Promi-Farbanalyse: 300 Fotos gemessen

Such einen beliebigen prominenten Namen zusammen mit „Farbtyp“ und du findest selbstbewusste Antworten, die einander widersprechen. Eine Seite sagt Gedämpfter Sommer, die nächste Heller Frühling. Über den Grund ist sich die Branche einig: Red-Carpet-Licht, Bronzer, Selbstbräuner, Haarfarbe und Retusche stehen zwischen der Kamera und der tatsächlichen Färbung einer Person. Was bisher niemand getan hat: eine Zahl daran hängen. Also haben wir das gemacht.

Was wir gemessen haben

Wir haben 300 bekannte Namen genommen, 25 pro Farbtyp, aus den Zuordnungen, die die Farbanalyse-Community am häufigsten nennt. Zu jedem Namen haben wir ein öffentliches Wikimedia-Porträt geladen und durch genau die Messstrecke geschickt, die auch das Selfie einer zahlenden Kundin durchläuft. Dieselbe Engine, dieselbe Landmarkenerkennung, dieselben Qualitätsprüfungen, keine manuelle Korrektur, keine Rosinenpickerei.

Die Messstrecke liest an festen Punkten im Gesicht drei Dinge ab: den Unterton der Haut, die Tiefe der Gesamterscheinung und die Chroma, also wie gedämpft oder klar die Färbung läuft. Diese drei Werte ordnen ein Gesicht einem von 12 Farbtypen zu. Das Verfahren ist deterministisch: Dasselbe Foto liefert immer dasselbe Ergebnis.

73 der 300 ließen sich überhaupt nicht messen

Bevor ein Farbtyp vergeben wird, muss ein Foto die Qualitätsprüfung bestehen. Knapp ein Viertel unseres Sets kam nie so weit.

Diese Liste ist der Befund im Kleinen. Das sind keine obskuren Schnappschüsse, sondern die gängigen, breit veröffentlichten Porträts von Taylor Swift, Blake Lively, Matthew McConaughey, Amy Adams, Shakira und Tom Hiddleston. Der mit Abstand häufigste Einzelgrund ist, dass das Licht selbst warm oder farbstichig war – also genau das, was ein roter Teppich ist.

Die 227 bestandenen Fotos trafen die Community nicht besser als der Zufall

Für die Fotos, die die Qualitätsprüfung bestanden, haben wir das Urteil der Engine mit dem Farbtyp verglichen, den die Community für diese Person nennt. Es gibt 12 Farbtypen, Raten bringt also 8,3 %. Es gibt vier Familien, Raten der Familie bringt 25 %. Warm gegen kühl ist mit 50 % ein Münzwurf.

Auf jeder Ebene landen Messung und Community-Konsens haarscharf beim Zufall. Warm gegen kühl – die grundlegendste Entscheidung der Farbanalyse und die, auf der das ganze System ruht – kam auf 48,5 % heraus. Das ist ein Münzwurf.

Die Messungen kippen ins Helle – und das ist der Hinweis

Würde die Engine auf schwierigen Fotos einfach Rauschen produzieren, würden die Fehler streuen. Das tun sie nicht. Sie kippen deutlich in eine Richtung.

Unsere 300 Namen starten gleichmäßig verteilt, 25 pro Farbtyp, und unter den 227 messbaren Fotos blieb diese Verteilung nahezu gleichmäßig. Wo sie landeten, nicht.

Sommer und Frühling sind die beiden hellen Familien, Winter und Herbst die beiden tiefen. Zu Beginn war die Verteilung ungefähr ausgeglichen. Am Ende maßen 69 % der Fotos in eine helle Familie.

Das ist kein Zufallsfehler. Das ist die Signatur der Pressefotografie: Blitz, Aufhelllicht, eine auf ein helles druckfähiges Bild gezogene Belichtung und Retusche, die die Haut aufhellt und egalisiert. Jedes davon lässt ein Gesicht heller und weniger gesättigt wirken, als es bei Tageslicht ist. Die Engine hat das Foto korrekt gemessen. Das Foto war keine korrekte Aufzeichnung der Person.

Eine weitere Zahl, die wir deutlich nennen, weil sie gegen uns spricht: Die durchschnittliche Konfidenz der Engine lag über diese 227 Messungen bei 87,6 %. Sie war sich sicher – und maß trotzdem eine Version des Gesichts, die ein Stylist, eine Lichtanlage und eine Retusche bereits verändert hatten. Konfidenz beschreibt, wie eindeutig die Messung ist, nicht, ob das Foto Vertrauen verdient hat.

Was das nicht beweist

Wir wollen bei den Grenzen genau sein, weil die ehrliche Version nützlicher ist als die schmeichelhafte.

