論文の概要: AI-driven Remote Facial Skin Hydration and TEWL Assessment from Selfie Images: A Systematic Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06282v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 02:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.937081
• Title: AI-driven Remote Facial Skin Hydration and TEWL Assessment from Selfie Images: A Systematic Solution
• Title（参考訳）: 自撮り画像からのAIによる遠隔顔皮膚水和とTEWL評価 : システム的解法
• Authors: Cecelia Soh, Rizhao Cai, Monalisha Paul, Dennis Sng, Alex Kot,
• Abstract要約: この研究は、身体計測なしで自撮り顔画像から皮膚アセスメントを調べる最初の研究である。 コンピュータービジョンとスキンケア研究のギャップを埋め、より広い現実世界のアプリケーションにAI駆動でアクセス可能なスキン分析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1661297672827855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin health and disease resistance are closely linked to the skin barrier function, which protects against environmental factors and water loss. Two key physiological indicators can quantitatively represent this barrier function: skin hydration (SH) and trans-epidermal water loss (TEWL). Measurement of SH and TEWL is valuable for the public to monitor skin conditions regularly, diagnose dermatological issues, and personalize their skincare regimens. However, these measurements are not easily accessible to general users unless they visit a dermatology clinic with specialized instruments. To tackle this problem, we propose a systematic solution to estimate SH and TEWL from selfie facial images remotely with smartphones. Our solution encompasses multiple stages, including SH/TEWL data collection, data preprocessing, and formulating a novel Skin-Prior Adaptive Vision Transformer model for SH/TEWL regression. Through experiments, we identified the annotation imbalance of the SH/TEWL data and proposed a symmetric-based contrastive regularization to reduce the model bias due to the imbalance effectively. This work is the first study to explore skin assessment from selfie facial images without physical measurements. It bridges the gap between computer vision and skin care research, enabling AI-driven accessible skin analysis for broader real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 皮膚の健康と病気の抵抗性は皮膚バリア機能と密接に関連しており、環境要因や水分損失から保護されている。 2つの重要な生理学的指標がこの障壁関数を定量的に表すことができる: 皮膚水分(SH)と経皮的水分損失(TEWL)である。 SHとTEWLの測定は、皮膚の状態を定期的に監視し、皮膚科の問題を診断し、スキンケアのレギュラーをパーソナライズするのに重要である。 しかし,これらの測定は,専門機器を装着した皮膚科診療所を訪れない限り,一般ユーザにとって容易には利用できない。 この問題に対処するために,スマートフォンを用いた自撮り顔画像からSHとTEWLを推定する手法を提案する。 本ソリューションは、SH/TEWLデータ収集、データ前処理、SH/TEWL回帰のための新しいSkin-Prior Adaptive Vision Transformerモデルの作成を含む複数のステージを含む。 実験により,SH/TEWLデータのアノテーションの不均衡を同定し,非バランスによるモデルバイアスを効果的に低減する対称型コントラスト正規化を提案した。 この研究は、身体計測なしで自撮り顔画像から皮膚アセスメントを調べる最初の研究である。 コンピュータービジョンとスキンケア研究のギャップを埋め、より広い現実世界のアプリケーションにAI駆動でアクセス可能なスキン分析を可能にする。

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