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上传照片是分析输入
上传型工具会在浏览器里读取图像，并把它作为生成风格参考结果的输入。照片更像分析材料，而不是长期发布内容。
结果质量高度依赖照片条件。
图片是计算原料，而不是结果本身。
可信度更依赖输入质量与规则设计，而不是存储假设。
这份文档说明 FINDCORE 测量什么，以及不测量什么。想更合理地使用结果，就要同时理解系统的优势和局限。这里重点说明浏览器端处理、框线校正与规则式解释结构。
Keywords
照片是否符合指南条件
校正框线是否贴合真实皮肤边界
是否仍有明显质量提示
相同条件下重复测试方向是否接近
阅读时是否把推荐与测量分开理解
上传型工具会在浏览器里读取图像，并把它作为生成风格参考结果的输入。照片更像分析材料，而不是长期发布内容。
结果质量高度依赖照片条件。
图片是计算原料，而不是结果本身。
可信度更依赖输入质量与规则设计，而不是存储假设。
系统会围绕发际线、颧骨区域、下颌轮廓、下巴尖等位置，计算纵向长度与横向宽度关系。自动识别先给草稿，校正后的框线才是最终输入。
长宽比、上部对下部宽度、颧骨主导度是核心信号。
正面性不足或发际线被遮住时，边界标签很容易变化。
手动框线不是装饰，而是会影响计算的真实输入。
系统会根据皮肤看起来偏暖、偏冷、偏亮、偏柔和的程度来估计方向，因此对光线与相机自动修正特别敏感。
同一个人在不同光线和白平衡下，可能落到不同季型方向。
这个工具更适合看重复出现的色调趋势，而不是单次绝对诊断。
边界季型里，共同出现的颜色倾向比单一标签更重要。
发型、眼镜、修容与配色建议，是把结构测量翻译成更容易使用的风格语言。它和底层数值不是同一种信息。
相同结构在不同风格目标下可以得到不同建议。
推荐文字是方向，不是固定真理。
真正的造型决定仍取决于偏好与场景。
头发、阴影和镜头畸变可能让自动草稿偏离真实边界。手动校正允许用户修正最终输入。
通常更大的原因是光线与相机修正。个人色彩对输入条件变化特别敏感。
只要在良好条件下重复后方向一致，作为实际风格参考通常已经足够可信。但不应把它理解为永久身份标签。