测试20岁的样子软件(测试20岁的样子软件有哪些)

无需实名认证，一串手机号就能查到酒店开房记录！隐私被完全暴露

导语：在信息时代，我们的个人隐私越来越容易受到威胁。曾经被认为安全的信息，如开房记录、贷款信息、实名认证等，现在可能会轻而易举地落入陌生人手中。本文将带您深入了解地下信息售卖产业的冰山一角，以及如何保护您的数据隐私。

文章：

在一个普通的日常中，王先生收到一条陌生短信，内容令他感到好奇和警惕。短信声称可以提供开房记录、贷款信息、实名认证等个人隐私的查询服务，并提供了一个链接。王先生的好奇心驱使他点开了这个链接，不料却踏入了一场数字陷阱。短短几步操作后，他惊讶地发现自己的所有信息，竟然比公安数据库还要详细，这让他感到不寒而栗。

然而，更大的惊吓还在后头。王先生联系了链接下方提供的联系人，却被告知要以20万的代价买断自己的私人信息。这一要求让王先生不知所措，20万对于普通家庭来说，可谓全部资产。然而，对方声称在社工库中，这些信息的价值远远超过20万。随后，王先生接到了一条支付链接，勒索他必须在半小时内支付。在无奈之下，王先生决定报警，但却发现警方无法追踪到信息源并销毁相关数据。

这个链接是一次性的，警方再次尝试访问时，已经变成了404页面无法查询。但透过这一事件，我们不禁开始关注地下信息售卖产业的真相。

社工库，这个名词在这个故事中被提及，但它到底是什么？社工库，是黑客与大数据的结合，一种将破取的用户数据进行整合分析的产物，它是攻击者将从各大网站获取的用户资料整合后归档的一个地方。社工库成为了攻击者的宝库，供他们随意挖掘，实施各种网络攻击。

那么，这些社工库里的数据又是从何而来呢？攻击者早已不再满足于传统的邮件和链接钓鱼攻击，因为这种方式攻击周期长，信息零散，不便于整合。他们的目标已经瞄准了高校、政府、医院、公司等集成大量用户数据的大型体系。去年，蔚来公司用户数据泄露事件就是一个例子，攻击者以数据泄露为威胁，勒索225万美元等额比特币。今年，一款名为“颜值测试”的软件，声称能够为用户打分，却秘密盗取了超过8000万条个人信息，然后将其出售。在今年7月，工业和信息化部通报了31款APP存在强制获取用户权限、违规收集用户个人信息、欺骗诱导用户等问题，这些软件广泛分布于安卓应用商店、微信小程序和手机助手中，使得攻击者轻而易举地盗取信息。

那么，如何保护我们的数据隐私呢？

首先，选择私密性强、安全性高的通讯软件至关重要。蝙蝠加密聊天是一个很好的选择，它采用端对端加密算法，只有参与通讯的用户才能读取信息，从而有效地防止潜在的窃听者，包括电信供应商、互联网服务供应商，甚至是通讯系统的提供者，窃取、篡改或拦截聊天信息。此外，蝙蝠还提供了预设密信功能，只有聊天双方知道的暗号才能进入聊天界面，这有效识别聊天对象的身份，防止恶意链接攻击。同样重要的是，蝙蝠还具备阅后即焚功能，已读后的消息会自动焚毁且不可恢复，确保私密信息得到及时处理，因为蝙蝠的信息只保存在终端，不经过云端储存，从而避免了攻击者的云端爆破。

此外，选择正确的应用程序也是关键。避免下载没有明确隐私政策、没有安全证书的软件，特别是那些被工业和信息化部通报的风险应用。对于陌生人发来的邮件和链接，务必保持警惕，切勿随意点击，可以事先询问对方的真实身份。

总结：在信息时代，保护个人隐私是至关重要的。地下信息售卖产业已经相当成熟，而我们每个人都有责任采取措施，确保自己的数据不被滥用。选择安全的通讯软件、小心下载应用程序、警惕陌生链接和邮件，这些都是保护我们数据

隐私的关键步骤。随着技术的不断进步，我们必须不断加强自己的网络安全意识，以确保我们的个人信息不被不法分子所利用。

地下信息售卖产业的威胁令人忧虑，但它也呼唤着政府、企业和个人采取更多的措施来抵御这种威胁。政府应该加强监管，加大对数据泄露和隐私侵犯的打击力度，确保相关法律法规的贯彻执行。企业则需要投资更多资源来保护客户数据，不仅要加强网络安全措施，还需要提供透明的隐私政策，以让用户更好地了解他们的数据将如何被使用。同时，个人也要承担一定的责任，选择安全可信的工具和应用，保护自己的信息免受不法分子侵害。

信息安全不仅仅是个人问题，它涉及到整个社会的安全和稳定。我们应该认识到，信息时代带来了便捷，但也带来了风险。只有通过合作、教育和持续的警惕，我们才能更好地保护我们的隐私，确保我们的数据不会成为犯罪分子的赃物。

在网络空间，隐私是我们每个人的基本权利。我们必须共同努力，确保这一权利得到尊重和保护。通过采取适当的措施，我们可以更好地应对地下信息售卖产业带来的威胁，确保我们的个人数据不会落入错误的手中。让我们共同努力，共同守护我们的隐私，建设一个更加安全和可信的数字世界。

[OpenCV实战]1 基于深度学习识别人脸性别和年龄

本教程中，我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用。我们将估计年龄，并从单个图像中找出该人的性别。模型由GilLevi和TalHassner训练（https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR)。本文介绍了如何在OpenCV中使用该模型的步骤说明。Opencv版本3.4.3以上。代码教程代码可以分为四个部分：

作者使用非常简单的卷积神经网络结构，类似于Caffenet和Alexnet。网络使用3个卷积层、2个全连接层和一个最终的输出层。下面给出了这些层的细节。COV1：第一卷积层具有96个内核大小7的节点。COV2：第二个卷积层Conv层具有256个具有内核大小5的节点。CONV3：第三个CONV层具有384个内核大小为3的节点。两个完全连接的层各自具有512个节点。

训练数据来源： /d/file/gt/2023-10/xnbnpaygfvn.html

检测程序主要有四块：检测人脸检测、性别检测、年龄显示和输出。

我们将使用人脸检测器（tensorflow模型）进行人脸检测。该模型很简单，即使在CPU上也是相当快的。详细见论文：

/d/file/gt/2023-10/rh0nrugbchd.pdf 性别预测

将性别预测设定为一个分类问题。性别预测网络（caffe模型）中的输出层类型为两类，2个节点表示“男性”和“女性”两类。以这两个输出的最大值作为最终的性别。

理想情况下，年龄预测应该作为一个回归问题来处理。然而通过回归准确估计年龄是很有挑战性的。即使是人类也无法通过观察一个人来准确预测年龄。但是我们能够知道他们是20多岁还是30多岁。由于这个原因，把这个问题描述为一个分类问题是明智的，因为我们试图估计这个人所处的年龄组。例如，0-2范围内的年龄是一个类，4-6是另一个类，依此类推。因此数据集分为以下8个年龄组[(0-2)、(4-6)、(8-12)、(15-20)、(25-32)、(38-43)、(48-53)、(60-100)]。因此，年龄预测网络在最后一层有8个节点，表示所述年龄范围。

应该记住，从一幅图像中预测年龄并不是一个很容易解决的问题，因为感知到的年龄取决于许多因素，而同龄的人在世界各地可能看起来很不一样。而且，人们非常努力地隐藏他们的真实年龄！

我们加载年龄网络（caffe模型）并使用前向通道获得输出。由于网络结构类似于性别网络，所以我们可以从所有输出中提取出最大值来得到预测的年龄组

尽管性别预测网络表现良好，但年龄预测网络仍未达到我们的预期。所以添加人脸对齐算法或者数据样本很多时候，可以通过回归的模型来检测。但是性别人脸检测还是很准确的。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

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在VS2017下运行了C++代码，其中OpenCV版本至少要3.4.5以上。不然模型读取会有问题。三个模型文件太大，见下载链接：

