تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,485,563 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,213,080 |
بخش بندی پوست چهره مبتنی بر تصاویر رنگی با استفاده از رویکرد ترکیب نگاشت خودسازمانده و شبکههای عصبی گازی جهت کاربرد در جراحیهای پلاستیک چهره | ||
پردازش سیگنال پیشرفته | ||
مقاله 5، دوره 4، شماره 2 - شماره پیاپی 6، آذر 1399، صفحه 213-224 اصل مقاله (2.81 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jasp.2021.13438 | ||
نویسندگان | ||
علی فهمی جعفرقلخانلو1؛ موسی شمسی* 2 | ||
1دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
2داشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
چکیده | ||
بخشبندی تصویر چهره یک مولفهی ضروری در کاربردهای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر نظیر شناسایی چهره، شناسایی هویت و آنالیز جراحی پلاستیک چهره است. یکی از مهمترین روشهای بخشبندی تصاویر چهره، روشهای مبتنی بر خوشهبندی هستند. نگاشت خودسازمانده (SOM) جزء پرکاربردترین روش مبتنی برشبکههای عصبی در دادهکاوی است. عیب مهمی که الگوریتم SOM استاندارد دارد این است که ضریب یادگیری در آن وفقی نیست. وفقی بودن ضریب یادگیری در بهروزرسانی وزنهای نگاشت خودسازمانده منجر به بهتر شدن عملکرد این الگوریتم خواهد شد. شبکهی عصبی گازی (NGN) یک یادگیری بدون ناظر بوده که ساختار همسایگی در آن وفقی بوده و وزن سیناپسی مستقل از هر گونه تنظیم توپولوژیکی بهروزرسانی میشود. هدف اصلی این پژوهش، ارائهی روش هیبریدی جدید SOMNGN است که در آن بتوان ضریب یادگیری در فاز تطبیق الگوریتم SOM استاندارد را با استفاده از الگوریتم NGN وفقی کرد. همچنین، دو فضای رنگی شامل YCbCr و فضای نگاشت چهره بهعنوان مرحلهی پیشپردازش جهت مدل کردن پوست چهره بهکار گرفته شده است. نتایج بهدست آمده در فضاهای رنگی ذکر شده نشان میدهند که الگوریتم پیشنهادی نسبت به SOM استاندارد دقت بالاتری در آشکارسازی صحیح پیکسلهای پوست چهره دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
فضای رنگی؛ خوشهبندی؛ تصاویر رنگی چهره؛ بخشبندی پوست چهره؛ شبکهی عصبی گازی؛ نگاشت خودسازمانده | ||
مراجع | ||
[1] E. Kaipainen, K. R. Sieber, R. M. Nada, T. J. Maal, C. Katsaros, and P. S. Fudalej, “Regional Facial Asymmetries and Attractiveness of the Face,” European journal of orthodontics, vol. 38, no. 6, pp. 602-608, 2016. [2] S. Kaya, B. Turk, M. Cankaya, N. Seyhun, and B. U. Coskun, “Assessment of facial analysis measurement by Golden Proportion,” Brazilian journal of otorhinolaryngology, vol. 85, no. 4, pp. 494-501, 2019. [3] Liu, Y. Y. Fan, A. Samal, and Z. Guo, “Advances in computational facial attractiveness methods,” Multimedia Tools and Applications, vol. 75, no. 23, pp. 16633-16663, 2016. [4] A. Bakhshali, and M. Shamsi, “Facial Skin Segmentation Using Bacterial Foraging Optimization Algorithm,” Journal of medical signals and sensors, vol. 2, no. 4, pp. 203-210, 2012. [5] 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. [6] F. Hossain, M. Shamsi, M. R. Alsharif, R. A. Zoroofi, and K. Yamashita, “Automatic Facial Skin Detection Using Gaussian Mixture Model Under Varying Illumination,” International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol. 8, no. 2, pp. 1135-1144, 2012. [7] 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. [8] Cuevas, D. Zaldivar, M. Perez, and E. N. Sanchez, “LVQ Neural Networks Applied To Face Segmentation,” Intelligent Automation & Soft Computing, vol. 15, no. 3, pp. 439-450, 2009. [9] A. Naji, R. Zainuddin, and H. A. Jalab, “Skin segmentation based on pixel color clustering models,” Digital Signal Processing, vol. 22, no. 6, pp. 933-940, 2012. [10] Khan, A. Hanbury, J. Stottinger, and A. Bais, “Color based skin classification,” Pattern Recognition Letters, vol. 32, no. 2, pp. 157-163, 2012. [11] 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. [12] Hajiarbabi, and A. Agah, “Human Skin Detection in Color [13] 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, 2017. [14] Xu, C. Guo, Y. Hu, H. Lu, X. Li, F. Li, and W. Zhang, “Automatic Facial Complexion Classification Based on Mixture Model,” Pacific Rim Conference