I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  A p r il   20 25 ,   p p .   2 3 7 2 ~ 2 3 8 0   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 2 . pp 2 3 7 2 - 2 3 8 0           2372       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Rev o lutionizin g  n o nrig id  demo ns  r eg istra tion wit h t he whale  o ptimiza tion a lg o rithm       Abhi s ek   Ro y 1 ,   P ra na b K a nti   Ro y 2 ,   Anirba n M it ra 3 ,   Swa rna li Da w 4 ,   Dipa nn it a   B a s u 5 ,     Sa y a n Cha k ra bo rt y 6   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   T e c h n o   I n t e r n a t i o n a l   N e w   To w n ,   K o l k a t a ,   I n d i a   2 S c h o o l   o f   E n g i n e e r i n g ,   S e a c o m S k i l l s Un i v e r s i t y ,   B o l p u r ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   A mi t y   U n i v e r si t y ,   K o l k a t a ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   N a r u l a   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   K o l k a t a ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   D a t a   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   H a l d i a   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   H a l d i a ,   I n d i a   6 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   JI S   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   K a l y a n i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 6 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Dec   1 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Dec   1 4 ,   2 0 2 4       Im a g e   re g istratio n   is  o n e   o f  t h e   p o p u lar  ima g e   tran sf o rm a ti o n   m o d e ls  in   sa telli te  a n d   m e d ica l  ima g in g   c u rre n tl y .   Im a g e   re g istrati o n   re fe rs   to   ima g e   m a p p in g   with   two   o r  m o re   t h a n   ima g e s.  Th e   g r o u n d - b re a k in g   fu s io n   o f  t h e   wh a le  o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   a n d   n o n rig i d   d e m o n s  re g istrati o n   ( WOA - ND R)  is  a p p li e d   i n   th e   c u rre n t  wo r k   to   im p ro v e   ima g e   re g istratio n ' s  p re c isio n   a n d   e ffe c ti v e n e ss .   ND R  is  a n   e ffe c ti v e   m e th o d   fo r  a li g n i n g   ima g e s   th a t  h a v e   p li a b le   stru c t u re s.  Ne v e rth e les s,  it   fre q u e n tl y   r u n s   in t o   is su e s  with   lo c a l  m in ima   a n d   m a ss iv e   d e fo r m a ti o n s.  T o   a d d re ss   th e se   issu e s,  WOA - wh ich   d ra ws   in s p iratio n   fro m   w h a le  h u n ti n g   b e h a v i o r - is  in te g ra t e d   in t o   th e   ND R  a rc h it e c tu re .   Th e   WOA - ND R  a p p ro a c h   in telli g e n tl y   e x p lo re s  th e   so lu ti o n   s p a c e ,   e n h a n c in g   c o n v e rg e n c e   a n d   a v o id i n g   p re m a tu re   c o n v e rg e n c e .   Wi th   t h e   in n o v a ti v e   WOA  a n d   ND R  in teg ra ti o n ,   t h e   n o n ri g i d   ima g e   re g istratio n   p r o c e ss   is  re v o lu ti o n ize d   a n d   y ield s  su p e rio r  o u tco m e s  in   term s  o f  r o b u stn e ss   a n d   a c c u ra c y .   Th e   e fficie n c y   o f   t h e   su g g e ste d   s trate g y   is   d e m o n stra ted   b y   e x p e rime n tal  fi n d i n g s  o n   a   d a tas e t  o f  m o n o m o d a l  ima g e s.   Th e   o b tai n e d   re su lt s  a re   a lso   c o m p a re d   with   p a rti c le  sw a rm   o p t imiz a ti o n   (P S O) b a se d   fra m e wo rk .   K ey w o r d s :   B io in s p ir ed   alg o r ith m s   Dem o n s   r eg is tr atio n   I m ag e  r e g is tr atio n   Mo n o m o d al  r eg is tr atio n   No n r ig id   r e g is tr atio n   Par ticle  s war m   o p tim izatio n   W h ale  o p tim izatio n   alg o r ith m   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ab h is ek   R o y   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g ,   T ec h n o   I n ter n atio n al  New   T o wn   Ko lk ata,   W est B en g al,   I n d ia   E m ail: r o y . ab h is ek 5 7 0 @ g m ail . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   co m p u ter   v is io n   a n d   m e d ical  im ag in g ,   im ag e  r eg is tr atio n   o p tim izatio n   is   an   ess en tial  s tep .   I t  en tails   alig n in g   two   o r   m o r e  im ag es  to   p r o v i d e  p r e cise  d ata  f u s io n ,   co m p ar is o n ,   an d   an aly s is .   B y   d eter m in in g   th e  b est  tr an s f o r m atio n   [ 1 ]   to   p r o ject  o n e  im a g e  o n t o   an o th er ,   th is   alig n m e n t  is   ac co m p lis h ed .   I n   m an y   ap p licatio n s ,   s u ch   as  o b ject  d etec tio n ,   im ag e  s titch in g ,   3 D  r ec o n s tr u ctio n ,   a n d   im ag e - g u id ed   th e r ap ies,   im ag e  r eg is tr atio n   is   cr u cial.   Ho wev er ,   o cc lu s io n s ,   g eo m et r ic  d is to r tio n s ,   an d   im ag e  n o i s e  m ak e  ex ac t  an d   ef f ec tiv e  im ag e  r eg is tr atio n   d i f f icu lt.  Sev er al  o p tim izatio n   s tr ateg ies  h av e  b ee n   d ev elo p ed   to   o v er co m e  th ese   d if f icu lties .   B y   u s in g   th ese  m e th o d s ,   th e   b est  tr an s f o r m atio n   p ar am eter s   th at  r ed u ce   th e  d is p ar ity   b etwe en   th e   r eg is ter ed   im ag es  ca n   b e   f o u n d .   I n   m ed ical  im ag i n g ,   i m ag e  r eg is tr atio n   [ 2 ] ,   [ 3 ]   is   ess en tial  f o r   illn ess   m o n ito r in g ,   d iag n o s is ,   an d   th e r ap y   p lan n i n g .   Acc u r ate   alig n m en t  o f   im a g es  tak en   f r o m   d i f f er en t   an g les  o r   at  d if f er en t  p e r io d s   is   m ad e  p o s s ib le,   as  th e  in teg r atio n   o f   d ata  f r o m   s ev er al  im ag in g   m o d ality   im ag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         R ev o lu tio n iz in g   n o n r ig id   De mo n s   r eg is tr a tio n   w ith   th e  w h a le   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   ( A b h is ek   R o y )   2373   r eg is tr atio n s   is   u til ized   in   co m p u ter   v is io n   f o r   a  n u m b er   o f   p u r p o s es,  in clu d in g   s ter eo   v is io n ,   o b ject  tr ac k in g ,   im ag e  f u s io n ,   a n d   im ag e  a n aly s is .   I t  im p r o v es  im ag e  alig n m en t  s p ee d   an d   ac c u r ac y ,   w h ich   m ak es  a r ti fi cial  in tellig en t ( AI )   m o d els m o r e  r esil ien t a n d   b r o ad l y   ap p licab le .   I n   co m p u ter   v is io n   an d   m ed i ca l im ag in g ,   im ag e   r eg is tr atio n   o p tim izatio n   is   a  b asic  s tep .   I t  m ak es  it  p o s s ib le  to   alig n   im a g es  f o r   p r ec is e  a n aly s is   an d   m ak es  it   ea s ier   to   co m b in e  d ata  f r o m   v ar io u s   s o u r ce s .   