与字符无关的字体识别
计算机视觉与模式识别
2020-01-27 v1
摘要
存在无数具有各种形状和风格的字体。此外,许多字体在特征上仅有细微差异。因此,字体识别是一项困难的任务。在本文中,我们提出一种判断任意两个字符是否来自同一字体的方法。这很困难,因为字体之间的差异通常小于字母类别之间的差异。此外,所提方法可用于训练集中存在或不存在的字体。为此,我们使用由各种字体图像对训练的卷积神经网络(CNN)。在实验中,网络在各种字体的图像对上进行训练。然后我们在网络未见过的一组不同字体上评估模型。评估准确率达到 92.27%。此外,我们分析了字符类别与字体识别准确率之间的关系。
引用
@article{arxiv.2001.08893,
title = {Character-independent font identification},
author = {Daichi Haraguchi and Shota Harada and Brian Kenji Iwana and Yuto Shinahara and Seiichi Uchida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.08893},
year = {2020}
}
备注
submitted DAS 2020