論文の概要: AccessLens: Auto-detecting Inaccessibility of Everyday Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15996v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 09:27:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 15:29:13.589771
- Title: AccessLens: Auto-detecting Inaccessibility of Everyday Objects
- Title（参考訳）: accesslens: 日常オブジェクトのアクセス不能を自動的に検出する
- Authors: Nahyun Kwon, Qian Lu, Muhammad Hasham Qazi, Joanne Liu, Changhoon Oh,
Shu Kong, Jeeeun Kim
- Abstract要約: 本稿では,日常オブジェクトのアクセス不能なインターフェースを識別するためのエンドツーエンドシステムであるAccessLensを紹介する。
当社のアプローチでは,21の非アクセシビリティクラスを自動的に認識するために設計された新しいAccessDBデータセットを使用して,検出器をトレーニングする。
AccessMetaは、これらのアクセシビリティクラスをオープンソース3D拡張設計にリンクする包括的な辞書を構築するための堅牢な方法として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.269659576368536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In our increasingly diverse society, everyday physical interfaces often
present barriers, impacting individuals across various contexts. This
oversight, from small cabinet knobs to identical wall switches that can pose
different contextual challenges, highlights an imperative need for solutions.
Leveraging low-cost 3D-printed augmentations such as knob magnifiers and
tactile labels seems promising, yet the process of discovering unrecognized
barriers remains challenging because disability is context-dependent. We
introduce AccessLens, an end-to-end system designed to identify inaccessible
interfaces in daily objects, and recommend 3D-printable augmentations for
accessibility enhancement. Our approach involves training a detector using the
novel AccessDB dataset designed to automatically recognize 21 distinct
Inaccessibility Classes (e.g., bar-small and round-rotate) within 6 common
object categories (e.g., handle and knob). AccessMeta serves as a robust way to
build a comprehensive dictionary linking these accessibility classes to
open-source 3D augmentation designs. Experiments demonstrate our detector's
performance in detecting inaccessible objects.
- Abstract（参考訳）: ますます多様な社会では、日常的な物理的インターフェースが障壁をしばしば提示し、様々な状況の個人に影響を与えます。
この見落としは、小さなキャビネットのノブから、異なる状況に挑戦できる同じ壁のスイッチまで、ソリューションの必要性を強調するものだ。
ノブ拡大器や触覚ラベルなどの低コストな3dプリントによる拡張を活用することは有望だが、障害がコンテキスト依存であるため、認識できない障壁を発見するプロセスは依然として困難である。
我々は,アクセシビリティ向上のために3dプリント可能な拡張化を推奨し,日常オブジェクトのアクセス不能なインターフェースを識別するエンドツーエンドシステムであるaccesslensを紹介する。
このアプローチでは、6つの共通オブジェクトカテゴリ(ハンドルやノブなど)で21の異なる到達不能クラス(バーサイズやラウンドローテーションなど)を自動的に認識するように設計された新しいAccessDBデータセットを使用して、検出器をトレーニングする。
AccessMetaは、これらのアクセシビリティクラスをオープンソースの3D拡張設計にリンクする包括的な辞書を構築するための堅牢な方法である。
実験では、到達不能物体の検出における検出器の性能を実証した。
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