B y   r e d u cin g   d is p ar ities   am o n g   r eg is ter ed   im ag es,  it  im p r o v es   th e  d ep en d ab ilit y ,   p e r f o r m an c e  [ 4 ] ,   a n d   p o ten cy   o f   d if f er e n t  ap p licatio n s .   A   c o m p l e x   m e t h o d   u t i l i z e d   i n   c o m p u t e r   v i s i o n   a n d   m e d i c a l   i m a g i n g   i s   c a l l e d   n o n r i g i d   d e m o n s   r e g i s t r a t i o n .   I n   p a r t i c u l a r ,   i t   t a k e s   i n t o   c o n s i d e r a t i o n   d e f o r m a b l e ,   n o n l i n e a r   p i c t u r e   t r a n s f o r m a t i o n s .   N o n r i g i d   r e g i s t r a t i o n   m a y   h a n d l e   m o r e   c o m p l i c a t e d   t r a n s f o r m a t i o n s ,   s u c h   a s   s t r e t c h i n g   a n d   b e n d i n g ,   i n   c o n t r a s t   t o   s t a n d a r d   ( “ r i g i d ” )   r e g i s t r a t i o n   m e t h o d s ,   w h i c h   s u p p o r t   o n l y   t r a n s l a t i o n   a n d   r o t a t i o n .   T h e r e f o r e ,   i t   i s   e s p e c i a l l y   h e l p f u l   i n   f i e l d s   s u c h   a s   b i o m e d i c a l   i m a g i n g ,   w h e r e   p a t i e n t   p l a c e m e n t   a n d   o r g a n   m o t i o n   c a n   r e s u l t   i n   l a r g e   d e f o r m a t i o n s .   T h e   e f f i c i e n c y   a n d   a c c u r a c y   o f   t h e   “ d e m o n s ”   m e t h o d   m a k e   i t   a   p o p u l a r   o p t i o n   f o r   n o n r i g i d   r e g i s t r a t i o n .   I t   e m p l o y s   a n   i t e r a t i v e   p r o c e s s   t o   e s t i m a t e   t h e   d i s p l a c e m e n t   f i e l d   t h a t   i s   u s e d   t o   t r a n s f e r   o n e   i m a g e   o n t o   a n o t h e r ,   “ w a r p i n g ”   t h e   s o u r c e   i m a g e   t o   m a t c h   t h e   t a r g e t .   N o n r i g i d   d e v i c e   r e g i s t r a t i o n ,   d e s p i t e   i t s   c o m p l e x i t y ,   h a s   b e e n   s h o w n   t o   b e   q u i t e   u s e f u l   i n   e n h a n c i n g   t h e   a c c u r a c y   o f   i m a g e - b a s e d   d i a g n o s i s   a n d   t h e r a p i e s .   T h ir io n   s u g g ested   im ag e  m at ch in g   [ 1 ]   as  a  d if f u s io n   m ec h an is m   in   1 9 9 8 .   Usi n g   an   a n alo g y   with   Ma x well's  d ev ils ,   h e  p r esen te d   th e  id ea   o f   d if f u s in g   m o d el s   to   ca r r y   o u t  im ag e - to - im a g e  m atch in g   in   th is   s tu d y .   A  d em o n s   alg o r ith m   f o r   im ag e  r eg is tr atio n   with   lo ca lly   ad ap tiv e  r eg u lar izatio n   was  p r esen ted   b y   C ah ill   et  a l .   in   2 0 0 9   [ 2 ] .   I n   th i s   s tu d y ,   th ey   d em o n s tr ated   h o w  th e  lin ea r   co m p lex ity   a n d   i m p lem en t  ab ilit y   o f   th e  o r ig in al   d em o n s   alg o r it h m   m ay   b e  p r eser v ed   wh il e  allo win g   f o r   im ag e - d r i v e n   lo ca lly   a d ap tiv e  r eg u lar izatio n .   Dem o n   r e g is tr atio n   was  p r o p o s ed   b y   T h ier r y   et  a l.   in   2 0 1 4   [ 3 ]   f o r   3 D  i m ag es  ac q u ir e d   v ia   s er ial  b lo ck   f ac e  s ca n n in g   el ec tr o n   m icr o s co p y .   An   ex p er im en tal  in v esti g atio n   o f   a  s y m m etr ic  v er s io n   o f   T h ir io n ' s   d em o n ’ s   m eth o d ,   w h ich   was  u s ed   to   r ea lig n   3 D  im ag es  ac q u ir ed   v ia  s er ial  b lo ck   f ac e  s ca n n in g   elec tr o n   m icr o s co p y   ( SB FS E M) ,   is   p r esen ted   i n   th is   p a p er .   Pap iez  et  a l.   i n   2 0 1 8  [ 5 ]   p r es en ted   a  d ef o r m ab le   im ag e  r eg is tr atio n   m eth o d   f o r   liv er   ap p licatio n s   th at  u s es  s u p er v o x els  f o r   lo ca l  s tr u ctu r e - p r eser v in g   r eg u lar izatio n .   Su p er v o x el - b a s ed   m o tio n   r eg u la r izatio n   was  in tr o d u ce d   in   th is   r esear ch ,   o f f er in g   i n teg r ate d   d is co n tin u ity   p r eser v ati o n   p r i o r   to   m o tio n s   s u ch   as  s lid in g .   Mo r e  s p ec if ically ,   th ey   u s e d   q u ick ,   s tr u ctu r e - p r eser v in g   g u id e d   f ilter in g   in   p lace   o f   Gau s s ian   s m o o th in g   to   p r o d u ce   ef f ec tiv e ,   lo ca lly   ad a p tiv e  r eg u lar izatio n   o f   th e   esti m ated   d is p lace m en t   f ield .   T h e   wh ale  o p tim izatio n   alg o r ith m     w as  f ir s t  p r esen ted   b y   Mir jalili  an d   L ewis  in   2 0 1 6   [ 4 ] .   T h e  wh ale   o p tim izatio n   al g o r ith m   ( W OA) ,   a  r e v o lu tio n ar y   n at u r e - in s p ir e d   m etah eu r is tic  o p tim izatio n   al g o r ith m   th at  e m u lates  h u m p b ac k   wh ale   s o cial  b e h av io r ,   was  p r o p o s ed .   A  s y s tem atic  r ev iew  o f   W OA  was  p r o v i d ed   b y   Nad im i - Sh ah r ak i   et  a l.   in   2 0 2 3   [ 6 ] .   T h e   W OA  was  ex am in ed   cr itically   in   th is   s tu d y .   T h e   ad v an ce m en ts   in   W OA  o v er   th e   last   f iv e  y ea r s   we r e  th en   th o r o u g h ly   r ev iewe d   in   th is   ar ticle.   T h e  cu r r en t  w o r k   u s es  W OA - b ased   n o n r ig id   d em o n s   r e g is tr atio n   an d   c o m p ar es  it  with   th e  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   [ 7 ]   ( PS O) - b ased   f r am ew o r k .   T h e  r est  o f   th e   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   d is cu s s es  th e  m eth o d o lo g ies  in v o l v ed ,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   d is cu s s ed   in   s ec tio n   3 ,   th e  r esu lts   ar e   an aly ze d   an d   d is cu s s ed   in   s ec tio n   4 ,   a n d   th e   p ap er   co n clu d es in   s ec tio n   5 .       2.   M E T H O D   T h e  p r o p o s ed   f r a m ewo r k   u s e s   two   m ajo r   tech n iq u es:  n o n r ig id   d em o n s tr atio n   r eg is tr atio n   an d   th e  W OA.   T h e  p r o p o s ed   f r am ew o r k   in teg r ates  two   ad v a n ce d   t ec h n iq u es  to   en h a n ce   th e  im a g e  r eg is tr atio n   an d   o p tim izatio n   p r o ce s s es.  No n r ig id   d e m o n s tr atio n   r eg is tr ati o n   is   e m p lo y e d   t o   ac c u r atel y   alig n   im ag es   b y   ac co m m o d atin g   c o m p lex   d ef o r m atio n s ,   allo win g   f o r   a   m o r e   p r ec is e  m a p p in g   o f   an at o m ic al  s tr u ctu r es.  T h is   m eth o d   ef f ec tiv ely   h an d les  v ar iatio n s   in   s h a p e  an d   s ize,   m ak in g   it  p ar ticu lar l y   u s ef u l  in   m ed ical  im ag in g .   Similar ly ,   th e  W OA  is   u tili z ed   to   en h an ce   p a r am eter   tu n i n g   an d   s ea r ch   ef f icien cy   wit h in   th e  f r am ewo r k .   