SmartCaption AI - Enhancing Web Accessibility with Context-Aware Image Descriptions Using Large Language Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Internet provides vast amounts of information, services, and products. However, blind individuals and those with severe vision impairments face significant challenges in navi-gating web content, especially with understanding images. This paper introduces SmartCaption AI, an innovative solution that leverages Large Language Models (LLM) to generate descriptive text for images on web pages. By summarizing the content of a web page, SmartCaption AI provides relevant context for the LLM to produce accurate and meaningful image descriptions. These descriptions are seamlessly integrated into the web page's structure, allowing text- to-speech software to read them aloud to visually impaired users. SmartCaption AI offers several key contributions to web accessibility. It ensures the generated descriptions are contextually relevant, enhances the browsing experience by integrating real-time descriptions, and provides a universally accessible solution through a Chrome extension. This approach addresses the critical issue of missing or inadequate alternative text for images, thereby bridging the digital divide between sighted and visually impaired individuals. The results of our experiment demonstrated the effectiveness of SmartCaption AI, with an average score of 8.3/10, significantly outperforming state-of-art solutions: ImageToText (1.7/10) and AI-MCS (3.6/10). The source code of the tool is available on GitHub.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle