Microsoft Edge kan nu automatisk generere Alt-beskrivelser til billeder

Microsoft i dag annonceret en ny funktion til Microsoft Edge, der gør det muligt for webbrowseren automatisk at generere billedbeskrivelser med en tom ALT-attribut. Først og fremmest er denne innovation beregnet til synshandicappede brugere, der bruger skærmlæsere.

Microsoft har testet denne funktion med Edge Insiders siden december 2021. Nu kommer den ind i den stabile version af browseren.

Azure Cognitive Services bruges til at parse og beskrive billedet. Hvis Edge registrerer et billede med en tom ALT-attribut, vil det automatisk blive sendt til Microsoft-serveren til behandling ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer.

Funktionen fungerer med alle de mest almindelige formater, inklusive JPEG, PNG, GIF, WEBP og andre. Algoritmen kan genkende tekst fra billeder på 120 sprog, men beskrivelser kan kun skrives på 5 sprog.

Det er værd at bemærke, at ALT-attributten er en obligatorisk ting. Men hvis webmasteren ikke har angivet det, vil der ikke være nogen skade for den almindelige besøgende. Det er ikke engang synligt på websiden. Den eneste negative effekt er, at søgecrawlere ikke indekserer dit billede korrekt, da de bruger denne egenskab til at lære, hvad billedet handler om.

Men skærmlæserapps er afhængige af denne egenskab til at udtale billedtekster. Den manglende ALT-værdi kan være et kritisk problem i dette tilfælde.

Hvis du gerne vil prøve den nye automatiske ALT-attributgeneratorfunktion, skal du opdatere Microsoft Edge til den nyeste version. Gå derefter til Indstillinger -> Tilgængelighed og aktiver "Få billedbeskrivelser fra Microsoft til skærmlæsere".

Bemærk, at det vil ignorere meget små billeder (50 x 50 pixels) og også tunge billeder. Der er også undtagelser for billeder med eksplicit indhold.

Funktionen er tilgængelig i Microsoft Edge til Windows, Linux og macOS.

Tilføjelsen af ​​den automatiske ALT-attributgenerator er en velkommen ændring af browseren. Husk dog, at ML-genererede beskrivelser muligvis ikke er nøjagtige, da billedgenkendelsen ikke er perfekt.