I n s p ir ed   b y   th e  s o cial  b e h a v io r   o f   wh ales,  th e  W OA  o p tim izes  s o lu tio n s   b y   s im u la tin g   th eir   h u n tin g   s tr ateg ies,  th u s   im p r o v in g   th e   o v er all  p er f o r m an ce   an d   ac cu r ac y   o f   th e   im ag e   r e g is tr atio n   p r o ce s s   in   d y n a m ic  co n tex ts .   T h ey   ar e  d is cu s s ed   b elo w:     2 . 1 .     De m o ns   re g is t ra t io n   I m ag e  r eg is tr atio n   [ 8 ]   is   a  p r o ce s s   in   co m p u ter   v is io n   an d   i m ag e  p r o ce s s in g   th at  alig n s   two   o r   m o r e   im ag es  o f   th e   s am e  s ce n e  tak en   at  d if f er en t  tim es,  f r o m   d i f f er en t  v iewp o in ts ,   o r   b y   d if f er en t  s en s o r s .   I t  is   cr u cial  f o r   task s   s u ch   as  o b jec t  r ec o g n itio n ,   3 D  r ec o n s tr u cti o n ,   an d   m ed ical  im a g in g .   T h e   ter m   “ d em o n s ”   in   im ag e  r eg is tr atio n   [ 1 ]   s p ec if ic ally   r ef er s   to   a  ty p e  o f   alg o r ith m   u s ed   f o r   n o n r ig id   im a g e  r eg is tr atio n .   No n r ig id   r eg is tr atio n   is   u s ed   wh e n   th e  t r an s f o r m atio n   b etwe en   i m ag e s   in v o lv es  lo ca l  d e f o r m atio n s ,   s u ch   as  in   m e d ical  im ag es  wh er e  o r g an s   ca n   s lig h tly   ch an g e  s h ap e  b etwe en   s c an s .   T h e  d e m o n s   alg o r ith m   o p er ates  b y   iter ativ ely   d ef o r m i n g   o n e  im a g e  to   m atc h   an o th er .   I t  esti m ates  th e  d is p lace m en t  f ield   ( v ec to r   f ield   i n d icatin g   h o w  p i x els   m o v e  f r o m   o n e   im ag e  to   th e  o th er )   b y   m in im izin g   a n   en e r g y   f u n ctio n   th at  r e p r esen ts   th e  d if f er e n ce   b etwe en   th e  im ag es.  T h is   p r o ce s s   is   o f ten   im p lem en ted   v ia  g r a d ien t  d escen t  o r   s im ilar   o p tim izatio n   tech n iq u es.  T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   2 3 7 2 - 2 3 8 0   2374   o v er all  g o al  o f   im ag e   r eg is t r atio n   [ 2 ] ,   [ 3 ]   is   t o   f in d   th e  tr an s f o r m atio n   p ar am ete r s   th at  m in im ize  th e   d is cr ep an cy   b etwe en   th e  im ag es  ac co r d in g   to   th e  ch o s en   s im ilar ity   m etr ic.   T h e  s p ec if ic  ch o ice  o f   co m p o n en ts   ( co s t  f u n ctio n ,   tr a n s f o r m atio n   s p ac e,   a n d   o p tim izatio n   s tr ateg y )   d ep e n d s   o n   th e  ch ar ac ter is tics   o f   th e  im ag es  an d   th e  a p p licatio n   r eq u ir em e n ts   ( s u ch   as  s p ee d ,   ac cu r ac y ,   a n d   r o b u s tn ess   to   n o is e  o r   ar tifa cts).   I n   m ed ical  im ag e   r eg is tr atio n   [ 4 ] ,   [ 5 ] ,   in c o r p o r atin g   r eg u lar izer s   in to   th e  c o s t  f u n ctio n   h elp s   t o   e n f o r ce   s m o o th n ess   o r   co n tin u ity   in   th e  tr an s f o r m atio n   f ield .   T h ese  r eg u lar izer s   p lay   cr u cial  r o l es  in   im p r o v in g   th e   ac cu r ac y   a n d   r eliab ilit y   o f   th e  r eg is tr atio n   p r o ce s s ,   esp ec i ally   wh en   d ea lin g   with   co m p lex   d ef o r m atio n s   o r   n o is y   d ata.   W h ile  d em o n s   r eg is tr atio n   o f f er s   p o wer f u l  ca p ab ilit ies  f o r   alig n in g   b io m ed ical  im ag es,   in co r p o r atin g   co n s tr ain ts   s u ch   as  o n e - to - o n e  m a p p in g s   an d   d if f eo m o r p h is m   en s u r es  th at  t h e  tr an s f o r m atio n s   ar e  b io lo g ically   p la u s ib le  an d   clin ically   m ea n in g f u l.  T h e s e  d ev elo p m e n ts   ar e  c r u cial   f o r   ad v a n cin g   th e  ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   m e d ical  im ag e  r eg is tr atio n   tech n iq u es  in   d iag n o s tic  an d   th er ap eu tic  ap p licatio n s .   No n r ig id   r eg is tr atio n   is   cr u cia l  in   m ed ical  im ag in g   b ec au s e  o f   th e  d ef o r m a b le  n atu r e  o f   s o f t  tis s u e s   an d   th e  n ee d   f o r   p r ec is e  alig n m en t  in   v ar io u s   clin ical  ap p licatio n s .   T h is   is   wh y   n o n r ig id   r eg is tr atio n   is   p ar ticu lar ly   s u itab le  f o r   m ed ical  im ag es,   a lo n g   with   s o m e  in s ig h ts   in to   i ts   d ev elo p m e n t  an d   r ev iews  i n   th e  f ield s   o f   s o f t  tis s u e  d ef o r m atio n ,   tu m o r   m o n ito r in g   an d   o th er s .   So f t  tis s u es  in   th e   h u m a n   b o d y   ca n   u n d er g o   s ig n if ican t   d ef o r m atio n s   d u e   to   f ac t o r s   s u ch   as  o r g an   m o v e m en t,  p h y s io lo g ical  ch an g es,  o r   p ath o lo g ies  s u ch   as  tu m o r s .   No n r ig id   r eg is tr atio n   [ 9 ]   allo ws  th ese  d ef o r m atio n s   to   b e  ca p tu r ed   ac cu r ately   o v er   tim e.   I n   th e  d em o n ’ s   alg o r ith m   f o r   d ef o r m ab le  im a g e  r eg is tr atio n   ( DI R ) ,   th e  b asic  id ea   is   th at  ce n tr o id s   in   th e  s tatic  ( r ef er en ce )   im ag e  ex er t  lo ca l  f o r ce s   ( o r   “ d em o n s ” )   th at  ca n   ad ju s t  th e  g r ay   lev el  in   th e  m o v in g   im a g e  to   alig n   with   th e   s tatic  im ag e.   Du r in g   ea ch   iter atio n   o f   th e  o r ig in al   d em o n s tr atio n   alg o r ith m   [ 6 ] ,   a  d is p lac em en t  v ec to r    = (  ,  ,  )   is   ap p lied   to   ea c h   ce n tr o id   in   th e  m o v in g   im ag e  t o   p r o g r ess iv ely   d ef o r m   it  to war d   b etter   alig n m en t w ith   th e  s tatic  im ag e     ( + 1 ) = ( ( ) − ( 0 ) ) ( 0 ) ( ( ) − ( 0 ) ) 2 + | ( 0 ) | 2     ( 1 )     2 . 2 .     Wha le  o pti m iza t io n a l g o rit hm     I n   2 0 1 6 ,   Mir jalili  an d   L ewis  [ 4 ]   cr ea ted   t h e  wh ale  o p tim izatio n   alg o r ith m   ( W OA) ,   an   o p tim izatio n   m eth o d   i n s p ir ed   b y   n atu r e .   I t   im itates  h u m p b ac k   wh ale   s o cial  b eh av i o r   [ 7 ] ,   esp ec ially   th e   d is tin ctiv e  b u b b le - n et  f ee d in g   tech n iq u e.   T h is   ap p r o ac h   is   u s ed   to   r eso lv e  ch allen g in g   o p tim izatio n   is s u es  in   a  v ar iety   o f   d o m ain s   an d   f alls   u n d e r   th e  la r g er   u m b r ella  o f   s war m   in tellig en ce .   B u b b le  n et  f ee d in g   is   a  u n iq u e  ac tiv ity   o f   h u m p b ac k   wh ale s ,   in   wh ich   th ey   en cir cle  a  s ch o o l  o f   f is h   in   s p ir al - s h ap ed   b u b b les in   a n   attem p t to   ca tch   th em .   