사이트 운영 방식
방법, 규칙 집합, 기준값, 그리고 아직 증명하지 못한 것.
아직 면허를 가진 미용 전문가의 감수를 받지 않았습니다. 현재 감수자를 찾고 있습니다. 해당 전문가이시고 잘못된 점을 발견하셨다면 contact@knowyourfaceshape.com로 알려 주세요. 수정하고 이름을 함께 올리겠습니다.
얼굴형은 점수가 아닙니다. 더 나은 얼굴형도 더 나쁜 얼굴형도 없으며, 지금의 얼굴형과 어울리는 스타일만 있을 뿐입니다. 저희는 안경이나 헤어 제품을 판매하지 않으며, 이 추천은 어떤 브랜드에도 영향을 받지 않습니다. 사진은 기기 밖으로 나가지 않습니다. 저희는 사진을 볼 수 없고, 지금까지도 볼 수 없었습니다.
제휴 링크
이 사이트에는 제휴 링크도, 협찬 게시물도, 유료 게재도 없습니다. 2026년 9월 15일부터 17일 사이에 제휴 링크를 딱 하나 게재했다가 다시 내렸습니다. 앞으로 소매점 링크가 다시 들어온다면, 그 옆에 고지 문구를 붙이고 페이지 소스에서 rel="sponsored" 표시로 남겨 두어, 검색 엔진이 편집 추천이 아니라 유료 링크로 읽도록 하겠습니다.
처리 과정을 쉬운 말로
- 1 · 랜드마크. MediaPipe Face Landmarker는 브라우저에서 실행되며 얼굴의 478개 지점을 반환합니다. 그중 열 개를 씁니다: 헤어라인, 턱끝, 양쪽 광대뼈, 양쪽 이마 가장자리, 양쪽 턱 모서리, 양쪽 턱 측면입니다.
- 2 · 단위. MediaPipe는 x를 이미지 너비로, y를 이미지 높이로 정규화합니다 — 단위가 다릅니다. 저희는 먼저 이것을 되돌립니다. 그렇게 하지 않으면 같은 얼굴도 가로 사진과 세로 사진에서 다르게 측정됩니다.
- 3 · 비율. 다섯 가지 특징: 얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비, 이마 ÷ 광대뼈, 턱 ÷ 광대뼈, 턱 모서리의 각도, 그리고 턱끝 너비 ÷ 턱 너비입니다. 이 랜드마크는 줄자가 닿는 지점이 아니므로, 비율은 무엇과 비교하기 전에 먼저 환산됩니다 — 아래 두 가지 측정 척도 를 참고하십시오.
- 4 · 거리. 각 특징은 자기 자신의 산포를 단위로 일곱 프로토타입 각각과 비교되고, 가중치가 적용된 뒤 얼굴형마다 하나의 거리로 합산됩니다. 가장 작은 거리가 선택됩니다.
- 5 · 정직함. 표시되는 신뢰도는 그 비교의 원시 출력을 반올림한 값입니다. 보기 좋게 만들려고 잘라 내는 일은 없으며, 낮을 때는 숨기지 않고 노란색으로 그 사실을 알립니다.
전체 규칙 집합
코드가 실행하는 것과 같은 상수입니다 — 이 페이지는 그것을 import하며, 다시 타이핑하지 않습니다.
