Compressing Face Images Using Genetic and Gray Wolf Meta-heuristic Algorithms Based on Variable Bit Allocation
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 36، شماره: 4
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 186
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-36-4_008
تاریخ نمایه سازی: 17 اردیبهشت 1402
چکیده مقاله:
In image processing, compression plays an important role in monitoring, controlling, and securing the process. The spatial resolution is one of the most effective factors in improving the quality of an image; but, it increases the amount of storage memory required. Based on meta-heuristic algorithms, this article presents a compression model for face images with block division and variable bit allocation. Wavelet transform is used to reduce the dimensions of high spatial resolution face images. In order to identify important and similar areas of identical macroblocks, genetic algorithms and gray wolves are used. A bit rate allocation is calculated for each block to achieve the best recognition accuracy, average PSNR, and SSIM. The CIE and FEI databases have been used as case studies. The proposed method has been tested and compared with the accuracy of image recognition under uncompressed conditions and using the common SPIHT and JPEG coding methods. Recognition accuracy increased from ۰.۱۸% for ۱۶×۱۶ blocks to ۱.۹۷% for ۳۲×۳۲ blocks. Additionally, the gray wolf algorithm is much faster than the genetic algorithm in reaching the optimal answer. Depending on the application type of the problem, the genetic algorithm or the gray wolf may be preferred to achieve the maximum average PSNR or SSIM. At the bit rate of ۰.۹, the maximum average PSNR for the gray wolf algorithm is ۳۴.۹۲ and the maximum average SSIM for the genetic algorithm is ۰.۹۳۶. Simulation results indicate that the mentioned algorithms increase PSNR and SSIM by stabilizing or increasing recognition accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
R. Khodadadi
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
G. Ardeshir
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
H. Grailu
Faculty of Electrical Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :