Der Autor dieser Zeilen fühlt sich gerade alt, sehr alt. Das liegt in erster Linie daran, dass ihn vorhin sehr alt gemacht hat. Seeehr alt. Und nein, hier werden wir keine Beweisfotos davon veröffentlichen, so viel Eitelkeit muss sein. Immerhin: Das Geschlecht hat die Seite korrekt erraten. 
Die einzelnen APIs in der Übersicht Das maschinelle Erkennen von Alter und Geschlecht mag zwar trivial klingen, für ein maschinelles System ist das aber eine alles andere als einfache Aufgabe. Wie Microsoft im Machine Learning Blog erklärt, ist das eine Demonstration der in der Azure Machine Learning Gallery verfügbaren APIs. Darin werden Gesichter, Sprache und „Sehvermögen“ angesprochen, diese sind Teil einer neuen Suite namens Project Oxford, dahinter stehen Bing und Microsoft Research.
Zur Face-API gibt es auch eine Demo-Seite, auf der man sehen kann, wie diese Informationen erfasst werden. Microsoft schreibt, dass man bei der Entwicklung festgestellt habe, dass das Schätzen von Alter und Geschlecht den interessantesten Teil darstellt. Deshalb wurde das auch als Aspekt für das aktuelle Projekt ausgewählt.
Das Projekt dient auch dazu, die auf diese Weise hochgeladenen Daten über den Azure-Streaming-Dienst zu erfassen. Microsoft weist darauf hin, dass man dabei nicht die Bilder abspeichert, sondern nur die Metadaten als JSON-Datei in die Event Hubs gestreamt werden. Weitere technische Details kann man im dazugehörigen Blogbeitrag nachlesen.
Die Alters-Erkennungs-Seite ist übrigens geradezu prädestiniert dafür, dass man Unfug damit betreibt, wie zahlreiche Nutzer auf Twitter mittlerweile ausprobiert haben. Probiert es einfach selbst aus (gerne auch mit „etwas anderen“ Bildern).
