Detector de Edad y Género API

Detectar la edad estimada de una persona en una imagen dada. También, detectar su género. Ideal para clasificar y verificar imágenes.
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

Acerca de la API:

Esta API reconocerá las caras ubicadas en una imagen dada y entregará la edad estimada de la persona en ella y, además, su género. 

 

¿Qué recibe esta API y qué proporciona su API (entrada/salida)?

Esta API recibirá una URL de imagen y el accuracy_boost (entero de 1 a 4), y entregará el género coincidente y la edad estimada de la persona. 

accuracy_boost: Para aumentar la precisión de su solicitud, a costa del tiempo de respuesta de la API, utilice el parámetro opcional "accuracy_boost" para mejorar la precisión del modelo. Los argumentos válidos son valores en el rango de 1 a 4, siendo 1 el modelo más rápido y menos preciso y 4 el modelo más preciso y más lento. Recomendamos 2 para la mayoría de los casos de uso. 

 

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de esta API?

 

Esta API es ideal para aquellas empresas que tienen una gran base de datos de imágenes que necesitan ser clasificadas por género o edad. 

Tal vez, tenga una base de datos de fotos de perfil de usuarios y necesite clasificarlas por género y edad para comenzar a recomendarles ciertos productos o promociones.

Establezca puntos de control de seguridad donde sus usuarios carguen una imagen de sí mismos y podrá darles acceso a diferentes características en sus plataformas. 

 

¿Hay alguna limitación en sus planes?

Además del número de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones. 

Documentación de la API

Endpoints


Pasa la URL de la imagen que deseas verificar. 

Además, pasa el accuracy_boost

Para aumentar la precisión de tu solicitud, a cambio del tiempo de respuesta de la API, utiliza el parámetro opcional “accuracy_boost” para aumentar la precisión del modelo. Los argumentos válidos son valores en el rango de 1 a 4, siendo 1 el modelo más rápido y menos preciso y 4 el modelo más preciso y más lento. Recomendamos 2 para la mayoría de los casos de uso.



                                                                            
POST https://www.zylalabs.com/api/563/age+and+gender+detector+api/399/detector
                                                                            
                                                                        

Detector - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {"detected_faces": [{"BoundingBox": {"startX": 184, "startY": 0, "endX": 419, "endY": 317, "Probability": 99.09457564353943}, "Gender": {"Gender": "male", "Probability": 81.68779015541077}, "Age": {"Age-Range": {"Low": 47, "High": 60}}}]}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Detector - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/563/age+and+gender+detector+api/399/detector' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "url": "https://encrypted-tbn1.gstatic.com/licensed-image?q=tbn:ANd9GcSAHmDSOdLA5YgFlEkMmgdweIf3jyGI0EGKqU5U7TpO70GFAY48v1N51eMRpY6mbG-VzfPvgObhOwB8lX4",
    "accuracy_boost": 3
}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Detector de Edad y Género API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Detector de Edad y Género API FAQs

La API devuelve datos relacionados con las caras detectadas en una imagen, incluyendo rangos de edad estimados y clasificaciones de género. Cada cara detectada incluye un cuadro delimitador, probabilidad de género y rango de edad.

Los campos clave en la respuesta incluyen "detected_faces," que contiene un arreglo de datos faciales. Cada entrada de cara incluye "BoundingBox," "Gender," y "Age," con probabilidades y rangos de edad respectivos.

Los datos de la respuesta están estructurados como un objeto JSON. Contiene un array "detected_faces", donde cada elemento representa una cara detectada con sus coordenadas del cuadro delimitador, género y detalles del rango de edad.

El endpoint acepta dos parámetros: "URL de imagen" (la URL de la imagen a analizar) y "accuray_boost" (un entero de 1 a 4 para ajustar la precisión y el tiempo de respuesta).

Los usuarios pueden personalizar las solicitudes proporcionando una URL de imagen y seleccionando un nivel de "mejora de precisión". Esto permite un equilibrio entre la velocidad de respuesta y la precisión según sus necesidades.

Los casos de uso típicos incluyen la clasificación de imágenes en bases de datos por edad y género, la mejora de la experiencia del usuario en las recomendaciones de productos, y la implementación de características de seguridad que requieren la verificación del usuario mediante el análisis de imágenes.

La precisión de los datos se mantiene mediante el uso de algoritmos avanzados de reconocimiento facial. Los usuarios pueden mejorar la precisión ajustando el parámetro "accuracy_boost", lo que permite obtener resultados más precisos a costa del tiempo de respuesta.

Si los usuarios reciben resultados parciales o vacíos, deben verificar la calidad de la imagen y asegurarse de que las caras sean claramente visibles. Además, ajustar el "accuracy_boost" puede mejorar los resultados de detección.

General FAQs

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