A meta-heuristic based approach for improving Web page accessibility for people with low vision
Une approche basée sur les préférences et les méta-heuristiques pour améliorer l’accessibilité des pages Web pour les personnes déficientes visuelles
Résumé
When sight, which is a very important means of communication, is altered, the information acquisition process is also modified,
degraded or limited. In today's digital world, the Web contains a wealth of information organized by designers and developers and available on various Websites. Many visual pathologies can lead to difficult access to these sources of information. Beyond just information, access to the tools and services available on the Web is also affected. Color perception disorders, cloud-like white patches or dark areas in a visual field, as well as a reduced visual field all hinder daily web browsing activities. Each person's vision is unique. Several persons affected by the same pathology may even have different perceptions, partly due to the way each one's brain compensates. Several assistive tools have been developed that offer visual adaptation, trying to meet the needs of people with low vision. These tools however often fail to take into account the highly specific needs of each person. The research work presented in this dissertation focuses on analysing the user's actual needs, and on making a new approach to assistive technologies based on the individual user's personal preferences. The final goal is to automatically transform Web pages on the fly according to the specific preferences of each user. Several algorithms have been used, especially evolutionary algorithms, in order to make tradeoffs between the user's preferences and the original appearance of the page. The thesis further develops the main problems encountered by people with low vision and some aspects of color models and contrast relations. Then, we present a preference modeling language based on first-order logic, a modeling of the problem as an optimization problem, some resolution algorithms, a tool prototype and experiments on several real Web pages.
Lorsque la vue, qui est un important moyen de communication, est altérée, alors l'acquisition de l'information s'en trouve modifiée, dégradée ou limitée. A l'ère du monde numérique, le Web regorge d'informations réparties sur différents sites et mises en forme par les développeurs et designers. De nombreuses pathologies visuelles peuvent entraîner des difficultés dans l'accès à ces informations. Au-delà même de ces informations, l'accès aux outils et services est lui aussi limité. Des difficultés dans la perception des couleurs, des taches dans le champ visuel ou un champ visuel réduit sont tout autant de sources de difficultés. Chaque personne a une vision qui lui est propre. Chez les personnes qui ont une basse vision, les pathologies donnent des évolutions spécifiques chez chacune d'entre elles. De plus les méthodes de compensation acquises sont différentes d'une personne à l'autre. Des outils d'assistance existent depuis de nombreuses années et tentent de répondre aux besoins des personnes ayant une basse vision en proposant des adaptations visuelles. Les principales limites de ces outils résident notamment dans le fait qu'il ne sont pas en capacité de prendre en compte les besoins très spécifiques de chaque personne. Ces travaux de recherche se concentrent donc autour de l'analyse des besoins réels des utilisateurs et de l'élaboration d'une nouvelle approche qui se base sur les préférences personnelles de l'utilisateur. L'objectif final est d'automatiser la transformation des pages Web en fonction des préférences propres à un utilisateur pendant qu'il navigue sur le Web. Divers algorithmes ont été utilisés, notamment des algorithmes évolutionnaires, afin de réaliser des compromis entre les préférences de l'utilisateur et l'apparence originale de la page Web. La thèse développe de manière approfondie les principaux problèmes touchant les personnes en situation de basse vision et des éléments sur les modèles de couleurs et de contrastes. Puis elle présente un langage de modélisation des préférences basé sur la logique, une modélisation du problème comme un problème d'optimisation, des algorithmes de résolution, un démonstrateur, et des expérimentations sur des pages Web réelles.
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