输入
一张清晰的正面照片
无法使用的图片会被拒绝，不会猜测分数。
面部对称性，通过 30 组点对测量。
在一张正面照片中比较 30 组面部特征点对，查看对称性分数及照片上的测量差异。
JPG、PNG 或 WebP · 仅一张脸，面向镜头，光线均匀。
处理在浏览器中完成。照片仅保留在此标签页，清除或关闭标签页后即移除。
了解这项测量
对称性在综合分的四项维度中权重最高，测量方法也最明确。工具以测得的中线为轴，将 30 组固定特征点对镜像，计算镜像点与对应点在水平和垂直方向的距离，再将这 30 项偏差的均方根映射为 0–100 分。
输出
对称性分数与配对特征点
0–100 对称性分数、相对脸宽的特征点偏差，以及本地测量图。
01
用数字表示面部对称性
对称性检查并不把照片左右半边作为图像来比较，而是在把面部转正并缩放后，比较 30 组检测到的特征点坐标。图像比较容易受到光线和相机横向倾斜的主导，坐标比较避免了直接比较图像的这些影响。
02
这 30 组点对
引擎公开固定点对，每个区域 5 组，共 6 个区域：眉毛、眼睛、面颊及颧部、鼻子、嘴和下颌。列表是有序数组，而不是无序集合，因为浮点数求和不满足结合律。改变顺序会改变结果末尾的数字，因此顺序也是公式的一部分。
03
我的脸对称吗
没有一张脸的偏差为零。对称偏差均方根的参考区间上限为脸宽单位下的 0.015，半分常数为 0.030，也就是说，均方根为 0.030 时，这项维度得分为 50。这两个值是工程常数，不是人群统计数据。工具没有测量你在人群中的位置，也不会把分数当成人群排名。
04
对称性在综合分中的权重
对称性占综合分的 35%，高于其他维度。三庭和五眼各占 25%，黄金比例组占 15%。四项权重固定在冻结的 v1.0 引擎中，并在每个展示分数的页面上列出。规范规定了这些权重，没有给出原因，本页也不会另行推测。
05
对称性分数看不到什么
这是正面视图测量，只在图像平面内计算。纵深方向的不对称，例如一侧颧骨更突出、侧面可见的鼻中隔偏斜，不会在这里产生测量信号。转头可能制造面部本身不存在的不对称，因此工具会拒绝明显转头的照片。
06
本测试的隐私
对称性测试在浏览器中运行。照片、本地计算的 478 个特征点及 30 项残差都在设备内处理。图像、坐标和扫描结果记录不会传到我们的服务器，也不会创建账号。
常见问题
你关心的问题。
对称性测试怎样测量？
先消除相机横向倾斜，按脸宽缩放，再以测得的中线为轴镜像 30 组固定特征点对。每组都计算镜像点与对应点的水平和垂直偏移，再取全部 30 项偏差的均方根，将这个值映射为 0–100 维度分数。
多少对称性分数算好？
引擎公开的均方根参考区间上限为 0.015，半分点为 0.030，因此均方根越小，维度分数越高。工具没有发布好坏阈值，因为没有可用来划分阈值的人群分布数据。
为什么用 30 组点对，而不是全部 478 个特征点？
这 30 组点对在两侧都对应可识别的解剖区域：眉、眼、面颊、鼻、嘴和下颌。478 个网格顶点中，大部分是插值的表面点，其镜像对应点未必属于同一个特征。全部纳入会增加噪声，而不是有效信息。
照片倾斜会降低对称性分数吗？
测量前会消除横向倾斜，因此轻微倾斜不会降低分数。超过质量门槛的倾斜会直接被拒绝，不产生任何分数，避免倾斜悄悄扭曲结果。
面部对称性测试免费吗？
免费，无需注册、邮箱或付款。扫描全部在浏览器中运行，不会上传或在服务器存储照片及测量值。
准备好查看测量了吗？
在浏览器内免费扫描，查看对称性分数与配对特征点、测量点和参考值。