T h r ee   b asic step s   ar e  in v o lv ed   in   t h is   b eh av io r :   −   E n cir clin g   p r ey :  W h ales  en cir cle  th eir   p r ey   b y   s wim m in g   in   a  d ec r ea s in g   cir cle;   −   B u b b le - n et  attac k :  T h ey   b u ild   a  cy lin d r ical  n et  b y   b lo win g   b u b b les  as  th ey   p lu n g e  d o wn   an d   s wim   u p war d s   in   a  s p ir al  p atter n ;   −   Feed in g :  W h ales  s wim   th r o u g h   th e  n et  a n d   ea t tr ap p ed   f is h .   T h e  W OA  m im ics  th e   en cir cli n g ,   b u b b le - n et   attac k ,   an d   f ee d in g   m eth o d s   o f   h u m p b ac k   w h ales  b y   u s in g   th ese   b eh av io r s   to   d ir ec t  th e  s ea r c h   p r o ce s s   in   o p tim izatio n   p r o b lem s .   T h e  th r ee   p r im a r y   s tag es  o f   th e  W OA  alg o r ith m   ar e   d esig n ed   t o   s im u late  th e  h u n tin g   b e h av io r   o f   wh ales m ath em atica lly :     2 . 2 . 1 .   E ncircling   p rey   On ce   th ey   lo ca te  th eir   m ea l,   wh ales c ir cle  ar o u n d   t h em .   T h e   b est p o ten tial so lu tio n   is   r eg ar d ed   as th e  p r ey   o r   tar g et  in   th e  o p tim izat io n   s ettin g .   W h ale  p o s itio n s   a r e  u p d ated   in   ac c o r d an ce   with   th e  lo ca tio n   o f   th e   b est s o lu tio n   th u s   f ar   d is co v er ed .   T h is   b eh a v io r   is   r ep r esen ted   as   ( 2 ) ,   ( 3 ) :     D⃗ = ∣ C   ⃗ ⋅ X   ⃗ ∗ ( t ) − X   ⃗ ( t ) ∣     ( 2 )     X   ⃗ ( t + 1 ) = X   ⃗ ∗ ( t ) − A   ⃗ ⋅ D     ⃗     ( 3 )     wh er e     ⃗ ∗   is   th e  p o s itio n   v ec to r   o f   th e  b est s o lu tio n ,    ⃗   is   th e  p o s itio n   v ec to r   o f   th e  c u r r e n t so lu tio n ,    is   th e  cu r r en t iter atio n ,  ⃗   an d     ⃗   ar e  co e f f icien t v ec to r s   ca lcu lated   as   ( 4 ) ,   ( 5 ) :     A ⃗ ⃗ ⃗ = 2 a ⃗ ⃗ ⋅ r ⃗ − a ⃗ ⃗     ( 4 )     C   ⃗ = 2 ⋅ r   ⃗         ( 5 )     W h er e  a ⃗ ⃗   d ec r ea s es lin ea r ly   f r o m   2   to   0   o v e r   th e  co u r s e  o f   th e   iter atio n s ,   an d   r   ⃗   is   a  r an d o m   v e cto r   in   [ 0 , 1 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         R ev o lu tio n iz in g   n o n r ig id   De mo n s   r eg is tr a tio n   w ith   th e  w h a le   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   ( A b h is ek   R o y )   2375   2 . 2 . 2 .   B ub ble - net   a t t a ck ing   m et ho d   T wo   m eth o d s   ar e  u s ed   to   ac h iev e  th e  b u b b le - n et  f ee d in g   s tr ateg y :  a  s p ir al  u p d atin g   p o s itio n   an d   a  s h r in k in g   e n cir clin g   m ec h an is m .   −   Sh r in k in g   en cir clin g   m ec h an i s m :  T h is   m ec h an is m   is   ac co m p lis h ed   b y   lo wer i n g   a ⃗ ⃗ ,   wh ich   s h o r te n s   th e   r an g e  o f   A ⃗ ⃗ ⃗   s   an d   p er m its   wh ales to   ap p r o ac h   p r ey   m o r e  s lo wly .   −   Sp ir al  u p d atin g   p o s itio n :  T h is   tech n iq u e   s im u lates  th e  way   wh ales  m o v e  in   a  h elix   as  th e y   g et  clo s er   to   th eir   m ea l.  T h e  r ep r esen tatio n   in   m ath em atics is :     X ⃗ ⃗ ⃗ ( t + 1 ) = D ⃗ ⃗ ⃗ ′   ⋅  ⋅ c os ( 2π l ) + X   ⃗ ∗ ( t )     ( 6 )     wh er e   ⃗ ⃗ ⃗ ′   is   th e  d is tan ce   b etwe en   th e  wh ale  a n d   t h e  p r ey ,    is   a  c o n s tan t  d ef in i n g   th e   s h ap e   o f   t h e  lo g ar it h m ic   s p ir al ,   an d     is   a  r an d o m   n u m b er   in   [ - 1 ,   1 ] .   Usi n g   a  p r o b a b ilit y   p ,   a  r an d o m   s elec tio n   is   m ad e  b etwe en   th e  s p ir al  m o d el  an d   th e  s h r in k in g   en cir clin g   m ec h an is m   to   u p d a te  th e  wh ale' s   p o s itio n .     2 . 2 . 3 .   Sea rc h f o r  p rey   T h e   W OA  ad d itio n ally   p er m i ts   wh ales  to   s ea r ch   at  r an d o m   to   im p r o v e  ex p lo r atio n .   T h is   s tag e  is   esp ec ially   h elp f u l  in   b r o ad e n in g   th e  s co p e   o f   th e   s ea r ch   an d   p r ev en ti n g   lo ca l  o p tim a.   T h is   b eh av i o r ’ s   m ath em atica l m o d el  is   as   ( 7 ) ,   ( 8 ) :     D   ⃗ = ∣ C   ⃗ ⋅ X   ⃗ r an d − X   ⃗ ∣     ( 7 )     ⃗ ( + 1 ) =     ⃗ − ⃗   .   ⃗     ( 8 )     wh er e    ⃗   is   a  r an d o m   p o s itio n   v e cto r   ch o s en   f r o m   th e  cu r r en t p o p u latio n .   I n   c o n c l u s i o n ,   t h e   w h al e   o p t i m i z a t i o n   a l g o r it h m   i s   a   s t r o n g   a n d   a d a p t a b l e   o p t i m i za t i o n   t o o l   th a t   d r a w s   i n s p i r a ti o n   f r o m   h u m p b a c k   w h a l e   b e h a v i o r   i n   it s   n a t u r a l   s ta t e .   T h is   a p p r o a c h   p r o v i d e s   a  n o v e l   a p p r o a c h   f o r   s o l v i n g   c h a l l e n g i n g   o p t i m i z ati o n   p r o b l e m s   b e c a u s e   o f   i t s   d i s t i n ct i v e   m e t h o d   o f   m i m i c k i n g   t h e   b u b b l e - n e t   f e e d i n g   p r o c e s s .   T h e   v e r s a t i li ty   a n d   e a s e   o f   u s e   o f   t h e   W O A   m a k e   i t   a n   i m p o r t a n t   a d d i t i o n   t o   t h e   f a m i l y   o f   n a t u r e - i n s p i r e d   o p t i m i z a ti o n   a lg o r i t h m s ,   a s   i t   m a y   b e   e m p l o y ed   s u c c e s s f u l l y   i n   a   v a r i e t y   o f   co n t e x t s .       3.   P RO P O SE D  M E T H O D   T h e  m o n o m o d al  i m ag es  [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ]   o b tain e d   f r o m   a   ten n is   v i d eo   [ 1 2 ]   wer e   in itially   s o u r ce d   f r o m   th e  af o r em en tio n ed   d ata b ase,   as  d ep icted   in   Fig u r e  1 .   T h e  s elec ted   im ag es  wer e  s en t  to   th e  f r am ewo r k .   Dem o n s   r eg is tr atio n   was  a p p lied   to   t h e  tar g et   im ag e.   T h e   wh ale   o p t im izatio n   alg o r ith m   o p tim ize d   th e   p ar a m eter s   o f   th e  d em o n s tr atio n   r eg is tr atio n ,   wh er e  t h e  win d o w  s ize  o f   t h e  Gau s s ian   f ilter   was  o p tim ized   in   t h e  r a n g e  o f   20 -- 1 0 0 ,   w h ile  th e  s ig m a  v alu e  v ar ied   f r o m   0 -- 2 0 .       M o n o m o d a l   T e n n i s   V i d e o   I m a g e s R e g i s t r a t i o n   f r a m e w o r k O u t p u t   i m a g e C a l c u l a t e   b e s t f i t   ( C o r r e l a t i o n ) I n i t i a l i z e   n   n u m b e r   o f   s o l u t i o n s   r a n d o m l y   A p p l y   O p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m   f o r   e a c h   P a r a m e t e r     ( k 1 ,  k 2 ,  k 3 ) U p d a t e   p o s i t i o n   ( l o c a l   s e a r c h ) < n O p t i m i z e d   p a r a m e t e r s   ( k 1 , k 2 , k 3 )  P a r a m e t e r s   f o r   R e g i s t r a t i o n Y e s No D e m o n s   r e g i s t r a t i o n     Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r am   o f   th e  p r o p o s ed   f r am ewo r k     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   2 3 7 2 - 2 3 8 0   2376   I n   th e  cu r r en t  wo r k ,   th e  wh ale   o p tim izatio n   alg o r ith m   h as  b ee n   u s ed ,   an d   it  h as  b ee n   co m p ar ed   with   th e  p ar ticle  s war m   o p tim izat io n - b ased   n o n r ig i d   r eg is tr atio n   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ]   f r a m ewo r k .   