how-old.net通过什么算法测年龄？

howold.net 主要通过人脸识别技术和机器学习算法来估算年龄。它并非使用一个单一的、静态的算法，而是利用一个经过大量数据训练的复杂系统。下面我将详细介绍其工作原理和涉及的关键技术：

核心流程：

1. 人脸检测 (Face Detection):
首先，当用户上传一张图片后，howold.net 的服务器会运行一个人脸检测算法。
这个算法的目标是在图片中找到所有可能的人脸区域。
它会扫描整个图片，寻找具有特定模式（如眼睛、鼻子、嘴巴的相对位置和形状）的像素区域。
常见的脸部检测算法包括：
Haar Cascade Classifiers: 这是早期但仍然广泛使用的方法，通过一系列级联的特征分类器来识别面部特征。它速度快，但对光照、姿势和遮挡比较敏感。
HOG (Histogram of Oriented Gradients) + SVM (Support Vector Machine): HOG 特征描述了图像中边缘的方向分布，SVM 则是一个强大的分类器，可以根据这些特征来判断是否为人脸。
深度学习方法 (如 CNNs Convolutional Neural Networks): 这是目前最先进和准确的方法。像 SSD (Single Shot Detector)、YOLO (You Only Look Once)、Faster RCNN 等模型在人脸检测方面表现出色，能够更鲁棒地处理各种复杂的场景。howold.net 很可能使用了基于深度学习的人脸检测模型。
检测完成后，算法会为每个人脸区域提供一个边界框 (bounding box)。

2. 面部特征提取 (Facial Landmark Detection / Feature Extraction):
一旦检测到人脸，系统会进一步定位面部上的关键点，称为面部关键点 (facial landmarks)。
这些关键点通常包括眼睛的内角和外角、眉毛的顶点、鼻尖、鼻翼、嘴唇的上下唇缘、下巴等。
定位这些关键点非常重要，因为它们能够帮助算法理解人脸的形状、大小和比例，并且对后续的年龄估算至关重要。
面部关键点检测通常也依赖于深度学习模型，这些模型经过训练，能够精确地预测面部关键点的坐标。

3. 年龄估算模型 (Age Estimation Model):
这是核心部分。howold.net 使用一个机器学习模型来预测与面部特征相关联的年龄。
这个模型是通过在包含大量已标记年龄的面部图片数据集上进行训练而建立的。
输入: 模型接收的面部特征可以包括：
面部关键点的相对位置和距离: 例如，眼睛到嘴巴的距离、眼睛的宽度、嘴唇的长度等。
整体面部几何形状: 通过关键点构建的面部轮廓和比例。
纹理特征: 面部皮肤的纹理、皱纹、斑点等，这些是随着年龄增长而产生的明显变化。深度学习模型在提取这些复杂的纹理信息方面表现尤为出色。
颜色信息: 光照、肤色等也可能被模型考虑。
模型类型:
传统的机器学习算法: 如支持向量回归 (Support Vector Regression SVR)、随机森林 (Random Forests) 等，可以将提取的特征作为输入进行回归预测。
深度学习模型 (特别是 CNNs): 这是目前最流行的和最准确的方法。CNNs 可以直接从面部图像（或预处理过的图像）中学习到具有年龄区分能力的特征，并直接输出年龄估计值。
回归模型: 训练一个 CNN 模型直接输出一个连续的年龄值。
分类模型: 将年龄划分为不同的区间（如 05岁，610岁，1115岁等），然后训练一个分类模型来预测年龄所在的类别。howold.net 采用的是回归方式，直接输出一个具体的年龄数字（通常是一个整数）。
训练数据: 模型的准确性很大程度上取决于其训练数据的质量和数量。这些数据通常包含数百万张不同年龄、性别、种族、光照条件、姿势的面部图片，并附带准确的年龄标签。
算法原理的直观解释: 模型学习的不是具体的“年龄标签”，而是面部中与年龄相关的“模式”。例如：
年轻人: 皮肤光滑，皱纹少，面部骨骼结构可能更饱满。
中年人: 可能会出现眼角纹、法令纹，皮肤可能开始松弛。
老年人: 皱纹更深，皮肤可能失去弹性，面部轮廓可能改变。
模型通过分析这些细微的面部特征的变化，来推断出最可能的年龄。

4. 后处理和输出:
模型输出的年龄估算值可能会经过一些后处理，例如四舍五入成整数。
然后，howold.net 会将检测到的人脸以及估算出的年龄展示给用户。

howold.net 可能使用的具体技术（推测）:

微软的 howold.net 是一个公开的演示项目，它使用了微软的 Azure Face API。Azure Face API 本身是一个强大的、基于云的服务，它集成了微软在计算机视觉和人工智能领域的最新研究成果。因此，howold.net 背后的算法是微软提供的成熟的、经过大量训练的商业级模型。

