揭秘“How Old Net”：含义与使用方法详解

how old net是什么？how old net怎么用？

How-Old.net是一个由微软开发的网站，该网站利用了微软Azure Machine Learning平台的技术，特别是其Project Oxford中的人脸识别API，能够分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这一有趣的应用在2015年微软Build开发者大会上首次亮相，并迅速在网络上流行开来，吸引了大量用户上传自己的照片或者明星、朋友的照片来测试其年龄识别的准确性。

How-Old.net的工作原理

How-Old.net背后的技术依托于微软的Azure Machine Learning平台。这个平台提供了一个直观的Web界面，便于数据科学家进行机器学习实验。Azure ML不仅支持R语言输入，还包含了350多个R语言包，支持丰富的数据源，如Hadoop服务HDInsight、SQL数据源、Azure存储以及Azure虚拟机等。

How-Old.net的实现涉及以下几个主要步骤：

1. 人脸检测：首先，通过Face API检测照片中的人脸位置，这一步骤通常使用级联分类器等方法，能够快速识别出照片中的人脸及其位置。

2. 特征提取：一旦人脸被检测出来，系统会对人脸区域进行图像对准，确定眉毛、眼睛、鼻子、嘴角等关键点的位置，从而确定人脸区域。接下来，系统开始提取人脸的特征，包括形状、纹理和几何信息等。

3. 年龄估计：通过大量包含年龄数据的人脸特征进行训练，建立一个模型。当新的人脸照片上传时，系统会提取其特征，并使用训练好的模型进行年龄估计。

How-Old.net的使用方法

使用How-Old.net非常简单，只需几步操作即可得到照片中人物的年龄和性别。

1. 访问How-Old.net网站：

在电脑的浏览器地址栏中输入How-Old.net的网址（[http://how-old.net](http://how-old.net)），打开网站页面。

2. 选择照片：

在网站页面的搜索框中，你可以搜索网络图片，比如明星的照片或其他任何人像图片。从搜索结果中选择一张照片，点击“Use This Photo”按钮。如果你想上传自己的照片，可以点击“Use your own photo”按钮，然后在弹出的窗口中选择一张本地照片进行上传。

3. 等待识别结果：

上传照片后，系统将会自动进行分析，并显示照片中人物的年龄和性别。这一过程非常迅速，通常只需要几秒钟的时间。

4. 分享结果：

得到结果后，你可以将照片和识别结果分享到微博、微信朋友圈等社交平台上，与朋友们一起讨论和娱乐。

注意事项

虽然How-Old.net的年龄识别功能颇为有趣，但也存在一些限制和需要注意的事项：

1. 照片质量：上传的照片应尽量清晰，并且人脸应为正面，避免过于模糊、光线不足或者角度过大的照片，这样可以提高识别的准确性。

2. 隐私保护：How-Old.net不会保留用户上传的照片，也不会分享这些照片，只会分析照片中人物的年龄和性别，用户可以放心使用。

3. 年龄识别的准确性：虽然How-Old.net的年龄识别功能在大多数情况下能够给出相对准确的结果，但由于技术和数据的限制，偶尔也会出现较大的误差。因此，用户在使用时，不必过于认真，可以将其视为一种娱乐方式。

How-Old.net的技术背景

How-Old.net是微软Project Oxford的一部分，该项目提供了一系列基于机器学习的技术服务，包括Face、Speech、Vision以及LUIS（Language Understanding Intelligent Service）等API。其中，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中，提供实用的用户信息。

Azure Machine Learning平台不仅支持数据科学家进行机器学习实验，还提供了一个直观的Web界面，用户可以通过拖放可视化组件来创建数据流，运行实验。ML Studio已经预定义了一些实验和算法，这些实验和算法都是经过微软Xbox、Bing和研究部门验证的，因此具有较高的可靠性和准确性。

微软在人脸识别领域的探索

微软在人脸识别领域的研究已经有近20年的历史，从最初的子空间方法，到局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，微软经历了所有人脸识别技术的主流研究方法。

在20世纪80、90年代，人脸识别的误差还比较大，应用领域有限，通常用于检查证件照等特定领域。当时的技术较为简单，通常将图像经过简单的预处理后线性地映射到一个高维向量空间中，由于只是线性模型能力的不足，识别准确率较低。

到了2000年至2010年，局部描述子方法成为研究主流。这种方法在人脸的局部区域（如眉、眼、鼻、嘴等）抽取局部描述子，再线性或非线性地映射到高维向量空间中去，显著提高了识别准确率。然而，由于特征和模型始终是人工设计的，仍然存在一定的局限性。

从2012年至今，深度学习方法在学术界被迅速广泛使用。通过深层神经网络训练出来的人脸识别算法极大地提高了识别精度。深度学习方法利用神经网络自动学习并提取人脸各个部位和尺度的低、中、高层特征，然后根据监督信息将不同的人分开，实现了高精度的人脸识别。

结语

How-Old.net是一个有趣且实用的应用，它利用微软Azure Machine Learning平台的技术，通过人脸识别API分析照片中人物的年龄和性别，为用户提供了一种全新的娱乐方式。虽然年龄识别的准确性还存在一定的误差，但其背后的技术——深度学习方法，正在人脸识别领域发挥着越来越重要的作用。

随着计算机技术的发展和深度学习的广泛应用，人脸识别技术将会取得更大的进步，为我们的生活带来更多的便利和创新。How-Old.net只是一个开始，未来，我们可以期待更多有趣且实用的应用涌现出来，让我们的生活更加丰富多彩。