Software para detecção e tratamento em tempo real de visuais potencialmente fotossensíveis para usuários com epilepsia

Abstract

A epilepsia fotossensível afeta aproximadamente 3% das pessoas com epilepsia e pode ser desencadeada por estímulos visuais, como luzes intermitentes ou padrões geométricos de alto contraste, representando um risco significativo durante o uso de computadores e dispositivos eletrônicos. Este trabalho apresenta a especificação e a implementação de um software denominado PoryGuard, capaz de detectar e mitigar em tempo real conteúdos visuais potencialmente fotossensíveis, utilizando técnicas de processamento de imagens e análise de padrões visuais para identificar estímulos perigosos, censurando a tela durante a exposição a conteúdos indesejados, com um filtro de opacidade configurável sobre a tela inteira, reduzindo a intensidade de conteúdos potencialmente perigosos de forma suave e contínua, garantindo a segurança do usuário. A solução utiliza métodos algorítmicos para uma abordagem eficiente e de baixo custo computacional. O projeto foi validado por meio de testes com vídeos e imagens conhecidamente fotossensíveis, oferecendo uma ferramenta acessível e confiável para reduzir os riscos de crises epilépticas induzidas por estímulos visuais.

Photosensitive epilepsy affects approximately 3% of people with epilepsy and can be triggered by visual stimuli, such as flashing lights or high-contrast geometric patterns, posing a significant risk during the use of computers and electronic devices. This project presents the specification and implementation of a software called PoryGuard, capable of detecting and mitigating potentially photosensitive visual content in real time, using image processing techniques and visual pattern analysis to identify hazardous stimuli, censoring the screen during exposure to undesirable content, with a configurable opacity filter over the entire display, reducing the intensity of potentially dangerous content smoothly and continuously, ensuring user safety. The solution uses algorithmic methods for an efficient and low computational cost approach. The project was validated through tests with known photosensitive videos and images, providing an accessible and reliable tool to reduce the risks of epileptic seizures induced by visual stimuli.