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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제10권 제2호
발행연도
2004.11
수록면
65 - 76 (12page)

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본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더 (ascender), 디센더 (descender) 와 세리프 (serif) 가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더 (ascender), 디센더 (descender) 와 세리프 (serif) 가 추출되어 경사도 특정 벡터가 추출되고, 그 특정 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2 가지 폰트 스타일, 3 가지 폰트 그룹, 7 가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 컬파는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에 도 적용될 수 있다.

목차

초록

1. 서론

2. 폰트 분류의 접근법

3. 폰트 분류의 방법

4. 인공 신경망 Classifier

5. 실험과 결과

6. 결론

Acknowledgment

참고문헌

Abstract

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - / 1987. / On the recognition of printed characters of any font and size 9 (2) : 274 ~ 288 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Font Recognition and Contextual Processing for more accurate text recognition : 39 ~ 41 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1995. / Study of Optical Font Recognition based on Global Typographical Features google schola [학술지(정기간행물)] - / 1994. / Font identification using visual global context : 116 ~ 124 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / 문서의 키워드 추출에 대한 신경망 접근 27 (2) : 317 ~ 319 google schola

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