타원형
- 얼굴 길이 비율(얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 1.26, 최대 1.64입니다 → 얼굴 길이가 너비의 약 1.5배입니다
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.81, 최대 0.99입니다 → 이마가 광대뼈보다 약간 좁습니다
- 턱 각도(턱 모서리의 각도)은 최소 114°, 최대 130°입니다 → 턱선이 각진 대신 둥근 편입니다
- 턱 폭 비율 (턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 이마 폭 비율 (이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)보다 작습니다 → 턱이 이마보다 좁습니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.36, 최대 0.54입니다 → 턱끝이 뾰족하지 않습니다
둥근형
- 얼굴 길이 비율(얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.86, 최대 1.24입니다 → 얼굴 길이가 너비와 거의 같습니다
- 턱 각도(턱 모서리의 각도)은 최소 124°, 최대 140°입니다 → 턱선이 부드럽고 날카로운 모서리가 없습니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.46, 최대 0.64입니다 → 턱끝이 뾰족하기보다 넓습니다
사각형
- 턱 각도(턱 모서리의 각도)은 최소 100°, 최대 116°입니다 → 턱 모서리가 뚜렷하게 각져 있습니다
- 얼굴 길이 비율(얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.86, 최대 1.24입니다 → 얼굴 길이가 너비와 거의 같습니다
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.86, 최대 1.04입니다 그리고 턱 폭 비율(턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.83, 최대 1.08입니다 → 이마, 광대뼈, 턱의 너비가 모두 비슷합니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.46, 최대 0.64입니다 → 턱끝이 뾰족하기보다 넓습니다
장방형
- 얼굴 길이 비율(얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 1.46, 최대 1.84입니다 → 얼굴이 너비보다 눈에 띄게 깁니다
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.86, 최대 1.04입니다 그리고 턱 폭 비율(턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.80, 최대 1.05입니다 → 이마, 광대뼈, 턱의 너비가 서로 비슷합니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.41, 최대 0.59입니다 → 턱끝이 뾰족하지 않습니다
하트형
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.96, 최대 1.14입니다 → 이마가 얼굴에서 가장 넓은 부분입니다
- 턱 폭 비율(턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.59, 최대 0.85입니다 → 턱이 광대뼈보다 확실히 좁습니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.21, 최대 0.39입니다 → 턱끝이 뾰족하게 좁아집니다
다이아몬드형
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.71, 최대 0.89입니다 → 광대뼈가 이마보다 넓습니다
- 턱 폭 비율(턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.59, 최대 0.85입니다 → 턱이 광대뼈보다 좁습니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.21, 최대 0.39입니다 → 턱끝이 뾰족하게 좁아집니다
- 얼굴 길이 비율(얼굴 길이 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 1.21, 최대 1.59입니다 → 얼굴이 너비보다 깁니다
삼각형
- 턱 폭 비율(턱 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.96, 최대 1.21입니다 → 턱이 얼굴에서 가장 넓은 부분입니다
- 이마 폭 비율(이마 너비 ÷ 광대뼈 너비)은 최소 0.71, 최대 0.89입니다 → 이마가 세 너비 중 가장 좁습니다
- 턱끝 뾰족함(턱끝 너비 ÷ 턱 너비)은 최소 0.41, 최대 0.59입니다 → 턱끝이 뾰족하지 않습니다
모든 기준값을 한 표로
| 특징 | 타원형 | 둥근형 | 사각형 | 장방형 | 하트형 | 다이아몬드형 | 삼각형 | σ | 가중치 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 얼굴 길이 비율 | 1.45 | 1.05 | 1.05 | 1.65 | 1.35 | 1.40 | 1.30 | 0.18 | 1.6 |
| 이마 폭 비율 | 0.90 | 0.88 | 0.95 | 0.95 | 1.05 | 0.80 | 0.80 | 0.08 | 1.0 |
| 턱 폭 비율 | 0.80 | 0.85 | 0.95 | 0.92 | 0.72 | 0.72 | 1.08 | 0.12 | 1.1 |
| 턱 각도 | 122° | 132° | 108° | 118° | 120° | 120° | 118° | 8° | 0.8 |
| 턱끝 뾰족함 | 0.45 | 0.55 | 0.55 | 0.50 | 0.30 | 0.30 | 0.50 | 0.08 | 0.5 |
이 값들은 2026년 9월 12일에 아래에서 설명하는 라벨링된 사진 세트에 맞춰 적합한 것으로, 사이트가 처음 사용하던 문헌 기반 임시값을 대체합니다. 각 프로토타입의 위치는 이렇게 정했습니다: 공개된 인체측정 프로토타입의 순서와 간격을 가져와, 하나의 덩어리로 저희 사진이 실제로 만들어 낸 범위에 맞게 다시 조정했습니다. 타원형, 장방형, 둥근형, 사각형에는 각각 다섯 개 이상의 라벨링된 사례가 있어 그 위치가 실측 그룹 평균으로 고정되어 있습니다. 하트형, 다이아몬드형, 삼각형에는 각각 하나, 세 개, 하나도 없었고, 이 셋은 측정값이 아니라 문헌 순서가 놓는 위치에 있습니다. 표가 일곱 행 모두에 같은 근거가 있는 것처럼 읽히게 두기보다, 그 점을 밝히는 쪽을 택합니다.
