在本篇文章完成后，微软也做出了：

微软自己也声称，软件会根据用户的年龄、性别、肤色，还有现场的光线等变量来适当调整图片参数，从而达到“智能增强”。这也说明了这款软件不只是简单地对图片进行磨皮和添加滤镜。由此，我怀着无比期待的心情进行了测试，打开 App 只有两个选项，拍照和选取相册里的图片进行滤镜处理。以下为自测：

共有自然、增强、糖果等14种滤镜可供选择

（在文章完成两天后，微软联系到 PingWest品玩表示此处为微软产品人员描述产品的笔误，并非机器学习和图片处理技术，而是人脸技术及计算摄影学技术。）

闲来无事，无意中发现微软在苹果的 App Store 上线了一款新应用，微软（Microsoft Selfie），一款和美颜应用。用户同样可以访问的H5页面或是通过“微软咖啡”号进行体验。我替大家试了试毒。

我明白微软在图片语音数据的积累和分析，也是认可将技术应用到具体生活中的方式，但是机器学习，比如机器本身通过分析无数张图片，进行聚类分析，得出哪些图片是猫，但是微软的滤镜除了自然，其它都是固定值，而且即使是无数图片的分析，是分析了无数张滤镜处理过的图片么？积累C端用户自身对滤镜数值的调整，从而机器习得出他们对于滤镜数值的偏好，给予出最佳的美颜效果。所以，我通过分析一万张猫片可以得出我给自己美颜数值多少是最佳咯？所以我的逻辑是我知道微软技术很厉害也没否认过，但是和美颜提升到战略高度有什么关系么？

但是看到新浪的这篇文章我再次对自己的智商产生了怀疑，微软研究院程骉谈微软：轻应用后的重科技。文中指出，微软背后的4项主要技术支持： JDA人脸检测和LBF人脸比对程序、图像处理技术与智能信息识别技术、快速帧间对齐和多帧降噪与自动技术。程骉还表示，这款产品背后的技术基于微软发表的二三十篇论文，这些技术积淀长达十余年。另外程骉还提到，这种轻应用背后反应的是微软乃至整个行业创新方向的改变。

我们忽略掉为何应用描述里有 Lumia930竞品手机依然能够通过苹果严格的审核，也忽略掉应用详情里修掉女孩雀斑的图片描述，我注意到了很令人不明觉厉的一点：

所以这难道不就是一款普通的滤镜美颜应用么恕我愚钝。

从相册里选取相片，默认自然滤镜

能把凤姐修成网红的某秀秀一定没想到可以这样介绍和宣传自己。这使我立马联想到另一种技艺的精妙修辞手法，主要是在人群密集的公共场所，提供智能高端数字通讯设备表面高化合物平面处理技术咨询和即时服务 IT 和通讯的周边服务的一种技艺——贴膜。当然，因为这个看似平淡无奇的美颜应用，却解释得如此高深，甚至提升到了战略高度，我现在的心情纠结得就像在解答高中阅读理解题，请分析作者用词表现了什么样的感情又有什么样的深意。

“的时候，如果检测到光线不佳会快速连拍用于降噪”，据说相关人士介绍，这个功能确实是黑科技，只是某美颜应用早就应用了这项技术，其它应用目前没有听说。但是也有人使用后表示，连拍的时候很难控制手不抖，于是本来是为了降噪的连拍，很可能会导致整个图片都会糊掉

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

可能很多读者不明白机器学习的定义，所以这里援引一下机器学习的解释：