每个人的脸都不对称吗？

是的，至少在本页的普通样本里如此。最均匀的西方脸也读到脸宽的 0.18%，最均匀的东亚脸为 0.25%；中位数分别是 3.13% 与 3.23%。0.00% 是这个公式的数学极限，而不是任一样本中观察到的值，所以这里的脸没有一张完全对称。

多大的左右差异才算大？

没有临床分界值。这里使用的 5.21% 容差是一个显示与评分容差，来自更早样本中中位偏差的两倍；它大致位于西方样本的第 68 百分位与东亚样本的第 70 百分位。约三成脸超过它。超过容差不等于异常，低于容差也不等于完全对称。

手机摄像头会让我的脸看起来不对称吗？

会。转头会压缩一侧，相机高度会改变 2D 投影，贴近脸的广角镜头会放大较近的一侧，强烈的侧光会移动眼睛与嘴巴的可见边缘。工具会拒收极端姿态，并在门限内给出警告，但残余姿态仍会移动数字。正对镜头，把手机举在一臂距离，使用均匀光线。

对称的脸在吸引力测试中分数更高吗？

证据不一。2006 年的一篇综述报告了正向关联，而 2024–2025 年的大型研究在控制平均性与女性气质后，没有发现对称性的独立效应。AI 吸引力测试给对称性行 100 分中 3 分的权重，并用同样的 5.21% 容差计分。本页不报总分，也不把对称性当作吸引力。

测试对东亚脸与西方脸使用不同的参照吗？

算术不随地区改变。七对标志点、中线、归一化、容差与行权重完全相同；只有用来对照读数的中间 50% 带不同。读数上方的开关选择那条带，详情视图把两条带都列出来。工具不会从照片推断族裔，也不发布分性别的带，因为西方池没有性别标注，且两个池都是便利样本。

这和 AI 吸引力测试是同一个引擎吗？

是。两页使用同一个 MediaPipe Face Landmarker 检测器、同样的 478 个标志点与同一个 measureAttractiveness 函数。头页把七行折合为 0–100 指数；本页展开对称性行，显示七对中的每一对。同样的标志点，不同的呈现。

为什么本页没有 0–100 分数？

0–100 量表需要人群常模，而这里的两个集合都是便利样本。容差位于第 68 与第 70 百分位附近，所以越低越好的量表会把大多数脸挤进一个中等区间；头页已经有指数；而且在单张 2D 照片上，姿态误差大于排名要区分的差异。更低也不代表更好：关于对称性与吸引力的证据并不一致。

不对称是医学问题吗？

不是。大多数面部不对称是普通的、亚临床的。突然出现的不对称、面部下垂、复视、疼痛或肿胀是另一回事，需要看临床医生。本页测量 2D 标志点，不是诊断。

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面部对称性测试：你的脸有多对称？

在浏览器中测量七对标志点的左右差异。查看平均值、一个朴素的定位词，以及它相对西方或东亚普通带的位置——而不只是一个结论。

本页以脸宽的百分比为单位，测量七对面部标志点各自偏离面部自身中线的程度。它给出平均差异与相对单条普通带的一个定位词——不是 0–100 分数。七对中的每一对与最宽的一对都在详情视图里。不对称是常态：西方样本的中位数是 3.13%，东亚样本是 3.23%，即使最均匀的脸也读到 0.18% 与 0.25%。读数上方的开关选择西方或东亚中间 50% 带；只有那条带与它的典型值随之改变，七对读数从不改变。照片在你的浏览器里处理，从不上传，这也不是诊断。

读数怎么测量七对标志点，没有合成分数。

你的照片留在你的浏览器里。

由浏览器里的 Google MediaPipe 运行，你的照片不会离开设备。

怎么用

01加一张照片上传文件或用相机拍一张。照片留在你的浏览器里。
02我们找到 478 个点MediaPipe 在你的设备上标出脸上的点。
03读出七对读数每一对左右两侧到中线的距离，照测量值印出。不出合成分数。

