# Age Progression Compensation

> Ajustar el embedding para compensar diferencia de edad si la foto del documento es antigua

- Skill: `davidcastagnetoa/age-progression-compensation` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/age-progression-compensation`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/age-progression-compensation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/age-progression-compensation

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# age_progression_compensation

Algoritmo de compensación de envejecimiento que ajusta la comparación facial cuando hay una diferencia significativa de edad entre la foto del documento y la selfie actual. Reduce falsos rechazos en documentos con fotos antiguas.

## When to use

Usar en el `face_match_agent` cuando la fecha de emisión del documento indica que la foto tiene más de 5 años de antigüedad y el score de similitud está en zona ambigua (0.70-0.85).

## Instructions

1. Calcular antigüedad de la foto: `años = fecha_actual - fecha_emisión_documento`.
2. Si `años > 5`, activar compensación de edad.
3. Estimar edad en ambas imágenes usando el modelo DEX/MiVOLO del `antifraud_agent`.
4. Calcular delta de edad: `age_delta = edad_selfie - edad_documento`.
5. Aplicar factor de tolerancia al umbral de similitud: `threshold_adjusted = threshold - (0.02 * age_delta)`.
6. Mínimo umbral ajustado: 0.70 (nunca bajar de este valor por seguridad).
7. Registrar `age_delta` y `threshold_adjusted` en auditoría.

## Notes

- La compensación solo relaja el umbral, nunca lo endurece.
- Para diferencias > 20 años, recomendar revisión manual independientemente del score.
- Este módulo es complementario; si el score sin compensación ya supera 0.85, no es necesario.