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微软How-Old.net官方中文版上线了 幕后黑科技揭秘
昨天，How-Old.net的官方中文版上线了，更方便国内用户使用。规矩不变，上传你或者任何人的照片(大小不超过3MB)，颜龄机器人就会判断年龄。下面我们来看看吧
五一的时候，微软推出了一个颜龄识别机器人网站How-Old.net，通过大数据和机器识别技术，判断照片中人物的年龄，没想到立即火爆全球，一时间社交网络上“攀比”成风。
昨天，How-Old.net的官方中文版上线了，更方便国内用户使用。
规矩不变，上传你或者任何人的照片(大小不超过3MB)，颜龄机器人就会判断年龄。从这段时间的体验看，“正常人”的判断还是八九不离十的。
隐私什么的不用担心，微软不会保存你的照片。
PC用户访问：
http://cn.how-old.net/
手机用户扫码：
延伸阅读：玩转机器学习、流分析和PowerBI - 实时观察病毒式传播
或许你觉得这只是微软的一个小玩具，但其实背后隐藏着很多高科技呢，重点有三个：机器学习、流分析、PowerBI。
微软是如何通过这些技术判断照片里人物的年龄的呢？为了解答大家的疑惑，同时展示自己的最新成果，微软特意分享了一篇文章，揭开了颜龄机器人幕后的秘密。
这是一个挺有意思的故事。我们起初期望大约会有50人左右来试用，结果很快就有有超过3万5千人试用，我们看见整个事情由此迅速展开。
为了向开发者展示如何利用微软Azure云服务轻松快速地开发智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软BUILD开发者大会第二天的主题演讲搭建了http://how-old.net网站。本网站让用户上传照片，然后通过API预测照片中所有人物的性别和年龄。
目前，这些API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但常常能博得用户一笑，平添不少欢乐。
网站建成后，我们给数百名微软员工发了邮件，邀请他们体验这个网站并给出反馈。当时乐观地想要是有几十个人来这个网站、为测试提供有用的数据就算不错了。但三个小时后，我们的后台分析图表呈现出下图态势：
几个小时里，How-old.net收到了全球3万5千用户（其中大约2万9千人来自土耳其，下图显示，推特上有大量来自土耳其的用户提到了这个网页）上传的21万多张照片。
这个网页展示了用户使用的实时信息。比如，我们曾预测用户会用已经存在于网络的照片，或是使用页面上的必应图片搜索栏；然而网站分析的照片中，超过一半的是用户上传的自己的照片。这些信息帮助我们改善用户体验，还有助于我们额外测试手机上传照片。
那么这些是怎么实现的呢？
也许说起来难以置信，但两位工程师只花了几个小时便把整套解决方案（从网页到机器学习API到实时数据流分析再到实时BI）整合在一起。这很好地展示了Azure开发者的敏捷和创造力。
这款应用的关键功能在于以下三点：
－ 识别图片中人物性别及年龄
－ 获取上述抽取的数据的实时信息
－ 生成实时分析图表来显示上述结果
识别性别及年龄
我们想创造一个智能又有趣的体验吸引全球用户，于是我们浏览了微软Azure机器学习库里的一些API。这个网页里有个新套装Project Oxford ，由必应和微软研究院打造，内含大量面部、语言和视觉方面的服务。
我们用到的脸部识别API有个演示页，该页面可以检测到脸部并提取出相关信息。
我们觉得这个API的年龄及性别识别功能很有趣，所以选了这个方面作为我们的项目。为了让用户体验更加有意思，我们还加上了Azure市场里的必应搜索API，最终建成了http://how-old.net网站。
除了年龄和性别，我们还用上了其他标准浏览器提供的信息，比如伴随着每个标准HTTP调用而来的用户代理字符串，以及照片上传地点的经纬度。
这些信息可用来计算很多网站使用的数据统计，比如通过iPhone、Windows或安卓登录的数量，或者how-old.net最受欢迎的地区。
这点体现在下列JSON文件中：
[ { "event_datetime": "2015-04-27T01:48:41.5852923Z",
"user_id": "91539922310b4f468c3f76de08b15416", "session_id": "fbb8b522-6a2b-457b-bc86-62e286045452",
"submission_method": "Search",
"face": { "age": 23.0, "gender": "Female" },
"location_city": { "latitude": 47.6, "longitude": -122.3 },
"is_mobile_device": true, "browser_type": "Safari", "platform": "iOS", "mobile_device_model": "IPhone"
} ]
实时见解
为了理解从本网站得到的实时数据的模式，我们使用了一套新的微软Azure数据流服务。
我们用Azure Event Hub导入数据，这些Azure Event Hub是具有高伸缩性的发布-订阅吸收器，它可以摄入每秒几百万次事件。用户上传照片时，Event Hub API会从网页生成ASON文件。
注意，在此过程中，我们不会保留照片及任何指向用户的信息（用户无需电邮，不用登录，也没有用户名）。只有JSON文件流向Azure Event Hub。
然后，我们需要数据流服务来实时整合处理用户们上传的上万张照片。这里我们用到了高吞吐低延迟的全托管解决方案Azure流分析（ASA）。ASA让用户能用类似于SQL的语言，轻松处理数据流。
比如，只用输入下列命令，你就能从一个十秒窗口得出“性别”的计数，而且结果每秒都会更新。
SELECT
System.Timestamp AS OutTime,
Face.gender AS Gender,
Count(*) AS Count
FROM
StreamInput
GROUP BY HoppingWindow(second,10,1),
Face.gender
在上图的查询中，我们选取了显示结果的时间，性别和性别的计数。StreamInput指流动记录数据流向的Event Hub。这个过程仅仅在一秒一跳的十秒窗口中完成。