面部对称性测试测什么

测试比较七对点，每对一点在脸的一侧。对每一对，它分别测量左侧点与右侧点离面部中线的距离，两者都以脸宽为分母。这两个距离之差就是该对的读数。

中线是面部自身的虹膜线：工具先旋转整张脸，直到穿过两个虹膜中心的线水平，再取这条线的中点。当某个虹膜读不到时，改用外眼角连线，并把该读数标为较低可靠性。

分母是颧骨宽度，标志点 234 与 454，所以读数不依赖照片分辨率或与相机的距离。0.0313 表示脸宽的 3.13%。

只计入水平距离。垂直方向的不对称——一只眼睛更高、一侧嘴角更高——完全不在这个公式的测量范围内。

没有合成分数、没有百分位、没有排名。首屏列出一个平均值和一个定位词，说明它落在所选样本中间 50% 的下方、之内还是上方；七对读数与最宽的一对在详情视图里。

这不是诊断。读数是 2D 标志点投影，不是临床测量。

同一相对尺度上的七对标志点

每一对使用 478 个 MediaPipe Face Landmarker 点中的两个。下面的顺序是固定的；本页从不按大小排序，因为排序看起来会像排名。

七对标志点及所用的 MediaPipe 点
标志点对	左索引	右索引	测量什么
太阳穴	21	251	上脸最外侧的太阳穴点。
外眼角	33	263	上下眼睑在外侧相接的位置。
内眼角	133	362	上下眼睑在内侧相接的位置。
颧骨	234	454	面部最宽处；同时也是分母，即脸宽。
鼻翼	98	327	每侧鼻孔的外缘。
嘴角	61	291	上下唇在嘴角相接的位置。
下颌两侧	176	400	下颌轮廓的侧面。

一个演算示例

midX = 500 px, faceWidth = 300 px左颧骨在 620 px → dL = 120 / 300 = 0.400右颧骨在 380 px → dR = 120 / 300 = 0.400pairDelta = 0.000左颧骨在 625 px、右在 372 px → dL = 0.417, dR = 0.427 → pairDelta = 0.010

只有一对的两个点都可读时，这一对才计入。只有五对或六对时，平均值按这些对计算，卡片会注明；少于五对时整行不可用，页面会要求换一张照片。两个样本里每一张计分脸都有全部七对。

最宽的一对会标在卡片上，但从不单独计分。在下面的样本中，它的中位数在西方池是脸宽的 6.97%，东亚池是 7.71%——约为平均值两倍——因为它是单个最大值，不是汇总值。

打印为 0.00% 的差异，表示在这张照片里两侧到中线的投影距离相等。它不意味着脸完全对称，也不是一个目标。

不对称是常态：这个数字意味着什么、不意味着什么

两个样本里都没有完全对称的脸。最小的平均差异在西方样本是脸宽的 0.18%，东亚样本是 0.25%；中位数分别是 3.13% 与 3.23%。

本站其他地方使用的 5.21% 容差不是正常/异常的分界线。西方样本的 31.59% 与东亚样本的 29.78% 超过它，这使它位于第 68 与第 70 百分位附近。它是一个显示与评分容差，本页只用它描述读数所处的位置。

单独一对可以看起来很夸张，而平均值并不会：西方脸 61.80%、东亚脸 66.10% 的最宽一对超过 5.21% 容差，而只有约三成的平均值超过它。卡片同时打印这两个数字，原因就在这里。

这个数字是单张照片的水平投影。它不是 3D 形状测量，也不是波动性不对称的测量——后者需要重复测量，才能把发育噪声与姿态分开。

它也不是判决。本页从不说读数更低就更好看。证据并不一致：2006 年的一篇综述报告了对称性与吸引力之间的正向关联，而 2024–2025 年的大型研究在控制平均性与女性气质后没有发现独立效应，1995 年的一项操纵实验甚至发现被处理得更对称的脸评分更低。

