盲文文本转换方法的分析和评价

文摘

技术迅猛发展在当今时代。作为一个有用的和联系社区的一部分,每个人都需要学习和更新自己的创新。视力受损的人在这方面落后,这是由于其固有的局限性。涉及这些人积极参与社区内,必须修改技术的便利。本文提供了一个全面的调查各种用户输入方案设计为视障盲文自然语言转换。详细分析了这些技术的关注他们的可访问性和可用性。目前,已经取得了相当大的努力设计一个触摸屏输入机制对于视力受损的人来说,如盲文接触,布莱叶盲文输入和优势。所有这些计划使用地点的输入和挑战视障人士定位在触摸屏幕上指定的地方。大部分的计划需要特殊行动之间切换和小写字母,数字和特殊字符之间,从而影响系统的可用性。关键特性用于访问这些技术性能的效率、准确性和可用性问题中的应用。 In the end, a comparison of all these techniques is performed. Outcomes of this analysis show that there is a strong need for application that put the least burden on the visually impaired users. Based on this survey, a guideline has been designed for future research in this area.

1。介绍

视力受损的人每一个社区的一个重要组成部分1]。他们也学习有关的细节他们遇到的一切在他们的日常生活2]。视力受损的人的总数是22亿;其中,3600万是完全失明,剩下的10亿有中度到重度的视觉障碍3]。

全球六十亿人口的大约三千七百万名患有失明。不幸的是,80%的盲人生活在发展中国家限制他们(设施4]。

智能手机已经成为日常生活不可分割的一部分。预计增加的智能手机用户将会增加到九十亿年的2022 (5]。智能手机的广泛使用带来了显著的变化,人们如何学习。研究表明,约有三分之一的智能手机使用包括教育活动。尽管智能手机的使用呈指数增加,有视觉障碍的人的患病率较低。有许多复杂的可访问性问题,必须解决,以使这个社区的全面参与6]。可访问性问题一直是一个重要的研究领域在过去几年中促进成千上万的智能手机应用程序的发展帮助人们有视觉障碍,例如,画外音服务,反馈服务,屏幕阅读器和航海家。

这些研究导致显著增加移动屏幕为视障读者使用,从2009年的12%到2019年的88% (7]。尽管智能设备所能提供的好处,如果学习应用程序不正确的设计,他们的触摸屏接口可能造成了一个额外负担盲人学习者。iPhone有画外音等特性,帮助盲人用户与他们的设备和浏览的内容。然而,教育应用程序通常没有考虑盲人学习者与智能设备的交互模式。

视力受损的人使用的语言阅读和写作称为盲文,由路易斯·布莱叶设计。它由六个的凸点,很容易写的视障(8]。他的设计如图1。每个盲文字符表示使用六个点的组合排列在一个3×2矩阵(9]。

盲文代码系统已在多个社区广泛采用,因为它的简单和舒适。盲文一直支持不同的语言,如英语,阿拉伯语,和印地语(10]。然而,很少有研究对盲文进行智能手机。

盲文文本转换进行了研究在美国,加拿大,印度,巴基斯坦,和法国。文献表明,多数的研究仅限于美国和加拿大。这表明有相当大的需求在世界其他地区的此类研究[6]。

随着技术的进步,盲文脚本机制成为一个重要的研究领域。在这个类别中,最初的设备称为帕金斯抄网介绍了促进盲文书写。空间、退格和行间距键设计在帕金斯抄网,以及密钥对应每六个点的盲文代码(11]。2008年,一个打火机和安静版本开发和推出,其中包括一个删除键和综合处理,在帕金斯抄网。

帕金斯的另一个适应抄网,智能抄网,是由大卫·s·摩根和2011年发布的(12]。随着现有功能,智能抄网还包括语音合成功能在几种语言。随着电脑的出现,许多用户创建的盲文输出通过连接电脑和盲文压纹机。视力受损的用户能够使用屏幕阅读器读取电脑计算机软件和/或盲文显示器。另一个类似的盲文识别系统是由[设计13]。在这个方案中,图像被分成三个阈值,随后被公认的盲文字符。有效,这种解释是用来创建一个合适的字典。最近的研究集中在不再需要单独的硬件在盲文脚本。应用层软件被设计来促进盲文用户。

