هوش مصنوعی تشخیص فونت فارسی

1. مرور کلی پروژه

1.1 عنوان پروژه: هوش مصنوعی تشخیص فونت فارسی

1.2 بیان مسئله: نیاز به تشخیص سریع و دقیق فونت‌های فارسی در نگاره‌ها برای کاربرد طراحی گرافیک

1.3 مخاطب هدف: طراحان گرافیک، ناشران، توسعه‌دهندگان وب و موبایل، محققان خط و زبان فارسی

1.4 اهداف: ارائه یک ابزار دقیق و کاربرپسند برای تشخیص فونت فارسی. عرصه‌گشایی این حوزه

2. تحلیل بازار

2.1 نیاز بازار: تشخیص فونت‌های فارسی و عموماً انگلیسی

2.2 تحلیل رقبا: هیچ وب‌سایتی در این حوزه موجود نیست

2.3 مزیت رقابتی: تمرکز خاص بر فونت‌های فارسی، دقت بالا، قابلیت نصب آسان

3. مفهوم محصول

3.1 توضیح کلی: نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص فونت فارسی با قابلیت نصب آسان

3.2 ویژگی‌های کلیدی:

- تشخیص فونت از طریق آپلود تصویر یا اسکرین‌شات

- پیشنهاد فونت‌های مشابه

- قابلیت جستجو در کتابخانه فونت‌ها

3.3 شخصیت‌های کاربری: طراح گرافیک، ناشر دیجیتال، توسعه‌دهنده وب

3.4 موارد استفاده: شناسایی فونت در طرح‌های گرافیکی، یافتن جایگزین برای فونت‌های کمیاب

4. امکان‌سنجی فنی

4.1 تکنولوژی‌های مورد استفاده: یادگیری عمیق، پردازش تصویر، شبکه عصبی

4.2 نمای کلی معماری: دریافت دیتاست از میزبان و پردازش سمت کاربر

4.3 چالش‌های فنی احتمالی: دقت در تشخیص فونت‌های مشابه، بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های ضعیف تا متوسط و حفظ دقت

5. تجربه کاربری

5.1 نمودار جریان کاربر: آپلود تصویر > پردازش > نمایش نزدیک‌ترین نتیجه و نمایش فونت‌های مشابه > هدایت برای دانلود و خرید فونت

5.3 تعاملات کلیدی: آپلود تصویر، انتخاب بخشی از تصویر برای تشخیص، مقایسه متن با فونت، دریافت فونت > بازخورد به عملکرد AI

6. برنامه توسعه

6.1 ویژگی‌های نسخه اولیه (MVP): تشخیص فونت‌های رایگان پرکاربرد فارسی، رابط کاربری ساده، تولید دیتاست اولیه

6.2 بهبودهای آینده: روزآمدسازی دیتاست‌ها

6.3 تخمین زمانی: (برآورد زمان لازم برای توسعه نسخه اولیه و بروزرسانی‌های بعدی)

7. مدل کسب و کار

7.1 جریان‌های درآمدی: فروش دیتاست، مدل فریمیوم برای نرم‌افزار

7.2 ساختار هزینه: توسعه نرم‌افزار، جمع‌آوری و پردازش دیتاست، هزینه‌های رایانش و میزبانی

7.3 شرکای کلیدی: شرکت‌های طراحی فونت، ناشران دیجیتال، پلتفرم‌های فروش فونت، آژانس‌های تبلیغاتی

8. تحلیل SWOT

8.1 قوت‌ها: تمرکز خاص بر فونت فارسی، دیتاست اختصاصی

8.2 ضعف‌ها: نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه برای جمع‌آوری دیتاست و طراحی مدل

8.3 فرصت‌ها: رشد بازار طراحی دیجیتال فارسی، افزایش نیاز به ابزارهای تخصصی

8.4 تهدیدها: ورود رقبای بزرگ به بازار، چالش‌های حقوق مالکیت معنوی فونت‌ها

9. استراتژی اعتبارسنجی

9.1 رویکرد آزمایش: تست بتا با گروه محدودی از طراحان گرافیک

9.2 معیارهای کلیدی: دقت تشخیص، سرعت پردازش، رضایت کاربر

9.3 روش‌های جمع‌آوری بازخورد: نظرسنجی درون برنامه‌ای، مصاحبه با کاربران

10. ارزیابی ریسک

10.1 ریسک‌های بالقوه: چالش‌های فنی در دقت تشخیص، مسائل حقوقی مربوط به استفاده از فونت‌ها

10.2 استراتژی‌های کاهش ریسک: همکاری با متخصصان حقوقی، بهبود مستمر الگوریتم‌ها، ایجاد روابط با گروه‌های طراح فونت

11. منابع مورد نیاز

11.1 ترکیب تیم: متخصص هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده نرم‌افزار، طراح UI/UX، متخصص فونت فارسی

11.2 ابزارها و فناوری‌ها: فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین، سرورهای قدرتمند برای پردازش، ابزارهای طراحی رابط کاربری

11.3 تخمین بودجه: (برآورد هزینه‌های توسعه، جمع‌آوری دیتاست، بازاریابی و عملیات)

12. گام‌های بعدی

12.1 اقدامات فوری:

- شروع جمع‌آوری و آماده‌سازی دیتاست فونت‌های فارسی

- طراحی اولیه رابط کاربری

- توسعه نمونه اولیه الگوریتم تشخیص فونت

12.2 تصمیمات کلیدی:

- انتخاب پلتفرم‌های هدف برای نسخه اولیه (دسکتاپ، موبایل، وب)

- تعیین مدل قیمت‌گذاری برای نرم‌افزار و دیتاست