روش هیبریدی بهینه سازی ازدحام ذرات کوانتومی و گرگ خاکستری جهت آنالیز خوشه بهینه به منظور بخش‌بندی پوست چهره

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی برق و کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی ، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

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

3 گروه مهندسی برق، دانشکده فنی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اردبیل

4 گروه بیماریهای پوست، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی اردبیل

چکیده

بخش‌بندی چهره نقش خیلی مهمی در کاربردهای آنالیز چهره مانند شناسایی هویت، آنالیز حالات چهره، انیمیشن چهره و آنالیز بیماری‌های پوست چهره ایفا می‌کند. در این مقاله، یک روش جدید هیبریدی مبتنی بر بهینه‌سازی ازدحام ذرات کوانتومی (QPSO) و گرگ خاکستری (GWO) جهت بهینه کردن عمل‌کرد خوشه‌بند K-Means رائه می‌شود. در این مطالعه، دو الگوریتم با هم ترکیب شده و در روش پیشنهادی عمل‌کرد استخراج در الگوریتم QPSO با قابلیت اکتشاف در الگوریتم GWO بهبود داده می‌شود. اندازه‌گیری تشابه نقش اساسی در فرآیند خوشه‌بندی ایفا می‌کند. جهت اندازه‌گیری تشابه، 4 معیار فاصله‌ی اقلیدسی، مینکوفسکی، ماهالانوبیس و بلوک شهری در بهینه‌سازی الگوریتم K-Means به-کار گرفته شده است. روش پیشنهادی در مقایسه با سایر الگوریتم‌های فرا ابتکاری شامل الگوریتم ژنتیک (GA)، PSO، QPSO، GWO، بهینه‌سازی خفاش، جستجوی کلاغ عمل‌کرد بهتری در بخش‌بندی و سرعت همگرایی دارد. همچنین، نتایج نشان می‌دهند که فاصله‌ی مینکوفسکی عمل‌کرد بهتری در محاسبه‌ی تشابه داشته و بهینه‌سازی الگوریتم K-Means با فاصله‌ی مینکوفسکی نتیجه‌ی بهتری در بخش‌بندی دارد. براساس نتایج به‌دست آمده، ترکیب این دو الگوریتم رسیدن به جواب بهینه را تضمین کرده و از مسئله‌ی کمینه مکانی نیز جلوگیری می‌کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Hybrid Algorithm of Quantum Particle Swarm Optimization and Grey Wolf Optimization for Optimum Cluster Analysis Applicable for Facial Skin Segmentation

نویسندگان [English]

  • Mehdi Nooshyar 1
  • Ali Fahmi Jafargholkhanloo 2
  • Mohammad Ghiamy 3
  • Majid Rostami Mogaddam 4
1 Department of Technical Engineering, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
2 Faculty of Biomedical Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran.
3 Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran.
4 Department of Dermatology, Imam Reza Hospital, Ardabil University of Medical Sciences, Ardabil, Iran.
چکیده [English]

