How old net не работает

Как появился How-Old.net, и почему он «выстрелил» и стал виральным

Сейчас очень сложно найти человека, который вспомнит, где и когда проходила //build 2015, но одна маленькая демка с этой конференции врезалась в память всему Интернету. Предсказывающий возраст человека по лицу сайт How-Old.net был запущен в конце апреля, и всего за несколько суток он обрёл огромную популярность. Благодаря специальному хэштэгу #HowOldRobot в «Твитере» начали быстро распространяться скриншоты работы сервиса и их пародии. Истон Ван, старший менеджер, работающий над поисковиком Bing, рассказал, на чём основан этот сервис, и как он завоевал такую известность.

Ван напрямую работал над этим проектом, и для него внезапная популярность этого крошечного веб-приложения стала неожиданностью. В Bing Image Search, как считает Ван, была создана лучшая в индустрии система распознавания изображений. Подобное было достигнуто за счёт сотрудничества с подразделением Microsoft Research. Сегодня полученные возможности используются в Bing, но быстро распространяются и на другие продукты редмондского гиганта. На сайте Project Oxford открытые API доступны разработчикам даже за пределами компании.

Для знакомства с работой системы на странице https://www.projectoxford.ai/demo/face#detection можно получить все доступные данные спустя лишь несколько секунд после выгрузки картинки. Любой разработчик может проделать то же самое для любого изображения и выгрузить данные в формате JSON. Примерно так выглядит информация в «сыром» виде.

Project Oxford имеет множество возможностей, лица — это далеко не единственная специализация. Но для #HowOldRobot требуются только нахождение лиц, определение пола и возраста. Крошечное приложение было создано для иллюстрации возможностей API командой Azure ML всего за лишь за день. Нахождение лиц на изображениях позволяет классифицировать пол и определять возраст, последние две задачи являются классическим примером регрессии и классификации в машинном обучении. В список задач входит построение представления о чертах лица, сбор информации об обучении, построение моделей регрессии и классификации и оптимизация моделей.

Другим вопросом являются причины, по которым это маленькое приложение так пришлось по вкусу Интернету. Ван смог назвать десять. Это простота использования — сайт обладает максимально упрощённым интерфейсом, и его легко понять. Пользователь может либо поискать изображения в «Бинге», либо выгрузить собственное. Хотя за маленьким сайтом скрыты серьёзные проблемы компьютерного зрения, возможно получить красивый и понятный результат всего за два клика. Пользователь видит лишь то, что ему понятно — How-Old.net не перегружает посетителей ненужной информацией.

Приложение тоже ошибается, но иногда оно льстит пользователю, занижая его реальный возраст. Если посмотреть на сообщения в «Твитере», то очень часто люди упоминают, что угаданный возраст ниже настоящего, число подобных сообщений куда выше, чем нейтральных или негативных. Если приложение угадывает возраст, то пользователь испытывает удивление от развития технологий. Если же есть небольшая ошибка, то люди смеются над собой. Этот позитив заразителен.

Приложение предоставляет пользователю картинку, которую хочется куда-то запостить. Многие исследования утверждают, что чаще всего распространение в социальных медиа получают посты-картинки. Сама по себе картинка от #HowOldRobot самодостаточна, многие брэнды использовали приложение для рекламы собственных продуктов. К примеру, «Хёндай» создал пародию, на которой запечатлён продукт компании с возрастом 1 год и полом «автомобиль».

Microsoft запустила сервис определения возраста по фото

Компания Microsoft запустила новый сервис «How-Old.net», который по фотографии способен определить примерный возраст человека. Работает он в режиме реального времени, достаточно лишь загрузить свое фото и через несколько секунд вы получите ответ. Пользователи в Сети уже отметили его «безжалостность», ведь зачастую он сильно преувеличивает и намекает, что выглядите вы значительно старше, чем есть на самом деле.

На главной странице сайта достаточно нажать «Use your own photo» и сервис предложит вам выбрать фото из памяти компьютера. Если вы используете мобильный гаджет, How-Old.net предоставит возможность сразу же сделать снимок на камеру устройства. Также можно попытаться найти фото в Сети с помощью специальной поисковой строки.

Всего за пару дней сервис испытали тысячи пользователей, причем многие из них загружали не свои снимки, а различных знаменитостей или же вовсе предметов. Одним людям сервис накидывает лишние 10-15 лет, а кого-то неплохо молодит. Лично мне How-Old.net добавил 10, тогда как мне всего 24, а вот Кеану Ривзу, которому уже 50, сервис дал всего 39. Впрочем, возраст и внешний вид последнего уже давно стали предметом шуток о лекарстве против смерти. Еще несколько забавных примеров представлено ниже.

Заметили ошибку? Выделите её и нажмите Ctrl+Enter или сообщите здесь.

А на сколько выглядишь ты?! Сайт How-Old.net мигом подскажет. Правда иногда может ошибиться на пару десятков, но в целом интересно!

