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2007
Diploma Thesis
Title
Zweidimensionale Merkmale zur Identifikation von Musiknoten anhand des Notensatzes
Abstract
Heutzutage sind Kopierer und Scanner keine selten benutzten Geräte. Mit ihnen können Dokumente, insbesondere Musiknoten, problemlos vervielfältigt werden. Der Kopierer führt schnell zur analogen Verbreitung. In diesem Fall können minimale Störungen auf den Kopien entstehen. Der Scanner jedoch verschafft eine rasche digitale Verbreitung, durch die die Musiknoten schnell ins Internet gebracht und dort ohne weiteren Qualitätsverlust verbreitet werden können. Im Unterschied zum herkömmlichen Kopiergerät sind in diesem Fall die Kopie und das Original identisch. Für die Verbreitung im Internet werden u.a. sogenannte Peer-To-Peer-Systeme (P2P) genutzt, die ein Netzwerk bereitstellen, auf dem verschiedene Nutzer auf sämtliche Daten zugreifen können. Ein bekanntes Beispiel dafür ist die Tauschbörse Napster, die als Möglichkeit für den Austausch von MP3-Musikdateien über das Internet diente. Bei all dem wird keine Rücksicht auf Urheberrechte genommen oder auf copyright geschützte Daten, d.h. es entstehen illegale Kopien. Um einen solchen Missbrauch nachzuweisen, ist es wichtig, ein Notenblatt eindeutig erkennen zu können. Dazu bietet es sich an, Eigenschaften von Musiknoten auszunutzen, die diese identifizieren. Zur Identifikation von Musiknoten wurden bereits verschiedene Verfahren entwickelt. Sie können in zwei Verfahrensklassen eingeteilt werden, zum einen in Wasserzeichen- und zum anderen in Fingerprinting-Verfahren. Wasserzeichen-Verfahren betten Informationen (sogenannte Wasserzeichen) in die Daten ein, so dass eine modifizierte Version des Originals entsteht. Fingerprinting-Verfahren berechnen einen Fingerabdruck als charakteristisches Merkmal für digitale Daten, das dazu dient, das Stück eindeutig zu identifizieren. Sie bilden den digitalen Inhalt auf einen eindeutigen Wert ab, der als ID bezeichnet wird, ohne dabei die Daten zu modifizieren. Dieser wird Fingerprint genannt. In dieser Diplomarbeit wird im Rahmen eines Fingerprinting-Verfahrens untersucht, welche Informationen in einem Notenblatt geeignet sind, um Notenblätter voneinander zu unterscheiden und einzelne Notenblätter identifizieren zu können. Dazu werden zweidimensionale graphische Merkmale verwendet und untersucht, wie gut sie sich zur Identifikation von Notenblättern eignen. Die Merkmale basieren auf mathematischen Momenten. Diese Momente sind statistische Größen, die als charakteristische Merkmale für das Notenblatt dienen können. Dazu wird die zweidimensionale Bildpunkteverteilung der Musiknoten auf dem Notenblatt betrachtet. Aus der Verteilung der Bildpunkte kann dann eine kompakte Beschreibung gewonnen werden. Ziel ist, aus verschiedenen Merkmalen, die sich aus den Momenten zusammensetzen, durch eine Transformation mittels der Hauptkomponentenanalyse und anschließender Quantisierung eine kompakte Repräsentation zu finden, und diese mit bestehenden Ansätzen zu vergleichen und zu bewerten.
Thesis Note
Würzburg, Univ., Dipl.-Arb., 2007
Advisor(s)
Publishing Place
Würzburg
Language
German