Cómo funciona nuestra colorimetría

En resumen

• Un modelo de IA, MediaPipe Face Landmarker, ubica 478 puntos en tu rostro. Cuando se puede, otro modelo de MediaPipe separa el cabello. Todo lo demás son cuentas de color que puedes leer abajo.
• Una hoja blanca le dice al código cómo está tu luz. Sin ella, el resultado se apoya menos en la cámara.
• Las estaciones se ordenan por distancia a doce puntos de referencia que definimos nosotros. No salen de datos de personas.
• Tus ojos pueden cambiar el resultado: de cinco a ocho rondas de color pesan más que una cámara dudosa.
• No damos porcentajes de acierto, porque nadie ha probado esto con personas reales. Lo que sí probamos es en simulación, y lo decimos con sus números.

El recorrido, paso a paso

Esto hace el escaneo completo, en orden, y por dónde puede fallar cada paso. Las herramientas más pequeñas usan solo las partes que necesitan.

1. 1Encontrar tu rostromodeloCon poca luz, mucho ángulo o la cara muy lejos, los puntos quedan mal. La guía te pide corregirlo antes de seguir.
2. 2Corregir la luz con la hoja blancacálculoUna hoja quemada por el flash no sirve, porque un canal al tope ya no informa. Si no tienes hoja, se busca una pared clara o se estima, y se confía menos.
3. 3Medir piel, ojos y cabellomodelo y cálculoUn fleco, una barba o una sombra arruinan una zona. Esa zona se descarta si se aleja mucho de las mejillas.
4. 4Convertir los colores en tres ejescálculoLos pesos son criterio nuestro. En piel muy oscura hay menos información y el código lo reconoce bajando su confianza.
5. 5Ordenar las doce estacionescálculoLos doce puntos de referencia los pusimos nosotros. Es una convención de estilo con forma de número.
6. 6Comparar colores junto a tu fototus ojosUna pantalla no es una tela. Y a veces simplemente te gusta un color: el cálculo asume que pasa una de cada ocho veces.
7. 7Darte una estación y la siguientecálculoPuede estar reñido. Lo decimos con palabras, sin porcentaje.

Por qué la hoja blanca

La cámara de tu celular ajusta el color por su cuenta, y lo hace distinto en cada foto. Esto es lo que se conoce como balance de blancos, y es la razón más probable de que dos apps te hayan dado dos estaciones. La misma piel, con un balance de blancos un poco desviado, se ve así:

Un blanco conocido deshace ese error. Si la hoja se ve demasiado azul, todo lo demás también lo está, y sabemos exactamente cuánto. El código calcula una ganancia por canal en luz lineal, la idea que se conoce como von Kries:

Las lecturas de color pasan por esa misma corrección, pero hecha en un espacio de conos llamado Bradford, en vez de sobre los canales de la cámara. Lo medimos de dos maneras. Con 54 casos de luz simulada, la piel quedó a ΔE 4.51 con Bradford y a ΔE 6.28 con ganancias simples, aunque esa comparación le favorece, porque esas luces se simulan en su mismo espacio. Con 18 casos de error directo sobre los canales fue al revés, 5.61 contra 4.81. Nos quedamos con Bradford porque gana más de lo que pierde. Lo que ves en pantalla sí usa las ganancias simples.

Si no tienes hoja, hay un orden de confianza:

• Hoja blanca. Lo mejor: un blanco conocido, con la misma luz que tu rostro. También corrige la exposición, a medias, porque la hoja no está en el mismo plano que tu cara.
• Pared o superficie clara. Probablemente es blanca. Confianza limitada.
• Estimación. Promedia los colores fuera de tu cara y, si los encuentra, el blanco de tus ojos, y aplica la mitad de la corrección. Un fondo naranja la engaña.
• Nada. Deja la imagen como está, y lo tiene en cuenta.

Hay una decisión que vale la pena nombrar. No corregimos tu piel hacia un color de piel esperado, aunque sería más fácil. Si lo hiciéramos, borraríamos justo el subtono que queremos medir, y lo haríamos de forma desigual en distintos tonos de piel. La piel solo se usa como barrera: ninguna estimación puede empujarla fuera del rango donde hay piel.

Qué se mide en tu rostro

El escaneo toma una ráfaga de seis cuadros. En cada uno mide ambas mejillas, la frente y los dos lados de la mandíbula, el iris, el blanco de los ojos y el cabello. De cada zona quita lo más brillante y lo más oscuro, que son reflejos y sombras, y se queda con la mediana. Después calcula la mediana entre cuadros, para que un parpadeo o un salto de la exposición no muevan la respuesta.