Всем привет. Об этом веселеньком сайте ( или программе) я узнала давно совершенно случайно на каком-то форуме. Пользуюсь ей не часто, но, признаюсь, вначале было очень интересно! Ведь всех нас интересует вопрос: а на сколько я выгляжу и всем без исключения хочется слышать «на 18», даже если тебе 45.

Мне 31, не фига я не выгляжу моложе, а по утрам с недосыпа так вообще + 10-ку сверху. Эта программа меня как старила, так и молодила.

Ну, об экспериментах потом.

Сейчас расскажу о самом сайте.

Оформление проще простого: одно окно!

На How-Old.net происходит автоматическое определение возраста по представленной фотографии.

Сайт также показывает примеры на своих фото:

Чтобы робот «взялся» за фотку она должна быть хорошего качества (но и плохие иногда проходили) и на фото должно быть хорошо видно лицо, в обратном случае система пишет на английском, что определение невозможно. Чтобы загрузить фото нажимаем эту кнопку.

И.. дальше работа робота. Он анализирует фото и выдает результат в виде заветной циферки, которая обозначает твой возраст.

Знаете, за то время, что я проверяла свои фотки, я успевала и расстраиваться и радоваться. Пока в конце концов не поняла, что оценка эта очень субъективная и для меня очень часто непонятная и нелогичная.

Смотрим. Одна и та же фотосессия этим летом. Ракурс чуть дальше и улыбка шире:

Ракурс чуть ближе:

Всяко видала от этого сайта, но такого. мне 13.

Хотя видно, что на фото зрелая дама 31 года (мешки под глазами, унылый вид). видать роботу это не видно.

В тот же день:

Фото с макияжем (мне здесь 25)

На этой фотографии возраст определен правильно:

Чисто развлечься с подружками вечерком. почему бы и нет. Интересно и весело. Но за чистую монету не стоит принимать.

время чтения: 3 минуты

Обе программы предназначены для определения возраста человека по фотографии. Но делают это по разному, с разной точностью и скоростью.

How Old do I look?

Результатом распознавания возраста в How Old do I look? можно поделиться в социальных сетях, по электронной почте или отправить в сообщении. Иных настроек в приложении нет, а нужны ли они?

How Old?

Инди-разработка How Old? графически практически не отличается от How Old do I look?, но выглядит немного сыровато. Обладает тем же функционалом, но работает значительно быстрее, но, к сожалению, гораздо менее точно.

По той же фотографии 9-месячного ребенка How Old? выдал результат 14, 15 и даже 17 лет. По селфи 32-летнего мужчины приложение показало 20, 21, 24 и 25 лет, что тоже сильно отличается от действительности. Такая точность не входит ни в какое сравнение с результатами How Old do I look?.

Данное приложение также определяет возраст по фото из фотопленки или по селфи. Результатами можно поделиться через Facebook, повторить попытку или сохранить в альбом.

Результаты

how-old.net

Если сравнивать приложения с эталонным онлайн-проектом how-old.net от компании Microsoft на который и равняются все подобные программы, ближе всего по результату оказался How Old do I look? (в нескольких попытках результаты приложения были даже точнее). Онлайн-сервис позволяет определять возраст не только на своих фотографиях, которые можно загрузить с компьютера, но и на тех, что доступны в интернете.

Простой пример

12 May 2015 | Пресс-Центр

В рамках конференции Build 2015 прошла демонстрация инструментов машинного обучения (Machine Learning) в Azure. В качестве примера того, как просто ими пользоваться, докладчики создали сервис how-old.net, определяющий возраст по фотографии. После этого буквально за несколько часов он стал хитом Интернета, набрав более 40 тысяч посетителей, загрузивших свыше 250 тысяч фотографий. Пользователи соцсетей также опубликовали множество ссылок на сервис, обмениваясь скриншотами результатов его работы. Создатели how-old.net наверняка рассчитывали на некоторый вирусный эффект, но не ожидали такой популярности.

Машинное обучение – сложная тема, многие публикации на нашем сайте посвящены отдельным ее аспектам. Однако именно такие простые примеры, как how-old.net, помогают продемонстрировать ближайшие перспективы этого направления ИТ, а также проиллюстрировать возможности технологий Microsoft.

Кором Томпсон (Corom Thompson) и Сантош Баласубраманиан (Santosh Balasubramanian), специалисты Microsoft в области машинного обучения и создатели how-old.net, подробно рассказывают о том, какими инструментами они пользовались на специальной странице http://blog.how-old.net.

Помимо сервисов Azure, в нем задействованы новые API распознавания лиц, которые позволяют не только выделять лица на фотографиях, но и интерпретировать их, в частности, высказывая предположения о возрасте изображенного на них человека.

Эти инструменты являются составной частью проекта Оксфорд, также представленного на Build. Он объединяет ряд технологий, которые позволят создавать интеллектуальные приложения и сервисы, использующие возможности машинного обучения в области распознавания лиц и интерпретации естественного языка.

«Разработчики могут просто применять наши инструменты, не вдаваться в тонкости машинного обучения», – сказал Виджай Воккаарне (Vijay Vokkaarne), команда которого работает в проекте Оксфорд над компонентами интерпретации речи.