上面的汇编旨在展示全球最普通的女性面孔的样子，在过去几天里一直在网上流传，有些人想知道，当我们看到这些迷人的面孔时，怎么会被认为是普通的。都去过像迪斯尼世界这样的地方，见过不那么漂亮的普通面孔。但是，如果我们以错误的方式解释平均这个词呢？如果我们谈论的是数学上的平均面孔呢？如果我们是，是什么让这些有吸引力？
首先，关于如何制作这些面孔背后的方法，有一个名为 人脸研究 其中包含多项涉及面部结构和照片小部件的心理实验。 特别是一个小部件 声称允许用户创建平均脸。一些网络评论者 推测 这就是上面平均女性面孔的来源，尽管我们不确定；即使不是，底层技术也可能是相似的。至于插入到所使用的任何人脸平均算法中的人脸，一种理论认为它们来自一组来自全球特定地区的人的原始照片，并且可能显示在名为 后国家监察员 早在 2009 年，正如所见 这里 , 这里 ， 和 这里 .
以下是该网站的一些男性示例：
同样，当我们想象一个普通人时，我们不会想到这些。但我们在这里谈论的是数学平均值，这意味着 比率 在给定族群中的几个面孔的汇编中对面孔进行平均，然后根据对称性进行调整。所以不要觉得不够；应用于上述女性和男性面孔的“平均”并不意味着给定人口中 n 个人的吸引力商数之和除以 n，而是指输入集已通过算法进行处理，使它们变成特别令人赏心悦目，尽管所发生的一切只是图片包含了该群体最大的共同点。
那么，为什么我们会被这些数学上平均的面孔所吸引？换句话说，为什么我们认为所有这些面孔都如此火爆？回到人脸的比例，图中的很多人脸比例相似，涵盖了所有不同的族群。 根据 丽兹·萨维奇 ，我们对美的看法是普遍的，无论是在国籍、文化，甚至年龄组之间。随着时间的推移，人类的大脑会接受一个面部原型，它是它见过的所有面部的模糊组合。
例如，当我们接触到一张新面孔时，我们的大脑会注意到并将这张面孔储存起来以备后用。当我们遇到更多面孔时，大脑会创建一个面孔类别，并尝试在该类别中的面孔之间找到共性或相似模式。这些图案成为人脸原型的基础。
人脸离原型越近，处理速度就越快。 [研究员 彼得·温基尔曼 ] 认为这种更快的处理是更多原型项目（包括面孔）获得更积极评价的原因。大脑会拍拍自己的背，以快速检测面部之间的模式。从混乱中恢复秩序是件好事。他说，大脑会因为找到有意义的东西而奖励自己。
因此，有吸引力的人，或者最符合我们面部原型的人，对我们大脑的工作较少。 嗯，这说明了很多。
关于为什么女士们比这些照片中的男士们获得更多，呃，面对面的时间没有答案，但话又说回来，我们不知道最初是谁或如何想出这些图像的。我们只是有一些有趣的图片和理论可以与之配合。从什么时候开始不好玩了？
