بخش بندی تصاویر رنگی چهره مبتنی بر خوشه بند فازی بهینه سازی شده با الگوریتم‌های گرگ خاکستری و نهنگ

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

دانشکده مهندسی پزشکی، گروه بیوالکتریک، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران.

چکیده

بخش‌بندی تصاویر رنگی چهره یک مرحله‌ی ضروری در کاربردهای پردازش تصویر و بینائی کامپیوتر نظیر شناسائی چهره، شناسائی هویت و آنالیز جراحی‌های پلاستیک چهره است. یکی از مهم‌ترین روش‌های بخش‌بندی تصاویر چهره، روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی است. خوشه‌بند فازی (FCM) یک الگوریتم موثر در بخش‌بندی تصویر بوده، ولی حساسیت به مقدار اولیه ممکن است باعث شود که این الگوریتم در کمینه مکانی بیافتد. به‌منظور غلبه بر این مسئله، الگوریتم‌های فرا-ابتکاری شامل بهینه‌سازی گرگ خاکستری (GWO) و الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) به‌کار گرفته شده‌اند. بنابراین، تمرکز اصلی این مقاله بر روی عمل‌کرد الگوریتم‌های فرا-ابتکاری در بهینه‌سازی خوشه‌بند فازی و کاربرد آن در بخش‌بندی تصاویر رنگی چهره است. تابع هدف خوشه‌بند FCM به‌عنوان یک تابع برآزندگی برای الگوریتم‌های فرا-ابتکاری درنظر گرفته می‌شود. این الگوریتم n بردار را به C گروه فازی تقسیم کرده و مرکز خوشه‌بندی را برای هر گروه محاسبه می‌کند. همچنین، در این مطالعه سه فضای رنگی چهره شامل YCbCr، YPbPr و YIQ به‌عنوان داده‌های ورودی در بهینه‌سازی تابع برازندگی به‌کار گرفته شده‌اند. پس از بیشینه کردن تابع عضویت، بخش‌بندی تصاویر رنگی چهره بر روی سه پایگاه داده شامل (1) پایگاه داده دانشگاه صنعتی سهند (SUT)، (2) پایگاه داده MR2 و (3)پایگاه داده SCUTFBP انجام شده است. نتایج بخش‌بندی نشان می‌دهند که عمل‌کرد الگوریتم‌های GWO و WOA در بخش‌بندی تصاویر رنگی چهره نسبت به سایر الگوریتم‌های فرا-ابتکاری نظیر الگوریتم ژنتیک (GA)، بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)، الگوریتم بهینه‌سازی ملخ (GOA) و الگوریتم جستجوی کلاغ (CSA) بهتر بوده و همچنین دارای عمل‌کرد مناسبی نیز در سرعت همگرائی هستند.

