Herramienta de apoyo de lectura de texto para personas con discapacidad visual
Resumen
Las herramientas digitales desempeñan un papel cada vez más relevante en la sociedad actual, permitiendo la automatización de tareas y ofreciendo apoyo en diversas áreas, especialmente para personas con discapacidad. Estas herramientas pueden ser diseñadas para satisfacer necesidades específicas, facilitando actividades que de otro modo requerirían un esfuerzo adicional. Este artículo aborda la discapacidad visual (DV) y destaca la importancia de proporcionar herramientas tecnológicas que fomenten la autonomía de las personas que la experimentan. Se enfoca en la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), la cual permite la identificación de texto en imágenes, con aplicaciones prácticas en ámbitos como el legal, médico y policial. El proyecto propuesto busca desarrollar una herramienta de lectura accesible, adaptada a las necesidades de personas con discapacidad visual, asegurando que su funcionalidad promueva la independencia y la inclusión.
Descargas
Citas
Zhizhko, E. A. (2020). Inclusión de los niños con capacidades diferentes en escuelas regulares en México: propósitos y realidad. Andamios, 17(43), 249-270.
“Sociedad Mexicana de Oftalmología - 10 de octubre Día Mundial de la Visión”. Sociedad Mexicana de Oftalmología. Accedido el 24 de octubre de 2024. [En línea]. Disponible: https://smo.org.mx/blog/d91a0be0-0098-4f24-8d99-6469974ddb1c
Zamora López, P., & Marín Perabá, C. (2021). Tiflotecnologías para el alumnado con discapacidad visual. Academo (Asunción), 8(1), 109-118.
Rang, M., Bi, Z., Liu, C., Wang, Y., & Han, K. (2023). An Empirical Study of Scaling Law for OCR. arXiv e-prints, arXiv-2401.
Kaur, R. (2018). Text recognition applications for mobile devices. Journal of Global Research in Computer Science, 9(4), 16-20.
El Maghraby, A. M. (2019). Mobile Phone cards recharge using OCR (Applied on android platform). Journal of the ACS, 10.
Orange pi - orangepi. (s. f.). http://www.orangepi.org/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/details/Orange-Pi-Zero-2W.html
Saravanan, K. ., Chew, C. C., Tay, K. G., Kek, S. L., & Huong, A. (2022). Exam Marks Summation App Using Tesseract OCR in Python. International Journal of Integrated Engineering, 14(3), 102-110. https://publisher.uthm.edu.my/ojs/index.php/ijie/article/view/10516
Kumar Garai, S., Paul, O., Dey, U., Ghoshal, S., Biswas, N., & Mondal, S. (2022). A novel method for image to text extraction using tesseract-OCR. American Journal of Electronics & Communication, 3(2), 8-11.
HDPE polipropileno de alta densidad. (2019, mayo). Recuperado 30 de noviembre de 2024, de https://juedi.com/wp-content/uploads/2019/09/HDPE-Polietileno-alta-densidad.pdf
Singh, A., Bacchuwar, K., & Bhasin, A. (2012). A survey of OCR applications. International Journal of Machine Learning and Computing, 2(3), 314.
Kumar Garai, S., Paul, O., Dey, U., Ghoshal, S., Biswas, N., & Mondal, S. (2022). A novel method for image to text extraction using tesseract-OCR. American Journal of Electronics & Communication, 3(2), 8-11.
Roca, A., & Viviana, K. (2021). Sistema de detección de personas y cálculo de distancias euclidianas mediante el uso de redes neuronales convolucionales integrando OpenCV y CUDA para medir el índice de cumplimiento del distanciamiento social de los estudiantes de la EEB Lcda. Angélica Villón Lindao (Bachelor's thesis, La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2021).
Aurora. (2023, 18 julio). ¿Qué son las librerías de Python? ID Digital School - Bootcamps. https://iddigitalschool.com/bootcamps/que-son-las-librerias-de-python/#:~:text=En%20el%20contexto%20de%20Python,sitios%20web%2C%20entre%20muchas%20otras
Applications for Python. (s/f). Python.org. Recuperado el 29 de noviembre de 2024, de https://www.python.org/about/apps
Acevedo Cote, M. F., & Morales Romero, S. M. (2023). Implementación de OCR: reconocimiento óptico de caracteres para búsqueda de coincidencias en compras en líneas.
ROMO MARIN, D. F. (2020). SOFTWARE DE RECONOCIMIENTO OPTICO DE CARACTERES.
Carranza, L. E. A., Olivera, M. V. M., García, O. S., & Herrera, V. G. H. (2017). RECONOCIMIENTO DE CARACTERES ALFANUMÉRICOS HACIENDO USO DE MEMORIAS ASOCIATIVAS ALFA-BETA. Pistas Educativas, 39(125).
Durán Gómez, M. (2013). Reconocimiento de caracteres ópticos OCR por medio de correlación y redes neuronales.
Lema Balladares, L. O. (2014). Sistema de reconocimiento de imagen para detección de placas de vehículo obtenidas con cámara web, basado en lenguaje de programación matlab (Bachelor's thesis, Quito: Universidad Israel, 2014).
Derechos de autor 2025 Carmen Monserrath Torres Rodríguez , Ángel Uriel López Fonseca, Norberto Urbina Brito, Diana Paulina Martìnez Cancino
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
.png)
.png)
1.png)
