A Systematic Literature Review of the Mobile Application for Object Recognition for Visually Impaired People

Hisham, Zulfadhlina Amira Nor; Faudzi, Masyura Ahmad; Ghapar, Azimah Abdul; Rahim, Fiza Abdul

doi:10.1109/icimu49871.2020.9243523

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“…Hal tersebut membatasi kemampuan mereka untuk beraktivitas mandiri karena mereka tidak dapat melakukan beberapa tugas seperti orang normal. Beberapa dari mereka juga mengandalkan indera pendengaran maupun alat bantu seperti tongkat ketika mereka berjalan untuk membuat navigasi sendiri dan itu merupakan tugas yang sulit bagi mereka [3]. Maka dari itu, melalui penggunaan teknologi, kemampuan penyandang difabel netra dapat ditingkatkan dengan memperluas pengalaman mereka dengan memberikan deskripsi lingkungan yang serupa [4].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Perancangan Aplikasi Naviku untuk Memberikan Informasi Navigasi Kepada Tunanetra Menggunakan Metode Test Driven Development

Rafiadly,

Fauzi,

Musnansyah

2023

josh

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Visually impaired is a term for someone who has lost or reduced the function of vision. People with visual disabilities often experience difficulties in daily activities, for example when walking or navigating. They need the help of others to help them go to a room or move from one place to another. Currently, existing navigation aids do not fully meet the needs of the blind. They still need the help of others to get detailed information about visual objects such as the layout of rooms in buildings, traffic signs, and vehicles. Based on these problems, an Android-based navigation application needed that utilizes Text-to-Speech (TTS) technology to help blind people navigate independently by utilizing navigation information provided by voice. In order to help the development process, applications are developed by adopting Agile Software Development principles using the Test Driven Development (TDD) method. The features developed begin with a test fail phase where the developer creates unit test code before the production code is implemented, then refactor the code, and tests afterward (test passes). The success status of the features being tested gets success status with a rate of 100% for all features. Then in the TTS test, testing was carried out with 2 TTS engines, namely Google TTS and Samsung TTS, the results showed that the Word Error Rate (WRE) of Google TTS was 2,86, lower than Samsung TTS which got 4,06.

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Section: Pendahuluanunclassified

Perancangan Aplikasi Naviku untuk Memberikan Informasi Navigasi Kepada Tunanetra Menggunakan Metode Test Driven Development

Rafiadly,

Fauzi,

Musnansyah

2023

josh

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“…Varios autores [17], realizaron su investigación en torno a un enfoque de los dispositivos de autoayuda para las personas con discapacidad visual en los últimos años, además de sugerir un nuevo planteamiento con base en el reconocimiento de objetos con aprendizaje profundo, cuyo objetivo es realizar búsquedas en trabajos originales que se encuentren involucrados con los procedimientos de relación de dispositivos usados como sustitución sensorial de la visión. Otro trabajo [18], corresponde a los autores donde realizan una Sytematic Literature Review (SLR) en el cual se verifica la situación actual del estudio en relación al reconocimiento de objetos en dispositivos móviles para discapacitados visuales. Se concluyó que actualmente existe un notable aumento de los métodos y algoritmos de reconocimiento de objetos que resultan favorables para las personas con deficiencia visual [13].…”

Section: Metodologíaunclassified

“…En [18] presentaron la situación actual con respecto al reconocimiento de objetos y las técnicas y procedimientos de las creaciones existentes en aplicaciones móviles hasta entonces, el análisis llevado a cabo revela un incremento evidente de técnicas y algoritmos de detección de objetos que se desarrollan en dispositivos móviles para personas con deficiencia visual.…”

Section: Propuesta Según El áMbito De Técnicas De Ia Estudiounclassified

Revisión de la literatura sobre el uso de Inteligencia Artificial enfocada a la atención de la discapacidad visual

Alvarado-Salazar

Llerena-Izquierdo

2022

InGenio

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Este trabajo realiza una revisión sistemática de literatura centrada en la atención a la discapacidad visual apoyada por la inteligencia artificial categorizando la relevancia de aportaciones sobre machine learning. El objetivo principal es determinar técnicas que se aplican para la atención a la discapacidad visual mediante inteligencia artificial durante los años 2017 al 2021 de diferentes estudios relevantes hallados en bases indexadas como Scopus, Web of Science, IEEExplore y Springer. De un total de 545 publicaciones se determinaron 33 artículos categorizados en cuatro ámbitos, aprendizaje automático, redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial relacionadas al ámbito de la discapacidad visual. Se evidencian tendencias de aplicación con técnicas que involucran a la inteligencia artificial y que permiten abrir campos donde la tecnología tiene un desafío que en cierta medida es un apoyo a las personas que presentan baja visión y plantean mecanismos para mejorar la calidad de vida.

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“…With advances in smartphone technology, particularly in camera quality, several visual aids for VIPs are emerging [1,2] with Microsoft's Seeing AI as the current market frontrunner. These assistive technologies range from navigation aids [3] to object detectors [4] and readers [5]. However, this last task has embedded in it reliance on OCR accuracy and, therefore, on image quality.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

SEDIQA: Sound Emitting Document Image Quality Assessment in a Reading Aid for the Visually Impaired

Courtney

2021

J. Imaging

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For visually impaired people (VIPs), the ability to convert text to sound can mean a new level of independence or the simple joy of a good book. With significant advances in optical character recognition (OCR) in recent years, a number of reading aids are appearing on the market. These reading aids convert images captured by a camera to text which can then be read aloud. However, all of these reading aids suffer from a key issue—the user must be able to visually target the text and capture an image of sufficient quality for the OCR algorithm to function—no small task for VIPs. In this work, a sound-emitting document image quality assessment metric (SEDIQA) is proposed which allows the user to hear the quality of the text image and automatically captures the best image for OCR accuracy. This work also includes testing of OCR performance against image degradations, to identify the most significant contributors to accuracy reduction. The proposed no-reference image quality assessor (NR-IQA) is validated alongside established NR-IQAs and this work includes insights into the performance of these NR-IQAs on document images. SEDIQA is found to consistently select the best image for OCR accuracy. The full system includes a document image enhancement technique which introduces improvements in OCR accuracy with an average increase of 22% and a maximum increase of 68%.

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A Systematic Literature Review of the Mobile Application for Object Recognition for Visually Impaired People

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Perancangan Aplikasi Naviku untuk Memberikan Informasi Navigasi Kepada Tunanetra Menggunakan Metode Test Driven Development

Perancangan Aplikasi Naviku untuk Memberikan Informasi Navigasi Kepada Tunanetra Menggunakan Metode Test Driven Development

Revisión de la literatura sobre el uso de Inteligencia Artificial enfocada a la atención de la discapacidad visual

SEDIQA: Sound Emitting Document Image Quality Assessment in a Reading Aid for the Visually Impaired

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