Abstract-En ny statistisk metod baserad på globala typografiska funktioner föreslås för det allmänt försummade problemet med typsnittsigenkänning. Det syftar till att identifiera typsnitt, vikt, lutning och storlek av texten från ett bildblock utan någon kunskap om innehållet i den texten. Erkännandet är baserat på en multivariat Bayesian klassificerare och fungerar på en given uppsättning kända teckensnitt. Effektiviteten i det antagna tillvägagångssättet har experimenterats med en uppsättning 280 teckensnitt. Teckensnittsigenkänningsaccuracies på cirka 97 procent uppnåddes på högkvalitativa bilder. Dessutom erhölls högre hastigheter än 99,9 procent för detektion av vikt och lutning. Experiment har också visat systemets robusthet att dokumentera språk- och textinnehåll och dess känslighet för textlängd.
Zramdini och Ingold REF gav en statistisk metod för OFR baserad på globala typografiska funktioner för att klassificera teckensnitten under fem attribut typsnittstyp, vikt, lutning, bredd och storlek.
Optical font recognition using typographical features
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}