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저자정보
이은지 (한국교통대학교) 안해주 (한국교통대학교) 이유신 (한국교통대학교) 박강문 (한국교통대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
762 - 765 (4page)

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Braille is a special script designed with dots on the surface, allowing individuals to read tactile senses with their fingertips. It is an essential tool for visually impaired people to acquire knowledge and information. Despite the mandatory tactile guidance for braille under the "Act on the Promotion of Convenience for the Disabled, the Elderly, and Pregnant Women," compliance is still insufficient. To address this issue, the proposed system focuses on the development and performance evaluation of a braille image recognition and translation system using deep learning. The system is designed to enable efficient recognition and translation for braille users who rely on tactile input. Recently, research on multilingual braille recognition has been actively conducted, but due to the lack of Korean braille recognition and related research, our data builds its own dataset including Korean braille data and proposes a braille tactile guidance and document recognition system using CAE. This study evaluates the practical applicability of the braille recognition system, showing its potential to improve accessibility for braille users in the future, with a classification accuracy of 99% and a loss of 0.02.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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