一项新研究表明，基于图像分析的算法可被用于区分口红的化学组合，并优化其配方，让产品更好地吸附和持久。
研究团队使用了名为“扫描电子显微镜-能量色散X射线光谱”（SEM-EDS）的工具，通过数学建模和机器学习算法来预测口红的化学成分，进而创新性地改善产品的配方。
研究发现，使用这种方法可以有选择性地替换配方中的某些组分。例如，如果模型认为需要增加某种颜色素，它可以向算法输入该颜色素的信息，并使用相应的配比创建新的组合，并测试其效果。反之亦然。
研究人员表示，这一技术不仅能够加快口红产品的开发速度，还有助于实现更大范围内的色调和肤色匹配，使消费者更快地找到心仪的口红。
