인공신경망을 이용한 영문자의 폰트 분류법 = Font Classification using Artificial Neural Network
저자
정민철 (산업 대학 컴퓨터정보통신학부 컴퓨터시스템전공)
발행기관
상명대학교 산업과학연구소(THE INDUSTRIAL SCIENCE RESEARCH INSTITUTE SANG MYUNG UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
주제어
KDC
505.000
자료형태
학술저널
수록면
1-11(11쪽)
제공처
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 인공신경망을 이용한 폰트 분류 방법을 제안한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 스타일, 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다..
This paper presents a font classification artificial neural network. The font classification uses ascenders, descenders, and serifs extracted from a word image. The gradient features of those sub-images are extracted, and used as an input to a neural network classifier to produce font classification results. The font classification determines 2-font style (upright or slant), 3-font groups (serif, sans serif, or typewriter), and 7-font names (PostScript fonts such as Avant Garde, Helvetica, Bookman, New Century Schoolbook, Palatino, Times, or Courier). The proposed font classification method allows an OCR system consisting of various font-specific character segmentation tools and various mono-font character recognizers.
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