DeepFont: تحديد الخط من صورة

بما أن الخطوط من المفاهيم الأساسية في التصميم، فإن تحديد الخطوط تلقائيًا واقتراح خطوط مماثلة من صورة أو صورة فوتوغرافية كان على قائمة رغبات العديد من المصممين. ندرس مشكلة التعرف البصري على الخطوط (VFR)، ونقدم تقدماً كبيراً في هذا المجال بتطوير نظام DeepFont. أولاً، نقوم بإنشاء أول مجموعة بيانات كبيرة متاحة لـ VFR، والتي تم تسميتها AdobeVFR، وتتكون من بيانات مصنفة مُنتجة افتراضيًا وبيانات حقيقية جزئياً مصنفة. ثانياً، للتعامل مع عدم التطابق بين البيانات المتاحة للتدريب والاختبار، نقدم طريقة تحليل شبكات النيورونات المتكررة (CNN) باستخدام تقنية التكيف النطاقي المستندة إلى مُكَوِّد ذاتي متعدد الطبقات (SCAE) التي تستفيد من مكتبة ضخمة من الصور النصية الحقيقية غير المصنفة مقترنة بالبيانات الافتراضية المعالجة بطريقة معينة. علاوة على ذلك، ندرس نهجًا جديدًا لضغط النموذج القائم على التعلم بهدف تقليل حجم نموذج DeepFont دون التأثير سلباً على أدائه. يحقق نظام DeepFont دقة أعلى من 80٪ (الأعلى خمسة) في مجموعة البيانات التي جمعناها، كما ينتج قياسًا جيدًا لتشابه الخطوط لاختيار الخطوط وإقتراحها. بالإضافة إلى ذلك، حققنا ضغطًا للنموذج بمقدار حوالي ستة أضعاف دون أي خسارة واضحة في دقة التعرف.