좌우 균형
일곱 쌍의 대칭 랜드마크를 얼굴 중심선 너머로 서로 비교합니다. 점수는 얼굴 너비에 대한 평균 좌우 편차를 반영하므로, 참조는 인구 평균이 아니라 얼굴 자체의 중심선입니다.
기기 내 실행 · 무료 · 가입 불필요
AI 매력 테스트: 내 얼굴은 얼마나 매력적입니까?
정면 사진 한 장을 추가하십시오. 얼굴 비율을 측정해 참조값과 참조 구간에 비교하고, 모든 숫자를 하나씩 보여 드립니다. 모든 과정은 브라우저에서 실행됩니다.
브라우저의 Google MediaPipe로 실행되며 사진은 기기를 떠나지 않습니다.
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사용 방법
- 01사진 추가파일을 업로드하거나 카메라로 찍으십시오. 사진은 브라우저에 남습니다.
- 02478개 점을 찾습니다MediaPipe가 기기에서 얼굴의 점을 표시합니다.
- 03숫자 확인측정값이 하나의 일치 점수로 모이고, 모든 숫자가 페이지에 남습니다.
내 얼굴은 얼마나 매력적입니까? 이 테스트는 무엇을 측정합니까
이 테스트는 정면 사진의 기하학을 읽습니다. 478개의 랜드마크를 찾고, 공개된 정의로 아래에 나열된 비율을 측정한 뒤, 각 측정값을 참조값 또는 참조 구간(퍼포머 초상으로 피팅)과 비교합니다. 결과는 0에서 100 사이의 기하학적 매력 지수이며, 당신의 외모에 대한 판정이 아닙니다.
아래의 각 행에는 무엇을 측정하는지, 참조가 무엇인지, 허용 오차가 얼마인지, 가중치가 얼마인지 적혀 있습니다. 모든 원시 측정값은 그대로 보입니다.
이 테스트는 기하학만 측정하므로 점수는 측정값이지 판결이 아닙니다. 조명, 메이크업, 피부색은 측정하지 않습니다. 같은 얼굴이라도 사진 두 장이 서로 다른 숫자를 낼 수 있습니다. 사진은 3차원 얼굴을 평면에 눌러 담은 표본이기 때문입니다. 다른 도구가 같은 일을 '외모 점수'라고 부른다면, 차이는 무엇을 보여 주느냐에 있습니다. 이 페이지는 각 행의 측정값과 사용한 방법 버전을 모두 드러냅니다.
점수는 어떻게 계산됩니까
이 지수는 아래의 행별 점수와 방법 버전의 점수대 곡선으로 구성됩니다. 아래 표와 공식은 각 행이 어떻게 점수가 매겨지는지, 그리고 행별 점수가 어떻게 페이지에 표시되는 지수가 되는지 설명합니다.
이 숫자를 읽기 전에
기하학만 측정합니다. 이것은 기준점이지 결론이 아닙니다.
이 지수는 한 장의 사진에 담긴 비율만 측정하며 그 밖의 것은 측정하지 않습니다. 조명, 메이크업, 피부색, 표정, 그리고 사람마다 다른 취향은 모두 현실에서 얼굴이 어떻게 보이는지에 영향을 줍니다. 매력에 대한 믿을 만한 인상은 이런 요소를 함께 봐야 하므로, 이 숫자를 여러 기준점 가운데 하나로 여기십시오.