/d/file/gt/2023-10/sl3w4puquwf

/d/file/gt/2023-10/wnyelugo33q

如果没有积分（系统自动设定资源分数）看看参考链接。我搬运过来的，大修改没有。

其中tensorflow和caffe模型都可以用opencv中的readnet函数读取，流程很简单。看看代码就会。

代码提供了C++和Python版本，但是python版本没有运行，原因opencv版本太低，不想升级。代码都有详细的注释。

C++版本：

#include <tuple>#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/dnn.hpp>#include <iterator>using namespace cv;using namespace cv::dnn;using namespace std;/** * @brief Get the Face Box object 人脸定位 * * @param net 人脸检测网络 * @param frame 检测图像 * @param conf_threshold 阈值 * @return tuple<Mat, vector<vector<int>>> 元组容器，可返回多个值 */tuple<Mat, vector<vector<int>>> getFaceBox(Net net, Mat &frame, double conf_threshold){ //图像复制 Mat frameOpenCVDNN = frame.clone(); int frameHeight = frameOpenCVDNN.rows; int frameWidth = frameOpenCVDNNls; //缩放尺寸 double inScaleFactor = 1.0; //检测图大小 Size size = Size(300, 300); // std::vector<int> meanVal = {104, 117, 123}; Scalar meanVal = Scalar(104, 117, 123); cv::Mat inputBlob; inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(frameOpenCVDNN, inScaleFactor, size, meanVal, true, false); net.setInput(inputBlob, "data"); //四维矩阵输出 cv::Mat detection = net.forward("detection_out"); //提取结果信息 cv::Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>()); vector<vector<int>> bboxes; for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) { //预测概率 float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2); if (confidence > conf_threshold) { //左上角点，坐标被归一化 int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frameWidth); int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frameHeight); //右下角角点，坐标被归一化 int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frameWidth); int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frameHeight); vector<int> box = { x1, y1, x2, y2 }; //人脸坐标 bboxes.push_back(box); //图像框选 cv::rectangle(frameOpenCVDNN, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 4); } } return make_tuple(frameOpenCVDNN, bboxes);}int main(void){ //人脸模型 string faceProto = "model/opencv_face_detector.pbtxt"; string faceModel = "model/opencv_face_detector_uint8.pb"; //年龄模型 string ageProto = "model/age_deploytotxt"; string ageModel = "model/age_net.caffemodel"; //性别模型 string genderProto = "model/gender_deploytotxt"; string genderModel = "model/gender_net.caffemodel"; //均值 Scalar MODEL_MEAN_VALUES = Scalar(78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746); //年龄段标签 vector<string> ageList = { "(0-2)", "(4-6)", "(8-12)", "(15-20)", "(25-32)", "(38-43)", "(48-53)", "(60-100)" }; //性别标签 vector<string> genderList = { "Male", "Female" }; //导入网络 Net ageNet = cv::dnn::readNet(ageProto, ageModel); Net genderNet = cv::dnn::readNet(genderProto, genderModel); Net faceNet = cv::dnn::readNetFromTensorflow(faceModel, faceProto); //打开摄像头 VideoCapture cap; cap.open(0); if (cap.isOpened()) { cout << "camera is opened!" << endl; } else { return 0; } int padding = 20; while (waitKey(1) < 0) { // read frame 读图 Mat frame; cap.read(frame); if (frame.empty()) { waitKey(); break; } frame = imread("./images/couple1.jpg"); //人脸坐标 vector<vector<int>> bboxes; //人脸检测结果图 Mat frameFace; //人脸定位 //tie()函数解包frameFace和bboxes tie(frameFace, bboxes) = getFaceBox(faceNet, frame, 0.7); //人脸判断 if (bboxes.size() == 0) { cout << "No face detected, checking next frame." << endl; continue; } //逐个提取人脸检测 for (auto it = begin(bboxes); it != end(bboxes); ++it) { //框选人脸 Rect rec(it->at(0) - padding, it->at(1) - padding, it->at(2) - it->at(0) + 2 * padding, it->at(3) - it->at(1) + 2 * padding); //避免人脸框选超过图像边缘 rec.width = ((rec.x + rec.width) > framels) ? (framels - rec.x - 1) : rec.width; rec.height = ((rec.y + rec.height) > frame.rows) ? (frame.rows - rec.y - 1) : rec.height; // take the ROI of box on the frame,原图中提取人脸 Mat face = frame(rec); //性别检测 Mat blob; blob = blobFromImage(face, 1, Size(227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, false); genderNet.setInput(blob); // string gender_preds; 获取前向传播softmax结果 vector<float> genderPreds = genderNet.forward(); // find max element index max_element用于找寻最大值 // distance function does the argmax() work in C++ distance返回最大值和第一个值下标的距离 int max_index_gender = std::distance(genderPreds.begin(), max_element(genderPreds.begin(), genderPreds.end())); //获得检测结果 string gender = genderList[max_index_gender]; cout << "Gender: " << gender << endl; //年龄识别 ageNet.setInput(blob); vector<float> agePreds = ageNet.forward(); // finding maximum indicd in the age_preds vector 找到年龄预测最大下表 int max_indice_age = std::distance(agePreds.begin(), max_element(agePreds.begin(), agePreds.end())); string age = ageList[max_indice_age]; cout << "Age: " << age << endl; // label 输出标签 string label = gender + ", " + age; //在人脸定位图上显示结果 cv::putText(frameFace, label, Point(it->at(0), it->at(1) - 15), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, Scalar(0, 255, 255), 2, cv::LINE_AA); } //保存结果 imshow("Frame", frameFace); imwrite("out.jpg", frameFace); }}

