방법론과 한계
이 추정이 지지할 수 있는 것과 없는 것
이 페이지는 기하학적 방법, 일곱 가지 원형, 품질 검사, 결과를 읽을 때 중요한 한계를 문서화합니다.
측정 정의
앱은 랜드마크 포인트에서 얼굴 길이, 이마 너비, 광대 너비, 턱 너비, 아래턱 너비를 측정합니다. 길이 대 너비, 이마 대 턱, 광대 대 턱, 이마 대 광대, 턱 대 얼굴, 아래턱 테이퍼 비율을 도출합니다. 얼굴 삼등분, 눈 간격, 눈 기울기, 대칭은 보조 단서로 보고됩니다.
원형 비교
일곱 가지 얼굴형 각각은 다섯 가지 비율 특징에 대한 범위와 가중치로 표현됩니다. 앱은 측정된 비율이 각 범위 안에 얼마나 가깝게 들어가는지 점수화하고 가중치 점수를 결합해 정규화합니다. 가장 가까운 점수가 주요 판독이며 다음 점수는 보조 일치로 표시될 수 있습니다.
품질 검사
앱은 화면에서의 얼굴 크기, 선명도, 노출, 머리 기울기, 좌우 회전, 상하 각도, 눈 뜨임을 확인합니다. 이 검사는 신뢰도 이름표를 바꾸고 경고를 생성합니다. 결과를 검증된 측정값으로 바꾸지는 않습니다.
알려진 한계
2D 사진은 3D 얼굴을 평면화합니다. 렌즈 왜곡, 머리 각도, 조명, 머리카락, 안경, 메이크업, 수염, 자르기가 보이는 비율을 바꿀 수 있습니다. 이 방법에는 전문가가 레이블한 정확도 벤치마크도, 대표성 있는 인구집단 검증도 없습니다. 다이아몬드형과 삼각형은 탐색적 분류입니다. 결과는 스타일링 보조 수단이며 의학적, 정체성, 나이, 성별, 매력 평가가 아닙니다.
데이터와 모델 상태
프로덕션 앱은 함께 제공되는 랜드마크 모델과 투명한 기하학 규칙을 사용합니다. 훈련된 얼굴형 이미지 분류기는 포함하지 않습니다. 이 프로젝트를 위해 평가한 공개 5분류 데이터셋은 범위, 레이블, 분할, 저작권 문제로 프로덕션 사용에서 제외되었습니다. 어떤 후보 모델도 문서화된 벤치마크 절차를 통과하지 못했습니다.