数据集：从脸看你有多老？

我们在生活中评价人的外貌，除了简单的美丑之分外，还有一个非常常用的准则：“这个人长的显老”；“这个人长的很年轻”。人看起来的年龄并不会完全与出生日期完全相符，所以体现在人们眼里会是完全不同的状态。

现在，研究者们设计了一个新软件，可以利用人的面部三维扫描图像，来判断他身体的真实年龄。

对人来说，面部是最能体现衰老现象也是最容易分析衰老过程的部位。以往研究发现，皮肤、软组织以及骨体积变化是引起面部形态改变的主要原因，而多种复杂的因素都会影响到这个过程，所以面部衰老在不同个体和种族之间可能存在差异。

为了找出与健康状况及生理年龄相关的面部特征，研究者们对332名年龄在17-77岁的中国人进行了面部三维扫描，同时采集了他们的血液进行生物指标分析。

研究人员利用这些数据建立了数学模型，来“预测”实验对象的年龄。结果显示，对40岁以下的人来说，用该方法分析出的年龄与实际生理年龄相差可达6岁——也就是说实际年龄30岁的人，分析出的年龄可以低至24岁或高至36岁；而对40岁以上的人来说，预测年龄与实际年龄的差异会更大，这意味着人到了40岁以上，个体衰老速度的差异会变大。

她表示，面部三维图像分析有望为个性化医疗和保健提供帮助。“一个人接受医疗和保健指导前，可以先拍摄面部三维照片，确定其生理年龄。医生再根据这个年龄制定给药量等个性化方案，使之与个人真实的衰老程度匹配。这项成果还能成为评价抗衰老药物效果的定量标准。”不过，由于该技术需要结合三维照相机使用，而目前这种照相机还没有普及，因此这种方法还很难推广到大众中。这也给我们带来新的思维。如何将数据更加可视化地展现是做数据模型的一大重点。当数据能在分析后直观显示出来将能给分析后续工作带来很大帮助。如今已经有很多工具可以支持数据可视化的多种效果。国内首个自主研发的大数据可视化分析产品魔镜，有500多种可视化效果，可为数据分析带来很大的便利。接下来，研究小组计划对个体间的衰老差异进行更深入的分子水平研究，并尝试在其他人种中采集图像数据，开展研究。