Microsoft Edge może teraz automatycznie generować opisy Alt dla obrazów

Microsoft dzisiaj ogłoszony nowa funkcja dla Microsoft Edge, która pozwala przeglądarce internetowej na automatyczne generowanie opisów obrazów z pustym atrybutem ALT. Przede wszystkim ta innowacja jest przeznaczona dla użytkowników niedowidzących korzystających z czytników ekranu.

Microsoft testował tę funkcję z Edge Insiders od grudnia 2021 roku. Teraz wchodzi do stabilnej wersji przeglądarki.

Usługi Azure Cognitive Services służą do analizowania i opisywania obrazu. Jeśli Edge wykryje obraz z pustym atrybutem ALT, zostanie on automatycznie wysłany na serwer Microsoft w celu przetworzenia przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.

Ta funkcja działa ze wszystkimi najpopularniejszymi formatami, w tym JPEG, PNG, GIF, WEBP i innymi. Algorytm rozpoznaje tekst z obrazów w 120 językach, ale opisy mogą być napisane tylko w 5 językach.

Warto zauważyć, że atrybut ALT jest rzeczą obowiązkową. Ale jeśli webmaster tego nie określił, zwykły odwiedzający nie zaszkodzi. Nie jest to nawet widoczne na stronie internetowej. Jedynym negatywnym skutkiem jest to, że roboty indeksujące nie będą poprawnie indeksować Twojego obrazu, ponieważ używają tego atrybutu, aby dowiedzieć się, o czym jest obraz.

Ale aplikacje czytników ekranu polegają na tym atrybucie, aby wymawiać podpisy obrazów. Brakująca wartość ALT może być w tym przypadku problemem krytycznym.

Jeśli chcesz wypróbować nową funkcję automatycznego generatora atrybutów ALT, zaktualizuj przeglądarkę Microsoft Edge do najnowszej wersji. Następnie przejdź do Ustawienia -> Ułatwienia dostępu i włącz opcję „Pobierz opisy obrazów od firmy Microsoft dla czytników ekranu”.

Zauważ, że zignoruje bardzo małe obrazy (50 x 50 pikseli) i ciężkie obrazy. Istnieją również wyjątki dla obrazów zawierających treści dla dorosłych.

Ta funkcja jest dostępna w Microsoft Edge dla Windows, Linux i macOS.

Dodanie automatycznego generatora atrybutów ALT to mile widziana zmiana w przeglądarce. Należy jednak pamiętać, że opisy generowane przez ML mogą być niedokładne, ponieważ rozpoznawanie obrazu nie jest doskonałe.