on Multimedia. Springer, Cham, pp. 327-336, 2017. [15] 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. [16] Paracchini, M. Marcon, F. Villa, and S. Tubaro, “Deep skin detection on low resolution grayscale images,” Pattern Recognition Letters, vol. 131, pp. 322-328, 2020. [17] Kumar, M. Alshehri, R. AlGhamdi, P. Sharma, and V. Deep, “A DE-ANN Inspired Skin Cancer Detection Approach Using Fuzzy C-Means Clustering,” Mobile Networks and Applications, vol. 25, pp. 1319-1329, 2020. [18] B. Salah, M. Othmani, and M. Khrallah, “A novel approach for human skin detection using convolutional neural [19] M. Aibinu, A. A. Shafie, and M. J. E. Salami, “Performance Analysis of ANN based YCbCr Skin Detection Algorithm,” Procedia Engineering, vol. 41, pp. 1183-1189, 2012. [20] Sarifuddin, and R. Missaoui, “A New Perceptually Uniform Color Space with Associated Color Similarity Measure for Content-Based Image and Video Retrieval,” Proc. of ACM SIGIR workshop on multimedia information retrieval, pp. 1-8, 2005. [21] 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. [22] 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. [23] 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. [24] Ford, and A. Roberts, “Colour Space Conversions,” Westminster University, London, pp. 1-31, 1998. [25] 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. [26] 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. [27] 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. [28] 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. [29] 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. [30] A. M. Riveros, B. A. C. Espitia, L. E. A. Pico, “Comparison between K-means and Self-Organizing Maps algorithms used for diagnosis spinal column patients,” Informatics in Medicine Unlocked, vol. 16, pp. 1-11, 2019. [31] Mishra, and M. Panda, “Medical image retrieval using self-organising map on texture features,” Future Computing and Informatics Journal, vol. 3, no. 2, pp. 359-370, 2018. [32] Wang, X. Liu, N. Q. Soomro, G. Han, and W. Liu, “Content-sensitive superpixel segmentation via self-organization-map neural network,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 63, pp. 1-10, 2019. [33] Martinetz, and K. Schulten, “A Neural Gas Network Learns Topologies,” Artificial Neural Networks, pp. 397-402, 1991. [34] L. Du, “Clustering a neural network approach,” Neural networks, vol. 23, no. 1, pp. 89-107, 2010. [35] Hagenauer, and M. Helbich, “Contextual neural gas for spatial clustering and analysis,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 27, no. 3, pp. 251-266, 2013. [36] D. Luptakova, M. Simon, L. Huraj, and J. Pospichal, “Neural Gas Clustering Adapted for Given Size of Clusters,” Mathematical Problems in Engineering, pp. 1-7, 2016. [37] 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. [38] Elazab, C. Wang, F. Jia, J. Wu, G. Li, and Q. Hu, “Segmentation of Brain Tissues from Magnetic Resonance Images Using Adaptively Regularized Kernel-Based Fuzzy 𝐶-Means Clustering,” Computational and mathematical methods in medicine, pp. 1-13, 2015. [39] Kohonen, “The Self-organizing Map,” Proceedings of the IEEE, vol. 78, no. 9, pp. 1464-1480, 1990. [40] Tesauro, D. S. Touretzky, and T. K. Leen, “A Growing Neural Gas Network Learns Topologies,” Advances in neural information processing systems, pp. 625-632, 1995. [41] L. Fred, S.N. Kumar, P. Padmanaban, B. Gulyas, and H.A. Kumar, “Fuzzy-crow search optimization for medical image segmentation,” In Applications of Hybrid Metaheuristic Algorithms for Image Processing, pp. 413-439, 2020. [42] Verma, D. Verma D, and P.K. Tiwari, “A population based hybrid FCM-PSO algorithm for clustering analysis and segmentation of brain image,” Expert Systems with Applications, 2020. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 464 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 305 |