被检验的说法是：对称的脸更有吸引力。下面十项研究按首次发表日排序；每一行都标为支持、限定或质疑该说法。

按日期排列的面部对称性研究与它们对应的说法
日期	研究	样本或方法	发现	对该说法的意义
1995-02-01	Ferrario et al., A three-dimensional evaluation of human facial asymmetryJ AnatPubMed	80 名白人成年人（40 女、40 男）；3D 数字化	平均脸在形状上显著不对称，但在大小上不显著；不对称在面部各处的分布并不均匀。	限定该说法
1995-07-01	Swaddle and Cuthill, Asymmetry and human facial attractiveness: symmetry may not always be beautifulProc Biol SciDOI	朝对称方向处理过的合成面孔	被处理得更对称的脸评分更低，而不是更高。	质疑该说法
1997-01-01	Severt and Proffit, The prevalence of facial asymmetry in the dentofacial deformities populationInt J Adult Orthodon Orthognath SurgPubMed	1,460 名正畸与正颌患者	34% 存在临床可见的面部不对称。	限定该说法
2005-02-01	Katsumata et al., 3D-CT evaluation of facial asymmetryOral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol EndodDOI	16 名对照加患者；3D-CT	提出了基于硬组织与软组织的毫米级不对称指数；该方法不是 2D 照片。	限定该说法
2006-01-01	Rhodes, The evolutionary psychology of facial beautyAnnu Rev PsycholDOI	综述与元分析	报告称对称性、平均性与性二态与吸引力相关。	支持该说法
2008-12-01	Ercan et al., Facial asymmetry in young healthy subjects evaluated by statistical shape analysisJ AnatDOI	321 名健康成年人（150 男、171 女）；2D 照片；20 个点	健康面孔存在系统性不对称，且左侧占优；部分距离在女性中更不对称。	限定该说法
2014-10-01	Pound et al., Facial fluctuating asymmetry is not associated with childhood ill-health in a large British cohort studyProc Biol SciDOI	4,732 名英国青少年；3D 扫描	波动性不对称与童年疾病没有关联。	质疑该说法
2015-11-01	Thiesen et al., Facial asymmetry: a current reviewDental Press J OrthodDOI	综述	不对称很常见，常为亚临床且由多种因素造成。	限定该说法
2024-01-01	Kleisner et al., Distinctiveness and femininity, rather than symmetry and masculinity, affect facial attractiveness across the worldEvol Hum BehavDOI	1,550 张脸，10 个群体，72 个标志点；贝叶斯模型	对称性对吸引力没有影响；独特性为负向，女性气质为正向。	质疑该说法
2025-02-14	Lee et al., Further evidence that averageness and femininity, rather than symmetry and masculinity, predict facial attractiveness judgmentsSci RepDOI	男性与女性面孔；吸引力评分	重复研究：平均性与女性气质预测评分；对称性与男性气质则没有。	质疑该说法

变了什么，没变什么

变的是：问题从「对称性是否与吸引力相关」转向「在控制平均性与女性气质之后，它是否还能解释什么」。2024–2025 年的跨文化研究给出的答案是否定的；1995 年的操纵实验甚至发现更对称的脸评分更低。

没变的是：脸可以被测量出不对称（Ferrario 1995、Ercan 2008），不对称很常见（Severt 1997、Thiesen 2015），而在 4,732 名英国青少年的队列中，波动性不对称不是健康信号（Pound 2014）。

2006 年的综述是正向的，但它早于那些大型对照研究。对这批文献最诚实的说法是「不一」，而不是「已证实」。

表中的研究并不测量本页的量。Ferrario、Katsumata 与 Pound 使用 3D 成像；Ercan 使用 2D 形状分析；本页使用 2D 水平距离。它们的数字不能直接与这里的读数比较。

Kleisner 2024 与 Lee 2025 是相关性研究。它们不支持反向的说法——对称的人不可能有吸引力；Pound 2014 只排除了波动性不对称与童年疾病的关联，而不是脸不对称这一事实。

一个测量，两条普通带

两份普通库存肖像的便利样本用同一个检测器测量。西方池有 1,301 张计分照片；东亚池在剔除 85 张同时出现在两池的照片后剩 534 张。

两条中间 50% 带几乎重合：西方样本 1.68%–6.32%，东亚样本 1.85%–5.73%。中位数相差 0.10 个百分点。可见的差异在上尾：西方 p90 是 9.58%、最大值 22.98%，东亚样本则是 7.66% 与 12.73%。这是两个样本之间的差异，而不是声称某一群体更不对称。

算术不随地区改变。七对标志点、中线、归一化、5.21% 容差与 3/100 的行权重在两档参照中完全相同；只有用来对照读数的带不同。因此读数上方的开关决定标题对照哪一条普通带，详情视图把两条带并排列出。