کلیدواژه‌ها


  [1]     M. Shamsi, R. A. Zoroofi, C. Lucas, M. S. Hasanabadi, and M. R. Alsharif, “Automatic Facial Skin Segmentation Based on EM Algorithm under Varying Illumination,” IEICE transactions on information and systems, vol. 91, no. 5, pp. 1543-1551, 2008.
  [2]     M. A. Bakhshali, and M. Shamsi, “Facial Skin Segmentation Using Bacterial Foraging Optimization Algorithm,” Journal of Medical Signals & Sensors, vol. 2, no. 4, 2012.
  [3]     E. Alaee, M. Shamsi, H. Ahmadi, S. Nazem, and M. Sedaaghi, “Automatic Facial Skin Segmentation Using Possibilistic c-Means Algorithm for Evaluation of Facial Surgeries,” International Journal of Computer, Information, Systems and Control Engineering, vol. 8, no. 6, 2014.
  [4]     F. A. Pujol, M. Pujol, A. J. Morenilla, and M. J. Pujol, “Face Detection Based on Skin Color Segmentation Using Fuzzy Entropy,” Entropy, vol. 19, no. 1, pp.1-22, 217.
  [5]     Z. lu, X. Jiang, and A. Kot, “Color space construction by optimizing ...inance components for face recognition,” Pattern Recognition, vol. 83, pp. 456-468, 2018.
  [6]     H. K. Al-Mohair, J. M. Saleh, and S. A. Suandi, “Hybrid human skin detection using neural network and k-means clustering technique,” Applied Soft Computing, vol. 33, pp. 337-347, 2015.
  [7]     A. M. Anter, A. E. Hassenian, and D. Oliva, “An improved fast fuzzy c-means using crow search optimization algorithm for crop identification in agricultural,” Expert Systems with Applications, vol. 118, pp. 340-354, 2019.
  [8]     A. Majidi, M. Beiki, “Applying evolutionary optimization algorithms for improving fuzzy C-means clustering performance to predict the deformation modulus of rock mass,” International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, vol. 113, pp. 172-182, 2019.
  [9]     M. Forouzanfar, N. Forghani, and M. Teshnehlab, “Parameter optimization of improved fuzzy c-means clustering algorithm for brain MR image segmentation,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 23, pp. 160-168, 2010.
[10]     R. Mohanty, and M. V. Raghunadh, “A New Approach to Face Detection based on YCgCr Color Model and Improved AdaBoost Algorithm,” International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP). IEEE, pp. 1392-1396, 2016.
[11]     O. Y. Kwon, and S. I. Chien, “Adaptive Skin Color Detection through Iterative Illuminant Color Estimation and Conversion for Preferred Skin Color Reproduction,” Molecular Crystals and Liquid Crystals, vol. 677, no. 1, pp. 105-117, 2018.
[12]     Y. Roterman, and M. Porat, “Progressive image coding using regional color correlation,” 4th EURASIP Conference focused on Video/Image Processing and Multimedia Communications. IEEE, vol.1, pp .65-70, 2003.
[13]     H. D. Cheng, X. H. Jiang, Y. Sun, and J. Wang, “Color image segmentation: advances and prospects,” Pattern recognition, vol. 34, no. 12, pp. 2259-2281, 2001.
[14]     A. Ford, and A. Roberts, “Colour Space Conversions,” Westminster University, London, pp. 1-31, 1998.
[15]     Y. Kotsarenko, and F. Ramos, “Measuring perceived color difference using YIQ NTSC transmission color space in mobile applications,” Programacion Matematica y Software, vol. 2, no. 2, pp. 27-43, 2010.
[16]     E. Saber, and A. M. Tekalp, “Frontal-view face detection and facial feature extraction using color, shape and symmetry based cost functions,” Pattern Recognition Letters, vol. 19, no. 8, pp. 669-680, 1998.
[17]     C. Prema, and D. Manimegalai, “Survey on skin tone detection using color spaces,” International Journal of Applied Information Systems, vol. 2, no. 2, pp. 18-26, 2012.
[18]     M. A. Bakhshali, and M. Shamsi, “Segmentation of color lip images by optimal thresholding using bacterial foraging optimization (BFO),” Journal of Computational Science, vol. 5, no. 2, pp. 251-257, 2014.
[19]     S. Y. Kahu, R. B. Raut, and K. M. Bhurchandi, “Review and evaluation of color spaces for image/video compression,” Color Research & Application, vol. 44, no. 1, pp. 8-33, 2019.
[20]     J. M. C. Gonzalez, M. A. V. Rodriguez, and J. A. G. Pulido, “Detection skin in face recognition systems: A colour spaces study,” Digital Signal Processing, vol. 20, no. 3, pp. 806-823, 2010.
[21]     K. Sanse, and M. Sharma, “Clustering methods for Big data analysis,” International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, vol. 4, no. 3, pp. 642-648, 2015.
[22]     Z. Liu, and M. Barahona, “Graph-based data clustering via multiscale community detection,” Applied Network Science, vol. 5, no. 1, pp. 1-20, 2020.
[23]     Whitley, Darrell. "A genetic algorithm tutorial." Statistics and computing, vol.4, no. 2, pp. 65-85, 1994.
[24]     Kennedy, James, and Russell Eberhart. "Particle swarm optimization." Proceedings of ICNN'95-International Conference on Neural Networks. Vol. 4. IEEE, 1995.‏
[25]     A. Askarzadeh, “A novel metaheuristic method for solving constrained engineering optimization problems: Crow search algorithm,” Computers and Structures, vol. 169, pp. 1-12, 2016.
[26]     S. Saremi, S. Mirjalili, and A. Lewis, “Grasshopper Optimization Algorithm: Theory and application,” Advances in Engineering Software, vol. 105, pp. 30-47, 2017.
[27]     S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey Wolf Optimization,” Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46-61, 2014.
[28]     S. Mirjalili, A. Lewis, “The Whale Optimization Algorithm,” Advances in Engineering Software, vol. 92, pp. 51-67, 2016.
[29]     M. A. Bakhshali, M. Shamsi, and M. Sadeghi, “Evaluation of facial soft tissue parameters for Northwestern students in Iran,” Journal of Craniomaxillofacial Research, vol. 2, no. 1-2, pp. 78-82, 2015.
[30]     N. Strohminger, K. Gray, V. Chitus, J. Heffner, C. Schein, and T. B. Heagins, “The MR2: A multi-racial, mega-resolution database of facial stimuli,” Behavior research methods, vol. 48, no. 3, pp. 1197-1204, 2016.
[31]     D. Xie, L. Liang, L. Jin, J. Xu, and M. Li, “SCUT-FBP: A Benchmark Dataset for Facial Beauty Perception,” International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. IEEE, pp. 1821-1826, 2015.