1樓：懷夢星曦
這個開發團隊使用微軟的機器學習套件- azure machine learning gallery 中，由乙個名為「牛津專案」(project oxford) 所做出的雲端智慧型服務，包含臉部(face)﹑語音(speech)和視覺( vision)辨識。
的實現是來自微軟project oxford 的face api ，face api 可以做到以下5大類分析，裡面用到的原理不外乎是微軟azure 機器學習的分類、分群、回塵御歸等技 。機器學習簡單來說就是先有大量的training data，例如大量已經標上年紀與性別的**，接著藉由建立演演算法和調整引數使得模型能正確辨別出大部分李蘆的資料。之後若有新的**出現，便依已經建立的模型**可能的年紀與性別。
face detection: 偵測臉的位置、性別、年紀等。
face verification: 確認兩張臉是否是同一人、信心指數多高。
similar face searching: 以一張臉，在一群臉的相簿中找尋長相相似(同一人)的臉。
face grouping: 將很多臉分群成長相相哪兄帶似(同一人)的人。
face identification: 先提供多張同一人**讓系統學習，系統之後便能辨認出此人。
我是從其他**看過來的，主要的原理我想都在這了。我這個**是臺灣的，所以是繁體字如果不介意繁體字的話你可以看看。
2樓：全春蕊
這個其實只是是微軟的人工智慧api和sdk專案(project oxford)的乙個乎悔淺應用，膚質，主要有臉部api，臉頰，包括三個主要技術， 視覺api。
你所關心的其實是人臉檢測，鼻子： 人臉檢測，髮型等等，眼角， 語音api，是通過分析人臉上27個點得出的結論， 智慧型語言理解服務(luis)等等，比如瞳孔。
而howoldnet只歲差正是其中的乙個臉部api，性別分類和年齡慶沒檢測，鼻子，還有頸部和下巴等是會隨著年齡的變化而變化的。
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