Facial skin segmentation plays an important role in applications such as identification, facial expression analysis, facial animation, and skin disease analysis. Clustering is one of the most common methods for image segmentation. In this paper, a new hybrid method based on Quantum Particle Swarm Optimization and Grey Wolf Optimization is presented to optimize the performance of the K-Means clustering. By Combination of two algorithms, the exploitation performance of the QPSO algorithm is improved by the exploration capability of the GWO algorithm. To measure the similarity, four distance criteria including Euclidean, Minkowski,  Mahalanobis, and City-Block distances have been used to optimize the K-Means algorithm. The proposed method has a better performance in segmentation and convergence speed compared to other meta-heuristic algorithms such as Genetic Algorithm, GWO, PSO, QPSO, Bat Optimization, Crow Search Algorithm. The experimental results show that Minkowski distance has a better performance in calculating similarity and optimization of K-Means algorithm. Based on the obtained results, the proposed method ensures the achievement of the optimal solution and prevents the problem from falling to a local minimum.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Distance Criterion Types
  • Facial Skin Segmentation
  • Quantum Particle Swarm Optimization
  • Gray Wolf Optimization
  • Facial Color Image
[1] Bakhshali, Mohamad Amin, and Mousa Shamsi, 
"Facial skin segmentation using bacterial foraging 
optimization algorithm," Journal of medical signals 
and sensors, vol. 2, no. 4 pp. 203, 2012.
[2] Hossain, Md Foisal, et al, "Automatic facial skin 
detection using Gaussian mixture model under 
varying illumination," Int J Innovative Comput Inf 
Control, vol. 8, no. 2, pp. 1135-1144, 2012.
[3] Wu, Yue, and Qiang Ji, "Facial landmark detection: 
A literature survey," International Journal of 
Computer Vision, vol. 127, no.2, pp.115-142, 2019.
[4] Al-Mohair, Hani K., et al, "Hybrid human skin 
detection using neural network and K-means 
clustering technique," Applied Soft Computing, 
vol. 33, pp. 337-347, 2015.
[5] Naji, Sinan A., et al, "Skin segmentation based on 
multi pixel color clustering models," Digital Signal 
Processing, vol. 22, no. 6, pp. 933-940, 2012.
[6] Zhu, Chunqiang, "An Algorithm for Human Face 
Detection in Color Images Based on Skin Color 
Segmentation," Proceedings of the 4th International 
Conference on Computer Engineering and 
Networks. Springer, Cham, 2015.
]7 ]فهمی جعفرقلخانلو، علی، شمسی، موسی، "بخشبندی تصاویر 
رنگی چهره مبتنی بر خوشهبند فازی بهینه ساز ی شده با 
الگوریتمهای گرگ خاکستری و نهنگ،" مجله علمی -پژوهشی 
رایانش نرم و فناوری اطالعات، دوره ۱0 ،شماره ۲ ،صفحه ۱-
 .۱۴00 ،۱۳
[8] Lin, Youcheng, et al, "K-means optimization 
clustering algorithm based on particle swarm 
optimization and multiclass merging," Advances in 
Computer Science and Information Engineering. 
Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 569-578, 2012.
[9] Li, Haiyang, Hongzhou He, and Yongge Wen, 
"Dynamic particle swarm optimization and Kmeans clustering algorithm for image 
segmentation," Optik, vol. 126, no, 24, pp. 4817-
4822, 2015.
[10] Bonab, Mohammad Babrdel, et al, "Modified Kmeans combined with artificial bee colony 
algorithm and differential evolution for color image 
segmentation," Computational Intelligence in 
Information Systems. Springer, Cham, pp. 221-231, 
2015.
[11] Manna, Pramita, and Tapas Si, "Brain mri 
segmentation for lesion detection using clustering 
with fire-fly algorithm," Artificial Intelligence and 
Evolutionary Computations in Engineering 
Systems. Springer, pp. 1347-1355, 2016.
[12] Mostafa, Abdalla, et al, "Antlion optimization based 
segmentation for MRI liver images," International 
Conference on Genetic and Evolutionary 
Computing. Springer, pp. 265-272, 2016.
