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2021-01-05 10:19:14 阅读（212）
最近，微软推出了一个神奇的页面——How-old.net，传照片猜年龄迅速刷爆朋友圈。上线几个小时，已经测试了21万多张图片。因为猜测有很多误差，很多名人都被“打破”了。微软认为林志颖和郭德纲同年年龄差了一个吴奇隆。然后当科技大佬遇到“那么当科技大佬遇到”How-old“会发生什么？” 参考FunwithML，StreamAnalyticsandPowerBI，有详细的说明。 这个demo是我们的IMML部门(InformationManagementandMachineLearning)主要部件是： 1.AzureMachinelearning平台及其galery中的faceapi。MicrosoftAzureMachineLearningGallery 2.实时统计采用AzureeventHub和AzurestreamAnalytics，后者可以在前者的事件流上使用SQL语句进行Nearrealtime统计，如每10秒内的访问次数和结果分布。 事实上，本demo的主要目的是展示ASA和PowerBI的实时统计显示能力，其中ASA刚刚GA(generalavailability)，Machinelearning和facedetectectionapi是以前已经存在的东西。没想到大家都关注人脸识别。 程序员们，你们可以在一天内建立类似的网站。使用微软发布的facedetectionapi，只需几次restapi调用即可得到结果。这里有非常详细的howto教你如何调用这些api：MicrosoftProjectOxfordHow-todetectfacesfromanimage。此外，识别年龄和性别只是一个小功能，这套应用程序还包括识别两张照片是否是同一个人，以及识别特定的人。 Ageestimationviaface. 1.Facedetect，cascadeadabost是检测图片中人脸位置最常用的方法。 2.Facealignment，对准图像，确定一些关键点的位置，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴角等，确定这些点后，可以确定面部区域，也可以倾斜。 3.Featureextract，有了faceregion，feature、形状shape、纹理texture、几何geometury信息开始提取，是最关键的feature。 4.Train，有了大量的feature数据和相应的年龄数据，建立一个model开始训练。SVM，linearregresion等等。 5.Ageestimation，根据4获得的训练参数，新图片获得feature，估计年龄。 目前看到一些paper给出的MAEE(Meanabsoluteerror)可以到4-5岁，但都是基于实验室数据，微软也试过，variance有点大。 微软最初是为了宣传云计算，估计年龄应该只是一个噱头。
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