An efficient, dense and long-range marker system for the guidance of the visually impaired

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Título: An efficient, dense and long-range marker system for the guidance of the visually impaired
Autor/es: Sáez Martínez, Juan Manuel | Lozano, Miguel Angel | Escolano, Francisco | Pita Lozano, Javier
Grupo/s de investigación o GITE: Laboratorio de Investigación en Visión Móvil (MVRLab)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Palabras clave: Computer vision | Mobile vision | Visual markers | Visually impaired
Área/s de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: 18-ago-2020
Editor: Springer Nature
Cita bibliográfica: Machine Vision and Applications. 2020, 31:57. https://doi.org/10.1007/s00138-020-01097-y
Resumen: In this paper, we address the problem of making a mobile/smartphone camera sensitive to distant fiducial markers. To this end, we carefully design a novel visual marker that is both dense and readable from large distances. The main novelty of the proposed marker is the combination of a quaternary color-based coding system with robust methods for reading the color patterns included in each frame once it is detected. These patterns include a CRC whose length grows linearly, whereas that of the message grows quadratically. Our experiments show that the proposed bundle marker-vision algorithm outperforms the alternatives in terms of distance and angle and also that it is very robust to changes in lighting conditions, thus making it a good intelligent system for guiding people with visual impairments in their day to day use of public transportation systems.
Patrocinador/es: This work is partially supported by the projects TIN2015-69077-P and RTI2018-096223-B-I00 of the Spanish Government and the grant INFO2016.08.ID+I.0019 from Instituto de Fomento de la Región de Murcia.
URI: http://hdl.handle.net/10045/109040
ISSN: 0932-8092 (Print) | 1432-1769 (Online)
DOI: 10.1007/s00138-020-01097-y
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s00138-020-01097-y
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