سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

اولویت‌بندی مدل‌های ویرایش چهره با استفاده از تحلیل سلسله مراتبی فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 بخش مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر، کرمان، ایران
2 بخش مهندسی برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر، کرمان، ایران
10.22034/jfsa.2026.561816.1293
چکیده
این پژوهش با هدف اولویت‌بندی مدل‌های ویرایش چهره مبتنی بر شبکه‌های مولد متخاصم از طریق روش تحلیل سلسله‌مراتبی فازی مبتنی بر شواهد انجام شد، تا چارچوبی شفاف، تکرارپذیر و مبتنی بر داده برای انتخاب مدل بهینه در کاربردهای عملی ارائه دهد. برای دستیابی به این هدف، ابتدا ۸ معیار اصلی و ۲۴ زیرمعیار از طریق مرور سیستماتیک ۴۲ مقاله علمی (۲۰۱۸–۲۰۲۴) استخراج و در یک ساختار سلسله‌مراتبی چهارسطحی سازمان‌دهی شدند. وزن‌دهی معیارها با استفاده از ماتریس مقایسه زوجی فازی و ترکیب 70٪ داده‌های کمی و 30٪ قضاوت سه خبره متخصص انجام گرفت. محاسبات به‌صورت کاملاً دستی در زبان پایتون با الگوریتم باکلی (1985) پیاده‌سازی شد و سازگاری قضاوت‌ها با شاخص CR برابر 0/078 (کمتر از 0/1) تأیید گردید. نتایج نشان داد که مدل تفسیر فضای نهان شبکه‌های متخاصم مولد برای ویرایش معنایی چهره و مدل شبکه مولد متخاصم مبتنی بر ویژگی برای ویرایش ویژگی‌های چهره با وزن‌های نهایی 0/312 و 0/308در رتبه‌های اول و دوم قرار گرفتند، در حالی که دقت کنترل ویژگی با وزن 0/178، ویرایش پیوسته 0/153 و سرعت استنتاج 0/139 به‌عنوان معیارهای کلیدی شناسایی شدند. تحلیل حساسیت نیز پایداری رتبه‌بندی را تأیید کرد. این یافته‌ها حاکی از آن است که تمرکز بر معیارهای عملکردی و عملیاتی می‌تواند به طراحی مدل‌های کارآمدتر و قابل استقرار در سیستم‌های واقعی منجر شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 
[1]    Amaitik, N. (2023). Decision making and the Analytic Hierarchy Process (AHP): A complete tutorial. ResearchGate.
[2]    Baek K, Bang D, Shim H, “Editable generative adversarial networks: Generating and editing faces simultaneously,”. In asian conference on computer vision 2018, pp. 39-55.
[3]    Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233–247. https://doi.org/10.1016/0165-0114(85)90090-9
[4]    Caldeira, E., Neto, P. C., Huber, M., Damer, N., & Sequeira, A. F. (2025). Model compression techniques in biometrics applications: A survey. Information Fusion, 114, Article 102657. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102657
[5]    Chan, Patrick PK, et al., “Progressive editing with stacked generative adversarial network for multiple facial attribute editing,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 217, p. 103347, 2022.
[6]    Choi, Y., Uh, Y., Yoo, J., & Ha, J.-W. (2020). StarGAN v2: Diverse image synthesis for multiple domains. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8188–8197). https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00821
[7]    Crum, C. R., Tinsley, P., Boyd, A., Piland, J., Sweet, C., Kelley, T., Bowyer, K., & Czajka, A. (2023). Explain to me: Salience-based explainability for synthetic face detection models. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 1–12.
[8]    DeAndres-Tame, I., Tolosana, R., Melzi, P., Vera-Rodriguez, R., Kim, M., Rathgeb, C.,  Menotti,
D. (2024). Second edition FRCSyn challenge at CVPR 2024: Face recognition challenge in the era of synthetic data. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1–10). IEEE.
[9]    Fontanini, T., Ferrari, C., Lisanti, G., Galteri, L., Berretti, S., Bertozzi, M., & Prati, A. (2023). FrankenMask: Manipulating semantic masks with transformers for face parts editing. Pattern Recog- nition Letters, 176, 14–20.
 