• Es ist kein Genauigkeitstest, weil es keine Musterlösung gibt. Community-Zuordnungen sind weit verbreitete Meinungen, keine geprüften Labels. Wenn zwei Methoden sich widersprechen, kann dieser Datensatz nicht sagen, welche recht hat.
• Es kann drei Erklärungen nicht sauber trennen. Die Pressefotos könnten zu wenig echtes Signal tragen, die Community-Zuordnungen könnten verrauscht sein, oder die Engine könnte mit stark bearbeiteten Bildern kämpfen. Der gerichtete Ausschlag oben deutet stark auf die Fotos, schließt die anderen beiden aber nicht aus.
• Es sagt nichts über Tageslicht-Selfies aus, für die das Werkzeug gebaut ist und die keines dieser Probleme mitbringen.

Was wir daraus machen

Deshalb bezeichnen unsere Promi-Farbtypseiten jede Zuordnung als von der Community genannt und nie als Tatsache – und deshalb veröffentlichen wir den Ablehnungsgrund eines Fotos, statt still weiterzuraten. Ein prominentes Gesicht ist eine gute Möglichkeit, sich eine Palette vorzustellen. Es ist kein Beleg über diese Person und schon gar keiner über dich.

Die vollständige Liste der 300 Namen liegt bislang nur auf Englisch vor: Celebrity Color Seasons.

Es ist außerdem das klarste Argument, das wir kennen, warum das Eingangsmaterial mehr zählt als der Algorithmus. Gib einem ehrlichen Messsystem ein kompromittiertes Foto, und es liefert eine selbstbewusste, präzise, falsche Antwort. Gib ihm ein schlichtes Tageslichtfoto eines ungeschminkten Gesichts, und dieselben drei Merkmale werden lesbar. Genau das ist der Unterschied zwischen dem, was Farbanalyse tatsächlich misst, und dem Einordnen nach einem Magazinfoto.

Häufige Fragen

Warum geben verschiedene Seiten demselben Promi verschiedene Farbtypen?

Weil alle Pressefotos lesen, und Pressefotos sind keine verlässlichen Farbaufzeichnungen. Red-Carpet-Licht ist warm und künstlich, Selbstbräuner und Bronzer verändern die Haut, Haare sind gefärbt, und Bilder werden vor der Veröffentlichung retuschiert und aufgehellt. In unserem Set wurden 72 von 300 gängigen Porträts von der Qualitätsprüfung abgelehnt, 40 davon allein wegen warmem oder farbstichigem Licht – und die bestandenen maßen zu 69 % in die hellen Farbtypfamilien, bei nahezu ausgeglichenem Start.

Kann man seinen Farbtyp aus einem Foto bestimmen?

Ja, aber das Foto muss ehrlich sein. Indirektes Tageslicht, ein vollständiges Gesicht im Bild, wenig oder kein Make-up, kein Filter. Diese Bedingungen sind mit einem Selfie leicht zu erfüllen und in einem veröffentlichten Promi-Porträt nahezu unmöglich zu finden. Die Messung ist immer nur so gut wie das Licht, in dem das Foto entstand.

Sind Promi-Farbtyp-Zuordnungen zutreffend?

Behandle sie als Inspiration, nicht als Tatsache. Es sind Community-Meinungen auf Basis gestylter, ausgeleuchteter und bearbeiteter Bilder, und sie widersprechen sich von Seite zu Seite. Unsere Messungen stimmten in 11,5 % der Fälle mit ihnen überein, gegenüber 8,3 % beim Raten – die beiden Methoden sind also nahezu unabhängig voneinander. Das ist ein Grund, den Zuordnungen, den Fotos oder beidem zu misstrauen, und keiner, einer einzelnen Quelle zu vertrauen.

Wie viele Prominente habt ihr gemessen?

300 Namen, 25 pro Farbtyp, anhand öffentlicher Wikimedia-Porträts. 227 bestanden die Qualitätsprüfung und wurden gemessen. 72 wurden wegen der Fotoqualität abgelehnt, und zu einem gab es kein brauchbares öffentliches Foto.

Heißt das, KI-Farbanalyse funktioniert nicht?

Es heißt, dass KI-Farbanalyse auf einem Red-Carpet-Foto nicht funktionieren kann – gut zu wissen, bevor man so eines in einen Chatbot kopiert. Die hier verwendete Engine ist deterministisch und liefert für dasselbe Foto jedes Mal dasselbe Ergebnis. Diese Studie zeigt, wie stark ein Foto von der Person darauf abweichen kann. Lass sie über ein schlichtes Tageslicht-Selfie laufen, und du misst die Person.