| 지표 | 측정 내용 | 참조 | 허용 오차(행 점수가 0이 되는 지점) | 가중치(100점 만점) | 이 가중치인 이유 |
|---|---|---|---|---|---|
| 대칭 | 일곱 쌍의 대칭 랜드마크가 얼굴 중심선에 얼마나 정렬되어 있는지 측정합니다. | 얼굴 자체의 중심선 | 0.0521 × 얼굴 너비 | 3 | 얼굴 자체의 중심선을 씁니다. 자세와 표정에 따라 달라지고 참조 집합을 구분하는 힘도 약해서 가중치가 작습니다. 설계 선택. |
| 얼굴 삼등분 | 이마선, 눈썹선, 코밑이 얼굴 높이를 셋으로 나눌 때 세 부분이 얼마나 고른지 봅니다. | 각 부분의 퍼포머 참조 구간 | 0.0266 / 0.0344 / 0.0423 (각 부분에 하나씩) | 36 | 퍼포머 초상으로 피팅했습니다. 가중치는 방법 버전이 정하며 공개된 합의가 아닙니다. 이 방법 버전에서는 역방향으로 채점합니다. 퍼포머 참조 구간. |
| 얼굴 오등분 | 눈과 입의 랜드마크가 얼굴 너비를 다섯으로 나눌 때 다섯 부분이 얼마나 고른지 봅니다. | 각 부분의 퍼포머 참조 구간 | 0.0656 / 0.0203 / 0.025 / 0.0196 / 0.0617 (각 부분에 하나씩) | 17 | 퍼포머 초상으로 피팅했습니다. 가중치는 방법 버전이 정하며 공개된 합의가 아닙니다. 이 방법 버전에서는 역방향으로 채점합니다. 퍼포머 참조 구간. |
| φ 비율 구성 | 얼굴 길이와 너비의 비, 그리고 입 너비와 코 너비의 비를 봅니다. | 두 비율의 퍼포머 참조 구간(φ = 1.618은 배경일 뿐 목표가 아닙니다) | 0.2931 / 0.292 (각 비율에 하나씩) | 20 | 두 비율에 각각 구간이 있습니다. 고전적인 φ 값은 배경일 뿐 득점 목표가 아닙니다. 퍼포머 참조 구간. |
| 눈꼬리 일치도 | 눈꼬리 연결선 기울기의 좌우 차이입니다. | 왼눈 기울기 = 오른눈 기울기 | 1.6° | 3 | 좌우 차이만 계산합니다. 자세 잡음이 커서 가중치를 낮췄습니다. 설계 선택. |
| 눈꼬리 기울기 방향 | 눈꼬리 연결선 기울기의 평균값으로, 좌우를 평균합니다. | 평균 기울기의 퍼포머 참조 구간 | 4.4° | 5 | 평균 기울기를 퍼포머 참조 구간과 비교합니다. 기울기가 클수록 점수가 높습니다. 구간은 퍼포머 초상에서 피팅했으며 인구 표본이 아닙니다. 퍼포머 참조 구간. |
| 아래턱 기하학 | 아래턱 각도와 아래턱 너비가 좌우에서 각각 얼마나 일치하는지 봅니다. | 왼쪽 각도와 너비 = 오른쪽 | 9.66° 각도와 0.0738 × 얼굴 너비 | 3 | 각도와 너비의 일치만 측정합니다. 자세 잡음이 커서 가중치를 낮췄습니다. 설계 선택. |
| 중안면 비율 | 동공 사이 거리와 '동공선에서 코밑까지의 높이'의 비입니다. | 퍼포머 참조 구간 하나 | 0.1994 | 13 | 이 묶음에서 정의가 가장 통일되지 않은 항목입니다. 구간과 가중치는 방법 버전이 정합니다. 이 방법 버전에서는 역방향으로 채점합니다. 퍼포머 참조 구간. |
각 구간 행은 퍼포머 중앙값에서 부분 점수로 시작합니다. 역방향이 아닌 행은 참조 구간의 먼 쪽 끝에서 100까지 올라갑니다. 역방향 행은 먼 쪽 끝에서 0점이고, 측정값이 중앙값 반대편으로 갈수록 점수가 높아집니다. 구간 밖에서는 경계 점수가 허용 오차 범위 안에서 0을 향해 감소하며, 역방향 행은 먼 쪽 끝을 넘어가면 더 이상 점수를 받지 못합니다. 여러 부분으로 이루어진 행(삼등분과 오등분)은 각 부분을 따로 채점하고 '가장 낮은 부분의 절반 + 각 부분 평균의 절반'을 취합니다. φ 비율 행은 두 비율의 평균을 취합니다.
