63、基于计算机视觉的屏幕阅读器稳健框架

基于计算机视觉的屏幕阅读器稳健框架

1. 引言

现代网页十分复杂,包含动态内容以及多种语言和框架下的内容。这为大多数用户带来丰富体验的同时,却降低了低视力或视障用户的使用体验。低视力用户是指即便使用了最好的镜片,视力仍然有限的人群。他们通常使用屏幕阅读器,这类应用会获取其他程序的标准输出,对其进行解读,并以有意义的方式读给用户听。

现有的用于网页内容的屏幕阅读器,通常借助页面源代码结构来确定呈现内容的最佳方式,例如 ChromeVox 和 VoiceOver。然而,丰富媒体的融入使得这一过程变得极为困难,因为底层页面源代码十分复杂,导致输出内容让用户难以理解。

我们运用计算机视觉方法,为低视力用户构建语义丰富的网页环境。通过渲染网页并模拟人类浏览网页的方式,我们期望减少对高冗长度屏幕阅读器的依赖,从而提供更好的用户体验。屏幕阅读器的冗长设置可用于读取页面框架开始、图像出现等信息以及网页的其他格式特征。不过,我们也认识到有些用户喜欢高冗长度的屏幕阅读器,因为它能帮助他们在脑海中构建网页的心理模型。可以把低视力用户想象成在脑海中渲染网页,将屏幕阅读器的输出当作自己的“源代码”,以在心理模型中生成网页显示效果。由于当前屏幕阅读技术主要依赖网页源代码来确定网站特征的位置,因此利用计算机视觉的解决方案,如边缘检测和通用特征提取,有很大的改进空间,能更准确地向用户报告内容和格式的相对位置。与其他努力不同,我们提出的方法旨在更紧密地模拟有视力用户感知网页的方式,以提高稳健性。

这项工作为试图浏览在线网页的用户提供增强或替代的通信方式。无论用户是完全失明还是仅存在视力障碍(无论是由于残疾还是年龄原因),我们的方法都能为用户提供网页内容的音频传达选项。因此,这项工作也构成了感官

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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