AccessLens: Auto-detecting Inaccessibility of Everyday Objects

要約

ますます多様化する社会では、日常の物理的なインターフェースが障壁となることが多く、さまざまな状況において個人に影響を与えます。
この見落としは、さまざまな状況に応じた課題を引き起こす可能性のある小さなキャビネットのノブから同一の壁のスイッチに至るまで、ソリューションの緊急の必要性を浮き彫りにしています。
ノブ拡大鏡や触覚ラベルなど、低コストの 3D プリントによる拡張機能の活用は有望に思えますが、障害は状況に依存するため、認識されていない障壁を発見するプロセスは依然として困難です。
日常の物体のアクセスできないインターフェイスを識別するように設計されたエンドツーエンド システムである AccessLens を紹介し、アクセシビリティを強化するために 3D 印刷可能な拡張機能を推奨します。
私たちのアプローチには、6 つの一般的なオブジェクト カテゴリ (ハンドルやノブなど) 内の 21 の異なるアクセス不能クラス (バー スモールやラウンド回転など) を自動的に認識するように設計された新しい AccessDB データセットを使用して検出器をトレーニングすることが含まれます。
AccessMeta は、これらのアクセシビリティ クラスをオープンソースの 3D 拡張設計にリンクする包括的な辞書を構築する強力な方法として機能します。
実験では、アクセスできないオブジェクトを検出する検出器のパフォーマンスを実証します。

要約(オリジナル)

In our increasingly diverse society, everyday physical interfaces often present barriers, impacting individuals across various contexts. This oversight, from small cabinet knobs to identical wall switches that can pose different contextual challenges, highlights an imperative need for solutions. Leveraging low-cost 3D-printed augmentations such as knob magnifiers and tactile labels seems promising, yet the process of discovering unrecognized barriers remains challenging because disability is context-dependent. We introduce AccessLens, an end-to-end system designed to identify inaccessible interfaces in daily objects, and recommend 3D-printable augmentations for accessibility enhancement. Our approach involves training a detector using the novel AccessDB dataset designed to automatically recognize 21 distinct Inaccessibility Classes (e.g., bar-small and round-rotate) within 6 common object categories (e.g., handle and knob). AccessMeta serves as a robust way to build a comprehensive dictionary linking these accessibility classes to open-source 3D augmentation designs. Experiments demonstrate our detector’s performance in detecting inaccessible objects.

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