T h e   p r o p o s ed   m eth o d   in v o lv es  th e  u s e  o f   a  r eg is tr atio n   f r am ewo r k   f o r   m o n o m o d al  ten n is   v id eo   im ag es.  I t  s tar ts   w ith   d em o n s   r eg is tr atio n   an d   p a r am eter   i n itializatio n ,   f o llo wed   b y   an   o p tim izatio n   alg o r ith m   ap p lied   t o   ea ch   p ar am eter .   T h e  p r o ce s s   iter ates  th r o u g h   lo ca l  s ea r ch   u p d ates,  ca lcu latin g   th e  b est  f it  v ia  co r r elatio n   u n til  o p tim ized   p ar am eter s   ar e  ac h ie v ed .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   A  R y ze n   5   3 . 2   GHz   p r o ce s s o r   an d   MA T L AB   R 2 0 1 8 a  w er e  u s ed   to   test   an d   ex ec u te  th e  cu r r en t   wo r k ' s   p ictu r e  r eg is tr atio n ,   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n ,   an d   wh ale  o p tim izatio n   alg o r ith m s .   T h e  s o u r ce   o f   th e  m o n o m o d al  d ataset  is   [ 1 2 ] .   T h e  p er f o r m an ce   e v alu atio n   p ar am ete r   was  th e  c o r r elatio n   co ef f icien t  b etwe en   th e  s o u r ce   im a g e  an d   th e  f in is h ed   im ag e .   T h e  p o p u latio n   u n d e r   b o t h   th e  W OA  an d   PS O  f r am ewo r k s   was  f ix ed   at  1 5 .   T ab le  1   lis ts   th e  ass ess m en t  m etr ics   as  well   as  th e  th r ee   p ar am eter s   ( k 1 ,  k 2 ,   an d   k 3 )   th at  n ee d   to   b e  tu n e d   f o r   th e  d em o n s   r e g is tr atio n   f r am ewo r k   b ased   o n   t h e  W OA.       T ab le  1 .   W h ale  o p tim izatio n   a lg o r ith m - b ased   n o n r ig id   d em o n s   r eg is tr atio n   I t e r a t i o n s   k 1   k 2   k 3     B e s t   f i t n e ss  ( c o r r e l a t i o n )   P r o c e ss i n g   t i me  ( s e c o n d s)   5   35   20   20   0 . 5 9 8 6   1 1 9 . 9 3   10   62   99   20   0 . 6 8 5 0   2 0 1 . 0 5   15   90   96   20   0 . 6 9 2 8   3 2 2 . 2 1   20   99   99   20   0 . 6 9 3 2   4 1 0 . 5 5   25   99   99   20   0 . 6 9 3 2   4 8 8 . 7 3   30   99   99   20   0 . 6 9 3 2   5 9 7 . 6 4       T ab le  2   s h o ws  th at  as  a   r esu lt o f   th e   p ar ticle  s war m   o p tim iza tio n   [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ]   alg o r ith m - b ased   n o n r ig id   d em o n s   r eg is tr atio n   f r am ewo r k .   T h e  o p tim al  v alu e  was   o b t ain ed   af te r   th e   2 5 th   g en er atio n   at  th e   b est  f itn ess   v alu e  o f   0 . 6 9 2 5 ,   wh ich   was  th e  co r r elatio n   b etwe en   th e  r e f er en ce   an d   r eg is ter ed   im ag es .   E s tab lis h in g   th at  th e  r eg is tr atio n   er r o r   was sig n if ican tly   lo w.       T ab le  2 .   Par ticle  s war m   o p tim izatio n - b ased   n o n r ig id   d em o n s   r eg is tr atio n   I t e r a t i o n s   k 1   k 2   k 3   B e st   f i t n e ss (c o r r e l a t i o n )   P r o c e ss i n g   t i me  ( s e c o n d s)   5   24   52   14   0 . 5 8 1 9   3 2 3 . 1 7   10   46   71   16   0 . 6 6 9 6   5 6 6 . 7 6   15   55   89   18   0 . 6 8 9 1   8 7 1 . 6 1   20   81   92   19   0 . 6 9 1 1   1 0 9 4 . 2 3   25   98   98   19   0 . 6 9 2 5   1 4 3 2 . 9 1   30   98   98   19   0 . 6 9 2 5   1 7 8 1 . 3 9       T ab le  1   s h o ws  th e  o b tain ed   o p tim izatio n   v alu es  f o r   n o n r ig id   d em o n s tr atio n   r eg is tr atio n   wh en   th e  W OA  is   ap p lied .   T h e  c u r r e n t  f r am ewo r k   is   o p tim ized   a f ter   th e  2 0 th   iter atio n   an d   ac h iev es  ev en   b etter   co r r elatio n   th a n   th e   PS O - b ased   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ]   f r am ewo r k ,   with   a   v alu e  o f   0 . 6 9 3 2 .   T h is   m ea n s   th at  th e  r eg is tr atio n   er r o r   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ]   b etwe en   th e  r e g is ter ed   im ag e  an d   t h e  r ef er e n ce   im ag e  is   v er y   lo w.   T h e  im a g es  o b tain ed   f r o m   th e  wh ale  o p tim izatio n - b ased   n o n r ig i d   d em o n s tr atio n   r eg is tr atio n   f r am ewo r k   is   s h o wn   b elo w  in   Fig u r e  2 .   T h e  3 rd   im ag e  i n   th e  im ag e  m atr ix   clea r ly   s h o ws  th at  th e  o p tim izatio n   f r am ewo r k   h as  s ig n if ican tly   im p r o v ed   th e  q u ality   o f   th e  o b tain ed   im a g e.             R ef er en ce   T ar g et   R eg is ter ed     Fig u r e  2 .   R ef er e n ce ,   tar g et  a n d   o p tim ized   d em o n s   r eg is ter ed   im ag es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         R ev o lu tio n iz in g   n o n r ig id   De mo n s   r eg is tr a tio n   w ith   th e  w h a le   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   ( A b h is ek   R o y )   2377   W OA - b a s e d   n o n r i g i d   d e m o n s   r e g is t r at i o n   f r a m ew o r k s   a r e   f a s t e r   t h a n   a r e  PS O - b a s ed   [ 8 ] ,   [ 9 ]   r e g i s t r at i o n   m e t h o d s .   T h e   W OA - b a s e d   r i g i d   a l g o r i t h m   t o o k   th e   l e as t   a m o u n t  o f   t i m e  t o   c o n v e r g e   a n d   o b t a i n   t h e  o p t i m a l   f it n e s s   i n   t h is   c o m p a r a t i v e   a n al y s is .   O v e r a ll ,   t h e  o p ti m i z a ti o n   f r a m e w o r k s   s h o w  t h a t   t h e  W O A - b as e d   r i g i d   r e g i s t r at i o n   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ]   f r a m e w o r k   w a s   r el a ti v e l y   f a s t e r   t h a n   t h e   PS O - b a s e d   f r a m e w o r k ,   b u t   i n   t e r m s   o f   i m a g e   q u a l i t y ,   t h e   W O A   [ 1 7 ] - b a s e d   n o n r i g i d   r e g i s t r a t i o n   m an a g e d   t o   a c h i e v e   t h e   l ea s t   r e g i s t r a t i o n   e r r o r .   T h e  W OA  h as  d em o n s tr ated   b en ef its   s u ch   as  ea s e  o f   u s e,   q u ick   co n v er g en ce ,   an d   a  s en s ib le  r atio   o f   ex p lo r atio n   to   ex p lo itatio n .   I t   f ea tu r es  an   ea s y - to - u s e  in ter f ac e  an d   h as  b ee n   d ev elo p e d   in   o th er   co m p u ter   lan g u ag es.  Fig u r e  3   s h o ws  th at  th e  wh ale  o p tim izatio n - b ased   d em o n s   r eg is tr atio n   f r a m ewo r k   ac h iev es  a  h ig h er   f itn ess   v alu e  th an   d o es  th e  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n - b ased   f r a m ewo r k .           Fig u r e  3 .   