본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다 스캔한 영상을 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징은 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 ½되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.
Korean banknotes are similar in size, and their braille tend to worn out as they get old. These characteristics of Korean banknotes make the blind people, who mainly rely on the braille, even harder to distinguish the banknotes. Not only that, this can even lead to economic loss. There are already existing systems for recognizing the banknotes, but they don't support Korean banknotes. Furthermore, because they are developed as a mobile application, it is not easy for the blind people to use the system. Therefore, in this paper, we develop a Raspberry Pi-based banknote recognition system that not only recognizes the Korean banknotes but also are easily accessible by the blind people. Our system starts recognition with a very simple action of the user, and the blind people can hear the recognition results by sound. In order to choose the best feature extraction algorithm that directly affects the performance of the system, we compare the performance of SIFT, SURF, and ORB, which are representative feature extraction algorithms at present, in real environments. Through experiments in various real environments, we adopted SIFT to implement our system, which showed the highest accuracy of 95%.
In this paper, we calculated chronaxy value in order to determine the optimal conditions and stimulus pulse of information transmission. We also developed an electrical equivalent circuit of the hand including the contact part, which consists of two resistors (a contact resistor and finger resistor) and a capacitor. The minimum recoulition voltage was measured by using electrical stimulus. We found that the ranges of the above two resistances and the capacitance are 30-130k$\Omega$, 20-60k$\Omega$ and 10-30nF respectively. We found that the minimum recoulition voltage was the lowest at 100-300Hz and 10% of the duty ratio.
In this study, a novel virtual reality (VR) experience environment is proposed for enabling walking adaptation of visually impaired people. The core of proposed VR environment is based on immersive walking interactions and deep learning based braille blocks recognition. To provide a realistic walking experience from the perspective of visually impaired people, a tracker-based walking process is designed for determining the walking state by detecting marching in place, and a controller-based VR white cane is developed that serves as the walking assistance tool for visually impaired people. Additionally, a learning model is developed for conducting comprehensive decision-making by recognizing and responding to braille blocks situated on roads that are followed during the course of directions provided by the VR white cane. Based on the same, a VR application comprising an outdoor urban environment is designed for analyzing the VR walking environment experience. An experimental survey and performance analysis were also conducted for the participants. Obtained results corroborate that the proposed VR walking environment provides a presence of high-level walking experience from the perspective of visually impaired people. Furthermore, the results verify that the proposed learning algorithm and process can recognize braille blocks situated on sidewalks and roadways with high accuracy.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.754-757
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2003
본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 디지털 카메라나 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다. 스캔한 영상을 이진화하기 위해 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징을 보면 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 점자의 앞면을 추출하는 과정에서 탐색구간을 두어 한 점에 대하여 여러 화소가 검출되는 것을 막는다 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 1/2되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1329-1338
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2021
There are rarely effective methods to help visually impaired people when they want to know the expiration date of products excepted to only Braille. In this study, we developed an expiration date notification system based on YOLO and OCR for visually impaired people. The handicapped people can automatically know the expiration date of a specific product by using our system without the help of a caregiver, fast and accurately. The proposed system is worked by four different steps: (1) identification of a target product by scanning its barcode; (2) segmentation of an image area with the expiration date using YOLO; (3) classification of the expiration date by OCR: (4) notification of the expiration date by TTS. Our system showed an average classification accuracy of about 86.00% when blindfolded subjects used the proposed system in real-time. This result validates that the proposed system can be potentially used for visually impaired people.
Lee, Yerin;Lee, Dongmyeong;Quero, Luis Cavazos;Bartolome, Jorge Iranzo;Cho, Jundong;Lee, Sangwon
Science of Emotion and Sensibility
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v.23
no.1
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pp.29-40
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2020
Visually impaired people use tactile maps to get spatial information about their surrounding environment, find their way, and improve their independent mobility. However, classical tactile maps that make use of braille to describe the location within the map have several limitations, such as the lack of information due to constraints on space and limited feedback possibilities. This study describes the development of a new multi-modal interactive tactile map interface that addresses the challenges of tactile maps to improve the usability and independence of visually impaired people when using tactile maps. This interface adds touch gesture recognition to the surface of tactile maps and enables the users to verbally interact with a voice agent to receive feedback and information about navigation routes and points of interest. A low-cost prototype was developed to conduct usability tests that evaluated the interface through a survey and interview given to blind participants after using the prototype. The test results show that this interactive tactile map prototype provides improved usability for people over traditional tactile maps that use braille only. Participants reported that it was easier to find the starting point and points of interest they wished to navigate to with the prototype. Also, it improved self-reported independence and confidence compared with traditional tactile maps. Future work includes further development of the mobility solution based on the feedback received and an extensive quantitative study.
A psychological disturbance caused by letters in double image was termed as'letter sickness'.The effects of stimulus exposure time and letter familiarity on the letter sickness were measured to test a hypothesis that disturbances in eye movement and recognition stages is the cause of letter sickness.Letter sickness incteased significantly as stimulus exposure time lengthened from 50ms,100ms,to 3000ms.It was also significantly higher with familiar Hangul letters as compared with less familiar foreign letters and meaningless words as compared with meaningful words,respectively.These experimental findings imply that letter sickness is caused by the failure of adjusting eye movements to dismiss the double images.that the more familiar the letters.the more strongly the letter-identification process is commotted,resulting in the increased effect of disturbance from double image.and that the disturbance effect of double image is amplified when it is hard to extract the meaning from familiar letters.An experiment where subjects were made to learn Braille-like symbols consisting of 6 dots to test the hypothesis that the stronger the tendency to process the meaning of a symbol,the stronger becomes letter sickness due to double image,also showed that letter sickness significantly increased as a function of learning.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.166-172
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2022
In this study, we photograph driving obstacle objects such as crosswalks, side spheres, manholes, braille blocks, partial ramps, temporary safety barriers, stairs, and inclined curb that hinder or cause inconvenience to the movement of the vulnerable using electric mobility aids. We develop an optimal AI model that classifies photographed objects and automatically recognizes them, and implement an algorithm that can efficiently determine obstacles in front of electric mobility aids. In order to enable object detection to be AI learning with high probability, the labeling form is labeled as a polygon form when building a dataset. It was developed using a Mask R-CNN model in Detectron2 framework that can detect objects labeled in the form of polygons. Image acquisition was conducted by dividing it into two groups: the general public and the transportation weak, and image information obtained in two areas of the test bed was secured. As for the parameter setting of the Mask R-CNN learning result, it was confirmed that the model learned with IMAGES_PER_BATCH: 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION: 10,000 showed the highest performance at 68.532, so that the user can quickly and accurately recognize driving risks and obstacles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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