这个调查主要关注收集视障面临的困难在使用computing-based盲文输入机制。许多面向应用程序的视力受损。只有那些应用程序被认为是这些调查是研究发生在不同的国家的一部分。研究应用进行了分析和比较基于相关矩阵touch-screen-based盲文输入法的可用性问题。这些评估提出当前方案的优点和缺点,特别关注可用性。不存在这样的研究文献中,因此本文对未来设计可以为研究者提供指导方针为视障人高度可用的应用程序。

本文由以下部分组成。部分2给一个细节洞察的先前的研究为输入盲文数据而设计的。部分3详细描述了方法。输入方法进行比较和评估4。可用性问题从不同的研究也包含在这一节中。部分5总结了纸和给未来的建议。

2。以前的工作

这篇论文的调查提供了一个审查当前最先进的盲文输入法。在本节中,我们提供了一个详细的了解这些计划的问题时,这些都是使用的视力受损的人。根据目前的调查,我们已经确定了未来研究的新方向。近年来,许多研究已经使盲文进行更多的技术辅助。分析这些研究,我们有广泛的盲文的输入机制分为两大类:(我)扫描输入(2)触屏- - - - - -基于输入

2.1。扫描输入

盲文扫描输入,盲文点提取使用扫描仪和盲文的床单,然后转换成文本使用光学字符识别,如图2。在这种机制中,视力受损的用户提供输入表没有任何交互计算设备。

2.1.1。阿拉伯语光学盲文识别系统

进行了一项研究,从平板扫描仪输入,因为它清楚地显示盲文点。扫描图像转化为灰度图,图像帧被裁剪,由此产生的图像是存储在一个二维数组。删除陷害的偏态图像,设计了一种算法。最后,盲文细胞被认可。他们实现了约99%的准确率盲文用阿拉伯语写单,双面扫描文件。他们没有评估系统对任何其他应用程序(14]。

2.1.2。确定性图灵机对上下文敏感的翻译

减少之间的书面交流差距视障和视力正常的人来说,一种机制开发盲文代码转换成乌尔都语的文本(15]。他们用扫描盲文文档作为输入,,然后,转换成一个二进制灰度图像。多个实验调整阈值的扫描文档。本研究的主要目标是评估上下文——Urdu-Braille的灵敏度。Urdu-Braille发展的主要问题是,盲文书写从左到右,而乌尔都语写从右到左。这个问题被解决通过发明一个确定性图灵机,乌尔都语转换为Unicode,然后,从从左到右读取Unicode。

2.1.3。印地语扫描文档的文本翻译成盲文通过图像处理

印地语盲文执行转换,这样视力受损的人可以获得更大范围的印地语文献[16]。他们设计了一个数据库辅音和马特拉代使用一个图像分割技术。分段信件与生成的印地语之前使用主成分分析数据库转换成等价的盲文代码。盲文印地语的文本生成的映射表。数据库中的每个图像大小为187×128像素,以减少内存需求。这个计划还需要减少编程时间,因为它利用了一封信在印地语字母匹配数据库中的位置。

2.1.4。盲文即时翻译

盲文即时翻译盲文文档转换成英语通过识别页面上的盲文点压花(17]。扫描盲文文档使用camera-generated图像作为输入和识别页面上的浮雕的盲文点灰度图像格式。提取的图像通过标准偏差评价增强。一个像素值的直方图生成图像二值化。亮的区域被赋值为1,其余地区的值为0。MATLAB图像处理技术被用于识别点,然后,与英文字母。有效地,研究结果表明,取得了80%的准确率,但影响只局限于1级盲文。

