Phương pháp và giới hạn
Ước tính có thể và không thể hỗ trợ điều gì
Trang này ghi lại phương pháp hình học, bảy nguyên mẫu, kiểm tra chất lượng và những giới hạn cần lưu ý khi đọc kết quả.
Định nghĩa đo lường
Ứng dụng đo chiều dài khuôn mặt, chiều rộng trán, chiều rộng gò má, chiều rộng hàm và chiều rộng hàm dưới từ các điểm mốc. Ứng dụng tính tỷ lệ dài-rộng, trán-hàm, gò má-hàm, trán-gò má, hàm-khuôn mặt và độ thuôn cằm. Ba phần khuôn mặt, khoảng cách mắt, độ nghiêng mắt và tính đối xứng được báo cáo như các gợi ý bổ trợ.
So sánh nguyên mẫu
Mỗi hình dạng trong bảy hình dạng được biểu diễn bằng một phạm vi và trọng số cho năm đặc trưng tỷ lệ. Ứng dụng chấm điểm mức độ các tỷ lệ đo được nằm trong từng phạm vi, kết hợp điểm có trọng số và chuẩn hóa chúng. Điểm gần nhất là kết quả chính; điểm tiếp theo có thể xuất hiện như kết quả phụ.
Kiểm tra chất lượng
Ứng dụng kiểm tra kích thước khuôn mặt trong khung hình, độ sắc nét, độ phơi sáng, độ nghiêng đầu, góc quay ngang, góc ngẩng và độ mở mắt. Các kiểm tra này thay đổi nhãn độ tin cậy và tạo cảnh báo. Chúng không biến kết quả thành phép đo đã được xác thực.
Giới hạn đã biết
Ảnh 2D làm phẳng khuôn mặt 3D. Biến dạng ống kính, góc đầu, ánh sáng, tóc, kính, trang điểm, râu và cách cắt ảnh có thể làm thay đổi tỷ lệ biểu kiến. Phương pháp không có chuẩn độ chính xác do chuyên gia gán nhãn và không có xác thực nhân khẩu đại diện. Kim cương và tam giác là các nhóm mang tính tham khảo. Kết quả là trợ giúp tạo kiểu, không phải đánh giá y tế, danh tính, tuổi, giới tính hay ngoại hình.
Trạng thái dữ liệu và mô hình
Ứng dụng thực tế dùng mô hình điểm mốc đi kèm và các quy tắc hình học minh bạch. Ứng dụng không đi kèm bộ phân loại ảnh hình dạng khuôn mặt đã huấn luyện. Một bộ dữ liệu công khai năm lớp được đánh giá cho dự án này đã bị loại bỏ để dùng trong môi trường thực tế vì lo ngại về phạm vi, nhãn, cách chia dữ liệu và bản quyền. Không có mô hình ứng viên nào vượt qua giao thức đánh giá đã ghi lại.