C o m p a r ativ e  an aly s i s   o f   th e  o p tim al  f itn ess   o f   d if f er en t f r am ewo r k s       F i g u r e   4   s h o ws   t h a t   t h e  w h a le   o p t i m i z at i o n   a l g o r i t h m - b as ed   n o n r i g i d   d e m o n s   r e g i s t r a t i o n   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ]   f r a m e w o r k   w a s   s i g n i f i c a n tl y   f a s t e r   t h a n   t h e   p a r t i c le   s w a r m   o p t i m i z a ti o n - b a s e d   f r a m ew o r k .   T h e   c u r r e n t   w o r k   a i m e d   a t  r e d u c i n g   t h e   t i m e   c o m p l e x i t y ,   a n d   t h e  W O A - b as e d   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ]   f r a m e w o r k   m a n a g e d   t o   a c h i e v e  t h a t  g o a l .   A s   r e p o r t e d   e a r li e r   i n   T a b le s   1   a n d   2 ,   t h e   c o n v e r g e n c e   w a s   a ls o   f a s t e r   i n   W OA - b a s e d   [ 2 7 ]   n o n r i g i d   r e g i s t r at i o n .           Fig u r e  4 .   T im e   co m p le x ity   an aly s is       T h e  W OA  m eth o d   is   an   e f f ec tiv e  to o l  f o r   o p tim izin g   wo r k   in   a  v ar iety   o f   in d u s tr ies  b ec a u s e  it  h as   d em o n s tr ated   h ig h   ac cu r ac y   an d   ef f icien c y .   T wo   ev o lu t io n ar y   o p tim izatio n   tech n i q u es  [ 2 8 ]   h av e   b ee n   em p lo y ed   f o r   p ictu r e   r eg is tr ati o n   task s :  th e  W OA  [ 1 8 ]   an d   PSO   [ 1 4 ] .   C o m p ar ed   with   tr ad i tio n al  o p tim izatio n   tech n iq u es,  t h e  W OA  an d   PS O  h av e  b o th   b ee n   em p l o y ed   s u cc ess f u lly   to   h an d le   im ag e  r e g is tr atio n   ch allen g es,  r esu ltin g   in   f aster   co n v er g en ce   an d   alig n m en t  p r ec is io n .   Ho wev er ,   th e  n atu r e  o f   th e  p h o t o g r ap h s   an d   th e   o p tim izatio n   p ar am et er s   u s ed   ca n   in f lu en ce   h o w   e f f ec tiv ely   th ese  alg o r ith m s   p e r f o r m .   Ov er all,   t h e   d ata  in   T ab les  1 - 2   an d   Fig u r es  3 - 4   clea r ly   r ev ea l   th at  t h e  W OA - b ased   d e m o n s   r eg i s tr atio n   f r am ewo r k   o u tp er f o r m s   th e  PS O - b ased   f r am ewo r k   in   te r m s   o f   s p ee d   an d   ac cu r ac y .     F it n e ss   v a l u e   ( c o rre latio n )   Ti m e   tak e n   (S e c o n d s)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   2 3 7 2 - 2 3 8 0   2378   5.   CO NCLU SI O N   A  p r o m is in g   d ev elo p m en t  in   co m p u te r   v is io n   a n d   m e d ic al  im ag in g   is   wh ale  o p tim iz atio n - b ased   n o n r ig i d   d em o n s   r eg is tr atio n .   B y   u tili zin g   th e  in tellig en ce   o f   wh ale  o p tim izatio n ,   th is   m eth o d   ef f icien tly   m an ag es  im ag e   r eg is tr atio n   d ef ec ts ,   r esu ltin g   i n   in c r ea s ed   ac cu r ac y   a n d   e f f icien cy .   I ts   ap p licatio n   in   b io m ed ical  im ag i n g   h as  p r o v en   in v alu a b le,   im p r o v i n g   th e   ac cu r ac y   o f   d iag n o s tic  p r o ce s s es  an d   tr ea tm en ts ,   d esp ite  s o m e  co m p u tatio n al  c h allen g es.  I m p r o v em e n ts   in   th is   tech n iq u e  will su r ely   lead   to   ev en   g r ea ter   s p ee d   an d   p r ec is io n   as   r esear ch   c o n tin u es,  e n h an ci n g   t h e  p o t en tial  o f   m ed ical   im ag in g   a n d   h ig h lig h tin g   t h e  s ig n if ican ce   o f   n o n r i g id   d em o n ic  r eg is tr atio n   in   th e  AI   an d   h ea lth ca r e  in d u s tr ies.  T h e  cu r r en t  wo r k   aim e d   to   im p r o v e  t h e  ex is tin g   d em o n ’ s   r eg is tr atio n   f r a m ewo r k .   Fro m   th e  ab o v e  d is cu s s io n ,   alo n g   with   T ab les  2   an d   3   an d   Fig u r e  3 ,   it  is   q u ite  clea r   th at  th e  f r am ew o r k   m a n ag ed   to   en h a n ce   th e  d e m o n ’ s   r e g i s tr atio n   f r am ewo r k .   Fig u r e  4   also   s h o ws  th at   th e   tim e  co m p lex ity   was  r ed u ce d   a s   a  r esu lt  o f   th e   W OA - b ased   d em o n s   r eg is tr atio n   f r am ewo r k .   Fu tu r e  wo r k   m ay   in clu d e  th e  u s e  o f   o th er   o p t im izatio n   alg o r ith m s   an d   co m p ar is o n s   with   th e   p r o p o s ed   s y s tem .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J. - P .   T h i r i o n ,   “ I mag e   m a t c h i n g   a s   a   d i f f u s i o n   p r o c e ss:   a n   a n a l o g y   w i t h   M a x w e l l ’ s  d e mo n s, ”   Me d i c a l   I m a g e   An a l y s i s ,   v o l .   2 ,     n o .   3 ,   p p .   2 4 3 – 2 6 0 ,   S e p .   1 9 9 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 1 3 6 1 - 8 4 1 5 ( 9 8 ) 8 0 0 2 2 - 4.   [ 2 ]   N .   D .   C a h i l l ,   J .   A .   N o b l e ,   a n d   D .   J .   H a w k e s ,   “ A   D e m o n s  a l g o r i t h m   f o r   i mag e   r e g i st r a t i o n   w i t h   l o c a l l y   a d a p t i v e   r e g u l a r i z a t i o n , ”   L e c t u re  N o t e s  i n   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   s u b ser i e s  L e c t u r e   N o t e s  i n   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u re  N o t e s  i n   Bi o i n f o rm a t i c s) ,   v o l .   5 7 6 1   LN C S ,   n o .   P A R T  1 ,   p p .   5 7 4 – 5 8 1 ,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 0 4 2 6 8 - 3 _ 7 1 .   [ 3 ]   R .   Th i e r r y ,   M .   K i r sc h m a n n ,   E.   H u m mel ,   C .   H a w e s,   a n d   C .   G e n o u d ,   “ D e mo n   r e g i s t r a t i o n   f o r   3 D   i m a g e s  o b t a i n e d   b y   s e r i a l   b l o c k   f a c e   s c a n n i n g   e l e c t r o n   mi c r o s c o p y , ”   i n   2 0 1 4   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I m a g e   Pr o c e ssi n g ,   I C I P  2 0 1 4 ,   2 0 1 4 ,     p p .   3 5 8 7 – 3 5 9 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I P . 2 0 1 4 . 7 0 2 5 7 2 8 .   [ 4 ]   S .   M i r j a l i l i   a n d   A .   Le w i s ,   “ Th e   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m , ”   Ad v a n c e s i n   En g i n e e ri n g   S o f t w a re ,   v o l .   9 5 ,   p p .   5 1 – 6 7 ,   M a y   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d v e n g so f t . 2 0 1 6 . 0 1 . 0 0 8 .   [ 5 ]   B .   W .   P a p i e ż ,   J.   M .   F r a n k l i n ,   M .   P .   H e i n r i c h ,   F .   V .   G l e e so n ,   M .   B r a d y ,   a n d   J.   A .   S c h n a b e l ,   “ G I F Te d   D e m o n s:   d e f o r mab l e   i ma g e   r e g i s t r a t i o n   w i t h   l o c a l   s t r u c t u r e - p r e se r v i n g   r e g u l a r i z a t i o n   u s i n g   su p e r v o x e l s  f o r   l i v e r   a p p l i c a t i o n s, ”   J o u r n a l   o f   Me d i c a l   I m a g i n g ,  v o l .   5 ,   n o .   0 2 ,   p .   