Si una zona queda a más de 13 unidades ΔE de tus mejillas, se descarta: suele ser un fleco, una barba o una sombra. Todos los colores se expresan en CIELAB, donde L* va de 0, negro, a 100, blanco, y a* y b* indican hacia qué color tira. CIELAB no es perfectamente uniforme, sobre todo en los azules, así que tomamos las diferencias chicas con reserva.

Los tres ejes

De esos colores salen tres números de -1 a 1, los mismos tres de cualquier sistema de estaciones: temperatura, valor e intensidad. Lo más sencillo serían cortes fijos, pero se rompen en piel oscura, así que estas fórmulas están escritas para no hacerlo.

Temperatura

El matiz de tu piel no se compara con un número fijo, sino con el que se espera a tu misma luminosidad. Esa curva parte de un estudio con 188 personas de cuatro grupos, con promedios de 53 a 60 grados, y la extendimos hacia arriba y hacia abajo nosotros mismos. Si tienes poco croma, la lectura de la piel pesa menos, porque ahí el mismo ruido de cámara mueve mucho el matiz.

Valor

Qué tan claro u oscuro es tu colorido. Si solo contara la piel, toda piel oscura saldría “profunda”, y eso no es lo que dice ninguna tradición. Así que el lado oscuro de la piel se comprime a un 30% de su efecto, y el cabello y los ojos oscuros hacen buena parte del trabajo.

Intensidad

Si tu colorido es limpio y contrastado o suave. Medir solo cabello contra piel daría “bajo contraste” a casi toda piel oscura, así que se compara con lo típico en tu mismo tono y se suma el blanco de los ojos contra el iris, un contraste que todos los rostros tienen. En piel oscura, el brillo del blanco de los ojos pesa más, y es también donde el código confía menos, porque son pocos píxeles.

De los ejes a una estación

Cada estación tiene un punto de referencia en esos tres ejes, definido por nosotros según lo que la tradición dice de ella. Tu puntuación con cada una baja según la distancia, y un eje dudoso separa menos:

Y la confianza depende de la hoja. La temperatura es lo que más sufre sin una referencia blanca:

Este es el mismo cálculo con un rostro ficticio, corrido al mostrar esta página: tono 6 de Monk, cabello castaño oscuro y ojos cafés.

Por qué tus elecciones pueden cambiar el resultado

Una lectura puede estar mal, y el escaneo no debería tener la última palabra. Por eso, en cada ronda, el código elige un par de colores, que aparecen junto a tu foto, que separe mejor las estaciones todavía en juego y te pregunta cuál se te ve mejor. Tu respuesta cuenta según qué tanto esperaría esa elección cada estación:

El 0.06 y el 0.88 son nuestra manera de decir que una de cada ocho veces simplemente te gustó un color. Son de cinco a ocho rondas, y se detiene antes si ya está claro. En esta corrida, con el mismo rostro ficticio de arriba, simulamos a alguien que elige siempre como lo haría un Verano Suave. El escaneo decía Otoño Profundo, y en la ronda 5 el primer lugar pasa a Verano Suave.

Internamente hay una probabilidad por estación, y no la mostramos porque no es una tasa de acierto: es lo que el modelo cree, y nadie ha verificado que crea bien. El resultado solo dice si está claro, si se inclina o si está reñido, y te da la segunda estación con lo que las separa.

Las otras herramientas

El test de preguntas alimenta los mismos tres ejes con tus respuestas, con pesos que decidimos nosotros, y cuenta menos que un escaneo porque no te ve. El test de subtono suma cinco rondas de color cálidas contra frías, la lectura de tu piel y, si quieres, tus joyas y tus venas, y te avisa si no coinciden. El de tono de piel busca el tono Monk más cercano contando la luminosidad unas cuatro veces más que los otros dos ejes. El de base da una familia de profundidad y un código de subtono, y no un tono de marca, porque una cámara no puede prometer eso con honestidad.

