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。
测量三项面部比例,并与固定参考面部模型比较。读数使用引擎的参考值,不假设每项比例都应等于 1.618。
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。
许多面部黄金比例测试将比例与 1.618 比较并对差距计分。本工具测量同样的三项比例,但与参考面部实际测得的值比较:1.152、1.375 和 3.120,没有一项是黄金分割常数 φ。以下说明为什么使用这些值。

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。
输出
三项实测比例
脸长 / 脸宽、嘴宽 / 鼻宽、脸宽 / 嘴宽,以及 0–100 参考比例分数。
01
黄金比例组包含脸长 / 脸宽、嘴宽 / 鼻宽,以及脸宽 / 嘴宽。这三项可以通过正面视图和对应实际特征的特征点测量,因此被纳入这一组。
02
φ 描述的是基于解剖标志的传统比例理论。面部网格检测器返回网格顶点,两者并不完全对应:额头顶点不是发际线,脸宽顶点也不是真正的颧点。在标准面部上,三项比例测得 1.152、1.375 和 3.120。若用 1.618 评分,参考面部本身也会得到低分,这说明参考尺不匹配,不能据此评判面部。
03
它表示三项实测值与参考值的距离,合成为一项偏差后映射为 0–100 分。它不表示接近 φ、神圣比例或某个美貌标准。分数更高,只说明三项比例更接近一个固定参考面部模型。
04
这项维度的半分点偏差为 0.110,超过对称性的 0.030、三庭和五眼的 0.045 和 0.040 各自容差的两倍。它在综合分中的权重也最低,为 15%。两个数值都是 v1.0 中固定的引擎常数,规范规定了这些值,没有说明原因。
05
三项比例都展示你的测量值以及对应参考区间。如果你不同意某个参考值,可以明确指出是哪一项,而不必面对一个缺乏解释的百分比。
06
对称性占 35%,三庭占 25%,五眼占 25%,黄金比例组占 15%。综合分 = 0.35 × 对称性 + 0.25 × 三庭 + 0.25 × 五眼 + 0.15 × 黄金比例组。权重固定在冻结的引擎中,并在每个展示分数的页面上列出。
07
三项比例在浏览器中计算。照片和比例都不传输到服务器,我们也不会创建扫描结果记录。无需账号或付款。
常见问题
不使用。它将三项实测比例与引擎标准面部测得的 1.152、1.375 和 3.120 比较。φ 描述解剖标志之间的比例,而面部网格并不直接提供这些解剖标志。
脸长 / 脸宽、嘴宽 / 鼻宽,以及脸宽 / 嘴宽。三项都从正面视图测量。
占综合分的 15%,是四项中最低的权重;半分点偏差为 0.110,也是四项中最宽的容差。两者都是 v1.0 引擎中的固定常数,列在本页供你核对计算。
不代表。它只说明三项测得的比例接近一个固定参考面部模型。“美”不是计算中的任何一个变量。
能。评分前,三项比例会合成为一项偏差,因此不同组合可能得到相同维度分数。这也是每项测量比例都单独显示的原因。
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