O trabalho proposto nesta dissertação tem como objectivo global a criação de um sistema de orientação de pessoas cegas, recorrendo a visão por computador. Neste trabalho não foram desenvolvidas novas técnicas, tendo-se optado por recorrer a técnicas já reconhecidas pelo meio científico, integrando-as numa abordagem dirigida para esta problemática. Para atingir os objectivos propostos foi feito um estudo de sistemas semelhantes de modo a perceber o estado da arte no campo dos sistemas de apoio à navegação de pessoas com deficiência visual. Com este estudo pode-se concluir que muitos esforços têm vindo a ser feitos no sentido de dar aos utilizadores informação contextual, acerca do ambiente que os rodeia, bem como instruções acerca de como se deslocarem até um ponto de interesse, desconhecido no seu mapa mental, através do recurso a sistemas de informação geográfica. Neste contexto é proposto um sistema, denominado SmartVision, cujo objectivo global é dar a utilizadores cegos a possibilidade de se moverem em ambientes desconhecidos, em ambientes interiores e exteriores, com a ajuda de um sistema simples, de fácil interacção. O trabalho realizado no âmbito desta dissertação centra-se no desenvolvimento do módulo de visão por computador. Neste capítulo é feita uma análise dos resultados obtidos pelas duas abordagens testadas para o sistema de visão e são, ao mesmo tempo, enunciadas melhorias a ser efectuadas como trabalho futuro. São também feitas sugestões acerca de futuras funcionalidades que podem vir a ser implementadas, tendo este trabalho como base.
Relativamente à primeira abordagem, que consiste na detecção de marcas circulares brancas presentes no pavimento, o problema mais evidente tem a ver com a existência de muitos frames “perdidos”, onde o sistema é incapaz de
detectar os círculos. Este problema traduz-se na existência de uma situação muito indesejada, em que o utilizador passa muito tempo sem qualquer indicação de correcção na sua trajectória. Isto prende-se com o facto de a forma circular ser bastante deformada pela perspectiva. Uma forma de reduzir os erros de detecção devido a este efeito seria introduzir no processo de pré-processamento um algoritmo de correcção de perspectiva. Desta forma a visão elíptica do círculo devido à deformação causada pela perspectiva poderá ser diminuída, aumentando a taxa de detecção do sistema. Outra melhoria que pode ser introduzida no sistema é a inclusão no interior do círculo de um padrão que permita distinguir a marca presente no chão, de outros elementos que tenham também forma circular, reduzindo assim o risco de falsos positivos. A existência de falsos positivos é um risco que deve ser considerado no desenvolvimento de um sistema que é usado para alertar para situações de perigo e no qual o utilizador deposita confiança.
Relativamente à segunda abordagem, em que se recorreu à biblioteca do ARToolKit, os resultados obtidos foram satisfatórios. Neste caso há duas alterações que poderão melhorar o desempenho do sistema. Estas alterações não se prendem com o método (ou sucesso da detecção), mas com o aumento de funcionalidades do sistema. Uma alteração que poder ser feita em trabalho futuro é a introdução de mais tipos de marca a ser reconhecido pelo sistema. Deste modo, além de indicações de correcção de trajectória podem também ser dadas indicações acerca de determinadas características presentes na vizinhança da posição actual do utilizador, como por exemplo a eventual presença de passadeiras ou escadas, bem como a sua localização à esquerda ou direita da marca. A outra alteração que poderá ser introduzida prende-se com a independência que pode ser criada relativamente à câmara usada. No desenvolvimento desta implementação, por vezes foi usada uma câmara web, por ser mais pequena, para fazer pequenas capturas. Verificou-se que consoante o tipo de câmara usada, a imagem por vezes aparecia com brilho excessivo, devido a este tipo de câmaras serem tipicamente usadas em ambientes de interior, com menos luz. Este facto faz com que em condições de muita luminosidade ambiente as marcas não sejam detectadas correctamente, devido ao processo de binarização da imagem capturada que faz parte do algoritmo incluído na biblioteca ARToolkit e que usa um valor de corte fixo para criar a imagem binária. O cálculo dinâmico do valor de binarização, de acordo com as características do ambiente que encontra na imagem, deve ser também implementado.
Além destas alterações, que podem ser implementadas para melhorar as implementações já feitas, o trabalho futuro passa também pela integração no
73 protótipo SmartVision, descrito no capítulo 3 desta dissertação. Deste modo, com a ajuda da informação fornecida pelo sistema de informação geográfico é possível saber se existem determinados elementos na vizinhança da posição actual do utilizador, tais como escadas ou passadeiras, sendo possível implementar algoritmos de reconhecimento destes elementos na imagem. Com o uso do sistema de visão Bumblebee2, descrito no início desta secção será possível acrescentar informações acerca da posição relativa e da distância a que estes elementos se encontram.
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