So funktioniert diese Website

Gesichtsform ist keine Punktzahl. Es gibt keine bessere oder schlechtere Form – nur Styles, die mit der funktionieren, die du hast. Wir verkaufen keine Brillen und keine Haarprodukte, und diese Auswahl wird von keiner Marke beeinflusst. Dein Foto verlässt niemals dein Gerät. Wir können es nicht sehen, und wir konnten es nie.

Auf dieser Website gibt es keine Affiliate-Links, keine gesponserten Beiträge und keine bezahlten Platzierungen. Wir hatten genau einen Affiliate-Link, zwischen dem 15. und dem 17. September 2026, und haben ihn wieder entfernt. Sollte jemals wieder ein Händlerlink erscheinen, steht daneben ein Hinweis, und er wird im Seitenquelltext als rel="sponsored" gekennzeichnet, damit Suchmaschinen ihn als bezahlten Link lesen und nicht als redaktionelle Empfehlung.

Die Proportionen hinter unseren Formregeln wurden am 12. September 2026 an einem lokalen Kalibrierungsset aus 50 frontalen Fotografien realer Personen abgestimmt, die aus Stockbibliotheken mit freier Lizenz stammen und nur auf unseren eigenen Rechnern zur Messung verwendet wurden – keines dieser Fotos erscheint auf dieser Website. Jede Fotografie wurde von einem einzelnen Annotator gelabelt, ohne zweiten unabhängigen Durchgang, daher tragen die Labels die Beurteilung einer Person und nicht einen Konsens. Dieses Set ist eine Kalibrierungshilfe, kein Validierungsset: Wir veröffentlichen keinen daraus abgeleiteten Genauigkeitsprozentsatz und behaupten nicht, die Schwellenwerte seien gegen unabhängige Ground Truth verifiziert worden. Die auf dieser Website gezeigten Gesichtsillustrationen sind synthetisch und als solche gekennzeichnet.

Jede Zahl, die wir veröffentlichen – die Tabelle oben, die typischen Bereiche in jedem Form-Ratgeber, die Abbildungen, die Erklärungen auf deiner Ergebnisseite – ist auf der Maßband-Skala: den Verhältnissen, die du erhalten würdest, wenn du ein Maßband an dein eigenes Gesicht legst. Der Foto-Detektor misst nicht so. Er arbeitet mit Gesichtslandmarken, und die Landmarken, die er für Gesichtslänge und Kieferbreite verwendet, sind nicht die Punkte, die ein Maßband berührt, deshalb fallen seine rohen Verhältnisse in ein deutlich schmaleres Band als das eines Maßbands.

Deshalb kalibrieren wir den Klassifikator auf der Skala des Detektors selbst und verbinden beide mit einer affinen Abbildung pro Merkmal. Weil diese Abbildung das Prototypzentrum und die Standardabweichung um denselben Faktor skaliert, kommt der standardisierte Abstand, den der Klassifikator tatsächlich berechnet, auf beiden Skalen identisch heraus – die Tabelle oben ist eine exakte Beschreibung des Klassifikators, keine lockere Übersetzung davon.

Eine Konsequenz, die wir lieber aussprechen als vergraben. Auf dem Foto-Pfad sind die Verhältnisse auf deiner Ergebnisseite eine Schätzung dessen, was ein Maßband gelesen hätte, aus der Landmarkengeometrie umgerechnet – nicht die rohen Landmarkenquotienten, und die Seite sagt das neben der Tabelle. Auf dem Maßband-Pfad werden dir deine eigenen Verhältnisse so angezeigt, wie du sie eingegeben hast.

Wir listen sieben Formen, nicht acht. Manche Stilratgeber verwenden „invertiertes Dreieck“ als Synonym für Herz, andere behandeln es als eigene Kategorie – die Grenze zwischen beiden ist nicht konsistent genug, um danach zu klassifizieren. Deshalb führen wir es unter Herz und sagen das auch, statt einen achten Prototyp zu erfinden.

Das Regelwerk auf dieser Seite und jede datierte Vergleichstabelle, die unsere Artikel veröffentlichen, sind auch als Daten verfügbar – ein öffentliches Repository auf GitHub, unter der Lizenz CC BY 4.0. Offene Daten enthalten das vollständige Inventar: was im Repository liegt, wie du es zitierst und was die Daten nicht beweisen.

• Farkas, L. G. (1994). Anthropometry of the Head and Face, 2nd ed. Raven Press.
• Farkas, L. G., Katic, M. J., & Forrest, C. R. (2005). International anthropometric study of facial morphology in various ethnic groups/races. Journal of Craniofacial Surgery, 16(4).
• Lugaresi, C., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv:1906.08172.
• Kartynnik, Y., et al. (2019). Real-time Facial Surface Geometry from Monocular Video on Mobile GPUs. arXiv:1907.06724.
• Milady Standard Cosmetology, 14th ed. Cengage Learning.

Wenn du Kosmetologin oder Kosmetologe mit Lizenz bist, in der kraniofazialen Forschung arbeitest oder einfach eine falsche Zahl entdeckt hast, schreib an contact@knowyourfaceshape.com Korrekturen werden auf der Seite genannt, die sie beheben.