面向视障人士的纸币识别（以埃塞俄比亚纸币为例）
人机交互
2022-09-08 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
货币几乎无处不在，用以便利商业活动。在大多数发展中国家，尤其是非洲国家，日常金融交易主要使用实体纸币。埃塞俄比亚是其中之一，据信其盲症（1.6%）和低视力（3.7%）率居世界前列。约有 400 万视障人士，其中 170 万人完全失明。这些人在公交车站、购物中心或任何需要实体货币交换的场所面临诸多挑战。本文尝试利用 AI/ML 应用为这一问题提供解决方案。我们开发了一款兼容 Android 和 IOS 的移动应用，其模型在我们的数据集上达到了 98.9% 的分类准确率。该应用具有语音集成功能，以埃塞俄比亚工作语言阿姆哈拉语告知所扫描货币的面额。应用的开发以用户易用为目标，旨在减轻埃塞俄比亚视障人士的负担。
引用
@article{arxiv.2209.03236,
title = {Banknote Recognition for Visually Impaired People (Case of Ethiopian note)},
author = {Nuredin Ali Abdelkadir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03236},
year = {2022}
}
备注
3 pages, 2 figures, Machine Learning for Development Workshop at NeurIPS 2021