2.1.5节讨论。基于web的Urdu-Braille翻译

一个基于web的Urdu-Braille翻译是由伊克巴尔et al。18专为视障人士而设的父母。乌尔都语翻译脚本可以导出为PDF或直接发送到一个压纹机。四个模块开发,使一个显式的学习过程:multiplechoice界面,一个Urdu-Braille阅读模块,Braille-to-Urdu字映射模块,模块和一个填空Braille-to-Urdu单词翻译。证明他们的有效性Urdu-Braille翻译,可用性研究父母的15个盲人。这些测试的参与者使用了从BBC乌尔都语和乌尔都语脚本翻译Urdu-Braille翻译。结果表明,随着每一个新的测试,正确答案的数量增加,验证翻译当应用到盲文学习的有效性。鉴于翻译乌尔都语脚本的教育影响,父母能使用在线翻译的Braille-learning申请更多的参与视障孩子。

2.1.6。特征提取使用SDAE

盲文模式特征提取是一项繁琐的任务。降低复杂性,堆放去噪汽车编码器(SDAE)申请盲文识别(19]。SDAE深度学习技术用于自动特征提取和降维。创建初始数据集,作者制作了样本数据集的盲文图像分割原始照片与数码相机从盲文书。这个方案SDAE用于盲文特征提取为了获得初始权重。SDAE的输出作为输入SoftMax构建的分类器训练,采用传统监督学习算法的初始数据集。因此,深度网络初始化,然后,权重调整使用反向传播算法。比较三种不同的网络进行,包括多层感知器(MLP)、径向基函数(RBF), SoftMax。结果表明,在盲文识别中,SDAE优于传统的特征提取算法和SoftMax优于延时和RBF与SDAE。结果表明,与传统方法相比,深度学习技术促进盲文的识别模式由于有效的自动特征提取和预处理时间缩短。

2.1.7。盲文翻译:盲文演讲转换器

应用程序是由猎鹰等设计。20.],将扫描盲文文档转换为文本,然后,说翻译文本。动态打控股技术是应用于这个方案从扫描文档提取重要信息。然后扫描盲文点确认使用模式识别和使用盲文电网恢复。最后的形式生成的图像是盲文点的线。读取字符翻译,每个点之前被转换成二进制和语音格式。作者能够达到99%的效率。只用了26秒双面文档转化为文本和语音。

2.1.8。ODIA盲文

另一个应用程序名为ODIA(一种语言用于东印度)盲文是由作者设计(21]。在这个方案中,一个扫描盲文文档转换成文本使用图像处理技术,反之亦然。最初,一个灰度图像获得的扫描文档。这幅图像增强使用特征提取和盲文细胞分割技术。在这之后,公认的模式是存储在数据库中。这个数据库验证通过使用不同的盲文样本转换。

2.1.9。盲文识别系统通过使用嵌入式摄像头的手机

基于摄像头的移动应用程序设计(22),抓住了盲文的形象。使用这个应用程序,一个视力受损的人可以把一个盲文书面文本的任何地方。噪声去除执行从图像中提取重要特征使用分割和快速动态阈值技术。一个网格,构成的位置点,转化为向量形式,盲文字符识别和翻译成英文字符。在这个方案中,将一个图像所需的时间取决于图像的质量。图像有噪声需要更长的时间来处理。这个应用程序保证噪声降低了100%。噪声去除后,只需要2秒的转换过程。

2.1.10。埃塞俄比亚的盲文字符的识别

机制认识到埃塞俄比亚的盲文字符设计(23]。作者设计了一种新的偏态校正技术。在第一步中,噪声是移除,然后执行分割使用方向场探测的具体地区盲文点。在下一步中,偏态进行校正。在这之后,重要的盲文细胞等细胞的高度值,单元格的宽度不同细胞之间的距离,和盲文字符识别。最初,一半人物发现和认可。然后执行完整的盲文细胞配方和翻译。他们测试他们在MATLAB的原型。平均精度达到96.5% - -98.5%对于到中等质量差的图像,同时为高质量图像达到99.9%的准确率。目前,这个方案只能片面的盲文文档转换。

