論文の概要: Palmistry-Informed Feature Extraction and Analysis using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02248v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 12:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.019014
• Title: Palmistry-Informed Feature Extraction and Analysis using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたパーミストリーインフォームド特徴抽出と解析
• Authors: Shweta Patil,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いた手のひら特徴の自動解析について検討する。 本稿では,主線構造,テクスチャ,形状計測などのヤシ画像から重要な特徴を抽出するコンピュータビジョンパイプラインを提案する。 これらの特徴は、注釈付きヤシ画像から算出された新しいデータセット上で予測モデルをトレーニングするために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the automated analysis of palmar features using machine learning techniques. We present a computer vision pipeline that extracts key characteristics from palm images, such as principal line structures, texture, and shape metrics. These features are used to train predictive models on a novel dataset curated from annotated palm images. Our approach moves beyond traditional subjective interpretation by providing a data-driven, quantitative framework for studying the correlations between palmar morphology and externally validated traits or conditions. The methodology demonstrates feasibility for applications in digital anthropometry and personalized user analytics, with potential for deployment on mobile platforms. Results indicate that machine learning models can identify complex patterns in palm data, opening avenues for research that intersects cultural practices with computational analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を用いた手のひら特徴の自動解析について検討する。 本稿では,主線構造,テクスチャ,形状計測などのヤシ画像から重要な特徴を抽出するコンピュータビジョンパイプラインを提案する。 これらの特徴は、注釈付きヤシ画像から算出された新しいデータセット上で予測モデルをトレーニングするために使用される。 我々のアプローチは、手のひら形態学と外的検証された特徴や条件との相関を研究するための、データ駆動で定量的な枠組みを提供することによって、従来の主観的解釈を超えて進んでいる。 この方法論は、デジタル人文計測やパーソナライズされたユーザー分析におけるアプリケーションの実現可能性を示し、モバイルプラットフォームへのデプロイの可能性を示している。 その結果、機械学習モデルは手のひらデータの複雑なパターンを識別し、計算分析と文化的な実践を交わす研究の道を開くことが示唆された。

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