方法论与局限
估算能支持什么，不能支持什么
本页记录几何方法、七个原型、质量检查，以及阅读结果时需要注意的局限。
测量定义
应用根据关键点测量脸长、额头宽度、颧骨宽度、下颌宽度和下颌下部宽度，并推导长宽比、额头与下颌比、颧骨与下颌比、额头与颧骨比、下颌与脸宽比以及下巴收窄比。面部三庭、眼距、眼睛倾斜度和对称性作为辅助线索报告。
原型比较
七种脸型中的每一种都由五个比例特征的范围和权重表示。应用会为测量比例落在每个范围内的接近程度评分，合并加权分数并进行归一化。最接近的分数是主要读数；下一个分数可能作为次要匹配出现。
质量检查
应用会检查画面中的人脸大小、清晰度、曝光、头部倾斜、偏航、俯仰和眼睛睁开程度。这些检查会改变置信度标签并产生警告。它们不会使结果成为经过验证的测量。
已知局限
2D 照片会压平 3D 面部。镜头畸变、头部角度、光线、头发、眼镜、妆容、面部毛发和裁剪都可能改变表观比例。该方法没有专家标注的准确率基准，也没有代表性人群验证。菱形和三角形属于探索性类别。结果是造型辅助，不是医学、身份、年龄、性别或吸引力评估。
数据与模型状态
生产应用使用内置关键点模型和透明的几何规则。它不包含训练过的脸型图像分类器。为本项目评估的一个公开五类数据集因覆盖范围、标签、划分和版权问题而被拒绝用于生产。没有任何候选模型通过记录在案的基准协议。