表1提供了一个比较这些计划的盲文输入是从扫描文档或相机图像中提取的。

2.2。触摸屏

在这种方法中,盲文使用触摸屏数据输入。概述了,如图3与盲文相比,这些图像数据集。

匹配的盲文字符然后传达给用户使用各种输出技术。

2.2.1。NavTap和盲文

NavTouch键盘为移动设备是由Guerreiro et al。24]。这种布局的键盘字母分为五行,每行以元音开头的。通过执行导航姿态在四个不同的方向,用户可以浏览这些行:,下,左,右。垂直和水平导航都是周期性的。还提供了音频反馈为了定位所需的信。三组五个用户,没有以前的经验在移动文本输入,评价设计。用户第一次训练文本输入方法。结果表明,NavTap优于其他布局。然而,这些键盘需要双手操作,这对视力受损的人是很困难的。

2.2.2。快看笔记

邦纳设计快看笔记的眼睛自由,多点触摸手势的文本输入系统设备。在这种布局,字符排列在屏幕上在八pie-shaped菜单,在每一部分包含三到四个字母,符合国际标准映射手机键盘字母。用户可以移动他或她的手指饼菜单,和声音反馈将如何应对帮助他们选择合适的角色。手势是用来输入空格或撤销任何行动。这种布局是测试一组10视力受损的用户和评估基于矩阵,如字(wpm),以及速度之间的关系,精度和误差。结果显示每分钟增加100%个字为快看笔记和画外音相比,但都表现出大约相同的错误率。这个方案不仅是特定于英语文本输入也在进入用户抱怨疲劳过程(25]。

2.2.3。V-Braille

V-Braille方法传达盲文字符在移动设备上使用振动[26]。在V-Braille,屏幕分为6部分的3行2列。每个区域代表一个盲文点。手机振动当用户触摸区域,对应提出点在当前字符。例如,接触点的区域2和5提供了一个强大的振动来帮助用户识别屏幕垂直相邻的点。V-Braille deaf-blind移动设备用户是一个有用的输出方法,因为V-Braille只提供触觉反馈。评估这个设计,用户研究。有6男3女参与这项研究。分配给用户的第一个任务是阅读10个随机字符,第二个任务是阅读短句。读取一个字符计算的平均时间是4.2到26.6秒。 More than 50% of the users were able to read the characters in less than 10 seconds. The time calculated for reading a short sentence was 130–781 seconds. More than 70% of participants clearly understood the meaning of the sentence. Subsequently, a semistructured interview was also conducted to elaborate on the overall environment of the application. Participants reported feeling happy and relaxed using this application. Designers of Braille Play games [27建立在V-Braille,添加一个语音输出,告诉用户哪些点他们感人。他们还创建了一个V-Braille界面输入字符,用户双屏幕的龙头地区提高相应的点。

2.2.4。TypeIn盲文

TypeIn盲文,由Mascetti et al .,试图克服现有键盘的局限性。TypeIn盲文键盘使用手势输入盲文字符。三种不同的单一和多点触控手势是用来激活和盲文点才会安静下来。声音或振动反馈确认用户输入。电影的姿态被定义为输入和编辑选项,比如性格,空间插入,删除文本,资本化,文本选择和光标搬迁。动作记忆,写作之间移动的时间消耗,探索和选择模式的基本缺点是系统(28]。

2.2.5。盲文接触

盲文键盘上研究设计使用了六个具体的盲文的屏幕位置在触屏设备上输入代码(29日]。数据录入要求用户的双手,特别是三根手指从每只手输入的一个字符。用户面临的问题同时操作多个手指和双手。这个键盘操作,盲目的用户必须从他们的脸距离电话,可以不舒服,导致违反隐私。用户被迫写在固定位置在屏幕上所提到的,这些负担视障人难以跟踪的位置。一些可用性专家评估盲文接触和两个视力受损的用户。最常见的反馈提供position-free文本输入,不需要用户和手机之间的距离。

