분석 방법론

호감도는 다음의 검증된 오픈소스 및 공식 AI 모델을 사용합니다:

• Google MediaPipe Face Landmarker
  Google이 공개한 오픈소스 얼굴 랜드마크 감지 프레임워크. 478개의 3D 얼굴 포인트를 실시간으로 추출합니다. 공식 문서 →
• ArcFace (DeepFace 라이브러리)
  얼굴을 512차원 벡터(임베딩)로 변환하여 유사도를 측정하는 딥러닝 모델. 얼굴 인식 업계 표준 모델 중 하나로 널리 사용됩니다. DeepFace GitHub →
• 자체 개발 스코어링 알고리즘
  얼굴 지표와 임베딩 참조 데이터를 이용해 비교 점수와 국가 순위를 계산합니다. 분석 경로와 참조 데이터에 따라 대상 국가 범위가 달라질 수 있습니다.

공개 통계와 리포트가 사용하는 자료 및 해석 범위는 다음과 같습니다:

• 국가별로 정리된 공개 인물 이미지 기반의 얼굴 지표 집계
• 수집 이미지 수(total_images)와 측정 표본 수(sample_count)를 구분한 국가별 평균
• 국가별 평균은 선호도 설문이나 전체 인구의 대표 표본이 아님

현재 공개 자료는 국가별 평균과 표본 수입니다. 개인별 원자료와 분산이 제공되지 않으므로 순위 차이의 통계적 유의성이나 실제 인기 예측 정확도를 이 자료만으로 검증할 수 없습니다.

호감도의 분석 결과를 올바르게 이해하기 위해 다음 한계를 명시합니다:

• 호감도 점수는 참조 데이터와의 비교 결과입니다. 어느 국가의 사람들이 사용자를 좋아한다는 검증 결과가 아닙니다.
• 아름다움의 기준은 주관적이며 시대·문화에 따라 변화합니다. 본 서비스는 과학적 판정이 아닌 엔터테인먼트 참고 자료로 제공됩니다.
• 조명, 각도, 표정, 해상도 등 촬영 조건이 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
• 특정 인종·국가·외모를 우월하거나 열등한 것으로 해석하는 근거로 사용되어서는 안 됩니다.