【摘 要】
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在印刷体文字版面分析和格式检查过程中,针对字体识别的问题,提出一种基于支持向量机（SVM）的字体识别方法。首先基于汉字文本块图像,提取并计算每一种字体的纹理特征向量,然后
【机 构】
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数字出版技术国家重点实验室,北京信息科技大学计算机学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金:流式文档排版格式的智能化分析与优化方法(61672105);北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室专项课题资助
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在印刷体文字版面分析和格式检查过程中,针对字体识别的问题,提出一种基于支持向量机（SVM）的字体识别方法。首先基于汉字文本块图像,提取并计算每一种字体的纹理特征向量,然后使用所有字体的纹理特征向量构造有向无环图多分类SVM汉字字体识别器。与其他算法对比,采用有向无环图多分类SVM汉字字体识别算法,在大多数字体上具有更高的识别率。
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