이 세트는 보정 보조 자료이지 검증 세트가 아닙니다. 또한 모든 라벨은 한 명의 주석자 판단을 담고 있으며, 두 번째 독립 검토는 없습니다. 솔직히 말하면, 이 세트에서 이 다섯 가지 측정값은 일곱 라벨을 깔끔하게 분리하지 못합니다. 그래서 사이트의 모든 결과에는 신뢰도 구간이 붙고, 차점이 가까울 때는 혼합 힌트도 함께 나옵니다 — 하나의 답을 확정된 것으로 제시하는 대신입니다.
결과 페이지에서 보게 될 파생 설정이 두 가지 있습니다: 차점 점수가 최고 점수의 60%에 이르면 혼합으로 표시되고, 신뢰도가 45% 미만이면 결과 헤더가 경고로 바뀌며, 60% 이상은 확신할 수 있는 판독으로 봅니다.
참조 세트를 만든 방법
저희 얼굴형 규칙의 근거가 되는 비율은 2026년 9월 12일에 실제 인물의 정면 사진 50장으로 이루어진 로컬 보정 세트에 맞춰 조정했습니다. 사진은 무료 라이선스 스톡 라이브러리에서 모았고, 저희 기기에서 측정에만 사용했으며, 이 사이트에는 한 장도 게재하지 않았습니다. 각 사진의 라벨은 한 명의 주석자가 붙였고 두 번째 독립 검토가 없어서, 라벨은 합의가 아니라 한 사람의 판단을 담고 있습니다. 이 세트는 보정 보조 자료이지 검증 세트가 아닙니다: 여기서 도출한 정확도 백분율을 공개하지 않으며, 기준값이 독립적인 정답 데이터로 검증되었다고 주장하지도 않습니다. 이 사이트에 게재하는 얼굴 일러스트는 합성이며 그렇게 표시합니다.
두 가지 측정 척도
저희가 공개하는 모든 숫자 — 위의 표, 각 얼굴형 안내의 일반적인 범위, 그림, 결과 페이지의 설명 — 이 모두 줄자 척도로 표시합니다. 즉, 자기 얼굴에 줄자를 대고 재면 나오는 비율입니다. 사진 감지기는 그렇게 측정하지 않습니다. 얼굴 랜드마크로 계산하며, 얼굴 길이와 턱 너비에 쓰는 랜드마크가 줄자가 닿는 지점이 아니어서 원시 비율은 줄자의 경우보다 눈에 띄게 좁은 범위에 들어갑니다.
그래서 저희는 감지기 자체의 척도로 분류기를 보정하고, 특징마다 하나의 아핀 변환으로 둘을 연결합니다. 이 변환이 프로토타입 중심과 표준편차를 같은 배율로 조정하므로, 분류기가 실제로 계산하는 표준화 거리는 두 척도에서 동일하게 나옵니다 — 위의 표는 분류기에 대한 정확한 서술이며, 느슨한 바꿔 말하기가 아닙니다.
숨기기보다 밝히고 싶은 결과가 하나 있습니다. 사진 경로에서는 결과 페이지의 비율이 줄자로 쟀다면 나왔을 값의 추정치이며, 랜드마크 기하에서 환산한 것입니다 — 원시 랜드마크 몫이 아니며, 페이지도 표 옆에 그렇게 적고 있습니다. 줄자 경로에서는 입력한 비율이 그대로 표시됩니다.
일곱 얼굴형, 여덟이 아닙니다
저희는 여덟 가지가 아니라 일곱 가지 얼굴형을 제시합니다. 일부 스타일링 가이드는 '역삼각형'을 하트형의 동의어로 쓰고, 또 다른 가이드는 별도 범주로 다룹니다. 둘 사이의 경계가 분류할 만큼 일관되지 않아, 여덟 번째 원형을 새로 만드는 대신 하트형 안에 두고 그렇게 밝힙니다.
오픈 데이터
이 페이지의 규칙 집합과, 저희 기사가 공개하는 모든 날짜별 비교표는 데이터로도 제공됩니다 — GitHub의 공개 저장소 하나, CC BY 4.0 라이선스 아래입니다. 오픈 데이터 에 전체 목록이 있습니다: 저장소에 무엇이 있는지, 인용하는 방법, 그리고 데이터가 증명하지 못하는 것.
참고문헌
- 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.
정정
면허가 있는 미용사, 두개안면 연구자, 또는 잘못된 숫자를 발견한 분이라면 다음 주소로 보내 주십시오 contact@knowyourfaceshape.com 정정은 수정한 페이지에 이름을 올립니다.