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Projetos de Graduação

por tassia publicado 25/01/2019 19h07, última modificação 25/01/2019 19h07

Avaliação Automática de Requisitos de Acessibilidade em Aplicações Ricas de Internet (RIA)

A Acessibilidade é definida como um requisito relacionado à qualidade das aplicações web. No entanto, as ferramentas de avaliação automática de acessibilidade não são capazes de avaliar aplicações que realizem atualização dinâmica do seu conteúdo, característica essencial no desenvolvimento das recentes aplicações Ajax e RIA - Rich Internet Applications, especialmente, na Web 2.0. Nesse contexto, este projeto tem como objetivo investigar estratégias para implementar ferramentas que sejam capazes de avaliar automaticamente se requisitos de acessibilidade foram implementados em Aplicações Ricas de Internet.

Responsável: Professor Willian Massami Watanabe

 

Automatic Evaluation of Widgets Accessibility Using a Classification Pipeline for Mutation Records

RIA - Rich Internet Applications have been implemented for more than 10 years. Recently, RIAs have been built using latest technologies such as HTML5 and JavaScript to deliver complex interaction components to users, through Widgets. However, developing accessible RIA has been proven a challenge for many web developers. W3C has published the ARIA - Accessible Rich Internet Applications specification which describes accessible design solution for RIA and Widgets, but web developers are not always aware of the latest accessibility specifications. This project proposes a Classification pipeline for Mutation Records to automatically evaluate ARIA conformance in Widgets. The pipeline will be composed of three layers: Widget identification classifier; Widget Parts, sub-components, classifier; and ARIA specification tests. This project work towards enhancing accessibility in RIA deployed on the Web, assisting Web developers while coding accessible Widgets.

Responsável: Professor Willian Massami Watanabe

 

BrowserNinja: Detecção de Inconsistências Cross-Browser e Cross-Plataforma em Aplicações web

Usuários podem utilizar diferentes tipos de navegadores e plataformas para acessar aplicações web. Mesmo com a definição de padrões de desenvolvimento de agentes de usuário, navegadores, a homogeneidade desses ambientes não é garantida. Frequentemente, os desenvolvedores web devem realizar múltiplas observações em suas aplicações web, renderizadas em diferentes navegadores e plataformas web, para identificar possíveis inconsistências em determinadas plataformas. O custo desse tipo de análise tem sido cada vez maior, dada a ampla variedade de agentes de usuários (navegadores como Google Chrome, Mozilla Firefox, Internet Explorer, Opera, entre outros) e plataformas (diferentes versões de iOS e Android utilizadas em dispositivos móveis). Nesse contexto, este projeto tem como objetivo investigar o uso de técnicas para detectar automaticamente incompatibilidades cross-browser e cross-plataforma. As técnicas investigadas consistem do uso de Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Análise de Similaridade de Imagens, com a finalidade de identificar incompatibilidades e reduzir custo do processo de Engenharia Web.

Responsável: Professor Willian Massami Watanabe