경계 점수 = 60(퍼포머 중앙값) → 100(구간의 먼 쪽 끝)역방향 행: 중앙값 쪽과 구간 안에서는 100 − 경계 점수, 먼 쪽 끝을 넘으면 0구간 밖: 경계 점수가 허용 오차 범위 안에서 0을 향해 감소삼등분과 오등분: 가장 낮은 부분의 절반 + 각 부분 평균의 절반; φ 비율: 두 비율의 평균지수 = round( 점수대 곡선( Σ (가중치 × 행 점수) ÷ Σ 가중치 ) )합계는 측정할 수 있는 행만 사용합니다. 100점의 가중치 가운데 최소 80점을 사용할 수 있을 때만 총점을 표시합니다.
행별 점수는 가중치로 합쳐진 뒤 방법 버전의 점수대 곡선을 거쳐 표시 지수가 됩니다. 점수대 곡선은 단조롭습니다. 표시되는 점수대를 바꿀 뿐, 어느 얼굴이 더 높은 점수를 받는지는 바꾸지 않습니다. 참조 구간, 행 가중치, 점수대 곡선은 모두 방법 버전이 정하며 과학적 합의가 아닙니다. 이 가운데 하나라도 바뀌면 방법 버전이 바뀝니다.
방법 geo-8 · refset-western-v9 · w-8.
이 측정들 뒤의 공개 방법
각 행은 출처가 무엇을 측정했고 무엇을 알려 주지 못하는지 적습니다. 날짜는 최초 발표 또는 마지막으로 기록된 업데이트이며 시간순으로 오름차순입니다.
| 방법 또는 출처 | 측정하는 것 | 알려 주지 못하는 것 | 발표 또는 업데이트 | 출처 |
|---|---|---|---|---|
| The evolutionary psychology of facial beautyRhodes, Annual Review of Psychology | 매력 판단에서 평균성, 대칭성, 성적 이형성이 문화를 넘어 어떻게 연구되어 왔는지 정리한 리뷰입니다. | 단일 얼굴에 적용할 수 있는 기하학 공식, 가중치, 임계값은 제시하지 않습니다. | 2006-01-01 | doi.org/10.1146/annurev.psych.57.102904.190208 |
| Neoclassical facial canons in young adultsZacharopoulos et al., Journal of Craniofacial Surgery | 직접 인체 계측 기준점을 사용해 젊은 그리스 성인 163명을 대상으로 일곱 가지 신고전 얼굴 법칙을 검증했습니다. | 이 법칙은 대부분의 표본에서 성립하지 않았으며, 이 연구는 매력 점수를 산출하지 않았습니다. | 2012-11-01 | doi.org/10.1097/SCS.0b013e31826b816b |
| Machine learning-based facial beauty predictionIyer et al., Computational Intelligence and Neuroscience | 정면 이미지 5,500장으로 모델을 훈련해 얼굴 비율, 질감, 형태, 색상 특징에서 사람의 미적 평가 점수를 예측했습니다. | 훈련에 사용한 평가 데이터 세트에 의존하며, 범용 공식이나 경계선은 제시하지 않습니다. | 2021-08-25 | doi.org/10.1155/2021/4423407 |
| The golden proportion in natural facial esthetics: a systematic reviewLondono et al., Journal of Prosthetic Dentistry | 세로 방향 얼굴 비율과 φ 비율의 관계를 다룬 측정 연구를 정리한 리뷰입니다. | φ 비율과 얼굴 평가 점수 사이에 유의미한 연관성을 찾지 못했고, 임계값도 제공하지 않습니다. | 2022-06-21 | doi.org/10.1016/j.prosdent.2022.04.026 |