Qué es simulado

• El rebote de luz. Una tela real refleja algo de su color sobre tu cara, y por eso funciona el drapeado de verdad. El escaneo no dibuja nada sobre tu cara. Los probadores, como el test de oro o plata, sí imitan ese rebote, multiplicando cada canal de tu piel por 1 más lo que el color de la tela se aleja de un gris neutro, con más fuerza cerca del cuello y nada en la frente. Esas fuerzas las ajustamos a ojo, sin medirlas contra tela real sobre piel real. Sirve para comparar, y no es la física de tu cuarto.
• Tu lugar en el espacio 3D. Una estimación con un mapa lineal, ajustado de los doce puntos de referencia a los centros de las paletas. Puede dejarte más cerca de la nube de otra estación que de tu resultado, y no lo escondemos.
• La persona de ejemplo. Es un retrato ficticio con su etiqueta, para que veas el recorrido sin encender la cámara.

Qué tan confiable es: lo que probamos y lo que no

Lo único que hemos probado es esto: 4 retratos ficticios, más dos de ellos oscurecidos por código, bajo 9 luces simuladas, con 3 exposiciones cada una: 162 corridas por condición, solo con el escaneo, sin rondas de color. Cada fila dice cuánto se alejó, en promedio, la lectura de la que da ese mismo retrato con luz neutra. Corrimos esa prueba el 4 de noviembre de 2026.

La hoja hace lo que debe: la piel pasa de ΔE 15.3 a ΔE 4. La estimación sin hoja ayuda con un fondo gris amable, con ΔE 10.2, y mucho menos con una pared naranja en la imagen: en esas 108 corridas se quedó en 13, frente a 18.1 sin corregir nada. La temperatura sigue moviéndose incluso con hoja, y es el eje que menos deberías dar por hecho.

Dos advertencias para no sobrevalorar esa tabla. Mide estabilidad y no acierto: una herramienta que siempre dijera la misma estación sacaría cero en todas las columnas. Y la simulación es amable con la hoja, que siempre recibe la misma luz que el rostro y queda plana frente a la cámara, algo que una mano en un cuarto real no garantiza.

Y esto es lo que no hemos probado, o donde sabemos que estamos débiles:

• Nadie real. No hemos corrido esto con personas. La prueba que cuenta, con al menos 20 personas que acepten participar, varias luces y con y sin hoja, está pendiente.
• Piel oscura. Es la evidencia más débil. Ningún retrato de la prueba pasa de más o menos el tono 6 de Monk, y los dos oscurecidos son rostros claros empujados por código, que no se parecen a la foto de una persona de piel oscura. La curva esperada en esa zona se apoya en promedios publicados de pocas personas: el grupo más oscuro de ese estudio son diez. Con cabello y ojos oscuros, en tonos 7 a 10, el escaneo solo tiende con mucha fuerza a Otoño Profundo o Invierno Profundo, y son las rondas de color las que sostienen el resultado, algo que apenas hemos revisado sobre piel oscura.
• Hasta dónde llegan las rondas de color. En una corrida con cabello negro y ojos oscuros, en tonos 1 a 6, una persona que elige a la perfección alcanza nueve o diez de las doce estaciones. Verano Suave y Otoño Suave quedan fuera, aunque las elija siempre, porque una lectura muy segura de mucho contraste es lo más lejano a esas dos.
• Las paletas. Son 480 colores elegidos a mano y revisados con números, pero ninguna asesora los ha revisado. Una paleta es una convención de estilo, no una medida.
• Los pesos. Los del escaneo y los del test de preguntas son criterio nuestro. No están ajustados con datos.
• Piel muy clara. Los tonos 1 a 3 de Monk son más pálidos de lo que una cámara suele reportar, así que arriba de L* 55 llevamos la lectura hacia la luminosidad de las muestras. Esos puntos son criterio nuestro y no los hemos probado con personas.
• Piel oliva. El test solo puede decir “oliva” en tonos medios, y el escaneo la toma por cálida. Lo explicamos en su página.
• La idea misma. No encontramos un estudio controlado que demuestre que hay doce tipos de persona, ni que una paleta asignada cambie cómo te ven. Lo contamos en la guía de colorimetría.

Qué no hace

Ningún modelo decide si te ves bien. El de MediaPipe encuentra puntos, y el otro separa cabello y fondo. El escaneo no opina sobre tu rostro ni sobre tu piel, y no reconoce a nadie. Lo que pasa con tus imágenes está explicado en privacidad. Si encuentras un error en esta página, o algo que el código hace distinto de lo que decimos, escríbenos: lo que más queremos corregir es justo eso. Y si quieres saber quién hay detrás, está en acerca de.

Prueba el escaneo y compara lo que dice con lo que ves en el espejo de tu casa.