2.2.6款。盲文类型

Oliveria等人提出了一个盲文类型。这个键盘是旨在避免多点触控技术30.]。用户必须执行单一触摸输入盲文点,一段时间后,用户接收音频确认。音频反馈的定时器可以调整每个用户的专业知识。用户必须双击屏幕上的任何地方,将接受盲文字符输入。左边滑动手势是用来明确盲文。他们评估盲文15日盲型用户。结果显示一个文本输入的速度每分钟1.45个字,每分钟2.11个字通过画外音的显著改善。盲文类型相对较低的错误率在8.91%,而不是画外音的14.12%。综合结果表明,盲文类型,与画外音相比,很容易学习和表现出较低的错误率,但执行缓慢。由于较少的屏幕空间,与其他应用程序集成的键盘是不可能的。

2.2.7。移动抄网

一个新的键盘布局设计是基于类似的设计模式与TypeIn盲文(31日]。随着开发功能,这个键盘还划动手势用于插入和删除字符。输入两个点在一个连续的行,用户必须用两个手指同时点击。关闭左和右点,用户必须向右滑动,删除最后一个进入角色。移动抄网原型和五个不同的输入方法相比:一根手指,Split-Tap,双指,Thumb-Typing, 9位数。随着开发功能,左、右刷用于增加空间和退格,分别。这项研究是15日进行视力受损的人从大纽约地区,和android上的原型测试环境。在每个应用程序用户回答定性和开放式的问题。结果表明,视力受损的一根手指方法是首选,因为它的简单。动作记忆是主要缺点之一。 The typing speed of other techniques was faster than the single-finger method, but those techniques were not preferred due to gesture difficulty. Recommendations for these input methods were provided based on the user experience in order to improve prototype deficiencies.

2.2.8。盲文的关键

盲文关键设计四大键在屏幕的角落。两个按钮上一边是用来输入两列盲文代码。用户必须执行单一触摸输入第一个点,双击进入第二点,和一个很长的开发进入第三点。下面的两个按钮用于编辑文本。开发原型与苹果的行之有效的画外音。五个视障人参与了这项研究。用户有一个短暂的10 - 15分钟意识会话如何使用这两个应用程序。两个句子进入没有纠正任何错误。文本输入打字的速度和精度测量两个应用程序。有效,盲文关键文本输入的速度和准确性比iPhone的画外音。 The primary limitation of Braille Key is the identification of the button position on the screen [32]。

2.2.9。Perkinput

Perkinput Azenkot设计的是一种新型的技术,使用输入手指检测(IFD)方法。输入是通过多点触摸输入到设备。手指跟踪算法用于检测输入参考点(33]。这个方法使用一个6-bit盲文代码与音频反馈并提供单和双手选项。一项研究进行了八个用户评估这种输入方法。结果发现,Perkinput超过iPhone的画外音在速度和准确性。一个案例研究是进行绩效评估,确认Perkinput提高写作水平没有错误。

Perkinput键盘尤为有利,因为它消除了fixed-key概念,成功地解决导航问题。然而,创建一个参考点需要用户单,双,三抽头,后者是耗时的,往往导致用户忘记参考点的位置。

2.2.10。盲文计算器

学习数学是为盲人一样重要,因为它是视力的人。盲文计算器设计所以视力受损的人可以很容易地学习数学34]。输入来自触摸屏设备。盲文计算器使用四线电阻2.8英寸的触摸屏。屏幕是文本输入分为六个部分。

触摸屏界面的接口328微控制器。一个模拟数字转换器(ADC)给用户的位置坐标的印象。用户提供一个音频反馈响应点进入。收到一步一步输入求解复杂的方程。最后,提供了用户音频反馈有关的解决方案。盲文计算器使用接口328微控制器和一个安全数码卡(SD)接口。

. 2.2.11。VB鬼

VB鬼,基于鬼文字游戏,是一个教育智能手机游戏较低或没有远见的人(35]。V-Braille接口作为这个游戏的基础。这个游戏是专门为教育和娱乐的目的。这个应用程序是减少开发的可访问性问题出现在触摸屏上使用盲文。

