Smart Text Reader System for People who are Blind Using Machine and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) estimates that more than one-sixth of the world's population suffers from some form of visual impairment worldwide. With such a large number of people affected by vision issues, several breakthroughs in technology, both on the hardware and software sides, are needed to make a positive impact and improve the quality of life for blind and sight-impaired people. In particular, the ability to parse text from their surrounding is a crucial aspect that can empower blind people to become active members of society and help them lead an everyday life. Detection and recognition of text in natural images are two significant problems in the field of computer vision, having a wide variety of applications in the analysis of sports videos, autonomous driving, and industrial automation, to name a few, with challenges based on how text is represented and affected by environmental conditions. The current state-of-the-art in text detection and/or recognition has exploited advancements in deep learning and has reported a superior accuracy on benchmark datasets when tackling multi-resolution and multi-oriented text, however, there still remain challenges affecting text in the wild images that cause existing methods to underperform due to models not able to generalize to unseen data from insufficient labeled data. The objectives of this survey chapter are as follows. First, offering the reader not only a review of recent advancements in scene text detection and recognition, but also the results of extensive experiments using a unified evaluation framework that assesses pre-trained models of the selected methods on challenging cases, with the application of consistent evaluation criteria. Second, identifying several existing challenges for detecting or recognizing text in the wild images, namely, in-plane-rotation, multi-oriented and multi-resolution text, perspective distortion, illumination reflection, partial occlusion, complex fonts, and special characters. Finally, the chapter offers insights into potential research directions to address current challenges encountered by scene text detection and recognition techniques.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,016 |
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 ».