面相

V1.3 面相獨立影像判讀核心
客人上傳正面照片後，照片會存入私有雲端空間，不提供公開網址。付款成功後，面相 Vision Engine 先判讀照片中可見的臉型、額頭、眉眼、鼻、嘴、下巴／下顎、視覺對稱與照片品質，再交給 AI男／女命理師做語音面相解析。

面相解讀屬傳統文化與娛樂參考，不作醫療、身分或科學人格判定。

V1.3.1 面相專業分區解析
在 V1.3 的真實影像判讀基礎上，新增「三停、五官、十二宮」結構化分析。AI老師會先講照片真正看得到的特徵，再另外說明傳統面相文化中的象徵性解讀，兩者不混在一起。

三停：上停／中停／下停；五官：眉／眼／鼻／口／耳；十二宮僅作傳統面相文化區位參考，疾厄宮不作醫療健康判定。

V1.3.2 面相五嶽／四瀆＋可信度深度解析
在三停、五官、十二宮之外，新增傳統「五嶽」與「四瀆」分區，並加入可信度門檻。照片中看不清楚的耳朵、顴骨或其他區域，AI老師會直接標示資料不足，不會補猜。

五嶽與四瀆屬傳統面相文化象徵；所有內容仍只作文化與娛樂參考，不作人格、醫療健康或身分判定。

V1.3.3 面相十三部位／五行形局／左右臉深層解析
在三停、五官、五嶽、四瀆、十二宮之外，再加入傳統「十三部位」、五行形局候選，以及左右半臉可見結構比較。AI老師只會依照片真正看得到的區域解析；低於可信度門檻的部位會直接標示資料不足。

十三部位、五行形局與左右臉解讀皆屬傳統文化與娛樂參考，不作科學人格、醫療健康或身分判定。

V1.3.4 面相三視角影像融合＋完整報告
正面照仍是必填且是主要判讀基準；左45°、右45°改為選填專業加強。加入側角照片後，系統可補強耳朵、顴骨、鼻樑側面、下顎線與左右結構的可見資料，並先做跨視角一致性檢查。

多角度照片只會提高真正被額外視角支持的區域可信度，不會自動把所有判讀都提高。傳統面相內容仍屬文化與娛樂參考。

V1.3.5 面相比例量化＋視角校正
系統會先判斷正面照是否適合做比例估計，再整理臉部長寬比、三停比例、眼距／鼻寬／口寬相對臉寬、顴寬／下顎寬、下巴比例與左右視覺對稱度。

所有比例都是「照片視覺標準化估計」，不是實體毫米測量、生物辨識或醫療數據；視角或照片品質不合格時，系統會直接停用該量化結果。

V1.3.6 雙階段驗證＋一致性稽核
第一階段只負責看照片、整理可見證據；接著由系統檢查可信度、視角與多視角一致性，低可信度或不一致資料會被封鎖。第二階段 AI 命理解讀看不到原始照片，只能讀取通過稽核的證據。

這樣可以降低 AI 把「看不清楚的部位」自行補猜的機率；若稽核未通過，系統會直接要求補拍，而不是硬做完整解讀。

V1.3.7 付款前照片品質預檢＋自動重拍引導
客人選好照片後，瀏覽器會先在本機檢查解析度、亮度、對比與清晰度。正面照若嚴重過暗、過曝、模糊或解析度不足，系統會在付款前直接要求重拍；選填的左右45°若品質不足則自動排除，不拖累主分析。

本機預檢不做臉部身分辨識，也不判斷人格或健康；臉部角度、多視角一致性與真正面相影像分析仍交給付款後的雲端 Vision 核心。

V1.3.8 多模型交叉驗證＋一致性評分
正式雲端分析可讓「主影像模型」與「第二影像模型」分開判讀同一組照片，再由不看原始照片的裁決器逐欄比較結果。衝突欄位可直接封鎖，不會讓 AI 命理師自行選一個說法。

一致性分數 0～100 只表示兩個影像模型對照片可見特徵的描述一致程度，不代表傳統面相具有科學有效性。若第二模型或裁決器尚未設定，系統會明確降級為單模型安全模式。