人間の肌色を表現するカラースペース開発
TL;DR: 開発者がRGB色空間に主成分分析（PCA）を適用し、デジタルアート制作ツール向けに多様な肌色を表現できるカスタムカラースペースとピッカーツールを開発した。手動ラベリング、PCA変換、球面方程式の適用により、より包括的な肌色選択が可能になった。
デジタルアートやキャラクター作成ツールにおいて、人間の肌色の多様性を正確に表現することは困難である。絵文字規格では5段階、化粧品ブランドでは50段階の肌色オプションを提供している一方、RGB色空間全体では16,777,216通りのオプションが存在する。この技術的課題に対応すべく、開発者はより包括的なカラースペースを構築するプロジェクトを実施した。
開発手法と数学的手法
プロジェクトは、RGB空間内の色を手動でラベリングすることから始まった。人間の肌色がバナナ状の形状で、0,0,0から255,255,255の間に分布することが明らかになった。この形状を扱いやすく変換するため、N=3の主成分分析（PCA）が実施され、データが変換された。その後、グラフ作成ソフトウェアを用いて、変換されたデータに対して球面を写像する方程式が手動で適合された。
カラースペースの構成要素
完成したカラースペースは、3つの独立した調整成分で構成されている。成分Tは肌色の深さと明るさ（Deep/Fair）、成分Uは赤みと黄色み（Flushed/Ochre）、成分Vは色温度（Cool/Warm）を表現する。R²値は色空間内の球の半径を表し、生成される肌色の多様性に影響する。0.1では変動がほぼなく、1.0で十分な多様性、1.5で現実性を保ちながら良好な多様性、2.0で若干の漫画的特性、2.5で予期しない値の可能性があるとされている。
実装と提供ツール
プロジェクトは関数型コード（JavaScriptおよびPython）、カスタムカラーピッカーツール、および肌色選択用の手続き型生成アルゴリズムを提供している。サンプル実装では半径2の値が使用されている。Nyma Tang氏は「メイクアップブランドがすべての肌色に対応した製品を製造することが重要であり、より濃い肌色を持つユーザーとして同じ悩みを持つ人を支援したい」と述べている。
筆者の見立て
- 色空間の変換により形状を扱いやすくする必要があったと解釈している
- 主成分分析の動作を実演する優れた方法であると論じている
- T成分とU成分はValueおよびHue（HSV色空間の成分）と完全には一致していないと考えている
- 単純で完全に正確なソリューションは存在しないと予想している
- デジタルペイント制作でピッカーを実装使用して、期待通りの結果が得られたと述べている
この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。
出典
toneyalexander.github.io — "What Colors Are We? Constructing A Color Space For Skin Tones" https://toneyalexander.github.io/inclusive-color-space/