本页不从照片推断族裔，也不发布分性别的带。东亚池确实带性别标注，女性中间 50% 比男性高 0.5–0.7 个百分点，但西方池没有性别标注，且两个池都是便利样本，所以不给出性别结论。

两份普通样本与它们的中间 50% 带
样本	n	中位数	中间 50%	p90	最大值	高于 5.21%
西方普通肖像	1,301	3.13%	1.68%–6.32%	9.58%	22.98%	31.59%
东亚普通肖像	534	3.23%	1.85%–5.73%	7.66%	12.73%	29.78%

为什么同一张脸的两张照片会不同

读数描述照片的程度不亚于描述脸。有八个因素会移动它。

会移动读数的照片因素
因素	会发生什么	工具怎么处理
头部转动（偏航）	一侧被压缩、另一侧被拉宽，从而放大左右差异。	超过 0.30 IPD 拒收；自 0.12 起警告。
头部滚转	会旋转水平线；若不校正，会放大水平差异。	先按虹膜线旋转人脸；超过 32° 拒收；自 12° 起警告。
相机高度（俯仰）	改变 2D 投影与表观颧骨宽度。	超出 0.10–0.88 拒收；达到或低于 0.22、或达到或高于 0.72 时警告。
镜头距离与广角	近距离广角会放大较近的一侧，并增加透视畸变。	不做建模；把相机举在一臂距离，不要贴近脸。
光线	强烈的侧光会移动眼角与嘴角的可见边缘。	不做建模；使用均匀光线，避免单侧硬阴影。
表情	嘴角与下颌会移动。	使用中性表情。
眼镜、头发与胡须	会遮住眼角、太阳穴或下颌两侧。	摘下或移开；可读对数少于五对时没有读数。
化妆	改变眼角与嘴角的可见位置。	比较两张照片时保持同样的妆容。

15° 滚转会做什么、不做什么

结果卡里的演示会把存储的标志点绕面部质心最多旋转 ±15°，并重新运行同一测量。它不是新照片，也不是重新检测。

在整个范围内，读数变化保持在 0.05 个百分点以内，因为引擎在测量任何距离之前会按虹膜线去除头部滚转。达到或超过 12° 时，可靠性标签会变为中等滚转，尽管数字是稳定的：数字没动，信任动了。

转头（偏航）不做模拟。偏航会改变投影，仅旋转标志点无法复现；工具改为警告或拒收。

能给出最稳定读数的照片

正对相机，两只耳朵大致同样可见。
把手机举在一臂距离，不要贴近脸。
把相机保持在眼睛高度。
使用均匀的正面光，避免单侧硬阴影。
摘下眼镜，把头发从太阳穴与下颌处移开。

如果两张照片的读数不同，差异通常来自照片，而不是脸变了。

这个读数与吸引力指数是什么关系

AI 吸引力测试用七行构建 0–100 指数。它的对称性行使用这些相同的成对读数，取平均，并对照 5.21% 容差计分，在西方 v9 与东亚 v10 两档中的权重都是 100 分中的 3 分。容差、权重与底层算术在两档中完全相同。

本页不显示行分数，也不显示指数。面板接收读数与可靠性评估；它不接收指数、行分数或档位名称。

这种分离是有意为之。指数是针对参照集的校准，不是审美判决；单张 2D 照片更诚实地支持对七个水平差异的描述，而不是支持一个排名。

读数不依赖参照档：同一张照片在任一档下给出相同的平均值、相同的七对与相同的最宽一对。指数仍可能不同，因为其他行会变。

打开 AI 吸引力测试及其七行公式。

这个测试不能告诉你什么

有七件事不在这个测量的范围内。

垂直不对称。一只眼睛或一侧嘴角更高不被测量；公式只用水平距离。
3D 形状。它是脸的 2D 投影，不是体积或表面比较。
波动性不对称。单张照片无法把发育噪声与表情、姿态和镜头分开。
健康。Pound 2014 在 4,732 名青少年中没有发现波动性不对称与童年疾病的关联；这个读数不是健康信号。
吸引力。证据并不一致，本页不在任何方向上作美貌声明。
族裔或性别。西方与东亚是两个供对照的参照样本；本页不推断你来自哪里，也不发布分性别的带。
随时间的变化。不同日期拍的两张照片，差异来自姿态、镜头与光线，不亚于来自脸本身；本页无法为变化定日期。

