Cómo se calcula la puntuación

Los puntos de referencia y el escaneo

Todo empieza con MediaPipe Face Landmarker de Google, un modelo de IA abierto que se ejecuta en el navegador y ubica 478 puntos en un rostro en cada cuadro de la cámara: 468 puntos de una malla densa de la superficie y 10 alrededor de los iris. Cada punto tiene una posición horizontal, una vertical y una profundidad estimada.

El escaneo captura cinco poses: de frente, girado a la izquierda, girado a la derecha, inclinado hacia arriba e inclinado hacia abajo. Una pose se captura solo cuando la cabeza se mantiene dentro de una ventana objetivo durante 0.6 segundos, por ejemplo 0° de giro (yaw) con un margen de ±6° para la vista frontal. La posición de la cabeza sale de la matriz de transformación facial que el modelo devuelve con cada cuadro; un giro positivo significa que giraste hacia tu derecha.

Cada captura es una ráfaga de 8 cuadros seguidos. Los cuadros se combinan tomando la posición mediana de cada punto, lo que elimina el temblor de un cuadro aislado, y se guarda la dispersión entre cuadros para que el informe pueda mostrarla junto a cada número: una inclinación cantal de +4.1° ±0.4° significa que los ocho cuadros coincidieron con un margen de 0.4°.

Todas las medidas son proporciones o ángulos, así que no dependen de qué tan lejos estés de la cámara. Las longitudes se dividen entre la distancia que separa los extremos externos de los ojos, el ancho más estable que encuentra el modelo.

Seis componentes

La puntuación se construye con seis componentes, cada uno puntuado del 0 al 100. La referencia es un rostro real típico, que obtiene 50 en cada componente y 5.0 en total. “Típico” está definido en la fórmula: una diferencia entre el lado izquierdo y el derecho del 3% de la distancia entre los extremos externos de los ojos, una forma general a un 4% del rostro promedio, y cada rasgo a unas 0.8 desviaciones estándar de la media de la población, que es la distancia promedio en un rasgo con distribución normal.

El perfil necesita los giros de un escaneo con cámara. Con una sola foto subida queda fuera, y los otros cinco pesos se reescalan para que sumen 100%. Cualquier medida del perfil que el modelo no vea con claridad (confianza menor a 0.5) se descarta en lugar de adivinarse.

La simetría y la cercanía al promedio premian a un rostro por estar más cerca del centro de la población que un rostro típico. Es el efecto del promedio: un rostro compuesto, hecho al promediar muchas fotografías, se califica como más atractivo que la mayoría de los rostros que lo forman (Langlois & Roggman 1990; Rhodes 2006), y hacer un rostro más simétrico también sube sus calificaciones. Cada uno se puntúa así:

v = 50 + 50 · tanh((típico − medido) / s)

donde “medido” es tu diferencia entre los dos lados (simetría) o la distancia de tu forma al rostro promedio (cercanía al promedio), “típico” es el valor del rostro típico, 3% y 4%, y s define qué tan rápido cambia la puntuación. Un rostro típico obtiene 50. Un reflejo perfecto, o una forma exactamente en el promedio, obtiene 74, lo máximo que pueden dar estos dos componentes. Una diferencia mayor que la típica da menos de 50.

Las proporciones, los ojos, la mandíbula y el mentón, y el perfil son cada uno un promedio ponderado de submedidas. Una submedida se puntúa según cuánto más cerca de su valor ideal está que un rostro típico:

sub = 50 + 50 · tanh((T − D) / s) D = tu distancia al ideal T = la distancia de un rostro típico al ideal

Estar tan lejos del ideal como un rostro típico da 50; más cerca da más, más lejos da menos. Los ideales son el punto donde la fórmula llega a su máximo, no metas para un rostro. Algunos salen directamente de la investigación: tercios iguales, quintos parejos y una separación de los ojos en el promedio de la población, que es donde Pallett y sus colegas encontraron el óptimo. Otros están a propósito más allá del rango de los rostros reales, como una inclinación cantal de 14°, para que en todo el rango que la gente tiene de verdad, un poco más de inclinación, de apertura o de ancho de los ojos siga puntuando un poco mejor. Ninguno describe un rostro al que alguien deba aspirar.