[10]    Goepel, K. D. (2018). Implementation of an online software tool for the Analytic Hierarchy Process (AHP-OS). BPMSG. https://bpmsg.com/ahp/ahp-os
[11]    Gong, Z. (2008). Least-square method to priority of the fuzzy preference relations with incomplete information. International Journal of Approximate Reasoning, 47(2), 207-218
[12]    Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2672–2680).
[13]    Guo, X., Kan, M., He, Z., Song, X., & Shan, S. (2021). Image style disentangling for instance- level facial attribute transfer. Computer Vision and Image Understanding, 207, Article 103205. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2021.103205
[14]    He, Z., Zuo, W., Kan, M., Shan, S., & Chen, X. (2019). AttGAN: Facial attribute editing by only changing what you want. IEEE Transactions on Image Processing, 28(11), 5464–5478.
[15]    Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising diffusion probabilistic models. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 6840–6851).
[16]    Hummel, J. M., Bridges, J. F. P., & IJzerman, M. J. (2014). Group decision making with the Analytic Hierarchy Process in benefit-risk assessment: A tutorial. The Patient - Patient-Centered Outcomes Research, 7(2), 129–140.
[17]    Kammoun.A , R. Slama, H. Tabia, T. Ouni, and M. Abid, “Generative adversarial networks for face generation: A survey,” ACM Computing Surveys, vol. 54, no. 2, pp. 1–38, 2022.
[18]    Kim, M., Liu, F., Jain, A., & Liu, X. (2023). DCFace: Synthetic face generation with dual condi- tion diffusion model. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1–10). IEEE.
[19]    Ko, K., Yeom, T., & Lee, M. (2024). SuperstarGAN: Generative adversarial networks for image-to- image translation in large-scale domains. Neural Networks, 162, 330–339.
[20]    Lisanti, G., & Giambi, N. (2024). Conditioning diffusion models via attributes and semantic masks for face generation. Computer Vision and Image Understanding, 244, Article 104026. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2024.104026
[21]    Melnik.A et al., “Face generation and editing with StyleGAN: A survey,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 46, no. 5, pp. 3557–3576, 2024.
[22]    Melzi, P., Rathgeb, C., Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Lawatsch, D., Domin, F., & Schaubert,
M. (2023). GANDiffFace: Controllable generation of synthetic datasets for face recognition with realistic variations. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (pp. 1–10). IEEE.
 
[23]    Naskar,    G.,    Mohiuddin,    S.,    Malakar,    S.,    Cuevas,    E.,    &   Sarkar,    R.   (2024).   Deep- fake  detection  using  deep  feature  stacking  and  meta-learning.  Heliyon,   10,   Article  e25933. https://doi.org/10.1016/j.heliyon. 2024.e25933
[24]    Nickabadi.A , M. Saeedi Fard, N. Moradzadeh Farid, and N. Mohammadbagheri, “A comprehensive survey on semantic facial attribute editing using generative adversarial networks,” arXiv preprint arXiv:2205.10587, 2022.
[25]    Pathan, A. I., Agnihotri, P. G., Said, S., & Patel, D. (2022). AHP and TOPSIS based flood risk assessment—a case study of the Navsari City, Gujarat, India. Environmental Monitoring and As- sessment, 194(7), Article 509. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10111-x
[26]    Pernuš, M., Štruc, V., & Dobrišek, S. (2023). MaskFaceGAN: High-resolution face editing with masked GAN latent code optimization. IEEE Transactions on Image Processing, 32, 5893–5908.
[27]    Qiu, H., Yu, B., Gong, D., Li, Z., Liu, W., & Tao, D. (2021). SynFace: Face recognition with synthetic data. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 1–10). IEEE.

[28]    Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
[29]    Shen, Y., Gu, J., Tang, X., & Zhou, B. (2020). Interpreting the latent space of GANs for semantic face editing. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 9243–9252). https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00926
[30]    Vargas, R. V. (2010). Using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to select and prioritize projects in a portfolio. In PMI® Global Congress 2010—North America. Project Management Institute.
[31]    Wang, M., & Deng, W. (2021). Deep face recognition: A survey. Neurocomputing, 429, 215–244. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.10.081
[32]    Wu.X, K. Xu, and P. Hall, “A survey of image synthesis and editing with generative adversarial networks,” Tsinghua Science and Technology, vol. 22, no. 6, pp. 660–674, 2017.
‎‎‎‎
دوره 8، شماره 2 - شماره پیاپی 17
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1404
صفحه 251-273

  • تاریخ دریافت 03 آذر 1404
  • تاریخ بازنگری 07 بهمن 1404
  • تاریخ پذیرش 30 بهمن 1404