它也不是诊断。突然的不对称、面部下垂、复视、疼痛或肿胀需要看临床医生。

常见问题

每个人的脸都不对称吗？: 是的，至少在本页的普通样本里如此。最均匀的西方脸也读到脸宽的 0.18%，最均匀的东亚脸为 0.25%；中位数分别是 3.13% 与 3.23%。0.00% 是这个公式的数学极限，而不是任一样本中观察到的值，所以这里的脸没有一张完全对称。
多大的左右差异才算大？: 没有临床分界值。这里使用的 5.21% 容差是一个显示与评分容差，来自更早样本中中位偏差的两倍；它大致位于西方样本的第 68 百分位与东亚样本的第 70 百分位。约三成脸超过它。超过容差不等于异常，低于容差也不等于完全对称。
手机摄像头会让我的脸看起来不对称吗？: 会。转头会压缩一侧，相机高度会改变 2D 投影，贴近脸的广角镜头会放大较近的一侧，强烈的侧光会移动眼睛与嘴巴的可见边缘。工具会拒收极端姿态，并在门限内给出警告，但残余姿态仍会移动数字。正对镜头，把手机举在一臂距离，使用均匀光线。
对称的脸在吸引力测试中分数更高吗？: 证据不一。2006 年的一篇综述报告了正向关联，而 2024–2025 年的大型研究在控制平均性与女性气质后，没有发现对称性的独立效应。AI 吸引力测试给对称性行 100 分中 3 分的权重，并用同样的 5.21% 容差计分。本页不报总分，也不把对称性当作吸引力。
测试对东亚脸与西方脸使用不同的参照吗？: 算术不随地区改变。七对标志点、中线、归一化、容差与行权重完全相同；只有用来对照读数的中间 50% 带不同。读数上方的开关选择那条带，详情视图把两条带都列出来。工具不会从照片推断族裔，也不发布分性别的带，因为西方池没有性别标注，且两个池都是便利样本。
这和 AI 吸引力测试是同一个引擎吗？: 是。两页使用同一个 MediaPipe Face Landmarker 检测器、同样的 478 个标志点与同一个 measureAttractiveness 函数。头页把七行折合为 0–100 指数；本页展开对称性行，显示七对中的每一对。同样的标志点，不同的呈现。
为什么本页没有 0–100 分数？: 0–100 量表需要人群常模，而这里的两个集合都是便利样本。容差位于第 68 与第 70 百分位附近，所以越低越好的量表会把大多数脸挤进一个中等区间；头页已经有指数；而且在单张 2D 照片上，姿态误差大于排名要区分的差异。更低也不代表更好：关于对称性与吸引力的证据并不一致。
不对称是医学问题吗？: 不是。大多数面部不对称是普通的、亚临床的。突然出现的不对称、面部下垂、复视、疼痛或肿胀是另一回事，需要看临床医生。本页测量 2D 标志点，不是诊断。

方法与来源

检测器：MediaPipe Face Landmarker，478 个点，在浏览器本地运行。对称性行使用上面配对表中的十四个点；某个虹膜读不到时，中线从虹膜线回退到外眼角连线。

样本：来自 Pexels 的普通库存肖像。西方池处理了 1,509 行，产出 1,301 个计分读数。东亚池处理了 793 行，产出 619 个，剔除 85 张同时出现在西方池的照片后剩下 534 个。一张脸绝不会同时计入两条带。

质量门：两个样本都是用更早的门限收集的（偏航 0.20、滚转 20°、俯仰 0.15–0.80）。线上工具使用更宽的生产门限（偏航 0.30、滚转 32°、俯仰 0.10–0.88），所以这些分布描述的是收集到的集合，而不是线上的接受率。

统计：总体标准差（÷ n）；分位数在 (n − 1) × p 处使用线性插值；表中的读数保留四位小数。5.21% 容差来自 2026-10-20 测量的 988 张西方计分脸：中位对称偏差 0.026071 的两倍。

