錯視が起きる状況は複数の要素の存在し、それぞれの要素に違いがあることから始まります。無意識のうちにそれぞれの相対バランスの違いによって見えてくるイメージが大きく違って見えます。
これはデルブーフ錯視と言いますが黒い円形は同じ大きさですが、外側の円形が大きく違います。そのために左の黒い円形が小さく見えます。これが 錯視です。
例えば 顔と髪型という要素の比較をしてみましょう。
この様に髪型と、顔という二つの要素を比較したとき、顔の形が 髪型の中に納まるサイズであるなら欠点が見えませんが、サイズが小さいために卵型からはみ出てしまうと 欠点が強調されることになります。
左の二つは 髪型は 全く同じサイズですが、顔の幅が広くなっています。その結果 同じ長さの髪型でありながら、左の方が短く見えます。これが錯視です。
つまり 同じカット方法で施術したからと言って同じイメージになる訳ではありません。
同じイメージにするためには サイズに合わせる必要があります。
これが サイズを合わせた結果です。サイズを合わせると同じイメージに見えるようになります。
次にもう一つの錯誤が出てきます。目に見えている大きさを再現するときには 目に見えている長さを３倍残す必要があるのです。
つまり、同じイメージにするためには 見えている長さの３倍を残す必要があるのです。
その理由は！
服飾デザインや建築デザインは 目に見えている長さを創り、縦と横と奥行きをつなぎ合わせれば 思い通りのサイズを創ることが出来ますが、髪型の場合は つなぐことが出来ません。だから あらかじめ必要な長さの３倍を残す必要があるのです。
この物理的錯誤に気づかなかったために 視覚情報に従って施術してしまい、切りすぎになったのです。
データ美容は こうした錯視による物理的錯誤（採寸結果の間違い）を防ぐために 視覚化してデータ化する必要があったのです。したのです。
このように仕上がりを見ると 同じように見えるので それほど違いが無いと感じるのですが、実は 残した長さが３分の１にしか変化していないので それほど違いが無いと感じるのです。
私たちは 私たち自身の目に見える視覚情報に間違いがないと思い込んでいるために 採寸結果に間違いが起きていたのです。
データ美容は 採寸結果の間違いを視覚化するためにデジタルカメラとパソコンが必要なのです。
データ化された視覚情報は 高度な情報処理プロセスへの道を開きました。ゲシュタルト崩壊によって変化が見えなくなってしまっていた錯視を具体的に視覚化することが出来たのです。 つまり「消す」という事実を視覚化できたのです。
「欠点を消す」ことによって 長所を残すことが出来るのです。残された視覚情報から 私たちの脳が、過去の経験則を駆使して効率的に「美」を創造しようとする、高度な情報処理プロセスが可能になったのです。それは 「見慣れる＝ゲシュタルト崩壊＝消す」が 不必要な部分の排除につながったのです。