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アップロード写真は分析入力です
アップロード型ツールは画像をブラウザ内で読み取り、スタイル参考結果の入力として使います。写真は分析材料であり、長期公開コンテンツではありません。
結果品質は写真条件に強く依存します。
画像は計算の原料であり、結果そのものではありません。
信頼性は保存前提より入力品質とルール設計に左右されます。
この文書は、FINDCORE が何を測り、何を測らないのかを説明します。結果を適切に信頼するには、強みだけでなく限界も理解する必要があります。ここではブラウザ内処理、フレーム補正、ルールベース解釈を中心に整理します。
Keywords
写真条件がガイド基準を満たしているか
補正フレームが実際の肌境界に合っているか
品質警告が残っていないか
同条件で繰り返した時に近い方向が出るか
提案文と計測値を分けて読んでいるか
アップロード型ツールは画像をブラウザ内で読み取り、スタイル参考結果の入力として使います。写真は分析材料であり、長期公開コンテンツではありません。
結果品質は写真条件に強く依存します。
画像は計算の原料であり、結果そのものではありません。
信頼性は保存前提より入力品質とルール設計に左右されます。
生え際、頬骨周辺、あごライン、あご先を軸に、縦の長さと横幅の関係を計算します。自動認識は下書きで、補正後のフレームが最終入力です。
縦横比、上部対下部の幅、頬骨の優位性が核心シグナルです。
正面性が崩れたり生え際が隠れたりすると境界ラベルは動きやすくなります。
手動フレームは見た目用ではなく、計算に影響する本物の入力です。
肌が暖かく見えるか、冷たく見えるか、明るく見えるか、柔らかく見えるかを読み取るため、照明や自動補正の影響を強く受けます。
同じ人でも照明やホワイトバランスで別シーズン方向に寄ることがあります。
この機能は単発の絶対診断より、反復するトーン傾向を見るのに向いています。
境界シーズンでは、共通して出る色傾向が単一ラベルより重要です。
ヘア、眼鏡、コントゥア、配色の提案は、測定構造を使いやすいスタイル言語へ翻訳したものです。元の数値と同じ情報ではありません。
同じ構造でもスタイル目標によって提案は変わります。
提案文は方向づけであり、固定真実ではありません。
実際のスタイリングは好みや場面も一緒に考える必要があります。
髪、影、レンズ歪みで下書きが実際の境界から外れることがあるためです。手動補正で最終入力を修正できます。
多くの場合は照明とカメラ補正の影響です。パーソナルカラーは特に入力条件に敏感です。
良い条件で繰り返して同じ方向が続くなら、実用上は十分信頼できます。ただし固定的なアイデンティティ判定として使うべきではありません。