Introduce the score-recognition method. E.g The note, beat and other symbols for the play music. Usually, the score-recognition is using the template matching or statistical model. This paper suggest the new method that is using the template matching and feature of pixel pattern for computer games. Typically, the morphology of general music symbol are independent on the change of font. For instance the head and line of note, staccato, crescendo, decrescendo and so on. But some music symbol aren’t keep their morphology. For instance the beat of the note, chord and beam note. This paper applying the template matching at the general music symbol and applying the feature of pixel pattern analysis method at the some music symbol. So this paper can get great accuracy of score-recognition. This paper can recognize the Whole, Half, Quarter, Eighth and Sixteenth note and rest, Seminote, Staccato, Crescendo, Decrescendo, Key signature and Clef

Nationally, flatfish vaccination has been performed manually, and is a laborious and time-consuming procedure with low accuracy. The handling requirement also makes it prone to contamination. With a view to eliminating these drawbacks, we designed an automatic vaccine system in which the injection is delivered by a Cartesian coordinate robot guided by a vision system. The automatic vaccine injection system is driven by an injection site location algorithm that uses a template-matching technique. The proposed algorithm was designed to derive the time and possible angles of injection by comparing a search area with a template. The algorithm is able to vaccinate various sizes of flatfish, even when they are loaded at different angles. We validated the performance of the proposed algorithm by analyzing the injection error under randomly generated loading angles. The proposed algorithm allowed an injection rate of 2000 per hour on average. Vaccination of flatfish with a body length of up to 500mm was possible, even when the orientation of the fish was random. The injection errors in various sizes of flatfish were very small, ranging from 0 to 0.6mm.

공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.