敏感性：从西方池移除同样的 85 张重叠照片后 n = 1,216，每个带端点移动不超过 0.08 个百分点，每个占比移动不超过 0.3 个百分点。

脚本与快照：scripts/symmetry-stats.mjs 从本地校准文件重算这些数字，校准文件不公开；入库的快照是 docs/ai-attractiveness-test/batches/wave-2-face-symmetry-test/symmetry-samples-2026-10-28.json。测试读快照，不读照片。

各样本的平均左右差异
样本	n	平均 ± 标准差	p25	中位数	p75	p90	最小值	最大值	高于 5.21%
西方，全量	1,301	4.3568% ± 3.5339%	1.6764%	3.1273%	6.3185%	9.5833%	0.1834%	22.9791%	31.59%
东亚，去除重叠	534	3.9375% ± 2.5787%	1.8481%	3.2282%	5.7343%	7.6644%	0.2514%	12.7308%	29.78%
西方，去除重叠	1,216	4.3909% ± 3.5898%	1.6808%	3.1266%	6.3573%	9.6561%	0.1834%	22.9791%	31.91%

各样本的最宽一对——不计分
样本	n	平均值	p25	中位数	p75	p90	高于 5.21%
西方，全量	1,301	10.3579%	3.6562%	6.9666%	14.0009%	23.2624%	61.80%
东亚，去除重叠	534	9.4117%	4.0722%	7.7066%	13.1911%	18.4216%	66.10%

五条边界，重申一次

不是人群常模。两个集合都是库存肖像的便利样本，所以它们描述这些照片，而不是一般的西方或东亚人群。
它只是 2D 水平投影。不是 3D 形状，不是体积，也不是垂直不对称。
不是波动性不对称。一张照片无法把发育噪声与表情和姿态分开。
不是健康信号。4,732 名英国青少年的队列没有显示波动性不对称与童年疾病的关联。
不是吸引力判决，也不是诊断。突然的不对称、面部下垂、疼痛或肿胀需要看临床医生。

照片在浏览器里处理，从不上传。读数描述一张照片，不是一个人。

来源

Ferrario VF, Sforza C, Miani A, Serrao G. A three-dimensional evaluation of human facial asymmetry. J Anat. 1995;186(Pt 1):103–110. PMID 7649806. PubMed
Swaddle JP, Cuthill IC. Asymmetry and human facial attractiveness: symmetry may not always be beautiful. Proc Biol Sci. 1995;261(1360):111–116. PMID 7644543. DOI
Severt TR, Proffit WR. The prevalence of facial asymmetry in the dentofacial deformities population at the University of North Carolina. Int J Adult Orthodon Orthognath Surg. 1997;12(3):171–176. PMID 9511487. PubMed
Katsumata A, Fujishita M, Maeda M, Ariji Y, Ariji E, Langlais RP. 3D-CT evaluation of facial asymmetry. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod. 2005;99(2):212–220. PMID 15660095. DOI
Rhodes G. The evolutionary psychology of facial beauty. Annu Rev Psychol. 2006;57:199–226. PMID 16318594. DOI
Ercan I, Ozdemir ST, Etoz A, et al. Facial asymmetry in young healthy subjects evaluated by statistical shape analysis. J Anat. 2008;213(6):663–669. PMID 19094182. DOI
Pound N, Lawson DW, Toma AM, Richmond S, Zhurov AI, Penton-Voak IS. Facial fluctuating asymmetry is not associated with childhood ill-health in a large British cohort study. Proc Biol Sci. 2014;281(1792):20141639. PMID 25122232. DOI
Thiesen G, Gribel BF, Freitas MP. Facial asymmetry: a current review. Dental Press J Orthod. 2015;20(6):110–125. PMID 26691977. DOI
Kleisner K, Tureček P, Saribay SA, et al. Distinctiveness and femininity, rather than symmetry and masculinity, affect facial attractiveness across the world. Evol Hum Behav. 2024;45(1):82–90. DOI
Lee P, Li J, Rafiee Y, Jones BC, Shiramizu VKM. Further evidence that averageness and femininity, rather than symmetry and masculinity, predict facial attractiveness judgments. Sci Rep. 2025;15(1):5498. PMID 39953080. DOI