Identifikation von Musiknoten

Diese Dissertation behandelt die Fragestellung, ob und wie Musiknoten automatisiert von einem Rechner erkannt werden können. Hierzu werden zwei Verfahrensklassen beschrieben und eingehend untersucht. Die Analyse und Evaluierung basiert auf dokumenttypischen Anforderungen, abgeleiteten Entwicklungskriterien und korrespondierenden Metriken. Die so genannten digitalen Wasserzeichenverfahren bilden die erste Verfahrensklasse. Sie verknüpfen durch Inhaltsmodifikationen die einzubettende Nachricht mit dem digitalen Zielinhalt. Dies geschieht durch Modifikation des Inhaltes, also der grafischen Repräsentation der Musiknoten. In dieser Arbeit wird untersucht, auf welche Arten diese Modifikation durchgeführt werden kann. Daraus werden verschiedene Einbettungsmechanismen abgeleitet, sie sich in ihrer Einbettungsart unterscheiden. Während bei der ersten Einbettungsart einzelne Bildpunkte unabhängig voneinander verändert werden, basiert die zweite auf der Erkennung von Musiksymbolen und der Änderungen deren graphischen Eigenschaften. Die zweite Verfahrensklasse, nämlich die der Fingerabdruckverfahren, verwendet Methoden der statischen Mustererkennung, um aus einem vorliegenden Notenblatt einen eindeutigen inhaltsbezogenen Identifikator zu berechnen. Die Berechnung dieses digitalen Fingerabdrucks erfolgt ohne Inhaltsmanipulation. In dieser Arbeit wird gezeigt, welche Merkmale im Notenbild sich zur Identifikation des Gesamtdokuments eignen. Es wird diskutiert, wie die Abbildung dieser Merkmale auf einen geeigneten digitalen Fingerabdruck durchgeführt werden kann. Außerdem wird gezeigt, dass durch die Kombination von Wasserzeichen- und Fingerabdruckverfahren mögliche praktische Einschränkungen von Wasserzeichenverfahren für Notenblätter überwunden werden können. Schließlich wird die Fragestellung erörtert, wie die Sicherheit von Peer-To-Peer (P2P)-Systemen sowohl aus Sicht der Rechteinhaber als auch aus Sicht ihrer Betreiber und Nutzer durch den neuartiger Einsatz der in dieser Arbeit beschriebenen und entwickelten Kontrollmechanismen, insbesondere digitale Fingerabdruckverfahren, erhöht werden kann. This dissertation discusses the question whether and how sheet music can be recognized automatically by a computer. For this, two different approaches are described and studied in greater detail. The analysis is based on requirements that are typical for the document type, development criteria derived from the requirements, and corresponding metrics. The first approach is represented by the so-called watermarking techniques. They incorporate the intended message directly into the digital target-content by means of content-modification. In the watermarking-section of this thesis possible modifications of music-scores are examined and based on the results, different embedding mechanisms are derived. The difference between the mechanisms lies in the embedding methods: While for the first method single pixels are modified independently, the second is based on the identification of music-symbols and the change of their graphical characteristics. The second approach, that is fingerprinting or perceptual hashing, employs methods of static pattern recognition in order to computer unique content-dependent identifier from a given music sheet. The computation of the digital fingerprint does not require prior content manipulation. This dissertation shows which characteristics within the music-sheet are suitable for the identification of a document. It is discussed how the mapping of these characteristics to a suitable digital fingerprint can be accomplished. Furthermore, it is shown that by the combination of watermarking and fingerprinting techniques, possible practical restrictions of watermarking methods can be overcome. Finally, the question is discussed whether the security of Peer-To-Peer (P2P)-systems can be improved using the discussed and developed control mechanisms and fingerprinting methods in an new way. For this discussion the different viewpoints of rights-owners versus those of operators and users are considered