Reconhecimento Automático de Tipos para Ensino de Tipografia a Deficientes Visuais

Fernanda G. Vilela, João S.A.R. Lima, Mylène C.Q. Farias

DOI: 10.14209/sbrt.2018.22

Evento: XXXVI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2018)

Keywords: Apredizado de Máquina SVM Floresta Aleatória Sistemas de Inclusão Tipografia LBP reconhecimento de padrões

Abstract

O deficiente visual vivencia diariamente diversos tipos de exclusão, entre elas as exclusões social, educacional e cultural. Adicionalmente, no campo das artes, percebe-se deficientes visuais têm dificuldades de apreciar a mais variadas expressões artı́sticas, como teatros, museus, filmes, pinturas, etc. De forma semelhante, a linguagem estética transmitida pela tipografia é inacessı́vel a deficientes visuais. Neste trabalho, apresentamos um algoritmo para reconhecimento automático de tipos (fontes) que é parte de um sistema para ensino de tipografia a deficientes visuais. Este sistema é composto por uma material tátil e um software que reconhece uma foto contendo um caractere, identifica e fornece informações sobre o seu tipo. O algoritmo de reconhecimento de tipos proposto utiliza o operador Padrão Binário Local (LBP – Local Binary Pattern) para extração de atributos. O algoritmo foi testado com dois classificadores: a Máquina de Vetor de Suporte (SVM, em inglês Support Vector Machine) e a Floresta Aleatória (RF, do inglês Random Forest). Como parte do projeto, foi construı́do um banco de imagens de caracteres, contendo exemplos de 9 famı́lias tipográficas. Os resultados mostraram que, apesar do reconhecimento de tipos ser um problema difı́cil, o algoritmo proposto é capaz de identificar os tipos com uma acurácia de 84.91%.

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