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软件通过分析人们脸上的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。
人们的朋友圈又被刷屏了，这次走红的是一个名为“how-old.net”黄颜色网站，当用户把个人照片上传后，它就能够测算出照片人物的性别和年龄。
在网站上线几个小时之内，这个系统已经测试了超过 21 万张图片，而在几天之后的现在，究竟有多少人用过它已经很难统计了。有媒体称，在 Facebook 上，搜索 Howoldnet 有超过一百万个结果，在 Twitter 上相关推文的数量也已经接近百万。
这个网站给大家带来了很多乐趣，比如测试结果与拍照的光线、发型、角度、妆容等都或多或少有关系，因此人们总是不断上传一些新的照片，力图让自己在这个网站上能够显得“年轻”一些。甚至有用户调侃说，“我觉得这是最会聊天的工具，因为它通常会帮你减龄。”
原来，这个让很多人着魔的网站来自" 微软。
就在上周的" 微软开发者大会上，微软宣布了Project Oxford，这是一个能够帮助开发人员创建智能应用的REST API与SDK开发包。简单来说，Project Oxford是一系列能够智能解析数据并且能让你应用变得更加“聪明”的服务，它提供的REST API以及SDK，可使开发人员能够利用微软的自然数据解析算法功能，为其解决方案添加智能服务。
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。除了这些关键节点，还有刚刚在上面提到的一些因素也会影响到年龄的测算，比如浓妆会让人显得更老。
现在微软声称该网站目前还处于优化阶段，每张照片的分析结果后面都附带免责声明。最后值得一提的是，how-old.net网站表示它并不会保存你所上传的任何照片。
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