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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Identification of Visually Impaired Person with Deep Learning

verfasst von : Shoichiro Fujisawa, Ranmaru Mandai, Ryota Kurozumi, Shin-ichi Ito, Katsuya Sato

Erschienen in: Intelligent Human Systems Integration

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The purpose of this study is to identify visually impaired persons by analyzing still pictures of walking of a visually impaired person and that of a healthy person using deep learning. Still images of walking are taking still pictures from video images. Shoot from sideways and diagonally with two video cameras. The number of images (with 1000 or 2000) and the dropout (three, two, or one time) was changed and analyzed. Because the study focused on only visually impaired persons (totally blind persons) and the healthy person’s study machines of two patterns in the experiment, a correct answer rate of 99.9% for every 2000 images and 2 times of the dropout number was obtained.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Nguyen, A., Yosinski, J., Clune, J.: Deep neural networks are easily fooled: high confidence predictions for unrecognizable images. In: Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2015), pp. 1–10. IEEE (2015) Nguyen, A., Yosinski, J., Clune, J.: Deep neural networks are easily fooled: high confidence predictions for unrecognizable images. In: Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2015), pp. 1–10. IEEE (2015)
Metadaten
Titel
Identification of Visually Impaired Person with Deep Learning
verfasst von
Shoichiro Fujisawa
Ranmaru Mandai
Ryota Kurozumi
Shin-ichi Ito
Katsuya Sato
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-73888-8_93