基于支持向量机的汉字字库生成

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在传统的汉字字库制作过程,每个汉字从设计制作到后期调整的全过程都需要造字专家参与,人工成本高,制作效率低.本文针对结构较稳定的印刷字体,提出了一种基于组合造字法的汉字字库生成模型,结合汉字的结构特征和机器学习的方法,对小规模样本字库中的汉字按结构进行拆分,通过支持向量机回归方法学习得到同一结构的不同汉字由构件到整字之间的通用关系模型,利用这一模型将汉字构件加工成其他非样本汉字,最终得到大规模字库.在基础系统架构上,加入样本抽取和特征约简,将模型简化.实验结果表明,针对印刷体的汉字,通过对规模在全字库6.5%-13.5%的小样本字库进行训练,得到大规模汉字字库生成模型,保证中心和重心的误差均在2%以内.
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