sourcecode字体（TrueTypeTransformer大纲格式中的字符和字体风格识别）

我们提出了TrueType Transformer（T3），它可以在大纲格式中进行字符和字体风格的识别。大纲格式，如TrueType，将每个字符表示为笔画轮廓的控制点序列，并经常用于天生的数字文件中。T3是由一个深度神经网络组织的，即所谓的Transformer。Transformer最初是为序列数据（如文本）而提出的，因此适合于处理轮廓数据。换句话说，T3直接接受轮廓数据，而不将其转换为位图图像。因此，T3实现了独立于解决方案的分类。此外，由于控制点的位置代表了字体风格的精细和局部结构，T3适合于字体风格的分类，而这种结构是非常重要的。在本文中，我们通过实验展示了T3在字符和字体风格识别任务中的适用性，同时观察了各个控制点对分类结果的贡献。

《TrueType Transformer: Character and Font Style Recognition in Outline Format》

论文地址:http://arxiv.org/abs/2203.05338v1