Explorando algoritmos de visão computacional em tecnologias assistivas: uma revisão sistemática da literatura

Autores

  • Douglas Klann Universidade do Vale do Itajaí
  • Anita Maria da Rocha Fernandes Universidade do Vale do Itajaí
  • Eduardo Alves da Silva Universidade do Vale do Itajaí
  • Wemerson Delcio Parreira Pontifícia Universidade Católica de Campinas

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1326

Palavras-chave:

Deficiência Visual, Revisão Sistemática da Literatura, Visão Computacional

Resumo

Objetivo: Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura de trabalhos que apresentam algoritmos para aplicações de visão computacional (VC) para pessoas com deficiência visual. O objetivo é identificar esses estudos e entender o propósito de cada solução para o mapeamento de aplicações voltadas ao acesso a saúde digital. Método: Para o desenvolvimento deste trabalho foi conduzida uma revisão sistemática da literatura com uma busca nas principais bases de artigos científicos com acesso aberto. Resultados: Inicialmente encontrou-se 360 estudos, dos quais selecionou-se apenas seis artigos a partir dos critérios de inclusão e exclusão. Conclusão: Mostra-se a existência de pesquisas baseadas em VC para o desenvolvimento de dispositivos que atendem uma população com deficiência visual com diferentes funcionalidades. Porém, não há dentre os estudos encontrados trabalhos baseados em visão computacional para tecnologias que considere o acesso à saúde ou a redução das barreiras da acessibilidade para a saúde digital.

Biografias Autor

Douglas Klann, Universidade do Vale do Itajaí

Acadêmico, ADS, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí (SC), Brasil.

Anita Maria da Rocha Fernandes, Universidade do Vale do Itajaí

Prof. Dr., Escola Politécnica, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí (SC), Brasil.

Eduardo Alves da Silva, Universidade do Vale do Itajaí

Prof. MSc., Escola Politécnica, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí (SC), Brasil.

Wemerson Delcio Parreira, Pontifícia Universidade Católica de Campinas

Prof. Dr., Faculdade de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica de Campinas, Campinas (SP), Brasil.

Referências

Pettersson, L., Johansson, S., Demmelmaier, I., & Gustavsson, C. (2023). Disability digital divide: survey of accessibility of eHealth services as perceived by people with and without impairment. BMC Public Health, 23(1), 181. DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15094-z

Aguiar, A. S. C. D., Almeida, P. C. D., Grimaldi, M. R. M., & Guimarães, F. J. (2022). Health education technologies for people with visual impairment: integrative review. Texto & Contexto-Enfermagem, 31, e20210236. DOI: https://doi.org/10.1590/1980-265x-tce-2021-0236pt

OMS. Relatório Mundial da Visão. Light for the World, 1 edition, 2021. ISBN 9789241516570.

Fank, E., Bevilacqua, F., Duarte, D., & Scapinello, A. INSIDe: Image recognition tool aimed at helping visually impaired people contextualize indoor environments. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 11(3), 59-71, 2019. DOI: https://doi.org/10.5335/rbca.v11i3.9455

Ricarte, I. M. & Galvão, M. C. B. Revisão sistemática da literatura: Conceituação, produção e publicação. Logeion: Filosofia da Informação, 6(1):57–73, set. 2019. DOI: https://doi.org/10.21728/logeion.2019v6n1.p57-73

Younis, O. et al. A hazard detection and tracking system for people with peripheral vision loss using smart glasses and augmented reality. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(2), 2019. doi: 10.14569/IJACSA.2019.0100201 DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2019.0100201

Khan, M. A. et al. An ai-based visual aid with integrated reading assistant for the completely blind. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 50 (6):507–517, 2020. doi: 10.1109/THMS.2020.3027534 DOI: https://doi.org/10.1109/THMS.2020.3027534

Chessa, M. et al. An integrated artificial vision framework for assisting visually impaired users. Computer Vision and Image Understanding, 149:209–228, 2016. ISSN 1077-3142. doi: 10.1016/j.cviu.2015.11.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2015.11.007

Kim, K. et al. Assisting people with visual impairments in aiming at a target on a large wall-mounted display. International Journal of Human-Computer Studies, 86:109–120, 2016. ISSN 1071- 5819. doi: 10.1016/j.ijhcs.2015.10.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2015.10.002

Tapu, R.; Mocanu, B. & Zaharia, T. Deep-see: Joint object detection, tracking and recognition with application to visually impaired navigational assistance. Sensors, 17(11), 2017. ISSN 1424-8220. doi: 10.3390/s17112473 DOI: https://doi.org/10.3390/s17112473

Mascetti, S. et al. A. Robust traffic lights detection on mobile devices for pedestrians with visual impairment. Computer Vision and Image Understanding, 148, 123-135. 2016 doi: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2015.11.017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2015.11.017

Publicado

2024-11-19

Como Citar

Klann, D., Fernandes, A. M. da R., da Silva, E. A., & Parreira, W. D. (2024). Explorando algoritmos de visão computacional em tecnologias assistivas: uma revisão sistemática da literatura. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1326

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