Method to assist in the recognition of banknotes by visually impaired individuals
Abstract
There are many visually impaired people in Brazil, and most of them still have troubles with accessibility. It’s possible to help with most of those difficulties using assistive technologies. The potential of visually impaired people using these technologies is good, but there are few efforts to develop them. Knowing the necessity to develop assistive technologies to help visually impaired people in their daily tasks and the benefits it might bring to them, the objective of this work is to contribute to the social and digital inclusion of visually impaired brazilians, proposing an algorithm capable of help them in recognize money bills.
References
Apple iOS (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Android (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Bay H.; Ess, A.; Tuytelaars T.; Gool, L. V. "SURF: Speeded Up Robust Features", 2008. Computer Vision and Image Understanding (CVIU), vol. 110, n. 3, p. 346-359.
Bay, et al., 2008 Bay, H. Ess, A. Tuytelaars, T. e Van Gool, L., 2008. SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image. Understanding (CVIU), Vol. 110, N. 3, pp. 346-359. [Online] Disponível em: [link]
Bradski, G.; Kaehler A. “Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, 2008. p. 58-60.
Braga, J. C.; Campi, J, A.; Damasceno, R. P.; Albenarz, N. H. C.. Estudo e Relato sobre a Utilização da Tecnologia pelos Deficientes Visuais. In: Simpósio Brasileiro de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais 12, 2012, Cuiabá. Anais do Simpósio Brasileiro de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, 2012.
Campbell, L. Trabalho e cultura: meios de fortalecimento da cidadania e do desenvolvimento humano. Revista Contato – Conversas sobre Deficiência Visual – Edição Especial. Ano 5, número 7 – Dezembro de 2001.
Comma separated value file format (2013). Disponivel em: [link].
Cortes C.; Vapnik V. “Support-vector network”, 1995. Machine Learning, vol. 20, p. 273-297.
LookTel Money Reader (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Java (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Jacomini, R. S.; Nascimento, M. Z.; Dantas, R. D.. Empregando padrões binários locais em domínio wavelet para classificação de lesões benigna e maligna em mamogramas. In: VIII Workshop de Visão Computacional, 2012, Goiania. VIII Workshop de Visão Computacional, 2012. p. 1-6.
Lorena, A. C.; Carvalho, A. C. P. L. F. “Uma introdução às Support Vector Machines”. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 14, p. 43-67, 2007.
Lowe, D.G. “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, 2004. International Journal of Computer Vision, vol. 60, n. 2, p. 91-110.
Mallat, S. (1996). Wavelets for a vision, Proceedings of the IEEE 84(4): 604–614.
Siller, F.; Braga, J. C. “GPS para deficientes visuais. In: Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais”, 2010. Belo Horizonte. Anais Estendidos do IX Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2010. v. 2. p. 1-162.
OpenCV (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
OpenCV’s Keypoint Structure (2013). Disponível em: [link]. Acesso em 21/03/2013
Osta H.; Qahwaji R.; Ipsons S. “Comparisons of feature selection methods using discrete wavelet transforms and support vector machines for mammogram images”, 2008. Systems,Signals and Devices. IEEE SSD 2008. 5th International Multi-Conference. p. 1–6.
Novas Notas - Primeira Família do Real (2013). Disponivel em: [link]. Acesso em 26/03/2013
Silva, F. A.; Artero, A. O.; Veludo, M. S. P.; Barbosa, R. L. “Uma Metodologia Para Detectar E Reconhecer Placas De Sinalização De Trânsito”, 2012. Goiania. Anais Do Viii Workshop De Visão Computacional, 2012.
Sony Xperia U (2013). Disponivel em: [link]. Acesso em: 27/03/2013
Viola, P.; Jones M. "Robust real-time object detection" (2002). International Journal of Computer Vision, 2002.
Waikato Environment for Knowledge Analysis (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Android (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Bay H.; Ess, A.; Tuytelaars T.; Gool, L. V. "SURF: Speeded Up Robust Features", 2008. Computer Vision and Image Understanding (CVIU), vol. 110, n. 3, p. 346-359.
Bay, et al., 2008 Bay, H. Ess, A. Tuytelaars, T. e Van Gool, L., 2008. SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image. Understanding (CVIU), Vol. 110, N. 3, pp. 346-359. [Online] Disponível em: [link]
Bradski, G.; Kaehler A. “Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, 2008. p. 58-60.
Braga, J. C.; Campi, J, A.; Damasceno, R. P.; Albenarz, N. H. C.. Estudo e Relato sobre a Utilização da Tecnologia pelos Deficientes Visuais. In: Simpósio Brasileiro de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais 12, 2012, Cuiabá. Anais do Simpósio Brasileiro de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, 2012.
Campbell, L. Trabalho e cultura: meios de fortalecimento da cidadania e do desenvolvimento humano. Revista Contato – Conversas sobre Deficiência Visual – Edição Especial. Ano 5, número 7 – Dezembro de 2001.
Comma separated value file format (2013). Disponivel em: [link].
Cortes C.; Vapnik V. “Support-vector network”, 1995. Machine Learning, vol. 20, p. 273-297.
LookTel Money Reader (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Java (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Jacomini, R. S.; Nascimento, M. Z.; Dantas, R. D.. Empregando padrões binários locais em domínio wavelet para classificação de lesões benigna e maligna em mamogramas. In: VIII Workshop de Visão Computacional, 2012, Goiania. VIII Workshop de Visão Computacional, 2012. p. 1-6.
Lorena, A. C.; Carvalho, A. C. P. L. F. “Uma introdução às Support Vector Machines”. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 14, p. 43-67, 2007.
Lowe, D.G. “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, 2004. International Journal of Computer Vision, vol. 60, n. 2, p. 91-110.
Mallat, S. (1996). Wavelets for a vision, Proceedings of the IEEE 84(4): 604–614.
Siller, F.; Braga, J. C. “GPS para deficientes visuais. In: Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais”, 2010. Belo Horizonte. Anais Estendidos do IX Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2010. v. 2. p. 1-162.
OpenCV (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
OpenCV’s Keypoint Structure (2013). Disponível em: [link]. Acesso em 21/03/2013
Osta H.; Qahwaji R.; Ipsons S. “Comparisons of feature selection methods using discrete wavelet transforms and support vector machines for mammogram images”, 2008. Systems,Signals and Devices. IEEE SSD 2008. 5th International Multi-Conference. p. 1–6.
Novas Notas - Primeira Família do Real (2013). Disponivel em: [link]. Acesso em 26/03/2013
Silva, F. A.; Artero, A. O.; Veludo, M. S. P.; Barbosa, R. L. “Uma Metodologia Para Detectar E Reconhecer Placas De Sinalização De Trânsito”, 2012. Goiania. Anais Do Viii Workshop De Visão Computacional, 2012.
Sony Xperia U (2013). Disponivel em: [link]. Acesso em: 27/03/2013
Viola, P.; Jones M. "Robust real-time object detection" (2002). International Journal of Computer Vision, 2002.
Waikato Environment for Knowledge Analysis (2013). Disponível em: [link]. Acesso em: 20/03/2013
Published
2013-07-23
How to Cite
TEIXEIRA, Victor Vequetine; NASCIMENTO, Marcelo Zanchetta do; BRAGA, Juliana Cristina.
Method to assist in the recognition of banknotes by visually impaired individuals. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTING APPLIED TO HEALTHCARE (SBCAS), 13. , 2013, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2013
.
p. 1286-1295.
ISSN 2763-8952.