肝和音频提供反馈。振动发生在长大点发生的地方。在这个游戏中,一个词的片段了,玩家必须完成它。当满意他们的信件,一个球员可以提交这个词按回车键或与两个手指划动。这个游戏的主要目的是演示开发有趣的潜力,为视力受损的用户访问,和教育游戏。

2.2.12。盲文玩

VB鬼进一步改善和发展一个完整的套件的形式命名为盲文。套件包括四个不同的游戏:VBReader VBWriter VBHangman, VBGhost。一项纵向研究导致独立只有一个孩子玩这个游戏的能力。然而,一些孩子们能够获得基本的Braille-learning技能(27]。

为盲人分析可访问性问题,四个不同的智能手机应用程序进行评估,即盲导航器,简单电话为盲人,盲人发射器,和电话拨号器36]。执行研究,十视障人选择从不同的教育机构。易于使用,学习能力,没有错误的情况下,效率,和声音的理解是主要矩阵进行比较。调查形式被用于收集反馈。结果表明,目前,大多数视力受损的人使用塞班手机,但盲目的人已经在使用智能手机不可以使用任何其他设备。此外,70%的盲人容易理解的信息在他们的巴基斯坦的母语。

2.2.13。眼睛Droid键盘

另一个键盘,眼睛droid,是为进入盲文模式使用不同的手势。计算最小滑动距离、输入坐标的盲文点进入,也就是说,(X1, Y1, X2, Y2,提取,计算滑动阈值速度使用Velocity-X和Velocity-Y。不同的手势使用从左到右,从右到左,自下而上刷,以及屏幕攻丝(37]。这些手势,与功能包括左、右点的激活和解除激活,激活的点,和激活一个点。随后眼睛droid-B计划早些时候相比,眼睛大大设计。调查参与者发现眼睛droid-B更快和更容易使用相比,眼睛大大。这个键盘导航解决问题通过消除困扰用户的具体地点的按钮。另外,用户只需要记住定义的手势。

2.2.14。边缘盲文

边缘盲文引入了另一个文本输入方法设计按钮的触屏。这种方法允许用户沿着屏幕边缘画一个连续的线用条目的一个特定的角色。当用户幻灯片在屏幕上他或她的手指,弧菌触觉和声音反馈返回通知用户的盲文点激活或失活38]。边缘的输入速度相比TypeIn盲文和Perkinput盲文。结果表明,边缘盲文的输入速度快于比布莱叶盲文的类型和慢联系。此外,用户发现边缘盲文界面操作方便。然而,许多问题仍然存在与这个设计,因为它是不可能在绘制线条的基于点的所有字符的位置。这种方法限制用户只能输入字母和数字,不允许编辑。”此外,激活和失活的点会降低应用程序的速度。

2.2.15。盲文容易

盲文容易了阿拉伯语和英语盲文条目的代码在一个移动应用程序。这个系统也使用手势,但第一和第二列的激活,用户需要点击一次,两次,三次(39]。这个键盘用户明显难以操作,因为它需要不同的参考点的记忆。键盘速度评估在每分钟7个字,但错误率没有指定。此外,键盘只支持1级盲文。

2.2.16。盲文Ecran

触觉界面触屏手机设计的封面(40]。这张封面,叫做盲文Ecran,它提供了一个接口,由六个盲文点。每个点是一个实实在在的按钮,用户可以找到和新闻。这个设计的显著优势包括“编辑”功能,以及振动和声音反馈。然而,与系统用户遇到相当大的问题,包括混乱时由于一个键的多功能性操作按钮。此外,数据录入与高概率的错误由于靠近按钮。

2.2.17。晃盲文

晃盲文position-free文本输入方法。用户可以输入文本、数字和标点符号在屏幕上点击任何地方。一个算法在后台运行,解释用户的手指敲击相对应的特定字符的识别。这个模型的重要限制所需的具体地点的记忆;百叶窗往往很难记住他们了一旦他们拿起手指,消除他们正确完整的后续行动的能力。没有音频或vibrotactile反馈提供的这个方案(41]。

