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Desenvolvimento de sistema mobile de reconhecimento de objetos para auxiliar deficientes visuais e auditivos

Processo: 18/25094-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2020 - 31 de janeiro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Sociais Aplicadas - Ciência da Informação
Pesquisador responsável:Luciene Cristina Alves Rinaldi
Beneficiário:Luciene Cristina Alves Rinaldi
Instituição-sede: Centro Universitário Eurípedes Soares Rocha. Fundação de Ensino Eurípedes Soares Rocha (FEESR). Marília , SP, Brasil
Pesq. associados: Alda Paulina dos Santos ; Augusto Erni Klaus Einsfeldt
Assunto(s):Tecnologia assistiva  Pessoas com deficiência  Aprendizado computacional  Reconhecimento de objetos  Visualização científica  Realidade virtual  Realidade aumentada  Dispositivos móveis 

Resumo

A popularização e a fácil utilização dos dispositivos móveis (como os smartfones, tabletes, entre outros) tornaram possível o compartilhamento de fotos e dados a qualquer momento em qualquer lugar. Neste contexto, este projeto consiste em explorar tais dispositivos apresentando um sistema mobile (aplicativo) para auxiliar os deficientes visuais e auditivos, com o objetivo de guiar o deficiente até o objeto, além de identificar, localizar objetos e fornecer informações a respeito deste objeto ao usuário, favorecendo a independência da sua mobilidade. Para isso, será utilizado a tecnologia de realidade virtual e aumentada como suporte para apresentação das informações, através de gestos (linguagem de sinais) tridimensionais, imagens e som. Além disso, descritores de imagem híbridos serão desenvolvidos para o reconhecimento de objetos em dados multimídias gerados a partir de dispositivos móveis. Portanto, inicialmente, o deficiente recebe o auxílio de um personagem virtual tridimensional que apresentará a rota para guia-lo até o produto. Em seguida, dada uma imagem de consulta de um objeto, o sistema deve mostrar na tela do dispositivo móvel uma lista de objetos correspondente a imagem enviada. O problema estudado é multidisciplinar e empregará algoritmos e métodos de reconhecimento de objetos da área de visão computacional combinando diferentes descritores e classificadores para fusão de dados, abordagens de aprendizado de máquina para treinamento dos dados, algoritmos de inteligência artificial e mineração de dados. (AU)