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Updated: Jul 2, 2025

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
04:48

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

Published on: July 5, 2024

401

基于深度学习的框架,用于转换多语言的盲人图像.

Abdulmalik Al-Salman1, Amani AlSalman2

  • 1Computer Science Department, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.

Heliyon
|February 23, 2024
PubMed
概括

一个新的光学盲文识别 (OBR) 系统Fly-LeNet将盲文图像转换为多语言文本. 这种深度学习方法增强了视障人士的沟通和盲文学习.

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能
  • 辅助技术 辅助技术 辅助技术

背景情况:

  • 盲文辅助技术提高了盲人的可访问性.
  • 目前的光学盲文识别 (OBR) 系统缺乏多语言转换能力.
  • 这限制了有视力的个体学习盲人的能力,以进行自我学习.

研究的目的:

  • 开发一种用于将盲文图像转换为多语言文本的新系统.
  • 解决现有OBR系统在多语言盲文翻译方面的局限性.
  • 为了促进盲人的学习和通信.

主要方法:

  • 提出了一个细分和深度学习方法,命名为Fly-LeNet.
  • 该方法包括使用Mayfly优化和值的图像采集,预处理和细分.
  • 使用布莱尔多语言映射步骤和LeNet-5深度学习模型进行布莱尔细胞识别.

主要成果:

  • 在两个不同的盲人图像数据集上,Fly-LeNet实现了99.77%和99.80%的高分类准确度.
  • 在数据集上进行了实验,其中包含字母,数字和标点符号的盲人标志.
  • 该模型在识别盲文细胞方面表现出强的性能.

结论:

  • 飞-LeNet系统显示了多语言盲文转换的巨大潜力.
  • 这项技术可以增强盲人和有视力的人之间的沟通.
  • 它为自学盲字和促进包容性提供了一个有价值的工具.
关键词:
布莱尔字体是如何写的深度学习 (DL) 是指深度学习.多语言的盲文图像.

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