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Algoritmo decodificador de braille para fines académicos en educación inclusiva
Jiménez, Zahira Abril
Jiménez, Zahira Abril
Type
Proyecto final de grado
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Abstract
"En la actualidad, en el marco de la educación inclusiva en Argentina, se observa un aumento en la participación de estudiantes con discapacidad en instituciones educativas de nivel inicial, primario, secundario y superior. En este contexto, surge la necesidad de que dichas instituciones incorporen recursos pedagógicos que se adapten a las necesidades específicas de los estudiantes. En particular, el incremento de estudiantes con discapacidad visual motiva la actualización de los recursos disponibles e impulsa la incorporación de nuevas herramientas, aprovechando los avances tecnológicos actuales, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial.
Tradicionalmente, la adaptación y conversión de materiales en braille a texto escrito implica procesos lentos, manuales, costosos o dependientes de la intervención de profesionales especializados, lo que puede generar barreras comunicacionales en el entorno educativo, especialmente entre estudiantes y docentes no familiarizados con el código braille. En respuesta a esta problemática, en la última década se ha incrementado el interés en el desarrollo de algoritmos capaces de realizar la conversión automática de textos en braille a texto escrito, con el objetivo de facilitar su integración en dispositivos móviles y evitar el uso de herramientas adicionales.
En este trabajo se propone el desarrollo de un algoritmo decodificador de braille que permite la conversión de textos en braille en español a textos en imprenta, conformados por el abecedario latino (A-Z), números y operadores matemáticos básicos de suma +, resta −, y signo igual =. El algoritmo se estructura en dos etapas principales: la primera etapa genera recortes individuales correspondientes a cada celda braille, entendiendo celda como el espacio ocupado por un caracter en braille. La segunda etapa consiste en el uso de la red neuronal (RN) MobileNetV2 para resolver una tarea de clasificación multiclase, tomando como imágenes de entrada a cada uno de los recortes generados en la primera etapa. Se evaluaron diferentes configuraciones del modelo, incorporando técnicas de transfer learning y fine tuning, así como estrategias orientadas a mejorar la capacidad de generalización. Estas mejoras permitieron incrementar la exactitud y la estabilidad del modelo. El modelo de mejor desempeño alcanzó una exactitud del 99% tanto de validación como de prueba, con una pérdida del 0.008 y 0.118 para validación y prueba respectivamente.
Para poner a prueba su uso, se aplicó el algoritmo en nuevos textos en braille, con imágenes de los textos tomadas con dos dispositivos móviles, modelo Motorola G6Plus (MG6Plus) y modelo Nothing Phone 1 (NP1). Se utilizaron las métricas Character Error Rate (CER) y Word Error Rate (WER) para cuantificar la similitud entre el texto de referencia y los textos generados por el algoritmo. Los mejores resultados del algoritmo obtuvieron valores de CER menores al 20% y valores de WER menores al 15% en textos de prueba tomados con MG6Plus. Sin embargo, para las pruebas realizadas con imágenes tomadas con un NP1, no bajaron del 20% y 50%, para CER y WER respectivamente, lo que evidencia la necesidad de mejorar principalmente la generalización global del algoritmo.
Finalmente, el desarrollo se complementó con una interfaz de usuario simple a modo de prototipo, orientada a su potencial implementación como aplicación móvil cumpliendo con un Diseño Universal (DU) para que pueda ser usado por todas las personas. Como trabajo futuro, se propone la acomplejización del algoritmo para la clasificación de mayor cantidad de caracteres y la integración y desarrollo completo de aplicación móvil con la validación mediante pruebas con usuarios finales".
Description
Date
2026-05-15
Journal Title
Journal ISSN
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Publisher
Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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Zahira Jimenez.pdf
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Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Keywords
BRAILE, DISCAPACIDADES, PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, REDES NEURONALES, INCLUSIÓN SOCIAK, HERRAMIENTAS ASISTIVAS