| Face Landmarker guideGoogle MediaPipe | 이미지에서 3D 얼굴 랜드마크 478개를 반환하는 모델을 설명합니다. | 랜드마크는 매력 측정이 아니며, 결과는 이미지 품질과 머리 자세에 달려 있습니다. | 2026-10-09 | developers.google.com/edge/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker |
바뀐 것과 바뀌지 않은 것
도구는 바뀌었습니다. 손으로 그린 고전 비율은 한 얼굴에 478개 점을 찍는 랜드마크 모델로 자리를 내주었고, 질문도 '고전 비율이 성립하는가'에서 '예측이 사람의 평가와 일치하는가'로 옮겨 갔습니다. 경계는 그대로입니다. 이곳의 어떤 출처도 기하학을 사람이 얼굴을 보는 방식으로 바꾸는 검증된 공식을 제공하지 못합니다. 2012년 연구는 성인 163명 가운데 대부분에서 신고전 비율이 성립하지 않음을 발견했고, 2022년 리뷰는 φ 비율과 얼굴 평가 점수 사이에 유의미한 연관성을 찾지 못했습니다. 따라서 이 페이지의 가중치 자체가 방법의 일부이며, 이 페이지는 그것을 하나의 숫자 속에 숨기지 않고 드러냅니다. 참조 구간은 소규모 퍼포머 초상에서 나온 것이며 인구 표본이 아닙니다.
샘플 결과(실제 인물 사진이 아닙니다)
계산 예시
48100점 만점
참조와 부분 일치
| 지표 | 원시 측정값 | 행 점수 | 가중치 |
|---|---|---|---|
| 좌우 균형 | 평균 차이 0.000 | 100 | 3 |
| 상중하 삼등분 | 상안면 0.33 · 중안면 0.34 · 하안면 0.33 | 33 | 36 |
| 얼굴 오등분 | 0.20 · 0.20 · 0.20 · 0.20 · 0.20 | 17 | 17 |
| φ 비율 비교 | 얼굴 1.69 · 입 1.71 | 73 | 20 |
| 눈꼬리 균형 | 왼눈 0.0° · 오른눈 0.0° | 100 | 3 |
| 눈꼬리 기울기 | 평균 기울기 0.0° | 26 | 5 |
| 아래턱 균형 | 왼쪽 102° · 오른쪽 102° | 100 | 3 |
| 눈코 간격 | 1.16 | 100 | 13 |
이것은 계산 예시이며 당신의 결과를 예측한 것이 아닙니다.
대칭, 삼등분, 비율: 점수 뒤의 기하학
이 그림은 각 측정에 쓰이는 참조선을 보여 줍니다. 사진을 그대로 옮긴 것이 아니라 중립적인 얼굴 윤곽 위에 그린 것입니다.
상중하 삼등분
얼굴 높이를 이마선, 눈썹선, 코밑에서 나눕니다. 이 행은 역방향으로 채점합니다. 각 구간은 퍼포머 중앙값에서 부분 점수를 받고, 구간 바깥 가장자리에서 0이 되며, 중앙값을 넘어 반대편으로 가면 만점까지 다시 올라갔다가 그 행의 허용 오차를 넘어서면 0이 됩니다.
얼굴 오등분
얼굴 너비를 눈과 입의 랜드마크에서 다섯으로 나눕니다. 이 행은 역방향으로 채점합니다. 각 구간은 퍼포머 중앙값에서 부분 점수를 받고, 구간 바깥 가장자리에서 0이 되며, 중앙값을 넘어 반대편으로 가면 만점까지 다시 올라갔다가 그 행의 허용 오차를 넘어서면 0이 됩니다.
φ 비율 비교
얼굴 길이와 너비, 입 너비와 코 너비를 각각 하나의 퍼포머 참조 구간과 대조합니다. 각 비율은 퍼포머 중앙값에서 부분 점수를 받고 바깥 가장자리로 갈수록 만점까지 올라가며, 두 항목은 평균을 냅니다.
