본 논문은 얼굴 정면 이미지로부터 xFoF(Explainable Features of Faces)을 추출하여 인상을 정량화하는 프레임워크를 제안한다. xFoF은 인체측정학 연구로부터 수집 및 가공한 특징으로, 구성 요소의 특징을 정량적으로 표현할 수 있다. 본 논문이 제안한 프레임워크는 이미지 전처리, xFoF 추출 모듈, xFoF 순위화 모듈로 구성되며 인간이 인지하는 인상과 일치하는지 검증하기 위해 사용자 연구를 진행한다. 특히, xFoF 순위화 모듈에서 얼굴의 인상을 객관적으로 표현하기 위해 우리는 4,896개 얼굴에 대한 xFoF 데이터베이스를 구축하고 t-값을 사용하여 입력 얼굴이 다른 얼굴에 비해 상대적으로 독특한 정도를 정량화한다. 본 논문이 제안한 프레임워크가 실제 인간이 인지하는 인상과 유사한지 검증하기 위해 두 가지 사용자 연구를 진행하였다. 첫 번째 사용자 연구는 인간이 인지하는 독특한 구성 요소 순위와 xFoF이 추출한 독특한 구성 요소 사이의 유사성을 비교한다. 두 번째 사용자 연구는 인간이 인지하는 구성 요소의 형태학적 특징과 xFoF이 추출한 구성 요소의 형태학적 특징 사이의 유사성을 비교한다. 위 두 실험을 통해 본 논문이 제안한 방법론의 효용성을 입증한다.