論文の概要: Colors Matter: AI-Driven Exploration of Human Feature Colors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14931v1
• Date: Tue, 20 May 2025 21:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.76509
• Title: Colors Matter: AI-Driven Exploration of Human Feature Colors
• Title（参考訳）: 色が重要:AIによる人間の特徴色探索
• Authors: Rama Alyoubi, Taif Alharbi, Albatul Alghamdi, Yara Alshehri, Elham Alghamdi,
• Abstract要約: 本研究では,特徴抽出と重要な人的属性の分類に,高度なイメージング技術と機械学習を用いる。 デルタE-HSV法とガウスアンブラーを用いた音調分類において,最大80%の精度を達成している。 この研究は、AIによる色分析と、包括的で正確でニュアンスのある分類を提供するための特徴抽出の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study presents a robust framework that leverages advanced imaging techniques and machine learning for feature extraction and classification of key human attributes-namely skin tone, hair color, iris color, and vein-based undertones. The system employs a multi-stage pipeline involving face detection, region segmentation, and dominant color extraction to isolate and analyze these features. Techniques such as X-means clustering, alongside perceptually uniform distance metrics like Delta E (CIEDE2000), are applied within both LAB and HSV color spaces to enhance the accuracy of color differentiation. For classification, the dominant tones of the skin, hair, and iris are extracted and matched to a custom tone scale, while vein analysis from wrist images enables undertone classification into "Warm" or "Cool" based on LAB differences. Each module uses targeted segmentation and color space transformations to ensure perceptual precision. The system achieves up to 80% accuracy in tone classification using the Delta E-HSV method with Gaussian blur, demonstrating reliable performance across varied lighting and image conditions. This work highlights the potential of AI-powered color analysis and feature extraction for delivering inclusive, precise, and nuanced classification, supporting applications in beauty technology, digital personalization, and visual analytics.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 高度なイメージング技術と機械学習を利用して, 皮膚のトーン, 毛髪の色, 虹彩色, 静脈ベースのアンダートンの特徴抽出と分類を行う。 このシステムは、顔検出、領域分割、支配的な色抽出を含む多段階パイプラインを使用して、これらの特徴を分離し分析する。 デルタE (CIEDE2000) のような知覚的に均一な距離の測定値とともに、X平均クラスタリングのような手法は、色分化の精度を高めるために、LAB色空間とHSV色空間の両方に適用される。 分類には, 皮膚, 毛髪, 虹彩の優良音を抽出し, カスタム音階に合わせるとともに, 手首画像からの静脈分析により, LABの差に基づき下音の分類を「ワーム」または「クール」にすることができる。 各モジュールは、知覚精度を確保するために、ターゲットセグメンテーションと色空間変換を使用する。 デルタE-HSV法とガウスブラーを用いたトーン分類において最大80%の精度を達成し,様々な照明条件と画像条件の信頼性を示す。 この研究は、美容技術、デジタルパーソナライゼーション、視覚分析の応用をサポートする、包括的で正確でニュアンスのある分類を提供するためのAIによる色分析と特徴抽出の可能性を強調している。

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