ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДОСТУПНОСТІ ВЕБ-КОНТЕНТУ ДЛЯ ЛЮДЕЙ З ВАДАМИ ЗОРУ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.2.35Ключові слова:
інклюзивність цифрового контенту, WCAG, аналіз контрастності, програмний продукт, паралельна архітектура, хмарні обчислення, управління проєктомАнотація
У статті розглядається проблема впровадження сучасних принципів цифрової інклюзивності до цифрового веб-контенту. Показано, що ключовим фактором, що впливає на доступність веб-ресурсу для людей з вадами зорового сприйняття є рівень контрастності його веб-сторінок та їх наповнення, включаючи й елементи графічного інтерфейсу користувача. Запропоновано оригінальний підхід до автоматизованого аналізу контрастності веб-контенту, відповідно до вимог стандарту WCAG 2.1 без доступу DOM-структури чи HTML-коду веб-сторінки, а з використанням її графічних зображень. Для його програмної реалізації було використано такі популярні інструменти: Python, OpenCV та Tesseract OCR. Для підвищення швидкодії розроблюваного програмного забезпечення, в його основу було закладено принципи паралельних обчислень для розподіленої обробки виділених блоків тексту між кількома потоками. Для цього було використано бібліотеку concurrent.futures, яка дозволяє створювати потоки, що паралельно обробляють різні частини зображення, у яких було ідентифіковано текст. Розроблений модуль продемонстрував здатність ефективно аналізувати контрастність елементів веб-сторінок без доступу до їх DOM-структури, що робить його придатним для автоматизованого аудиту доступності зображень, PDF-документів, веб-інтерфейсів та інших графічних елементів. Це було підтверджено під час тестування розробленого програмного модуля на ряді реальних веб-сайтів, наприклад, веб-ресурс Medium (режим доступу: https://medium.com/). Також було проведено порівняльне тестування розробленого модуля з відомими аналогами, зокрема, Google Vision API, Adobe Acrobat OCR та Tesseract + Custom Scripts та проведено аналіз його результатів. Тестування було проведено із використанням вибірки, що складалася із різнотипних зображень різних розмірів за такими критеріями: час обробки зображень, точність визначення текстових блоків і контрастності, стабільність роботи.
Посилання
A. Gubbi Mohanbabu and A. Pavel. Context-Aware Image Descriptions for Web Accessibility. arXiv preprint arXiv:2409.03054, 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2409.03054
J. L. Chodrow,.Automated assessment of web accessibility using computer vision. 2020. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2007.01830
I. Madiudia, N. Porplytsya and M. Nagara. Mathematical Model for Prediction the Dynamics of Organic Traffic at E-commerce Web-site in the Process of its Search Engine optimization. 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Deggendorf, Germany, 2020, pp. 577-580, doi: 10.1109/ ACIT49673.2020.9208886
K. Zelenetska, N. Porplytsya, I. Stasiv, S. Stańczyk, A. Jankowiak and L. Bilovus. SEO-Optimization of Product Content on a Marketplace Platform. 2023 13th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Wrocław, Poland, 2023, pp. 201–205, doi: 10.1109/ACIT58437.2023.10275590
Lighthouse:A udits for performance, accessibility, and SEO. 2021. [Online].A vailable: https://developers.google.com/web/tools/lighthouse.
M. Dyvak, I. Darmorost, N. Porplytsya and I. Hural. Structure Identification of Difference Equations with Interval Estimates of their Parameters. 2019 IEEE 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), Polyana, Ukraine, 2019, pp. 1-4, doi: 10.1109/CADSM.2019.8779308
M. Dyvak, A. Pukas, N. Porplytsya, I. Oliinyk and P. Basistyi. Method of Structural Identification the Interval Models of Static Objects. 2021 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Deggendorf, Germany, 2021, pp. 105-110, doi: 10.1109/ACIT52158.2021.9548379
M. Zhang et al. Are your apps accessible? A GCN-based accessibility checker for low vision users. arXiv preprint arXiv:2502.14288, 2025. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2502.14288
OpenCV Documentation. Image Thresholding. [Online]. Available: https://docs.opencv.org/4.x/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html.
OpenCV Documentation. Contours: Getting Started. [Online]. Available: https://docs.opencv.org/3.4/d4/d73/tutorial_py_contours_begin.html
Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1. 2018. [Online]. Available: https://www.w3.org/TR/WCAG21/
Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.0. 2008. [Online]. Available: https://www.w3.org/TR/WCAG20/
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
