Stima dell'età
Stima l’età apparente da un volto, con l’incertezza accanto al risultato.
Provalo
Scatta una foto o carica un'immagine per vedere la stima dell'età in azione.
Le immagini inviate vengono conservate fino a 7 giorni per la revisione di fiducia e sicurezza, dopodiché vengono eliminate. Non caricare immagini di persone identificabili senza il loro consenso. Come trattiamo i dati della demo →
Solo curiosità su quanti anni dimostri? Gioca su ageguesser.ai →
Panoramica
Usa le stime per dare priorità alla revisione delle prove o indirizzare contenuti di età ambigua ai team di fiducia e sicurezza. Una stima visiva non stabilisce l’età legale di una persona.
Prove su larga scala
La stima dell'età consente agli investigatori di caratterizzare rapidamente grandi volumi di materiale sequestrato. Il grafico seguente mostra la distribuzione dell'età stimata su 100.000 volti rilevati in materiale di abuso sessuale su minori — illustrando come questa capacità possa sintetizzare grandi insiemi di prove per le indagini e la presentazione in tribunale.
Da un'esecuzione di VST Teams su 100.000 volti in CSAM sequestrato.
Prestazioni del modello
Il modello attuale (v3) è un vision transformer affinato su un ampio dataset curato di immagini reali con etichette di età verificate. Produce una stima puntuale accompagnata da un valore di incertezza calibrato per ogni volto rilevato.
Questi valori descrivono il nostro insieme di valutazione, non la precisione di ogni immagine caricata. L’errore varia con età, qualità dell’immagine e popolazione; consulta le fasce di età sotto.
Precisione per fascia d'età
| Fascia d'età | EAM (anni) | Entro ±1 anno | Entro ±2 anni |
|---|---|---|---|
| 0–2 | 0.41 | 95.3% | 97.7% |
| 2–5 | 0.72 | 88.3% | 97.0% |
| 5–8 | 0.77 | 86.1% | 96.4% |
| 8–13 | 1.06 | 73.6% | 93.1% |
| 13–18 | 1.26 | 69.9% | 85.0% |
| 0–18 (tutti i minori) | 0.87 | 81.9% | 94.1% |
| 18–26 | 2.11 | 53.9% | 71.7% |
| 26–40 | 3.30 | 36.8% | 52.7% |
| 40+ | 5.04 | 22.4% | 34.2% |
Prestazioni competitive
Una valutazione indipendente rispetto ai principali sistemi commerciali di stima dell'età mostra che Rigr AI supera i concorrenti ad ogni singola età da 0 a 16 anni, con vantaggi particolarmente marcati per i bambini piccoli (0–5 anni) e la fascia pre-adolescenziale/prima adolescenza (8–15 anni), dove i tassi di errore dei concorrenti sono 2–3× più elevati.
Incertezza calibrata
Nell’insieme di valutazione, il 68,48% delle età reali rientrava nell’intervallo ±1σ indicato, rispetto al 68,27% atteso. Questo misura la calibrazione su tale insieme; non garantisce il risultato di una singola immagine o di un’altra popolazione.
I risultati relativi all'età apparente e allo stadio di sviluppo sono stime visive. Non verificano l'identità né stabiliscono l'età legale di una persona. Le decisioni ad alto rischio e i casi limite devono prevedere un'adeguata revisione umana.
Uso operativo
All'interno di VST Teams, la stima dell'età viene utilizzata per:
- Evidenziare contenuti potenzialmente sensibili che coinvolgono minori
- Prioritizzare la revisione di grandi set di dati multimediali
- Supportare la valutazione probatoria senza sostituire il giudizio umano
La capacità è disponibile anche come API autonoma o applicazione leggera implementabile in un ambiente air-gapped. Sono disponibili plug-in per i principali strumenti di analisi forense delle immagini.
Integrazione con Griffeye
I risultati della stima dell'età vengono visualizzati direttamente in Griffeye Analyze, consentendo agli investigatori di filtrare e prioritizzare senza abbandonare il proprio flusso di lavoro abituale.
Distribuzione e controllo
Le opzioni locali sotto mantengono l’elaborazione nella tua infrastruttura. Questa demo pubblica è diversa: le immagini vengono conservate fino a sette giorni per la revisione di fiducia e sicurezza, poi eliminate. Politica dei dati della demo →
- Completamente containerizzato
- Funzionamento on-premise e air-gapped
- Nessuna immagine inviata a Rigr AI in una distribuzione locale
- Il cliente mantiene il pieno controllo su input e output
Per gli sviluppatori
L'API di Media Examiner accetta immagini tramite caricamento multipart e restituisce età stimate, riquadri di delimitazione, punteggi di confidenza e incertezza calibrata per ogni volto rilevato.
La stima facciale dell'età è integrata in Media Examiner. Quando è visibile un volto adeguato, la stessa richiesta che restituisce i rilevamenti di nudità, anatomia e contenuto sessuale restituisce anche un'età apparente e la relativa incertezza calibrata: non è necessario inviare l'immagine due volte. Le integrazioni esistenti con il servizio di età autonomo continuano a essere supportate.
Il dettaglio completo di endpoint, schema di risposta e codici di errore è nel riferimento all’API di stima dell’età. Solo in inglese.
POST /classify curl -X POST https://api.mes.rigr.ai/classify \
-H "X-API-KEY: $API_KEY" \
-F "[email protected]" \
-F "model=VisualyzeV2" \
-F "estimate_age=true"{
"classification": {
"key": "rigr-none",
"display_name": "No sexual content",
"severity": 0
},
"flags": [],
"detections": [{
"class_name": "Adult Female Face",
"score": 0.9998,
"bbox": {"x": 0.31, "y": 0.12, "w": 0.18, "h": 0.24},
"age": 25.3,
"age_uncertainty": 1.2
}]
}