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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제3권 제4호
발행연도
2002.12
수록면
245 - 250 (6page)

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본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자인식 전에 한 단어의 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 경사도 특정 벡터가 추출되고, 그 특정 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 스타일, 폰트 그룹, 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 분할가와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 었는 것을 가능하게 한다.
#Font Classification #OCR #Artificial Neural Network

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