얼굴형 테스트

사용 방법

1. 정면을 보고, 앞머리로 이마를 가리지 않은 상태에서 이마 위부터 턱 끝까지 다 보이게 찍은 사진을 올려요(카메라로 바로 찍어도 돼요).
2. 자동으로 얼굴의 478개 지점을 찾아 얼굴 길이, 광대 너비, 턱 너비, 이마 너비, 턱 끝 각도를 측정해요.
3. 6가지 얼굴형(계란형·둥근형·긴형·각진형·하트형·다이아몬드형) 중 가장 가까운 유형과, 그다음으로 가까운 "2순위" 유형을 함께 보여줘요.
4. 사진 위에 측정한 선을 그대로 겹쳐 보여줘서, 어떤 기준으로 계산했는지 직접 확인할 수 있어요.
5. '추천 대상'에서 남/여/모두를 선택하면 그에 맞는 헤어스타일과 안경테 추천, 피하면 좋은 스타일을 참고용으로 보여줘요.

왜 사진만으로는 완벽할 수 없을까요

얼굴형 판정은 본래 미용사나 스타일리스트가 얼굴의 입체감, 피부 아래 뼈대, 살집의 분포까지 손으로 만져보고 눈으로 비교하면서 종합적으로 판단하는 영역이에요. 사진 한 장은 2차원 평면이라서 입체감이나 살집의 두께까지는 알기 어렵고, 촬영 각도가 조금만 기울어도 광대나 턱의 너비가 실제보다 좁거나 넓게 보일 수 있어요. 앞머리가 이마를 가리면 이마 너비와 헤어라인 추정이 부정확해지고, 턱을 당기거나 미는 표정에 따라 턱 각도도 달라져요. 그래서 이 도구는 "확정 진단"이 아니라 "참고할 수 있는 1차 힌트"로 안내해요. 가능하면 정면에서, 자연스러운 표정으로, 이마가 다 보이는 사진 여러 장으로 비교해 보는 걸 추천해요.

판정 기준(투명하게 공개)

이 도구는 아래 순서로 계산해요. 모든 수치 기준은 이 문단과 결과 화면의 "측정값" 칸에 그대로 공개돼 있어서, 결과가 왜 그렇게 나왔는지 직접 확인할 수 있어요.

1. 얼굴 길이: 얼굴 인식 지점 10번(눈썹 위 이마 피부)에서 턱 지점 152번까지 거리를 구하고, 10번이 실제 헤어라인보다 아래에 있다는 점을 보정하기 위해 그 거리의 1.18배로 "추정 헤어라인"까지 늘려 잡아요.
2. 가로 너비 세 가지: 광대 너비(234번↔454번), 턱 너비(172번↔397번), 이마 너비(54번↔284번)를 각각 가로 거리로 구해요.
3. 턱 끝 각도: 턱 지점(152번)에서 좌우 턱선 지점(172번, 397번)까지 이어지는 두 선이 벌어지는 각도를 구해요. 각도가 작을수록 뾰족한 V턱, 클수록 둥글거나 납작한 턱에 가까워요.
4. 비율 계산: 얼굴 길이÷광대 너비(R), 이마 너비÷광대 너비(f), 턱 너비÷광대 너비(j) 세 비율을 구해요.
5. 6가지 얼굴형과 비교: 계란형·둥근형·긴형·각진형·하트형(역삼각형)·다이아몬드형마다 "전형적인" R·f·j·각도 값을 미리 정해두고, 내 측정값과의 거리를 계산해요. 거리가 가장 가까운 유형을 1순위로, 그다음으로 가까운 유형을 2순위로 보여줘요.

예를 들어 둥근형은 R(길이÷너비)이 1.10 정도로 작고 턱 각도가 148°로 넓은(둥근) 편이고, 긴형은 R이 1.65 정도로 커요. 각진형은 이마·광대·턱 너비가 서로 비슷하면서(f, j가 1에 가까움) 턱 각도가 112°로 좁은(각진) 편이고, 하트형은 이마 너비가 광대보다 넓고(f≥1.0) 턱이 좁은(j가 작은) 편이에요. 다이아몬드형은 광대가 이마·턱보다 뚜렷하게 넓은(f, j가 모두 0.8 안팎) 편이고, 계란형은 이 극단값들 사이에서 비교적 균형 잡힌 값을 가져요. 얼굴은 두 유형 사이의 경계에 있는 경우가 많아서, 1순위와 2순위를 함께 보여줘요.

얼굴 인식은 어떻게 하나요

구글의 오픈소스 AI 모델인 MediaPipe Face Landmarker가 사진 속 얼굴의 468~478개 지점(눈, 코, 입, 볼, 턱, 이마 윤곽 등)을 찾아줘요. 이 도구는 그중 이마·턱·광대·턱선의 8개 지점만 골라서 길이와 너비, 각도를 계산해요. 연산은 CPU 딜리게이트로 이 브라우저 안의 WebAssembly에서 전부 돌아가고, 사진은 어디에도 전송되지 않아요.

헤어스타일·안경 추천은 어떤 기준인가요

얼굴형별 추천은 미용·안경 업계에서 흔히 이야기되는 "일반적인 경향"을 정리한 참고 안내예요. 예를 들어 턱선이 둥근 얼굴형에는 세로 길이를 더해주는 스타일이, 이마가 넓은 얼굴형에는 이마 비율을 낮춰주는 앞머리나 사이드뱅이 흔히 추천돼요. 다만 이 경향은 절대적인 규칙이 아니라, 머릿결·피부톤·개인 취향·직업 환경에 따라 얼마든지 다르게 적용될 수 있어요. 결과 화면의 추천 문구도 "~하는 경향이 있어요", "~하기도 좋아요"처럼 참고용 표현으로 안내하고 있어요.

사용한 오픈소스

MediaPipe Tasks Vision · Face Landmarker (Google, Apache License 2.0) — 얼굴 랜드마크 인식에 사용했어요. 모델 파일과 WASM 실행 파일을 전부 이 사이트(assets/vendor/mediapipe/)에 내려받아 직접 제공하며, 외부 서버나 CDN을 거치지 않아요. 라이선스 전문은 assets/vendor/mediapipe/LICENSE.txt에 있어요.

자주 묻는 질문