1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 7 / 1 . j m i . 5 . 2 . 0 2 4 0 0 1 .   [ 6 ]   M .   H .   N a d i m i - S h a h r a k i ,   H .   Za ma n i ,   Z.   A s g h a r i   V a r z a n e h ,   a n d   S .   M i r j a l i l i ,   “ A   s y st e ma t i c   r e v i e w   o f   t h e   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m:   t h e o r e t i c a l   f o u n d a t i o n ,   i m p r o v e m e n t s,   a n d   h y b r i d i z a t i o n s , ”   Arc h i v e s  o f   C o m p u t a t i o n a l   Me t h o d s  i n   En g i n e e ri n g ,   v o l .   3 0 ,   n o .   7 ,   p p .   4 1 1 3 – 4 1 5 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 0 2 3 - 0 9 9 2 8 - 7.   [ 7 ]   R .   C .   E b e r h a r t ,   “ P a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n , ”   C o m p u t e l l i g e n c e   L L C ,   A c c e s se d   J u l   6 ,   2 0 2 4 .   [ O n l i n e ] ,   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / c i t e see r x . i st . p s u . e d u / d o c u me n t ? r e p i d = r e p 1 & t y p e = p d f & d o i = 5 6 9 4 9 1 e e 9 d f e 5 e 0 7 5 2 d 4 8 9 0 4 2 1 d 6 1 1 c 2 9 6 f c a f 9 1 .     [ 8 ]   T.   G a e n s,   F .   M a e s ,   D .   V a n d e r m e u l e n ,   a n d   P .   S u e t e n s,   “ N o n - r i g i d   m u l t i mo d a l   i ma g e   r e g i s t r a t i o n   u si n g   mu t u a l   i n f o r m a t i o n , ”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Me d i c a l   I m a g e   C o m p u t i n g   a n d   C o m p u t e r - Assi st e d   I n t e r v e n t i o n   ( MI C C AI ’ 9 8 ) ,  1 9 9 8 ,   p p .   1 0 9 9 – 1 1 0 6 ,  d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / B F b 0 0 5 6 2 9 9 .   [ 9 ]   B .   F .   H u t t o n   a n d   M .   B r a u n ,   “ S o f t w a r e   f o r   i ma g e   r e g i s t r a t i o n :   a l g o r i t h ms ,   a c c u r a c y ,   e f f i c a c y , ”   S e m i n a rs   i n   N u c l e a r   M e d i c i n e ,    v o l .   3 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 0 – 1 9 2 ,   2 0 0 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 5 3 / s n u c . 2 0 0 3 . 1 2 7 3 0 9 .   [ 1 0 ]   J.  Z h a n g   a n d   A .   R a n g a r a j a n ,   “ A f f i n e   i ma g e   r e g i st r a t i o n   u si n g   a   n e w   i n f o r mat i o n   m e t r i c , ”   i n   Pr o c e e d i n g s  o f   t h e   I EEE  C o m p u t e r   S o c i e t y   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r V i si o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n ,   2 0 0 4 ,   v o l .   1 ,   p p .   1 – 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / c v p r . 2 0 0 4 . 1 3 1 5 1 2 0 .   [ 1 1 ]   Y .   S h i ,   “ P a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i z a t i o n , ”   I EEE   c o n n e c t i o n s ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p p .   8 – 1 3 ,   2 0 0 4 .   [ 1 2 ]   B o n g o o n e r ,  “ t e n n i s _ s i f , ”   K a g g l e ,   A c c e s s e d :   J u l .   0 6 ,   2 0 2 4 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / d a t a s e t s / b o n g o o n e r / t e n n i s - s i f   [ 1 3 ]   T.   W .   H .   Ta n g   a n d   A .   C .   S .   C h u n g ,   “ N o n - r i g i d   i ma g e   r e g i st r a t i o n   u s i n g   g r a p h - c u t s, ”   i n   Me d i c a l   I m a g e   C o m p u t i n g   a n d   C o m p u t e r - Assi st e d   I n t e r v e n t i o n   –   MIC C AI   2 0 0 7 ,   B e r l i n ,   H e i d e l b e r g :   S p r i n g e r   B e r l i n   H e i d e l b e r g ,   p p .   9 1 6 – 9 2 4 .   [ 1 4 ]   W .   P e n n y ,   K .   F r i s t o n ,   J.  A s h b u r n e r ,   S .   K i e b e l ,   a n d   T.   N i c h o l s,  “ S t a t i s t i c a l   p a r a me t r i c   ma p p i n g :   t h e   a n a l y si s  o f   f u n c t i o n a l   b r a i n   i ma g e s, ”   S t a t i st i c a l   P a ra m e t r i c   M a p p i n g :   T h e   A n a l y s i s   o f   F u n c t i o n a l   B ra i n   I m a g e s ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 12 - 3 7 2 5 6 0 - 8 . X 5 0 0 0 - 1.   [ 1 5 ]   A .   B a n k s,   J.   V i n c e n t ,   a n d   C .   A n y a k o h a ,   “ A   r e v i e w   o f   p a r t i c l e   sw a r m o p t i mi z a t i o n .   P a r t   I :   b a c k g r o u n d   a n d   d e v e l o p me n t , ”   N a t u r a l   C o m p u t i n g ,   2 0 0 7 .   [ 1 6 ]   D .   B r a t t o n   a n d   J.  K e n n e d y ,   “ D e f i n i n g   a   s t a n d a r d   f o r   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 0 7   I EEE  S w a rm   I n t e l l i g e n c e   S y m p o si u m ,   S I S   2 0 0 7 ,   2 0 0 7 ,   p p .   1 2 0 – 1 2 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S I S . 2 0 0 7 . 3 6 8 0 3 5 .   [ 1 7 ]   D .   B r a t t o n   a n d   T.   B l a c k w e l l ,   “ U n d e r st a n d i n g   p a r t i c l e   sw a r ms  t h r o u g h   si m p l i f i c a t i o n :   A   st u d y   o f   r e c o m b i n a n t   P S O , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   G E C C O   2 0 0 7 :   G e n e t i c   a n d   E v o l u t i o n a r y   C o m p u t a t i o n   C o n f e re n c e ,   C o m p a n i o n   M a t e ri a l ,   2 0 0 7 ,   p p .   2 6 2 1 – 2 6 2 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 1 2 7 4 0 0 0 . 1 2 7 4 0 7 8 .   [ 1 8 ]   C .   B u e r g e r ,   T .   S c h a e f f t e r ,   a n d   A .   P .   K i n g ,   “ H i e r a r c h i c a l   a d a p t i v e   l o c a l   a f f i n e   r e g i s t r a t i o n   f o r   f a s t   a n d   r o b u st   r e sp i r a t o r y   mo t i o n   e st i mat i o n , ”   Me d i c a l   I m a g e   A n a l y s i s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   5 5 1 – 5 6 4 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me d i a . 2 0 1 1 . 0 2 . 0 0 9 .   [ 1 9 ]   E.   R .   A r c e - S a n t a n a ,   D .   U .   C a mp o s - D e l g a d o ,   a n d   A .   A l b a ,   “ A f f i n e   i m a g e   r e g i st r a t i o n   g u i d e d   b y   p a r t i c l e   f i l t e r , ”   I ET  I m a g e   Pro c e ssi n g ,   v o l .   6 ,   n o .   5 ,   p p .   4 5 5 – 4 6 2 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - i p r . 2 0 1 1 . 0 0 8 3 .   [ 2 0 ]   S .   C h a k r a b o r t y ,   R .   P r a d h a n ,   S .   S a man t a ,   a n d   A .   S .   A s h o u r ,   “ O p t i m i z a t i o n   o f   n o n - r i g i d   d e m o n s   r e g i st r a t i o n   u s i n g   f l o w e r   p o l l i n a t i o n   a l g o r i t h m, ”   Ap p l i c a t i o n s  o f   Fl o w e r P o l l i n a t i o n   Al g o ri t h m   a n d   i t s V a ri a n t s ,   p p .   2 5 – 4 4 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 33 - 6 1 0 4 - 1 _ 2 .   [ 2 1 ]   S .   C h a k r a b o r t y ,   S .   G h o s h ,   S .   C h a t t e r j e e ,   S .   C h o w d h u r i ,   R .   R a y ,   a n d   N .   