | Deutsch |
| Erstellungsjahr: | 2015 |
| Publikationsdatum: | 19.01.2015 |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Bildverarbeitung , Mustererkennung , Manuskriptforschung |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Image processing , pattern recognition , manuscript research |
| DDC-Sachgruppe: | Informatik |
| BK - Klassifikation: | 54.89 |
Kurzfassung auf Deutsch:
Computergestützte Verfahren der Bildverarbeitung bieten vielfältige Möglichkeiten, um Paläografen und Manuskriptologen bei ihrer Arbeit zu unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist das Detektieren und statistische Auswerten von Vorkommen relevanter visueller Muster in großen Datenbeständen digitalisierter Manuskriptseiten. In Kooperation mit Musikwissenschaftlern des "Centre for the Study of Manuscript Cultures'' wurde ein System entwickelt, das es erlaubt, Ligaturen in Musikmanuskripten als Aggregate von Noten zu finden und zu zählen. Mit Hilfe einer Support Vector Machine werden Notenformen gelernt und anschließend zu Ligaturen verschiedener Typen verbunden.
Kurzfassung auf Englisch:
Manuscript research provides many interesting opportunities for applying computer-aided image analysis methods to large datasets. Detecting and counting special visual patterns that are of particular interest in extensive manuscripts is one example where image analysis can provide pattern matching functionalities to support the work of manuscript researchers. Together with a team of musicologists of the "Centre for the Study of Manuscript Cultures'' we have developed a system that detects individual notes in medieval music manuscripts and classifies them using a Support Vector Machine. In a subsequent step the system detects ligatures as aggregates of individual notes and classifies them corresponding to certain geometric criteria.
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