論文の概要: An automated approach to mitigate transcription errors in braille texts for the Portuguese language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03935v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 20:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:43:06.344704
• Title: An automated approach to mitigate transcription errors in braille texts for the Portuguese language
• Title（参考訳）: ポルトガル語の点字テキストにおける転写誤りを軽減させる自動的アプローチ
• Authors: Andr\'e Roberto Ortoncelli and Marlon Marcon and Franciele Beal
• Abstract要約: 本稿では、ポルトガル語の点字テキストにおける転写誤りを軽減させる自動アプローチを提案する。 本稿では,その点字表現に基づく単語の最適な対応を提供する辞書と組み合わせた選択関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The quota system in Brazil made it possible to include blind students in higher education. Teachers' lack of knowledge about the braille system can represent a barrier between them and students who use it for writing and reading. Computer-vision-based transcription solutions represent mechanisms for reducing understanding restrictions on this system. However, such tools face nuisances inherent to image processing systems, e.g., illumination, noise, and scale, harming the result. This paper presents an automated approach to mitigate transcription errors in braille texts for the Portuguese language. We propose a selection function, combined with dictionaries, that provides the best correspondence of words based on their braille representation. We validated our proposal on a dataset of synthetic images by submitting them to different noise levels and testing the proposal's robustness. Experimental results confirm the effectiveness of the solution compared to a standard approach. As a contribution of this paper, we expect to provide a method to support robust and adaptable solutions to real use conditions.
• Abstract（参考訳）: ブラジルのクォータ制度は、高等教育に盲目の学生を含めることを可能にした。 点字システムに関する教師の知識の欠如は、それらとそれを読み書きに使う学生の間の障壁を表している。 コンピュータビジョンベースの転写ソリューションは、このシステムの理解制限を減らすメカニズムを表す。 しかし、このようなツールは、照明、ノイズ、スケールなどの画像処理システム固有の迷惑に直面し、その結果を害します。 本稿では、ポルトガル語の点字テキストにおける転写誤りを軽減させる自動アプローチを提案する。 本稿では,その点字表現に基づく単語の最適な対応を提供する辞書と組み合わせた選択関数を提案する。 提案手法を合成画像のデータセット上で検証し, 異なる雑音レベルに適用し, 提案手法の頑健性を検証する。 実験の結果, 標準手法と比較し, 溶液の有効性を確認した。 本論文のコントリビューションとして,実使用条件に対する堅牢かつ適応可能なソリューションをサポートする方法を提供することが期待されます。

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