这个查询提供了上传照片中男性和女性的总数。这些信息能被展示在一个分析图表里。你可对来自同一Event Hub的数据进行多种查询。
五一的时候，微软推出了一个颜龄识别机器人网站How-Old.net，通过大数据和机器识别技术，判断照片中人物的年龄，没想到立即火爆全球，一时间社交网络上“攀比”成风。
昨天，How-Old.net的官方中文版上线了，更方便国内用户使用。
规矩不变，上传你或者任何人的照片(大小不超过3MB)，颜龄机器人就会判断年龄。从这段时间的体验看，“正常人”的判断还是八九不离十的。
隐私什么的不用担心，微软不会保存你的照片。
PC用户访问：
http://cn.how-old.net/
手机用户扫码：
延伸阅读：玩转机器学习、流分析和PowerBI - 实时观察病毒式传播
或许你觉得这只是微软的一个小玩具，但其实背后隐藏着很多高科技呢，重点有三个：机器学习、流分析、PowerBI。
微软是如何通过这些技术判断照片里人物的年龄的呢？为了解答大家的疑惑，同时展示自己的最新成果，微软特意分享了一篇文章，揭开了颜龄机器人幕后的秘密。
这是一个挺有意思的故事。我们起初期望大约会有50人左右来试用，结果很快就有有超过3万5千人试用，我们看见整个事情由此迅速展开。
为了向开发者展示如何利用微软Azure云服务轻松快速地开发智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软BUILD开发者大会第二天的主题演讲搭建了http://how-old.net网站。本网站让用户上传照片，然后通过API预测照片中所有人物的性别和年龄。
目前，这些API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但常常能博得用户一笑，平添不少欢乐。
网站建成后，我们给数百名微软员工发了邮件，邀请他们体验这个网站并给出反馈。当时乐观地想要是有几十个人来这个网站、为测试提供有用的数据就算不错了。但三个小时后，我们的后台分析图表呈现出下图态势：
几个小时里，How-old.net收到了全球3万5千用户（其中大约2万9千人来自土耳其，下图显示，推特上有大量来自土耳其的用户提到了这个网页）上传的21万多张照片。
这个网页展示了用户使用的实时信息。比如，我们曾预测用户会用已经存在于网络的照片，或是使用页面上的必应图片搜索栏；然而网站分析的照片中，超过一半的是用户上传的自己的照片。这些信息帮助我们改善用户体验，还有助于我们额外测试手机上传照片。
那么这些是怎么实现的呢？
也许说起来难以置信，但两位工程师只花了几个小时便把整套解决方案（从网页到机器学习API到实时数据流分析再到实时BI）整合在一起。这很好地展示了Azure开发者的敏捷和创造力。
这款应用的关键功能在于以下三点：
－ 识别图片中人物性别及年龄
－ 获取上述抽取的数据的实时信息
－ 生成实时分析图表来显示上述结果
识别性别及年龄
我们想创造一个智能又有趣的体验吸引全球用户，于是我们浏览了微软Azure机器学习库里的一些API。这个网页里有个新套装Project Oxford ，由必应和微软研究院打造，内含大量面部、语言和视觉方面的服务。
我们用到的脸部识别API有个演示页，该页面可以检测到脸部并提取出相关信息。
我们觉得这个API的年龄及性别识别功能很有趣，所以选了这个方面作为我们的项目。为了让用户体验更加有意思，我们还加上了Azure市场里的必应搜索API，最终建成了http://how-old.net网站。
除了年龄和性别，我们还用上了其他标准浏览器提供的信息，比如伴随着每个标准HTTP调用而来的用户代理字符串，以及照片上传地点的经纬度。
这些信息可用来计算很多网站使用的数据统计，比如通过iPhone、Windows或安卓登录的数量，或者how-old.net最受欢迎的地区。
这点体现在下列JSON文件中：
[ { "event_datetime": "2015-04-27T01:48:41.5852923Z",
"user_id": "91539922310b4f468c3f76de08b15416", "session_id": "fbb8b522-6a2b-457b-bc86-62e286045452",
"submission_method": "Search",
"face": { "age": 23.0, "gender": "Female" },
"location_city": { "latitude": 47.6, "longitude": -122.3 },
"is_mobile_device": true, "browser_type": "Safari", "platform": "iOS", "mobile_device_model": "IPhone"
} ]
实时见解
为了理解从本网站得到的实时数据的模式，我们使用了一套新的微软Azure数据流服务。
我们用Azure Event Hub导入数据，这些Azure Event Hub是具有高伸缩性的发布-订阅吸收器，它可以摄入每秒几百万次事件。用户上传照片时，Event Hub API会从网页生成ASON文件。
注意，在此过程中，我们不会保留照片及任何指向用户的信息（用户无需电邮，不用登录，也没有用户名）。只有JSON文件流向Azure Event Hub。
然后，我们需要数据流服务来实时整合处理用户们上传的上万张照片。这里我们用到了高吞吐低延迟的全托管解决方案Azure流分析（ASA）。ASA让用户能用类似于SQL的语言，轻松处理数据流。
比如，只用输入下列命令，你就能从一个十秒窗口得出“性别”的计数，而且结果每秒都会更新。
SELECT
System.Timestamp AS OutTime,
Face.gender AS Gender,
Count(*) AS Count
FROM
StreamInput
GROUP BY HoppingWindow(second,10,1),
Face.gender
在上图的查询中，我们选取了显示结果的时间，性别和性别的计数。StreamInput指流动记录数据流向的Event Hub。这个过程仅仅在一秒一跳的十秒窗口中完成。
这个查询提供了上传照片中男性和女性的总数。这些信息能被展示在一个分析图表里。你可对来自同一Event Hub的数据进行多种查询。
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