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J-GLOBAL ID：202202236569241661   整理番号：22A0984688

視覚障害者のための深層学習を用いたモバイル拡張現実感【JST・京大機械翻訳】

Mobile augmented reality using deep learning for visually impaired people

著者 (2件)： Xie Tianshi (Auburn University, Auburn) ,  Seals Cheryl D. (Auburn University, Auburn)
資料名： ACM SIGACCESS Accessibility and Computing  (ACM SIGACCESS Accessibility and Computing)
号： 132  ページ： 1  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5716A  ISSN： 1558-2337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラインドおよび視覚的に障害された人々は,眼視限界によるそれらの周囲の変化を正確に判断することができず,それは屋内および屋外事故のリスクを増加させる。物体検出と距離計算のためのMobile-Net単一ショット検出(MobileNet-SSD),Augmented Reality(AR),およびVoice相互作用システムに基づくモバイルARMLを提案する。(i)日常生活の障害を回避するための視覚障害者を援助し,(ii)コンピュータビジョンを利用してユーザ指定項目を迅速に質問する。(iii)両方のAR/VR経験に対するLidarの統合は,追加装置を減らし,ユーザと障害物間の距離の検出精度を改善する。このシステムは,環境中の障害を同定し,視覚障害者に対する生活の質を改善する能力を改善する。実験結果は,5メートルの範囲内で96%の距離精度を示し,他の研究(Chen et al., 2019)とFPSを,1秒当たり44フレーム以上,類似プロジェクト(Srinivasan et al.,2020)を凌駕した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  *視覚 ,  相互作用 ,  装置 ,  コンピュータビジョン ,  視覚障害者 ,  クオリティオブライフ ,  *携帯電話 ,  *機械学習 ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： 物体検出 ,  検出精度 ,  距離計算 ,  ショット検出 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚障害者 ,  深層学習 ,  モバイル ,  拡張現実感