De los componentes a la puntuación

Los componentes ponderados dan un compuesto C entre 0 y 100. Una curva logística lo lleva a la escala del 1.0 al 10.0:

C = Σ wₖ · vₖ (los pesos suman 1) puntuación = 1 + 9 / (1 + e^−((C − 52.68) / 12))

El punto medio, 52.68 = 50 + 12 · ln(5/4), está elegido para que C = 50, un rostro típico, dé exactamente 5.0. La curva es más empinada en el centro y se aplana hacia los extremos, así que pasar de 5 a 6 requiere un cambio menor en el compuesto que pasar de 8 a 9. La puntuación se redondea a un decimal.

Los niveles son franjas fijas de la puntuación:

• menos de 4.0: Por debajo del promedio
• 4.0-5.4: Promedio
• 5.5-6.9: Por encima del promedio
• 7.0-8.4: Muy por encima del promedio
• 8.5 o más: Excepcional

Con la misma curva, esos niveles empiezan en un compuesto de aproximadamente 44.4, 52.7, 61.0, 72.0. El compuesto y cada componente comparten una misma escala del 0 al 100, así que el resultado gratis dibuja la franja de cada componente con estos bordes, con la marca en el 50 del rostro típico: una franja nunca es un percentil de los escaneos de nadie.

Cuatro valores de referencia:

• Un rostro real típico obtiene 5.0.
• El rostro medio de la población, el rostro estándar de MediaPipe, obtiene alrededor de 7.4. Es perfectamente simétrico y exactamente promedio, así que esos dos componentes dan su 74, pero en los otros cuatro se queda en la media y no en los máximos.
• El rango que puede dar la fórmula va de alrededor de 1.2 a alrededor de 9.1. La escala llega hasta 10.0, pero ningún rostro alcanza ese valor, porque la simetría y la cercanía al promedio se detienen en 74.
• Los escaneos repetidos del mismo rostro, en nuestras pruebas con ruido de cámara simulado, movieron la puntuación como máximo ±0.2.

Una sola escala para todos los rostros. Cada escaneo se puntúa con los mismos pesos (Tabla 1) y los mismos ideales. Donde la investigación encuentra una diferencia entre los sexos, como el ancho y el ángulo de la mandíbula, el ancho del mentón y la proyección de la nariz, el ideal está a medio camino entre el masculino y el femenino, cerca de la media de la población. La altura de las cejas también difiere entre los sexos, así que no se puntúa.

Puntos fuertes y lo que baja la puntuación. El informe nombra como puntos fuertes hasta tres componentes con 52 o más, y como lo que más baja la puntuación hasta tres con 48 o menos, cada uno con una frase concreta: qué se midió, el valor y hacia dónde empuja la puntuación.

La investigación detrás

La investigación sobre el atractivo no coincide en todo, pero algunos hallazgos se repiten a lo largo de décadas, culturas y métodos. La puntuación usa esos y deja fuera el resto.

