How Old Net 背后的故事How-Old.net 是微软 Build 2015 大会所发布“Project Oxford”的延伸项目。Project Oxford 是一系列机器学习（Machine Learning）的 APIs 测试版，包括 Face、Speech、Vision 以及 LUIS（Language Understanding Intelligent Service）APIs。例如 Face API 允许开发者将人脸侦测与识别的功能加入到他们的应用程序，提供实用的用户资讯给开发者。Project Oxford 是微软内部不同团队之间的重大合作成果，目前这些 APIs 皆是免费提供，也还未确定微软要如何从中获利。
脸部节点暴露年龄（图片来源于网络） 现在，微软的提供的API包括以下几个： 脸部API——微软先进的基于云的脸部识别算法，可用来检测和识别图片中的人脸。 视觉API——视觉API是一组先进的图像处理算法，可基于视觉内容返回信息，并生成图像。 语音API——语音API提供最先进的算法处理语音。使用这些API，开发人员可以很容易地为他们的应用添加语音操控功能。在某些情况下，这些API还能够实现实时交互。 智能语言理解服务——智能语言理解服务(LUIS)为向应用中添加语言理解功能提供了一个快速有效的途径。 看到这里，也许你就该明白了。没错，朋友圈疯传的这个识别年龄的黄色框框正是基于Project Oxford所提供的脸部API。 Eason Wang是一位来自必应的高级工程师，他直接参与了这个项目的开发。他表示，坦白来讲这个小小的网站能够获得如此多的关注和广为流传，对他来说是个很大的惊喜。他解答人们都很想知道的问题：how-old.net网站到底是怎么从照片中判断出人们的年龄的。 他表示，过去几年，在必应的图像搜索中，我们已经建立了一个最佳的图像理解能力，它被应用在必应以及微软其他的一些产品中。现在这个能力开发给了所有的开发者。为了能够让这种能力能够应用在任意一个应用中，你可以简单地称其为API，并且能够在JSON格式中找到所有的必要信息，你甚至在Microsoft Project Oxford Home这个网页中上传照片。 它在几秒钟之内就能完成数据备份，其中脸部五官的坐标、性别、年龄信息都包括在内。而这个脸部API只是Project Oxford开放许多功能的其中之一，还有许多其他的核心功能的API来授权创新方案，而how-old.net只是其中的一个案例。 how-old.net主要是靠三个技术来完成的，它们分别是人脸检测、性别分类和年龄检测。其中人脸检测是其他两个技术的基础，而年龄检测和性别检测，它们只是在机器学习的过程中解决了分类的问题。这个涉及到人脸特征的画像、收集可学习的数据，建立一个分类模型以及模型优化。 微软网站上也解释，该软件分析人们脸上的27个点得出结论。这些“地标式”的点是脸部的关键节点，比如瞳孔，眼角或鼻子——它们会随着年龄而发生明显的变化。 |