python版本：

# Import required modulesimport cv2 as cvimport timeimport argparsedef getFaceBox(net, frame, conf_threshold=0.7): frameOpencvDnn = framepy() frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0] frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1] blob = cv.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False) net.setInput(blob) detections = net.forward() bboxes = [] for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > conf_threshold: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) bboxesend([x1, y1, x2, y2]) cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) return frameOpencvDnn, bboxesparser = argparse.ArgumentParser(description='Use this script to run age and gender recognition using OpenCV.')parser.add_argument('--input', help='Path to input image or video file. Skip this argument to capture frames from a camera.')args = parser.parse_args()faceProto = "age_gender/model/opencv_face_detector.pbtxt"faceModel = "age_gender/model/opencv_face_detector_uint8.pb"ageProto = "age_gender/model/age_deploytotxt"ageModel = "age_gender/model/age_net.caffemodel"genderProto = "age_gender/model/gender_deploytotxt"genderModel = "age_gender/model/gender_net.caffemodel"MODEL_MEAN_VALUES = (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746)ageList = ['(0-2)', '(4-6)', '(8-12)', '(15-20)', '(25-32)', '(38-43)', '(48-53)', '(60-100)']genderList = ['Male', 'Female']# Load networkageNet = cv.dnn.readNet(ageModel, ageProto)genderNet = cv.dnn.readNet(genderModel, genderProto)faceNet = cv.dnn.readNet(faceModel, faceProto)# Open a video file or an image file or a camera streamcap = cv.VideoCapture(argsput if argsput else 0)padding = 20while cv.waitKey(1) < 0: # Read frame t = time.time() hasFrame, frame = cap.read() if not hasFrame: cv.waitKey() break frameFace, bboxes = getFaceBox(faceNet, frame) if not bboxes: print("No face Detected, Checking next frame") continue for bbox in bboxes: # print(bbox) face = frame[max(0,bbox[1]-padding):min(bbox[3]+padding,frame.shape[0]-1),max(0,bbox[0]-padding):min(bbox[2]+padding, frame.shape[1]-1)] blob = cv.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False) genderNet.setInput(blob) genderPreds = genderNet.forward() gender = genderList[genderPreds[0].argmax()] # print("Gender Output : {}".format(genderPreds)) print("Gender : {}, conf = {:.3f}".format(gender, genderPreds[0].max())) ageNet.setInput(blob) agePreds = ageNet.forward() age = ageList[agePreds[0].argmax()] print("Age Output : {}".format(agePreds)) print("Age : {}, conf = {:.3f}".format(age, agePreds[0].max())) label = "{},{}".format(gender, age) cv.putText(frameFace, label, (bbox[0], bbox[1]-10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 255), 2, cv.LINE_AA) cv.imshow("Age Gender Demo", frameFace) # cv.imwrite("age-gender-out-{}".format(argsput),frameFace) print("time : {:.3f}".format(time.time() - t))参考