• Langlois, J. H., et al. (2000). Maxims or myths of beauty? A meta-analytic and theoretical review. Psychological Bulletin, 126(3), 390-423. Quienes califican rostros coinciden mucho en cuáles son atractivos, dentro de cada cultura y entre culturas, así que hay una señal compartida que medir.
• Langlois, J. H., & Roggman, L. A. (1990). Attractive faces are only average. Psychological Science, 1(2), 115-121. Los rostros compuestos a partir de muchos rostros se califican como más atractivos que la mayoría de los rostros que los forman: el efecto del promedio.
• Rhodes, G. (2006). The evolutionary psychology of facial beauty. Annual Review of Psychology, 57, 199-226. La cercanía al promedio, la simetría y el dimorfismo sexual como los tres correlatos geométricos con más respaldo.
• Little, A. C., Jones, B. C., & DeBruine, L. M. (2011). Facial attractiveness: evolutionary based research. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 366(1571), 1638-1659. Una revisión de los mismos efectos, con sus tamaños y sus salvedades.
• Perrett, D. I., May, K. A., & Yoshikawa, S. (1994). Facial shape and judgements of female attractiveness. Nature, 368, 239-242. Los rostros más atractivos no son exactamente promedio, y por eso cuatro componentes premian acercarse a un ideal en lugar de a la media.
• Perrett, D. I., et al. (1998). Effects of sexual dimorphism on facial attractiveness. Nature, 394, 884-887. La preferencia por rostros masculinos en los hombres es más débil y menos constante de lo que se suele suponer, y por eso los ajustes de peso según el sexo son pequeños.
• Cunningham, M. R. (1986). Measuring the physical in physical attractiveness. Journal of Personality and Social Psychology, 50(5), 925-935. Algunas medidas concretas, como el tamaño de los ojos y el ancho del mentón, se correlacionan con las calificaciones.
• Pallett, P. M., Link, S., & Lee, K. (2010). New “golden” ratios for facial beauty. Vision Research, 50(2), 149-154. La separación de los ojos y la distancia entre los ojos y la boca más atractivas están cerca del promedio de la población.
• Kartynnik, Y., et al. (2019). Real-time facial surface geometry from monocular video on mobile GPUs. arXiv:1907.06724, y la documentación y la ficha del modelo (model card) de MediaPipe Face Landmarker de Google. El modelo de puntos, su precisión y los casos en los que falla.
• Farkas, L. G., Hreczko, T. A., Kolar, J. C., & Munro, I. R. (1985). Vertical and horizontal proportions of the face in young adult North American Caucasians: revision of neoclassical canons. Plastic and Reconstructive Surgery, 75(3), 328-338. Los cánones neoclásicos (el ancho de un ojo entre los dos ojos, una nariz tan ancha como ese espacio, tercios iguales) que el informe completo muestra junto a una lectura como referencia, nunca como meta; el estudio encontró que la mayoría de los rostros reales se apartan de ellos.
• Carré, J. M., & McCormick, C. M. (2008). In your face: facial metrics predict aggressive behaviour in the laboratory and in varsity and professional hockey players. Proceedings of the Royal Society B, 275(1651), 2651-2656. La definición de la relación entre el ancho y la altura del rostro (facial width-to-height ratio) que el informe mide sobre la malla: el ancho de los pómulos dividido entre la altura que va de las cejas al labio superior.
• Fink, B., Grammer, K., & Matts, P. J. (2006). Visible skin color distribution plays a role in the perception of age, attractiveness, and health in female faces. Evolution and Human Behavior, 27(6), 433-442. Por qué el informe muestra la uniformidad del tono, estimada a partir de tu foto y nunca sumada a la puntuación.
• Chardon, A., Cretois, I., & Hourseau, C. (1991). Skin colour typology and suntanning pathways. International Journal of Cosmetic Science, 13(4), 191-208, y CIE 15:2004, Colorimetry. El ángulo de tipología individual (ITA) y el espacio CIELAB en los que se determina la estación de color.
• Jackson, C. (1980). Color Me Beautiful. Acropolis Books. El método de las estaciones de color que las doce estaciones del informe amplían: una convención de estilo, no un hallazgo de investigación.

Límites

• Solo geometría. No es una puntuación de belleza, de salud ni clínica. La piel, el cabello, la expresión, el arreglo personal, la grasa corporal, la edad y todo lo que no sea la forma del rostro le resultan invisibles. Quien califica un rostro real ve todo eso.
• No se aprendió de calificaciones. Los pesos y los ideales vienen de hallazgos publicados, no de ajustar un modelo a rostros calificados, y la puntuación no es un percentil. El rostro típico que fija el 5.0 (3% de diferencia entre lados, 4% de residuo de forma, 0.8 desviaciones estándar por rasgo) es una decisión de criterio centrada en el rostro estándar de MediaPipe. Todavía no se ha recentrado con escaneos reales, así que la escala puede moverse cuando se haga.
• Un solo rostro de referencia. “Rostro medio” aquí significa la malla facial estándar de MediaPipe. Es una sola plantilla, no un promedio construido por separado para cada edad, sexo y ascendencia, así que la cercanía al promedio mide la distancia a esa plantilla.
• Los puntos son estimaciones. El modelo deduce puntos que no ve, como la línea de la mandíbula bajo la barba o el cabello. Tiene pocos puntos bajo la nariz, así que el ángulo nasolabial sale más abierto que en una medición clínica y tiene un peso bajo.
• La cámara cambia el rostro. Un celular muy cerca exagera la nariz y hace ver el rostro más estrecho; la luz de un lado desplaza los puntos; una sonrisa cambia la mandíbula y los ojos. El escaneo pide una expresión neutra y revisa la distancia y la luz, y el informe muestra la dispersión de cada medida.

Si quieres ver la fórmula aplicada a tu propio rostro, el test de belleza muestra gratis la puntuación y el nivel, con los seis componentes, sus pesos y esta fórmula con tus propios números; el Informe facial completo muestra cada submedida detrás de ellos.