[es] La transformación del espacio de color RGB al de color Munsell es un tema relevante para diferentes tareas como la identificación de: la taxonomía del suelo, materiales orgánicos, materiales rocosos. tipo de piel entre otros. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar alternativas basadas en las redes feedforward y las Redes Neuronales Convolucionales para predecir el tono, el valor y el croma en las cartas de color del suelo de Munsell (MSCC) a partir de imágenes RGB. [Metodología] Con el fin de entrenar y probar los modelos, usamos imágenes de los gráficos de colores de suelo de Munsell de las versiones 2000 y 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Se utilizó una división de 2856 imágenes en 10% para pruebas, 20% para validación y 70% para entrenamiento con miras a construir los modelos. [Resultados] El mejor enfoque fueron las redes neuronales convolucionales para la clasificación con un 93% de precisión total de la combinación de tono, valor y croma (consta de tres CNN, uno para la predicción de tono, otra para la de valor y la última para la de croma), aunque los tres mejores modelos muestran cercanía entre la predicción y los valores reales según la distancia CIEDE2000. Los casos clasificados incorrectamente con este enfoque tuvieron un promedio CIEDE2000 de 0.27 y una desviación estándar de 1.06. [Conclusiones] Los modelos demostraron un mejor reconocimiento de color en entornos no controlados que la transformación de Centore, la cual es el método clásico para transformar de RGB a HVC. Los resultados fueron prometedores, pero el modelo debe evaluarse ampliamente con imágenes reales del suelo para clasificar su color.

[pt] A conversão do espaço de cor RGB para o espaço de cores Munsell é um tema relevante para diferentes tarefas como a identificação: da taxonomia do solo, dos materiais orgânicos, dos materiais rochosos, do tipo de pele, dentre outros. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver alternativas baseadas nas redes feed-forward e nas Redes Neurais Convolucionais (CNN) para prever o matiz, o valor e o croma nas cartas de cores do solo de Munsell (MSCC) a partir de imagens RGB. [Metodologia] Para treinar e testar os modelos, usamos imagens dos gráficos de cores do solo de Munsell das versões 2000 e 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Foi usada uma divisão de 2856 imagens em 10% para testes, 20% para validação e 70% para treinamento com o intuito de construir os modelos. [Resultados] O melhor enfoque foram as redes neurais convolucionais para a classificação com 93% de precisão total da combinação de matiz, valor e croma (consta de três CNN, um para a previsão de matiz, outra para a previsão de valor e a última para a previsão de croma), embora três melhores modelos tenham mostrado proximidade entre a previsão e os valores reais dependendo da distância CIEDE2000. Os casos classificados incorretamente com este enfoque tiveram uma média CIEDE2000 de 0,27 e um desvio padrão de 1,06. [Conclusões] Os modelos demonstraram um melhor reconhecimento de cor em ambientes não controlados que a conversão de Centore, que é o método clássico para converter de RGB a HVC. Os resultados foram prometedores, mas o modelo deve ser amplamente avaliado com imagens reais de solo para classificar sua cor.