눈꼬리 균형
양쪽 안쪽 눈꼬리에서 바깥쪽 눈꼬리로 이어지는 선의 기울기를 각각 측정합니다. 좌우 차이의 크기만 점수화하고, 눈꼬리가 어느 쪽으로 기우는지는 보지 않습니다.
눈꼬리 기울기
좌우를 평균한 눈꼬리 기울기를 퍼포머 참조 구간과 비교합니다. 퍼포머 중앙값은 구간의 안쪽 가장자리라서 부분 점수만 받을 수 있습니다. 기울기가 더 큰 쪽으로 갈수록 바깥 가장자리에 가까워지며 점수가 높아지고, 구간을 벗어나면 0이 됩니다.
아래턱 균형
좌우 아래턱 각도와 아래턱 너비를 비교합니다. 아래턱 자체의 크기와 형태는 따로 점수화하지 않습니다.
눈코 간격
동공 거리와 동공선에서 코밑까지의 높이를 비교합니다. 이 행은 역방향으로 채점합니다. 퍼포머 중앙값에서 부분 점수를 받고, 구간 바깥 가장자리에서 0이 되며, 중앙값을 넘어 반대편으로 가면 만점까지 다시 올라갔다가 그 행의 허용 오차를 넘어서면 0이 됩니다.
이 점수가 말해 주는 것과 말해 주지 못하는 것
기하학 지수는 범위가 매우 좁은 측정입니다. 이 경계 안에서는 유용하지만, 경계를 벗어나면 오해를 부릅니다.
말해 주는 것
- 사진의 기하학이 각 참조값 또는 참조 구간과 어떤 위치 관계에 있는지.
- 어느 행이 보상받는 쪽에 있는지, 어느 행에 차이가 있는지, 얼마나 차이 나는지, 그리고 각 행의 원시 측정값.
- 다른 정면 사진으로 바꿀 때 이 측정이 얼마나 안정적인지.
말해 주지 못하는 것
- 특정한 사람이 당신을 어떻게 볼지, 또는 당신이 무리 속에서 몇 번째인지.
- 사진 밖의 것: 표정, 목소리, 움직임, 성격.
- 조명, 메이크업, 피부색이 이 얼굴의 인상을 어떻게 바꾸는지. 이 지수는 기하학만 측정합니다.
- 어떤 형태의 의학적 또는 진단적 결론.
- 기울어졌거나, 너무 작거나, 가려졌거나, 흐린 사진에서는 신뢰할 만한 측정값을 얻을 수 없습니다.
참조 구간은 신뢰도가 높은 소규모 퍼포머 초상에서 나왔으며 정면 사진 한 장에만 적용됩니다. 측정의 자일 뿐 인구 분포가 아닙니다.
점수가 구간 중간에 있다고 실패가 아니고, 높은 점수가 순위를 뜻하지도 않습니다. 이 지수는 한 장의 사진에서 얻은 대략적인 기하학 추정치이며, 외모에 대한 판결이 아닙니다.
점수는 측정이지 판결이 아닙니다.
이 점수는 사진 한 장으로 만든 기하학적 추정입니다. 당신이 얼마나 매력적인지에 대한 판결이 아니며, 특정한 사람이 당신을 어떻게 볼지도 측정하지 못합니다. 조명, 메이크업, 피부색 또한 얼굴이 읽히는 방식에 영향을 주지만, 이번 측정에는 포함되지 않습니다.
사진, 랜드마크, 점수, 결과는 서버로 전송되지 않습니다. 아무것도 저장하지 않습니다.
믿을 만한 사진을 찍는 방법
모델은 사진에 드러난 것만 측정할 수 있습니다. 아래 조건이 카메라 화질보다 더 중요합니다.
카메라를 정면으로
정면을 바라보고 머리를 바로 세우십시오. 고개를 돌리거나 기울이면 페이지에서 측정하는 모든 거리가 달라집니다.