[13] Dey, Alokananda, et al, "Novel quantum inspired 
approaches for automatic clustering of gray level 
images using Particle Swarm Optimization, Spider 
M E M S
۱۲8
پژوهش های نظری و کاربردی هوش ماشینی. سال اول، شماره اول، بهار و تابستان ۱۴0۱
روش هیبریدی بهینهسازی ازدحام ذرات کوانتومی و گرگ خاکستری جهت آنالیز خوشه بهینه به منظور 
بخش بندی پوست چهره 
Monkey Optimization and Ageist Spider Monkey 
Optimization algorithms," Applied Soft Computing, 
vol. 88, pp.106040, 2020.
[14] Garg, Shelly, and Balkrishan Jindal, "Skin lesion 
segmentation using k-mean and optimized fire fly 
algorithm," Multimedia Tools and Applications, 
vol. 80, no. 5, pp. 7397-7410, 2021.
[15] Khrissi, Lahbib, et al, "Clustering method and sine 
cosine algorithm for image 
segmentation." Evolutionary Intelligence, pp. 1-14, 
2021.
[16] Razmjooy, Navid, and Saeid Razmjooy, "Skin 
Melanoma Segmentation Using Neural Networks 
Optimized by Quantum Invasive Weed 
Optimization Algorithm," Metaheuristics and 
Optimization in Computer and Electrical 
Engineering. Springer, pp. 233-250, 2021.
[17] Hanuman, Verma, Deepa, Verma, and Pawam, 
Tiwari, “A population based hybrid FCM-PSO 
algorithm for clustering analysis and segmentation 
of brain image,” Expert Systems With Applications, 
vol. 167, 2021.
[18] S. Tongbram, B. A. Shimray, L. S. Singh, and N. 
Dhanachandra, "A novel image
segmentation approach using fcm and whale 
optimization algorithm," Journal of Ambient
Intelligence and Humanized Computing, pp. 1-15, 
2021.
[19] A. Lenin Fred, S. Kumar, P. Padmanaban, B. 
Gulyas, and H. Ajay Kumar, "Fuzzy-crow
search optimization for medical image 
segmentation," in Applications of hybrid
metaheuristic algorithms for image processing: 
Springer, pp. 413-439, 2020.
[20] Majhi, Santosh Kumar, and Shubhra Biswal, 
"Optimal cluster analysis using hybrid K-Means and 
Ant Lion Optimizer," Karbala International Journal 
of Modern Science, vol. 4, no.4, pp. 347-360, 2018.
[21] Kennedy, James, and Russell Eberhart, "Particle 
swarm optimization," Proceedings of ICNN'95-
international conference on neural networks, vol. 4. 
IEEE, 1995.
[22] Yang, Shuyuan, and Min Wang, "A quantum 
particle swarm optimization," Proceedings of the 
2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE 
Cat. No. 04TH8753), vol. 1. IEEE, 2004.
[23] Fang, Wei, et al, "A review of quantum-behaved 
particle swarm optimization," IETE Technical 
Review, vol. 27, no. 4, pp. 336-348, 2010.
[24] Soliman, Mona M, et al, "An adaptive watermarking 
approach based on weighted quantum particle 
swarm optimization," Neural Computing and 
Applications, vol. 27, no. 2, pp. 469-481, 2016.
[25] Tharwat, Alaa, and Aboul Ella Hassanien, 
"Quantum-behaved particle swarm optimization for 
parameter optimization of support vector 
machine," Journal of Classification, vol. 36, no. 3, 
pp. 576-598, 2019.
[26] Mirjalili, Seyedali, et al, "Grey wolf 
optimizer," Advances in engineering software, 
vol. 69, pp. 46-61, 2014.
[27] Khan, Rehanullah, et al, "Color based skin 
classification," Pattern Recognition Letters, vol. 33, 
no. 2, pp. 157-163, 2012.
[28] Cheng, Heng-Da, et al, "Color image segmentation: 
advances and prospects," Pattern recognition, 
vol. 34, no.12, pp. 2259-2281, 2001.
[29] Whitley, Darrell, "A genetic algorithm 
tutorial," Statistics and computing, vol. 4, no. 2, pp. 
65-85, 1994.
[30] Yang, Xin-She, "A new metaheuristic bat-inspired 
algorithm," Nature inspired cooperative strategies 
for optimization, Springer, pp. 65-74, 2010.
[31] Askarzadeh, Alireza, "A novel metaheuristic 
method for solving constrained engineering 
optimization problems: crow search 
algorithm," Computers & Structures, vol. 169, pp. 
1-12, 2016.
[32] Singh, Narinder, and S. B. Singh, "Hybrid algorithm 
of particle swarm optimization and grey wolf 
optimizer for improving convergence 
performance," Journal of Applied 
Mathematics, 2017