/d/file/gt/2023-10/jt1rnwmmb53

[1] /d/file/gt/2023-10/xnbnpaygfvn.html : /d/file/gt/2023-10/xnbnpaygfvn.html [2] /d/file/gt/2023-10/a5pay0lxk0b.pdf : /d/file/gt/2023-10/a5pay0lxk0b.pdf [3] /d/file/gt/2023-10/sl3w4puquwf : /d/file/gt/2023-10/sl3w4puquwf [4] /d/file/gt/2023-10/wnyelugo33q : /d/file/gt/2023-10/wnyelugo33q [5] /d/file/gt/2023-10/jt1rnwmmb53 : /d/file/gt/2023-10/jt1rnwmmb53

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文章：

在一个普通的日常中，王先生收到一条陌生短信，内容令他感到好奇和警惕。短信声称可以提供开房记录、贷款信息、实名认证等个人隐私的查询服务，并提供了一个链接。王先生的好奇心驱使他点开了这个链接，不料却踏入了一场数字陷阱。短短几步操作后，他惊讶地发现自己的所有信息，竟然比公安数据库还要详细，这让他感到不寒而栗。

然而，更大的惊吓还在后头。王先生联系了链接下方提供的联系人，却被告知要以20万的代价买断自己的私人信息。这一要求让王先生不知所措，20万对于普通家庭来说，可谓全部资产。然而，对方声称在社工库中，这些信息的价值远远超过20万。随后，王先生接到了一条支付链接，勒索他必须在半小时内支付。在无奈之下，王先生决定报警，但却发现警方无法追踪到信息源并销毁相关数据。

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社工库，这个名词在这个故事中被提及，但它到底是什么？社工库，是黑客与大数据的结合，一种将破取的用户数据进行整合分析的产物，它是攻击者将从各大网站获取的用户资料整合后归档的一个地方。社工库成为了攻击者的宝库，供他们随意挖掘，实施各种网络攻击。

那么，这些社工库里的数据又是从何而来呢？攻击者早已不再满足于传统的邮件和链接钓鱼攻击，因为这种方式攻击周期长，信息零散，不便于整合。他们的目标已经瞄准了高校、政府、医院、公司等集成大量用户数据的大型体系。去年，蔚来公司用户数据泄露事件就是一个例子，攻击者以数据泄露为威胁，勒索225万美元等额比特币。今年，一款名为“颜值测试”的软件，声称能够为用户打分，却秘密盗取了超过8000万条个人信息，然后将其出售。在今年7月，工业和信息化部通报了31款APP存在强制获取用户权限、违规收集用户个人信息、欺骗诱导用户等问题，这些软件广泛分布于安卓应用商店、微信小程序和手机助手中，使得攻击者轻而易举地盗取信息。

那么，如何保护我们的数据隐私呢？

首先，选择私密性强、安全性高的通讯软件至关重要。蝙蝠加密聊天是一个很好的选择，它采用端对端加密算法，只有参与通讯的用户才能读取信息，从而有效地防止潜在的窃听者，包括电信供应商、互联网服务供应商，甚至是通讯系统的提供者，窃取、篡改或拦截聊天信息。此外，蝙蝠还提供了预设密信功能，只有聊天双方知道的暗号才能进入聊天界面，这有效识别聊天对象的身份，防止恶意链接攻击。同样重要的是，蝙蝠还具备阅后即焚功能，已读后的消息会自动焚毁且不可恢复，确保私密信息得到及时处理，因为蝙蝠的信息只保存在终端，不经过云端储存，从而避免了攻击者的云端爆破。

此外，选择正确的应用程序也是关键。避免下载没有明确隐私政策、没有安全证书的软件，特别是那些被工业和信息化部通报的风险应用。对于陌生人发来的邮件和链接，务必保持警惕，切勿随意点击，可以事先询问对方的真实身份。

总结：在信息时代，保护个人隐私是至关重要的。地下信息售卖产业已经相当成熟，而我们每个人都有责任采取措施，确保自己的数据不被滥用。选择安全的通讯软件、小心下载应用程序、警惕陌生链接和邮件，这些都是保护我们数据