얼굴 하나로 화면을 채우기
멀리서 줌을 당기기보다 가까이 다가가십시오. 사진 한 장에 얼굴 하나만 있어야 모델이 분명한 대상을 갖습니다.
고른 조명 사용
한쪽의 강한 그림자는 그 옆의 랜드마크를 끌어당깁니다. 빛을 옆에서 받지 말고 광원을 마주 보고 서십시오.
머리카락으로 얼굴을 가리지 않기
이마선과 아래턱 각도 모두 측정 지점입니다. 머리카락이 어느 한 곳을 덮으면 해당 행을 읽을 수 없습니다.
안경과 수염 정리
안경테가 눈꼬리를 누르면 안경을 벗으십시오. 수염은 아래턱 각도를 가려 그 행의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
선명하고 필터 없는 사진
보정 필터는 이목구비를 옮깁니다. 매끄럽게 보정한 사본보다 선명한 원본 사진이 입력으로 더 적합합니다.
도구가 사진을 거부할 때
기하학을 읽을 수 없으면 도구는 추측하지 않고 멈춥니다. 아래 몇 가지를 마주할 가능성이 큽니다.
- 얼굴이 너무 작음
- 이 사진에서는 얼굴이 너무 작습니다. 더 가까이 가거나 얼굴이 화면에서 더 크게 보이는 사진으로 바꾸십시오.
- 고개가 돌아감
- 고개가 너무 많이 돌아가 있습니다. 카메라를 정면으로 두고 다시 시도하십시오.
- 고개가 기울어짐
- 고개가 너무 많이 기울어져 있습니다. 바로 세운 뒤 다시 시도하십시오.
- 카메라가 수평이 아님
- 카메라 위치가 너무 높거나 낮습니다. 렌즈를 눈높이로 올리고 다시 시도하십시오.
- 얼굴이 없거나 여러 개
- 얼굴을 2개 찾았습니다. 당신의 얼굴 하나만 담긴 사진을 사용하십시오.
- 랜드마크를 읽을 수 없음
- 얼굴에서 충분히 선명한 점을 읽지 못했습니다. 선명한 정면 사진으로 바꾸고 머리카락을 얼굴 앞에서 치우십시오.
얼굴형과 매력도 점수
얼굴형과 이 지수는 서로 다른 두 가지 측정입니다. 얼굴형은 아래턱, 광대, 이마의 윤곽을 일곱 가지 가운데 하나로 분류합니다. 이 지수는 얼굴 비율을 참조값 또는 참조 구간과 비교합니다. 둘은 서로를 결정하지 않으며, 이 페이지는 당신의 얼굴형을 계산하거나 미리 보여 주지 않습니다.
분류가 필요하다면 퀴즈나 줄자 계산기를 사용하십시오. 참조 정의를 보고 싶다면 일곱 가지 얼굴형을 둘러보십시오.
자주 묻는 질문
- 이것은 AI 매력 테스트입니까?
- 문자 그대로는 그렇습니다. 얼굴 랜드마크 모델이 사진에서 기하학을 측정합니다. 신원, 나이, 성별을 추론하지 않고, 당신의 외모를 판정하지도 않습니다.
- 얼마나 정확합니까?
- 재현 가능한 기하학 측정이자 대략적인 추정이며, 검증된 매력 지각 측정은 아닙니다. 같은 사진과 같은 방법 버전은 같은 숫자를 냅니다. 다른 사진은 다른 결과를 낼 수 있습니다. 이 도구는 조명, 메이크업, 피부색을 보지 못하며, 이런 요소는 현실에서 얼굴의 인상을 바꿉니다.
- 제 사진이 업로드됩니까?
- 아니요. 모델은 브라우저에서 실행됩니다. 사진, 랜드마크, 점수, 결과는 서버로 전송되지 않으며 아무것도 저장하지 않습니다.
- 몇 점이 '좋은' 점수입니까?