Azure Face API 的年龄估算能力，根据微软的文档和技术介绍，很可能基于：

深度卷积神经网络 (Deep Convolutional Neural Networks CNNs): 用于面部检测、面部识别和年龄估算。这些网络能够自动学习面部特征，包括精细的皮肤纹理和面部结构变化，这些都是预测年龄的关键因素。
庞大的、多样化的训练数据集: 微软拥有海量的数据集，覆盖了不同年龄、性别、种族、地域和面部特征的人脸图片，这使得其模型能够具有更好的泛化能力和准确性。
特征工程 (Feature Engineering): 尽管深度学习能够自动学习特征，但在底层，仍然会提取与年龄相关的特征，例如：
皱纹的深度和模式
皮肤的紧致度和弹性
面部脂肪的分布和重塑
骨骼结构的变化（虽然这是间接的）
眼袋、黑眼圈等
回归分析: 将提取到的面部特征映射到年龄的连续值上。

准确性与局限性：

howold.net 的年龄估算虽然令人印象深刻，但并非100%准确。其准确性会受到多种因素影响：

光照条件: 强光或弱光都可能影响面部细节的呈现，降低准确性。
面部遮挡: 眼镜、帽子、口罩等遮挡物会影响算法对关键特征的识别。
面部表情: 过度的微笑或夸张的表情可能会改变面部结构，从而影响估算。
化妆: 厚重的妆容可能会掩盖或改变真实的皮肤纹理和面部特征。
照片质量: 低分辨率、模糊或有噪点的图片会降低识别精度。
个人差异: 有些人看起来比实际年龄年轻或年长，这是基因、生活方式等因素造成的，算法难以完全捕捉。
数据集偏差: 如果训练数据在某些年龄段、性别或种族上存在偏差，可能会影响对这些群体的估算准确性。

总结:

howold.net 通过一个复杂的、基于深度学习的人脸识别系统来测年龄。该系统首先检测人脸，然后定位关键面部特征，最后利用一个经过海量数据训练的机器学习模型（很可能是深度卷积神经网络）来分析这些特征，并回归预测出最可能的年龄。这是一个高度工程化和数据驱动的过程。

网友意见

谢邀，不打算写太多了（因为还没有完全写完）

如果题主有心的话，其实自己能找到很多资料

这种半学术的东西，自己去研究一番比起问别人要有意思的多

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Fun with ML, Stream Analytics and PowerBI

上面这个网址是howold一系列的开发花絮，当然也涉及到其中使用的一些技术

关于howold这个页面

其实其工作主要分为以下的三个部分

Extracting the gender and age of the people in these pictures.
Obtaining real time insights on the data extracted above.
Creating real time dashboards to view the above results.

而黑体字的这一部分，则是年龄识别的核心

其主要组成则是微软协同工作的一个project，称之为牛津计划（project oxford）

关于PO，人脸检测的部分是有一个网页版的demo的，如下url

Microsoft Project Oxford Demo Face Microsoft Project Oxford How-to detect faces from an image

上图就是PO里关于人脸检测的一个例子，稍微熟悉face detection的人都知道人脸检测是要使用到关键点的。。。上面这个右侧的代码就是检测到了这些关键点

=====

其实就howold这个程序本身，它只是用来测试的，关于年龄这一部分已经封装成模型了

它只需要针对进入的新人脸提了特征之后直接判断年龄，也就如下面这段代码所示

=====

然后，来到关键的部分，也就是如何利用attribute（这里主要指age of the face）

贴一下官方的原话

Age (Attribute)

Age is one of the attributes that describes the age of a particular face. The age attribute is optional in thedetection results, and can be controlled with a detection request by specifying the analyzesAge parameter as 'true'.

For more details, please refer to the guide Face - Detection.

=====

face detection api参考页面

Microsoft Azure Intelligent Service developer portal

不过一路下来，发现微软仅仅只是提供了api ，并没有专门列出参考文献，说明使用的是什么时候的论文去检测人脸的年龄

简单看了下PO有关人脸识别API的部分，涉及到人脸处理的时候，在离线部分仅能对人脸进行标定，训练以及测试都必须在微软端完成。如此看来，官方有意做成黑箱的形式，即你只需要提供输入，官方负责输出

目前人脸处理的那部分，微软PO的网页没有给出公开资源

不过有一句还是要提一下，年龄检测和性别检测，看起来虽然很特殊，但是实质依然是最传统的分类问题，也是使用最传统的方法去处理：特征提取、训练/测试

howold的制作人之一，在福布斯发表了一篇简短解释工作原理的文章

How Does How-Old.Net Work?

其中，关于年龄识别的部分，是这么写的

For age detection and gender detection, they are just classic regression and classification problems in machine learning. It involves facial feature representation, collecting training data, building regression/classification models and model optimization. There are plenty of publications in this area.

如果你仅仅是想要知道年龄识别具体怎么工作，那直接搜索3~5年内3CV，以及PAMI、IJCV之类刊物上的关键词即可

但是如果你想要知道howold具体使用了什么算法，那么有两种方法：

1）你直接和上面那位作者交流，他的联系方式在文章里有

2）你需要一个直接在微软的，或者是用了Azure的人，来现身说法，说明一下

不过说老实话，现在来看，age识别，并不是一个很麻烦的事情。

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另外，CV领域里我不是搞face的，所以上面的解释有疏漏之处也只能希望大家谅解了

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