Abstract-klassificerande sidor eller textrader i typsnittskategorier underlättar transkription eftersom enstaka teckensnitt optiskt teckenigenkänning (OCR) är i allmänhet mer exakt än omni-font OCR. Vi presenterar ett enkelt ramverk baserat på Convolutional Neural Networks (CNN), där ett CNN utbildas för att klassificera små textlappar i fördefinierade teckenklasser. För att klassificera sid- eller linjebilder, vi genomsnitt CNN förutsägelser över tätt extraherade fläckar. Vi visar att denna metod uppnår toppmodern prestanda på en utmanande datauppsättning av 40 arabiska datorteckensnitt med 98,8% linjenivånoggrannhet. Samma metod uppnår också den högsta angivna noggrannheten på 86,6% i att förutsäga paleografiska skriptklasser på sidnivå på medeltida latinska manuskript. Slutligen analyserar vi vilka drag som CNN lär sig om latinska manuskript och finner bevis för att CNN lär sig både de definierande morfologiska skillnaderna mellan skriptklasser och överpassning till klasskorrelerade störande faktorer. Vi föreslår en ny form av dataförstärkning som förbättrar robustheten mot textmörker och ökar klassificeringsprestandan ytterligare.
Tensmeyer m.fl. REF presenterar ett enkelt CNN-baserat ramverk för klassificering av sidbilder eller textrader i teckenklasser.
Convolutional Neural Networks for Font Classification
{'venue': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}