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Reconhecimento Automático de Tipos para Ensino de Tipografia a Deficientes Visuais
Apredizado de MáquinaSVMFloresta AleatóriaSistemas de InclusãoTipografiaLBPreconhecimento de padrões
Resumo
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%.