FIELD NOTES / FACE MEASUREMENTS
拍一张适合工具分析的照片
拍摄条件一致，是进行有用比较的第一步。
本文为 AI 辅助编写的产品说明，已对照公开方法与下方技术来源核对。示意图和计算数字仅用于讲解，不是个人实测结果，也不代表经过临床审核。
保持视角一致
使用清晰的单人正面照，保持完整面部轮廓可见。相机尽量接近眼睛高度，正视镜头，避免明显转头或倾斜。不要用过近的广角自拍，因为透视会放大更靠近镜头的部位。重复比较时，尽量保持机位、距离、裁切和表情相近，不要把拍摄条件不同的照片当成可以直接互换的测量。
让关键点清楚可见
选择均匀光线与自然中性的表情，让眼睛、眉毛、嘴部及可见轮廓便于检测。关闭明显的美颜滤镜，避免裁切侵入面部轮廓。工具会检查部分几何问题，但无法证明照片没有化妆、修图、阴影或镜头畸变。质量检查通过只说明输入符合部分要求，不是准确性认证。
带着具体问题比较重复结果
先重复分析同一张照片，观察结果是否可复现。再尝试只改变一个有意义的条件，例如光线或拍摄距离，并比较实际测量值。若某个维度变化很大，先检查拍摄条件，不要立刻把变化解释为个人特征。照片被拒绝时，请换一张更清楚的；如实不给分，比猜一个分数更有帮助。
五步准备可复现的照片
这是一套便于在工具内比较的拍摄流程，不是生物识别摄影标准，也不承诺不同相机会检测出相同点位。
- 把相机放在接近眼睛的高度，使用支架或定时拍摄，避免两张照片之间机位变化。
- 避免贴近面部自拍，退后再取景，保留完整轮廓。在同一机位只改变数码变焦，不会改变透视关系。
- 面向镜头、自然闭嘴，使用正面均匀光线。两张照片尽量保持相同表情与朝向。
- 在舒适的前提下，让头发避开眼睛与可见颊部轮廓，避免镜片反光或物体遮挡五官。
- 使用未加滤镜的原图，避免社交平台截图。选图前检查模糊情况，并保留原图用于重复分析。
可以自己执行的对照
测试前给三张照片编号：A 为自然正面原图；B 使用相同设置另拍一张；C 只改变相机距离。下表描述要验证的问题，是实验计划，不是已经采集的结果。
| 对照 | 保持或改变 | 检查什么 |
|---|---|---|
| A → 再次分析 A | 同一文件、同一方法版本 | 同文件结果的可复现性 |
| A → B | 重新拍摄，保持设置相近 | 对拍摄波动的敏感程度 |
| A → C | 仅改变拍摄距离 | 对透视变化的敏感程度 |
照片将三维面部投影到平面，因此拍摄距离会影响外观。NIST 将距离过近列为透视畸变来源；Ward 等也对近距离照片进行了数学建模。这些来源均未提供本工具关键点测量的准确率。
记录条件，不只记录分数
- 自行记录文件编号、设备、浏览器、机位、光线、表情和显示的方法版本。免费工具不会替你保存照片日记。
- 如有需要可保存 JSON 读数。先比较质量状态及各维度，再看总分。被拒绝的一次测试应保留为拒绝状态，不要当成零分。
- 对有效的重复拍摄，记录最小值、最大值和范围。不要只挑最高分，也不要把少量重复测试解释为准确率验证。
照片取景合理但仍被拒绝时，可以换一张更清晰的。反复改变姿势追分会降低比较价值；不选照片也可以阅读测量解释。
搭配相应工具阅读
来源与适用范围
这些来源解释关键点检测和摄影原理，不为本产品的权重、参考目标、吸引力标签或造型建议背书。本产品的评分规则见方法页。
- NIST · 透视畸变
解释相机与被摄者距离过近时产生的外观变化。
- Ward 等（2018）· 近距离照片中的鼻部透视变化
一项研究拍摄距离的数学模型论文，不是本工具的验证或治疗建议。
- Google AI Edge · 面部关键点检测说明
说明关键点模型及输出能力；它不是颜值评分模型。