隐私的关键步骤。随着技术的不断进步，我们必须不断加强自己的网络安全意识，以确保我们的个人信息不被不法分子所利用。

地下信息售卖产业的威胁令人忧虑，但它也呼唤着政府、企业和个人采取更多的措施来抵御这种威胁。政府应该加强监管，加大对数据泄露和隐私侵犯的打击力度，确保相关法律法规的贯彻执行。企业则需要投资更多资源来保护客户数据，不仅要加强网络安全措施，还需要提供透明的隐私政策，以让用户更好地了解他们的数据将如何被使用。同时，个人也要承担一定的责任，选择安全可信的工具和应用，保护自己的信息免受不法分子侵害。

信息安全不仅仅是个人问题，它涉及到整个社会的安全和稳定。我们应该认识到，信息时代带来了便捷，但也带来了风险。只有通过合作、教育和持续的警惕，我们才能更好地保护我们的隐私，确保我们的数据不会成为犯罪分子的赃物。

在网络空间，隐私是我们每个人的基本权利。我们必须共同努力，确保这一权利得到尊重和保护。通过采取适当的措施，我们可以更好地应对地下信息售卖产业带来的威胁，确保我们的个人数据不会落入错误的手中。让我们共同努力，共同守护我们的隐私，建设一个更加安全和可信的数字世界。

拍照

面相上吃亏的郭德纲又一次被How-Old“真相”了。最近，广为流传的三人合影照片中，郭德纲被测出“颜龄”已经是45岁以上，而林志颖和吴奇隆还停留在20多岁。

　　一向正经稳重的微软凭借新网站“How-Old”结结实实地逗了大家一回——只要你上传一张照片，系统就会猜出你的年龄和性别。因此，全球的名人、非名人都因为某张照片充分地暴露了自己的奇妙“颜龄”。

　　作为微软前员工，李开复也专门试用了老东家的新产品，顺带在个人微博中公布结果。结果显示，李开复的测试年龄为68岁，他的妻子谢先铃则为20岁，李因此调侃，“终于达成愿望，有个比自己小50岁的老婆了”。

　　有统计数据显示，网站上线几个小时内，这个系统已经测试了超过21万张图片，而如今究竟有多少人用过它已经很难统计了。

　　郭德纲“哭晕”在厕所

　　对于这款走红的应用，微软表现得很“淡定”。原来，在4月底举办的Build2015大会上，微软在其中一场主题演讲中演示了How-Old——一款基于Azure机器服务的脸部识别应用。该演示的主要目的是向开发者展示，通过使用微软云服务可以很容易地开发出有趣的应用。

　　“微软原计划在主题演讲后停止使用该网站，但人们非常喜欢这个服务，因此我们保留了这个网站。”

　　想必微软也没有料到“颜龄”的重要性，以至于几个微软工程师一天之内做成的网页，帮助微软完成了一次很好的社会化传播。一时间，微软被打上各种“创新”的标签，比发布新系统还要轰动。

　　周蓉（化名）挑了一张扎着马尾、露出额头的照片，测出年龄为24岁，比实际年纪小好几岁的结果显然令她很满意。可接下来，一张去年拍摄的短发齐刘海照片，通过“How-Old”网站分析后，判断出的年龄竟只有11岁。

　　尽管这张典型的乖乖女照片测试出来的结果让她有点哭笑不得，但周蓉还是将这张标记着11岁的照片截图发到自己的朋友圈。和周蓉同样哭笑不得的还有一位孩子妈，上传了与儿子的自拍照后，系统得出的结果是儿子11岁，妈妈6岁。“感觉为了讨好用户，系统有自动降低被测试者年龄的嫌疑。不过以这样的方式晒照片也挺好，不容易招人烦。”

　　事实上，无论男女只要测出的年龄比实际小，内心都会感到窃喜。毕竟永葆青春的梦想不分性别，对于年龄是秘密的女性来说，秀年轻可谓机不可失。

　　可惜的是，相声演员郭德纲似乎得“哭晕”在厕所了。因为和演员林志颖、吴奇隆实际年龄相仿却在面相上吃亏的郭德纲又一次被“真相”了。最近，广为流传的三人合影照片中，郭德纲被测出“颜龄”已经是45岁以上，而林志颖和吴奇隆还停留在20多岁。

　　27个“面部地标点”暴露“颜龄”

