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How-Old.net是一个神奇的网站。这个黄色的网站一度疯狂到几乎让用户搞不清楚自己到底几岁了，甚至爆发性别紊乱。无数用户不仅玩了测了，而且还较真了，非得觉得自己比实际年龄年轻好几个代沟不可。 潜意识觉得自己年轻，这个不安本分的心态其实挺好。不安本分的还有无数品牌，自然不失时机借势飚颜值，纷纷推出自己的How old创意版本，让人脑洞大开，有玩坏的趋势，这不你们这边玩的不亦乐乎，大数据那群学霸们，开始扒人脸识别技术来了。 脸部识别的基本的原理就是先要有一大堆已知性别年龄的照片作为机器学习的training set，从这些数据中提取各种脸部细节属性（feature），建立model开始训练，训练完成后新输入的数据就先提取这些属性值然后通过这个model来做识别。 也就是说所谓怎样才算年轻或者年老，并非是事先由人来制定出可以描述的规则（比如看皱纹多少啦什么的），而是通过大量的数据，机器自己学习得到的结果，这些无非是一堆属性值，很难用人类语言描述。反过来如果人类已经能用简单的数学公式写出判断年龄性别的规则，那就根本不需要机器学习了，直接把这个数学方法写成代码就可以了。 1. 接下来就是怎么利用这个face api来搭建how-old.net以及背后的实时统计分析和结果呈现（这个在演示中可以看到每10秒的参与人数和男女比例） 参考Fun with ML, Stream Analytics and PowerBI，内有详细说明。 这个demo是我们IMML部门（Information Management and Machine Learning)做的，主要组件是：
其实本demo主要目的是展现ASA以及PowerBI的实时统计展现能力，其中ASA刚刚GA(general availability)，Machine Learning和face detection api是之前就已经有的东西了，没想到大家都关注人脸识别去了。 程序员们，你们只需要1天时间就可以建立类似的网站。利用微软发布的face detection api，只要几下rest api调用就可以得到结果了。这里有很详细的how to来教你如何调用这些api：Microsoft Project Oxford How-to detect faces from an image。而且，识别年龄和性别只是一个小功能，这套api还包括识别两张照片是不是同一个人，以及识别出某个具体的人，等高级功能。 学术讨论结束，下面的图绝对让你脑洞打开，各种识别都来啦，连size问题都能测出来，只能叹声：强。 PPV课专业大数据培训，数千节免费大数据课程，轻松学习。 麦当劳：不言年龄，永远年轻（这倒不假） 万达集团：27岁，还在“国际万达 百年企业”的前半程哦 昆仑山：50年的矿化与沉淀，一次品牌故事的营销普及 华为魅我手机：大秀拍照功能，从30岁到28岁就是如此简单 乐视电视： 以后看电视这样…… 随遇：此“你多大了”到彼“你多大” 冈本：你懂的…… 要说最有想法的，还得说传统媒体的底蕴。新京报的微信做了一个《用最火APP测官员落马前后照片》，分析落马官员遵义原市委书记廖少华、广西壮族自治区政协原副主席李达球、湖北省政协原副主席陈柏槐、国家能源局原局长刘铁男等人的照片发现，很多人落马前后“颜龄”相差甚远。 身居高位时，众星捧月、意气风发；而因腐败落马，地位反转、等待审判的压力会让人身形消瘦、容颜老去，令人感慨。媒体官微能适时反应，借势做出这样的策划传播，值得称道。
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