AN OVERVIEW OF ASSISTIVE DEVICES FOR BLIND AND VISUALLY IMPAIRED PEOPLE
Notice bibliographique
Résumé
Across the world, there are approximately 253 million people with vision impairments, and assistive devices have constantly been in demand. Advanced research has led to the development of numerous assistive devices for blind people and visually impaired people (VIP) to improve their quality of life. An overview of these different types of assistive devices such as canes, glasses, hats and gloves is presented in this survey. A FCBPSS (F: function, C: context, B: behaviour, P: principle, S: state, S: structure) architecture of visual impairment assistance system is preliminarily proposed to allow other researchers to design the assistive devices with the good experience and the high performance for blind people and VIPs in the future. As VIPs and blind people may have different behaviour patterns, a criterion for classifying different types of vision impairments is presented. Subsequently, we classify the substitutive senses for visual perception into five categories: vision enhancement, audition, somatosense, visual prosthesis, and olfactory and gustation. Two commonly used feedback forms, namely audition and vibration, are elaborated. Based on literature survey, we also present a summary prospective of the development of assistive devices: add more sensing and feedback modules, use the knowledge of perception mechanism and behaviour pattern as the design guideline and design more reliable validation experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».