Eftersom teckensnittet är ett av de grundläggande designkoncepten har automatisk typsnittsidentifiering och liknande typsnittsförslag från en bild eller bild funnits på önskelistan hos många designers. Vi studerar problemet Visual Font Recognition (VFR) [4], och avancerar state-of-the-art anmärkningsvärt genom att utveckla DeepFont systemet. Först och främst bygger vi upp den första tillgängliga stora VFR-datauppsättningen, AdobeVFR, som består av både märkta syntetiska data och delvis märkta verkliga data. Därefter, för att bekämpa domänobalansen mellan tillgänglig utbildning och testdata, introducerar vi en Convolutional Neural Network (CNN) sönderdelningsmetod, med hjälp av en domänanpassningsteknik baserad på en Stacked Convolutional Auto-Encoder (SCAE) som utnyttjar en stor corpus av omärkta verkliga textbilder i kombination med syntetisk data förbehandlas på ett specifikt sätt. Dessutom studerar vi en ny inlärningsbaserad modellkompressionsmetod, för att minska DeepFont-modellens storlek utan att offra dess prestanda. DeepFont-systemet uppnår en noggrannhet på över 80% (top-5) på vår insamlade datauppsättning, och ger också en bra typsnittsliknande mått för val av typsnitt och förslag. Vi uppnår också ca 6 gånger komprimering av modellen utan någon synlig förlust av igenkänning noggrannhet.
Sedan, REF förbättrad teckensnittsigenkänning med Convolutional Neural Networks.
DeepFont: Identify Your Font from An Image
{'venue': "MM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}