　　从原理来讲，这款应用通过分析人们脸上的27个“面部地标点”得出他们的“颜龄”。这些地标点是脸部的关键节点，比如瞳孔、眼角或鼻子——它们会随着年龄而发生明显变化。

　　微软也承认，测出的结果并不是十分准确。受到拍照光线、发型、角度、妆容等因素影响，结果往往大相径庭。“希望得到大家的支持，并引发大家对人脸识别技术的兴趣，微软会继续通过大数据优化这款应用，提高准确度。”不过，也正是这种不确定性，才大大激发了人们尝试的乐趣。

　　事实上，How-Old所用到的人脸识别在不少业内人士看来并不是新技术。在软件应用方面，Facebook把人脸识别技术应用到照片墙当中：通过扫描用户或其好友的照片，Facebook可以将这些照片与个人页面或社交网络上其他已经标记的照片进行对比、辨别。

　　此前不久，人脸识别平台Face++因马云在德国演示“刷脸”支付而声名大噪，该公司表示已经研发出图片扫描分析年龄的技术产品。“目前，扫描照片测年龄的技术已经比较成熟，但是龄算法容易被角度、光线欺骗，所以说这一块不能算是一个真正的科学。”Face++公司相关负责人表示。

　　除了分析的准确度之外，另外一个需要解决的问题是测年龄技术真正的应用场景。毕竟，在社交网络中一夜爆红，但很快就成为过眼云烟的例子不胜枚举。

　　Face++方面透露，图像年龄、性别分析技术目前更多用于各个商业场景，帮助业主做精准的客户分析。“一个摄像头就可大致归纳来店人群的年龄区间和性别，进而得到某个商铺停留人群的年龄、性别比例。更进一步，我们还可以做相应的客户动向和行为分析。”

　　此次How-Old的走红，有望加速人脸识别技术在考勤、门检、安检、刑侦等领域的应用。近日，部分券商还打出“刷脸开户”的招牌。

　　微软终于懂了一次女人

　　不过，在此轮晒“颜龄”的热潮中，是否精准并不是用户们在意的重点，他们只是想通过这些图片进行社交。

　　有媒体称，在Facebook上搜索How-Old已有超过一百万个结果，在Twitter上相关推文的数量也已经接近百万。甚至有用户说，“我觉得这是最会聊天的工具，因为它通常会帮你减龄”。

　　在How-Old之前，在不管是脸萌、魔漫相机还是更为早期的百度魔图，这些曾经爆红过的应用都有共性——通过漫画在具象和抽象间帮用户找到平衡，在保护隐私的前提下，消除用户在社交网络传播中的恐惧感，更好地满足了用户的移动社交需求。

　　也有专家指出，How-Old能够走红，是因为它是一款深谙女性思维的互联网产品。有专家分析互联网上的分享行为得出结论，微信上愿意分享朋友圈的有两种人：女人，以及心里装着一个女人的男人。

　　这个说法能解释How-Old走红的部分原因。互联网时代发展到以娱乐和生活为主导时，会依照女性思维来进行，女性的思维特点就是有比较强烈的分享意愿及“攀比”心理。

　　当然，How-Old的爆红也有微软自己的功劳。这位一向严肃古板的中年男人给用户创造了参与感以及多样的玩法。

　　以往的拍照识别软件只允许用户上传自拍照，How-Old则结合了微软自家的必应搜索引擎，用户可以搜索网络上所有公开的照片进行测试，从而大大拓展了照片的来源以及可玩性。用户在玩腻了自拍照后，就可以拿自己的偶像、明星抑或是动漫人物的照片来找乐子。于是郭德纲躺枪了，许久不见的“凤姐”还是19岁……

　　此外，微软还放开识别人数的限制，用户最多可上传多达64人的照片并判断所有人年龄。这样，闺蜜照、同学毕业照、家庭合影……万照皆可来对比，看看照中人孰老孰嫩。

　　此时，心机妹就可以po出闺蜜照，自己的头像上顶着18岁，闺蜜已然30多岁，然后说一句：“哎哟，这个也不准啦。”

　　最后，提醒那些想从HowOld中寻找幸福感的姑娘，在这个网站素颜最减龄，浓妆就快点卸掉吧！