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Capacidad de detección y localización según el tipo de manipulaciónPredecimos que la capacidad de las personas para detectar y localizar manipulaciones podría variar según el tipo de manipulación. La figura 3 muestra la precisión de los sujetos en la tarea de detección y localización según el tipo de manipulación. De acuerdo con nuestra predicción, los sujetos detectaron mejor las manipulaciones que incluían cambios físicamente inverosímiles (incoherencias geométricas, incoherencias en las sombras y manipulaciones superaditivas) que las imágenes que incluían cambios físicamente plausibles (alteraciones por aerografía y adición o sustracción de objetos).Fig. 3 Proporción media de decisiones correctas de “detección” y “localización” por tipo de manipulación fotográfica. La línea de puntos representa el rendimiento casual en la detección. Las líneas de puntos grises en las barras de localización representan el rendimiento de azar por tipo de manipulación en la tarea de localización. Las barras de error representan los IC del 95%Imagen a tamaño completo
Sin embargo, no se dio el caso de que los sujetos fueran necesariamente mejores para localizar la manipulación dentro de la foto cuando el cambio era físicamente inverosímil. La figura 4 muestra la proporción de ensayos de fotos manipuladas en los que los sujetos detectaron correctamente una manipulación y también localizaron correctamente esa manipulación, por tipo de manipulación. Tanto en los tipos de manipulación físicamente inverosímiles como en los físicamente plausibles, los sujetos a menudo indicaron correctamente que las fotos estaban manipuladas, pero no localizaron correctamente la manipulación. Además, aunque las incoherencias geométricas físicamente inverosímiles se localizaron correctamente con más frecuencia, las incoherencias de las sombras sólo se localizaron con la misma frecuencia que los tipos de manipulación físicamente plausibles -pinceladas y sumas o restas-. Estos resultados sugieren que a las personas les resulta más fácil detectar las manipulaciones físicamente inverosímiles que las plausibles, pero no es así cuando se trata de localizar la manipulación.Fig. 4 Proporción media de decisiones correctas de “localización” cuando los sujetos detectaron correctamente que la foto estaba manipulada (es decir, dijeron correctamente “Sí” en la tarea de detección). Las líneas grises punteadas en las barras representan el rendimiento de azar para cada tipo de manipulación. Las barras de error representan los IC del 95%Imagen a tamaño completo
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Consejo: Tendrás que proporcionarnos capturas de pantalla de la imagen que quieres que eliminemos. Te animamos a que edites las capturas de pantalla para ocultar las partes sexualmente explícitas, pero asegúrate de que podamos identificar la imagen.
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PowerPoint tiene muchas funciones incorporadas que ayudan a las personas con diferentes capacidades a leer y crear documentos. En este tema, aprenderá, por ejemplo, cómo trabajar con el Comprobador de Accesibilidad para abordar los problemas de accesibilidad mientras crea su presentación. También aprenderás a añadir textos alternativos a las imágenes para que las personas que utilizan lectores de pantalla puedan escuchar de qué trata la imagen. También puedes leer cómo utilizar el diseño de las diapositivas, los tipos de letra, los colores y los estilos para maximizar la inclusividad de tus diapositivas antes de compartirlas o presentarlas a tu audiencia.
Las personas ciegas, con baja visión o con una discapacidad lectora se basan en los títulos de las diapositivas para navegar. Por ejemplo, al hojear o utilizar un lector de pantalla, pueden escanear rápidamente una lista de títulos de diapositivas e ir directamente a la diapositiva que desean.
La descripción de un vídeo es una descripción audio-narrada de los elementos visuales clave de un vídeo. Estas descripciones se insertan en las pausas naturales del diálogo del programa. La descripción de vídeo hace que el vídeo sea más accesible para las personas ciegas o con baja visión.
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