2.2.18。盲文输入

考虑晃盲文中突出的问题,盲文进入旨在改进的方法,因此减少屏幕上的导航问题。在这种方法中,输入的文本是激活和去活化盲文six-dot模式,如图4。此外,单手的模型允许使用和支持的大写和小写字母、数字和特殊字符。也可用特殊功能,如添加和删除空间。此外,音频也提供给用户的反馈。接收到的输入用于激活和失活的盲文点(42]。媒体的姿态进入活跃点,利用失效点。刷卡功能改变了角色模式。盲文输入的主要问题是,用户必须输入所有六个点,即使只有一个点是必要的,导致过于费时的过程。

2.2.19。盲文草图

盲文素描,一个基于手势的输入法,是专为视障用户在触屏设备上(43]。文本输入的用户简单地做了一个手势。音频反馈时提供单词完成而不是字母,以减少时间消耗。误差校正输入,一个汽车输入算法使用。研究在十有视觉障碍的参与者评价方法。每个参与者完成5打字课程,结果表明盲文素描支持文本输入的速度每分钟14.53个字错误率为10.6%。

总之,立即letter-level相比,盲文草图提供音频反馈鼓励用户更快地类型。纠正打字错误,自动校正算法。

3所示。方法

研究的问题,本研究动机的传导是突出视障人面临的可用性问题在使用盲文书写的最新技术。这项研究也强调了一个更深的理解的方法是使用盲文转化为自然语言来增强盲文语言中执行的工作范围。

这是一个个案研究中几个搜索了收集相关研究文章。这些文章是来自真实的科学资源,比如网络,IEEE Xplore,施普林格。不同的查询被搜索如“盲文输入法,”“touch-screen-based盲文输入法,”和“touch-screen-based输入法对视力受损的人。“浏览结果之后,只有那些接受输入的文件被选中的视障盲文的语言,然后,他们加工成自然语言。这些研究论文大体分为scanned-based和touch-screen-based输入机制。scanned-based,盲文表扫描和输入给计算机进行进一步的处理,虽然touch-screen-based直接把输入从视障在触屏设备上,然后,将输入转换为其等效的性格。

分类后,访问了全国特殊教育中心(NSEC)“Mannak Payyan”是唯一的当地学校的障碍。这两种方法进行了讨论与学生的国家特殊教育中心。扫描输入,因为盲文是写在纸上,学生们觉得没有区别在使用的计算机技术。Touch-screen-based输入提供了更多动力使用最新的技术。因此,一般用户体验相关的问题进入盲文在触摸屏问道。理论分析这些原始数据后输出是由经验丰富的关注问题的视障人中提取,用作评估矩阵可用性问题。因此,我们可以设计一个系统,帮助视障社区,满足他们所有的需求。

4所示。比较分析

性能分析是对画外音执行基于不同技术的输入效率。平均而言,用户需要16秒进入一个词使用画外音(大约五个盲文字符),它被指定为标准(30.]。

在16秒,每个方法实现以下条目:盲文类型0.687的话,TypeIn 1.211的话,Perkinput 1.516的话,布莱叶盲文关键0.524的话,和边缘1.14的话。显然,TypeIn盲文和Perkinput比其他方案对数据录入速度,如图5。

表2摘要盲文输入的效率和准确性计划目前使用。

我们的分析发现,边缘盲文展品不仅输入效率最高每分钟7.17个字也最低的准确性。或者,V-Braille展品输入效率低(每分钟1.32个字),但达到90%的准确率。盲文输入展品类似的模式,实现文本输入的速度每分钟2.45个字,准确率达到85.88%。

这些结果表明,为了实现精度高、输入效率大打折扣。研究的需要设计一个盲文输入技术,提供令人满意的效率以及精度高。

我们也分析了触屏时代如何影响学习盲文。大多数的设备用于评估运行android操作系统。图6表明参与者的年龄并不影响学习时间。

4.1。可用性分析

touch-screen-based盲文输入机制的可用性分析总结表3。这种分析进行不同输入方案基于工具学习的复杂性等因素,方便使用,反馈,语言支持,屏幕位置依赖性和手势。此外,两种类型的反馈、音频和触觉探索。