- 인구를 기준으로 정의된 '좋은 점수'는 없습니다. 점수대 라벨은 당신의 측정이 참조값과 참조 구간에 대해 어디에 있는지를 설명할 뿐, 다른 사람들 사이에서의 순위가 아닙니다.
- 왜 두 사진의 점수가 다릅니까?
- 사진은 한 순간을 고정합니다. 머리 각도, 카메라 거리, 조명, 표정이 모두 랜드마크를 움직입니다. 두 결과가 맞지 않으면 신뢰도 안내를 비교한 뒤, 기울었거나 너무 작은 사진을 다시 찍으십시오.
- PSL 점수와 같은 것입니까?
- 아닙니다. PSL은 자체 규칙을 가진 별도의 인터넷 점수 척도입니다. 이 페이지는 PSL 점수를 만들지 않고 얼굴에 순위를 매기지도 않습니다.
- 남녀 모두에게 적용됩니까?
- 하나의 참조 집합 안에서는 모든 사람이 같은 행과 참조를 사용합니다. 기본은 서양 참조 집합이며, 동아시아 참조 집합으로 바꾸는 전환기도 있습니다. 동아시아 집합은 자체 행, 구간, 가중치, 점수대 곡선을 가집니다. 두 보정 집합 모두 대표 표본이 아니므로 이 숫자를 인구 비교로 읽어서는 안 됩니다.
- 안경을 쓰거나 수염이 있으면 어떻게 합니까?
- 둘 다 눈꼬리나 아래턱의 랜드마크를 가릴 수 있습니다. 도구는 계속 실행되지만 신뢰도가 낮아지거나 한 행이 빠질 수 있습니다. 촬영 안내에 중요한 위치가 나와 있습니다.
- 결과를 내려받거나 공유할 수 있습니까?
- 결과 카드를 내려받을 수 있습니다. 카드에는 지수, 점수대 라벨, 가장 강한 행과 가장 약한 행 두 개가 표시됩니다. 방법 버전은 결과 패널에 인쇄되며 카드에는 없습니다. 카드에는 사진이나 랜드마크가 포함되지 않습니다. 아무것도 저장되지 않으므로 페이지를 새로 고치면 처음부터 시작합니다.
- 무료입니까?
- 무료이며 계정도 등록도 필요 없습니다.
- 0–100 점수와 1–10 평점은 무엇이 다릅니까?
- 10점 척도는 눈금을 열 단계로 압축합니다. 이 페이지는 각 행이 연속 측정이기 때문에 0–100을 씁니다. 두 척도는 서로 바꿔 쓸 수 없으며, 이 페이지도 둘을 섞지 않습니다.
- 도구가 제 사진을 읽을 수 없다고 합니다. 어떻게 합니까?
- 얼굴이 너무 작거나, 고개가 너무 많이 돌거나 기울었거나, 카메라가 너무 높거나 낮거나, 랜드마크를 읽을 수 없을 때 도구는 사진을 거부합니다. 중간 정도의 각도는 받아들이되 신뢰도가 낮다고 표시하므로, 점수를 믿기 전에 신뢰도 안내를 먼저 확인하십시오. 얼굴이 없거나 여러 얼굴이 있는 사진도 거부됩니다. 카메라를 정면으로 두고, 조금 가까이 다가가고, 고른 조명에서 머리카락을 치우고 다시 찍으십시오.
- 이것은 '외모 점수기'입니까?
- 그런 이름이 이런 도구에 붙기도 하지만, 그 이름은 이 페이지가 보여 주는 것을 가립니다. 이 테스트는 각 행의 측정값, 대조한 참조, 허용 오차, 가중치, 그리고 방법 버전을 제시합니다. 지수는 이 행들의 기하학적 요약이며, 설명 없는 숫자도 아니고 얼굴에 대한 판결도 아닙니다.
관련 도구
외모에 관한 어떤 숫자가 힘들게 느껴진다면 잠시 멈추고 믿을 수 있는 사람과 이야기하십시오. 이것은 진단 도구도, 정신 건강 도구도 아닙니다.