MIRRA · 工作原理

工作原理

一张自拍，在窗边，只需几秒钟。其背后是：478个面部识别点，九个皮肤区域，以及在科学色彩空间中计算的十个指标 — 每个指标都在其真正读取的区域进行计算。

脸上的每一条纹路都是测量，而非评估。关于皮肤的大多数说法都是一种观点，会随着光线和心情而变化——而这里，它是一个数字。

肉眼看到的是“好皮肤”或“疲惫的皮肤”。系统看到的是差异——什么在移动，朝哪个方向，以及是哪个产品造成的，周复一周。

不再是关于您皮肤的观点——而是对其进行测量，在完全相同的条件下每次都如此，因此两次相隔一段时间的扫描结果可以进行比较。

478面部识别点

9皮肤区域

10指标

9每个指标的统一帧

如何进行一次良好的扫描

一切都通过您手中的手机，在窗前，只需几秒钟。有三个因素决定结果 — 光线、距离和稳定瞬间 — 它们都由您掌控。一次成功的扫描是这样的：

来自窗边的日光面向窗户，两侧光线均匀。不要背对窗户，房间内也不要有与日光混合的炽热灯光。

把头发扎到脑后额头或脸颊上的头发覆盖了测量区域 — 并被错误地识别为斑点或皱纹。

不化妆化妆品被测量为皮肤，结果是关于化妆品而不是您。请保持面部清洁。

站直，表情放松头部不倾斜，不微笑 — 微笑会加深鼻唇沟，并比画面中任何其他因素更能影响读数。

手机与眼睛齐平保持手臂距离。过近或过远，毛孔和细纹会在分辨率中消失。

保持不动，直到圆环填满面部周围的圆圈会在几秒钟内填满 — 它会收集同一时刻的9帧并将其合并为一次测量。移动会重新开始填充。

这是广告中无人提及的部分。一个总是给出答案的应用程序看起来更好，但这正是它毫无价值的原因：基于糟糕图片给出的答案只是一个带有数字的猜测。

在这些条件下，系统会说“我不会测量这个”并要求重试。每个条件都是经过测量的，而不是估算的 — 实际上，大约45%的帧会被拒绝。

画面中没有人脸没有面部就没有可测量的东西，我们不会从背景中猜测。no_face

图像模糊清晰度低于阈值 — 模糊对指标来说看起来像光滑的皮肤，这是一个错误的测量。拉普拉斯方差 < 16.0

距离太远低于所需的眼距，毛孔和细纹会在分辨率中消失。眼距 < 110px

太暗／太亮卡在0或255的像素不是皮肤 — 它们是已删除的信息。

头部倾斜倾斜会改变哪个皮肤区域面向镜头，这会改变所有颜色指标。

眉毛上扬抬眉会拉伸额头并消除真实的细纹。> 0.30

微笑微笑会加深鼻唇沟 — 指标会测量表情，而不是皮肤。

化妆化妆品被测量为皮肤。结果是关于化妆品而不是您。

眼镜它们会遮挡眼部区域及其测量内容。

头发挡住脸头发覆盖了区域，被覆盖的区域不是测量区域。

每一次拒绝都是一次未完成的扫描，意味着用户需要再次尝试。一个销售良好感觉的产品不会这样做。但一个销售测量的产品必须这样做 — 因为数字的唯一价值在于它可以与明天的数字进行比较，而这只有在两者都在相同条件下测量时才有效。