英语是最常用的语言在当前的计划。视力受损的用户发现的应用程序并没有强迫他们触摸盲文点的具体位置条目是易于使用。另外,方案需要多点触控或发现了大量的手势的记忆难以使用。

所有这些计划旨在使视力受损的社会成员积极参与推进技术。这些输入方法专注于促进触摸屏盲文为盲人用户输入。当前方案的主要缺点将在以下部分中讨论。

以下4.4.1。屏幕位置识别

跟踪一个特定的位置在触屏设备上的条目盲文点视力受损的用户来说是一个烦人的任务。在这些方案中,边缘盲文被认为是最简单的使用,为视障能够更好地识别边缘的设备。

4.1.2。屏幕位置识别

跟踪一个特定的位置在触屏设备上的条目盲文点视力受损的用户来说是一个烦人的任务。在这些方案中,边缘盲文被认为是最简单的使用,为视障能够更好地识别边缘的设备。

4.1.3。使用双手

大约30%的touch-screen-based方案研究调查要求视障用双手输入盲文字符(24,29日,31日,39]。这是一个繁琐的任务,特别是如果一个盲人用户步行或多任务。

4.1.4。转接

长按,双击,三重挖掘每个需要先进的触摸屏设备的可用性。以下项目需要使用转接盲文文本输入(28,32,38,39,42]。这些机制被发现盲人用户混淆,如前所述的研究文献。

4.1.5。使用手势

利用太多的手势显著增加了盲文键盘学习时间,在(尤其明显27,28,37,42]。具体地说,用手势映射任务,随着进入盲文点,导致更高的错误率视力受损的用户测试。

提供一个眼睛自由、舒适的文本输入方法是一个重要的研究领域。在当前的计划,所有的负担放在正确的盲文条目视障用户。有大量需要一种机制,将负担从视力受损的用户到技术,使更大的可访问性和可用性为这个特定的社区。

可用性分析的基础上,我们设计了四个新类别,可以帮助研究人员设计一个更好的视觉障碍人士申请。(我)交互显示:视障用户交互式显示会不screen-specific和还提供反馈。它可能是一个听觉或触觉反馈的反馈(2)使用效率:视觉障碍患者找到那些不那么复杂的应用程序更有吸引力,可以使用单手处理,易于使用。(3)难忘的人:浮动特定应用程序或应用程序需要一些手势记得更可观的视力受损的人。(iv)恢复从错误:应用程序允许编辑或输入文本有助于从错误中恢复。

表4提出了当前计划按照新的分类。

5。结论

这篇论文的调查集中在技术援助用于视力受损的人。盲文输入机制可以明确划分为扫描和touch-screen-based输入法。在扫描输入、手写盲文表使用扫描仪扫描。各种研究应用机器学习技术,如光学盲文识别中,确定性图灵机对上下文敏感的翻译,特征提取,图像处理提取盲文点并将其转换为一个特定的语言。touch-screen-based输入法,盲文点进入手持设备上使用触摸屏手机或平板电脑等。盲文由六个点,和进入盲文使用触摸屏的基本机制需要进入盲文点通过激活和去活化像素在屏幕上。一旦获得输入,各种算法流程提取的盲文点并将其转换为等价的自然语言字符或单词。这些触屏方法使用触觉、音频和触觉反馈帮助视力受损的用户。本研究不同的输入方法相比入口速度和精度的基础上实现,技术中使用的输入方法,研究的参与者的数量,使用手势,可用性水平,语言使用,提供反馈,和屏幕位置独立性。这些比较使我们理解当前应用程序的优点和缺点。 Based on this literature review, we plan to design an application that provides high usability to the visually impaired students. In the future, a newly designed application can be compared with the previous techniques to improve its performance. Machine learning techniques can be applied for acquiring better accuracy for Braille to text conversion.

数据可用性

数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持基础科学研究通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部(NRF2017R1D1A3B04031440)。

引用

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