Verbesserung der Barrierefreiheit für Menschen mit Sehbehinderung und Blindheit durch den Einsatz von Machine Learning und Computer Vision

핵심 개념

Eine mobile Anwendung, die Menschen mit Sehbehinderung durch Texterkennung, Objekterkennung und Währungserkennung unterstützt und ihnen Echtzeit-Audio- und Haptik-Feedback zu ihrer Umgebung gibt.

초록

Die Studie untersucht, wie Machine Learning und Computer Vision eingesetzt werden können, um die Barrierefreiheit für Menschen mit Sehbehinderungen zu verbessern. Durch Interviews mit sechs Personen mit Sehbehinderung wurden die Hauptherausforderungen im Alltag identifiziert, darunter das Erkennen von Objekten, Währungen und Texten. Basierend darauf wurde eine mobile Anwendung mit drei Kernfunktionen entwickelt:

Texterkennung und Sprachausgabe: Die Anwendung kann Texte aus der Kamera scannen und dem Nutzer vorlesen.

Objekterkennung: Die Anwendung erkennt Objekte in der Umgebung und gibt dem Nutzer Audio- und Haptik-Feedback zu deren Position und Beschreibung.

Währungserkennung: Die Anwendung kann Bargeld erfassen und dem Nutzer den Wert der Währung mitteilen.

Die Entwicklung folgte einem agilen Ansatz mit regelmäßigem Feedback der Zielgruppe. Dabei wurden Aspekte wie Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit und Barrierefreiheit berücksichtigt. Die Anwendung nutzt dafür APIs für maschinelles Lernen und Computer Vision sowie Funktionen wie Sprachausgabe und Haptik-Feedback.

통계

Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) gibt es weltweit etwa 253 Millionen Menschen mit Sehbehinderungen, davon 36 Millionen Blinde.

인용구

"Bis zur Einführung von Smartphones waren alle Produkte, die auf Blinde ausgerichtet waren, sperrig und teuer. Das schränkte sowohl Verbraucher als auch Unternehmen ein."
"Moderne Smartphones sind mit hochwertigeren Kameras, GPS-Trackern, Sensoren und leistungsfähigen Prozessoren ausgestattet. Aus diesem Grund wurden Smartphones als Zielgerät für diese Anwendung gewählt."

핵심 통찰 요약

Improve accessibility for Low Vision and Blind people using Machine Learning and Computer Vision

by Jasur Shukur... 게시일 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00043.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte eine ähnliche Anwendung für andere Behinderungsarten wie Hörbehinderung oder Mobilitätseinschränkungen entwickelt werden?

Für Hörbehinderungen könnte eine ähnliche Anwendung entwickelt werden, die visuelle Informationen in Echtzeit in Text oder Gebärdensprache umwandelt. Dies könnte durch die Verwendung von Spracherkennungssoftware und Text-zu-Sprache-Technologien erreicht werden. Für Mobilitätseinschränkungen könnte die Anwendung GPS und Routenplanungsfunktionen integrieren, um barrierefreie Wege und Zugänge zu identifizieren und dem Benutzer mitzuteilen. Darüber hinaus könnten Sensoren und IoT-Geräte verwendet werden, um Hindernisse zu erkennen und alternative Routen vorzuschlagen.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Entwicklung von Assistenztechnologien für Menschen mit Behinderungen berücksichtigt werden, um eine diskriminierungsfreie und selbstbestimmte Nutzung zu gewährleisten?

Bei der Entwicklung von Assistenztechnologien für Menschen mit Behinderungen ist es wichtig, die Privatsphäre und Autonomie der Benutzer zu respektieren. Es müssen klare Richtlinien für die Datensicherheit und den Datenschutz implementiert werden, um sicherzustellen, dass sensible Informationen geschützt sind. Darüber hinaus sollte die Technologie so gestaltet sein, dass sie die Selbstbestimmung und Unabhängigkeit der Benutzer fördert, anstatt sie zu bevormunden. Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass die Technologie barrierefrei und für eine Vielzahl von Behinderungen zugänglich ist, um Diskriminierung zu vermeiden.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Entwicklung dieser Anwendung auch für die Verbesserung der allgemeinen Barrierefreiheit digitaler Produkte genutzt werden?

Die Erkenntnisse aus der Entwicklung dieser Anwendung können auf breiterer Ebene genutzt werden, um die Barrierefreiheit digitaler Produkte insgesamt zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen wie Sprachsteuerung, Text-zu-Sprache und haptischem Feedback können digitale Produkte für eine Vielzahl von Benutzern, einschließlich älteren Menschen und Menschen mit vorübergehenden Einschränkungen, zugänglicher gemacht werden. Darüber hinaus können die Prinzipien der Benutzerzentriertheit und des iterativen Designs, die bei der Entwicklung dieser Anwendung angewendet wurden, auf andere Produkte angewendet werden, um sicherzustellen, dass sie die Bedürfnisse und Anforderungen aller Benutzergruppen berücksichtigen.