D e y ,   “ R i g i d   i m a g e   r e g i s t r a t i o n   u si n g   p a r a l l e l   p r o c e ss i n g , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C i rc u i t s,  C o m m u n i c a t i o n ,   C o n t r o l   a n d   C o m p u t i n g ,   I 4 C   2 0 1 4 ,   2 0 1 4 ,   p p .   2 3 7 – 2 4 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C I M C A . 2 0 1 4 . 7 0 5 7 7 9 7 .   [ 2 2 ]   S .   C h a k r a b o r t y ,   S .   S a ma n t a ,   D .   B i sw a s,   N .   D e y ,   a n d   S .   S .   C h a u d h u r i ,   “ P a r t i c l e   sw a r m   o p t i mi z a t i o n   b a s e d   p a r a m e t e r   o p t i m i z a t i o n   t e c h n i q u e   i n   m e d i c a l   i n f o r ma t i o n   h i d i n g , ”   i n   2 0 1 3   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   C o m p u t i n g   Re se a rc h ,   I EEE   I C C I C   2 0 1 3 ,   2 0 1 3 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C I C . 2 0 1 3 . 6 7 2 4 1 7 3 .   [ 2 3 ]   S .   C h a k r a b o r t y ,   N .   D e y ,   S .   N a t h ,   S .   R o y ,   a n d   S .   A c h a r j e e ,   “ Ef f e c t s   o f   r i g i d ,   a f f i n e ,   b - s p l i n e s  a n d   d e m o n s   r e g i st r a t i o n   o n   v i d e o   c o n t e n t :   A   r e v i e w , ”   i n   2 0 1 4   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o n t ro l ,   I n st r u m e n t a t i o n ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   C o m p u t a t i o n a l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         R ev o lu tio n iz in g   n o n r ig id   De mo n s   r eg is tr a tio n   w ith   th e  w h a le   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   ( A b h is ek   R o y )   2379   T e c h n o l o g i e s ,   I C C I C C T   2 0 1 4 ,   2 0 1 4 ,   p p .   4 9 7 – 5 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C I C C T. 2 0 1 4 . 6 9 9 3 0 1 3 .   [ 2 4 ]   Z.   Z h a n g   e t   a l . ,  “ A f f i n e   i m a g e   r e g i s t r a t i o n   o f   a r t e r i a l   s p i n   l a b e l i n g   M R I   u si n g   d e e p   l e a r n i n g   n e t w o r k s, ”   N e u ro I m a g e ,   v o l .   2 7 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u r o i m a g e . 2 0 2 3 . 1 2 0 3 0 3 .   [ 2 5 ]   J.  N a s i r i   a n d   F .   M .   K h i y a b a n i ,   “ A   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m   ( W O A )   a p p r o a c h   f o r   c l u s t e r i n g , ”   C o g e n t   M a t h e m a t i c s   &   S t a t i st i c s ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p .   1 4 8 3 5 6 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 5 7 4 2 5 5 8 . 2 0 1 8 . 1 4 8 3 5 6 5 .   [ 2 6 ]   I .   A l j a r a h ,   H .   F a r i s,   a n d   S .   M i r j a l i l i ,   “ O p t i mi z i n g   c o n n e c t i o n   w e i g h t s i n   n e u r a l   n e t w o r k s  u si n g   t h e   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m , ”   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 0 0 - 0 1 6 - 2 4 4 2 - 1.   [ 2 7 ]   G .   K a u r   a n d   S .   A r o r a ,   “ C h a o t i c   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   J o u r n a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   D e si g n   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   5 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 5 – 2 8 4 ,   J u l .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j c d e . 2 0 1 7 . 1 2 . 0 0 6 .   [ 2 8 ]   A .   R o y ,   P .   K .   R o y ,   A .   M i t r a ,   S .   C h a k r a b o r t y ,   a n d   P .   B h a t t a c h a r y a ,   “ P e r f o r man c e   o p t i mi z a t i o n   o f   i m a g e   r e g i s t r a t i o n   f r a m e w o r k s, ”   i n   2 0 2 4   MIT   Art ,   D e si g n   a n d   T e c h n o l o g y   S c h o o l   o f   C o m p u t i n g   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e ,   MIT AD T S o C i C o n   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M I TA D TSo C i C o n 6 0 3 3 0 . 2 0 2 4 . 1 0 5 7 5 6 1 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Abh ise k   Ro y           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  in   De p a rtme n t  o f  CS E   o f  Tec h n o   I n tern a ti o n a l   Ne w  T o wn ,   K o lk a ta.   He   h a s  c o m p lete d   h is  P h . D.  i n   2 0 2 4   fro m   S e a c o m   S k il ls  Un iv e rsity   Bo l p u r ,   Wes t  Be n g a l.   He   h a s  c o m p lete d   M . Tec h .   fro m   in f o rm a ti o n   tec h n o l o g y ,   JI S   Co ll e g e   o f  E n g i n e e rin g ,   Wes t  Be n g a l,   I n d ia.  He   a lso   c o m p lete d   h is  B. Tec h .   fro m   In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y ,   Wes t  Be n g a l ,   In d ia.  He   h a s  1 0   re se a rc h   p a p e rs.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  ro y a b h ise k 5 7 0 @g m a il . c o m .         Pra n a b   K a n ti  R o y           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a   P rin c i p a l  S c h o o l  o f  En g i n e e rin g ,   S e a c o m   S k il ls  U n iv e rsit y ,   Ke n d ra d a n g a l,   Bi rb h u m ,   Wes t  Be n g a l,   In d ia.  He   h a s  c o m p lete d   B. Tec h .   i n   p r o d u c ti o n   e n g i n e e rin g   a n d   m a n a g e m e n t  fr o m   Re g io n a l  En g in e e rin g   C o ll e g e   ( n o w   k n o w n   a s  NIT  Ca li c u t)  Ca li c u t,   Ke ra la,  In d ia.   M . Tec h .   in   th e rm a l  e n g in e e rin g   fro m   Na ti o n a l   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y ,   S il c h a r,   As sa m ,   In d ia  a n d   c o m p lete d   P h . D.  fro m   th e   De p a rtme n t  o f   M e c h a n ica l  En g in e e rin g ,   I n d ian   In stit u te  o f  Tec h n o l o g y   (I S M )  D h a n b a d ,   Jh a rk a n d ,   In d ia.  He   h a s  p u b li sh e d   1 4   i n tern a ti o n a l  j o u rn a l,   6   i n tern a ti o n a l  c o n fe re n c e   a n d   o n e   b o o k   c h a p ter  a n d   se rv e d   a s  re v iew e r  in   m a n y   p e e r - re v iew e d   jo u r n a ls.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   ro y p ra n a b 5 4 9 @ g m a il . c o m .         Ani r b a n   Mi tr a           (P h . D.  i n   sc ien c e   a n d   tec h n o lo g y - c o m p u ter  sc ien c e )  is  c u rre n tl y   wo rk i n g   a s  a n   a ss o c iate   p r o fe ss o r  a n d   h e a d   in   t h e   De p a rtme n t   o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   (Am it y   S c h o o l  o f   En g in e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y )  o f  A m it y   Un iv e rsity   Ko lk a ta  a n d   a   m e m b e r  o f  th e   e x a m in a ti o n   c o m m it tee   a n d   a u d it   tea m   a t  th e   u n iv e rsity   lev e l.   He   wa s  a lso   a   m e m b e r  o f  t h e   F a c u lt y   Re se a rc h   Co m m it tee   (F RC)   i n   e n g i n e e rin g   a n d   tec h n o lo g y   a t  Am it y   Un iv e rsity .   He   h a s  1 7 +   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   a c a d e m ics .   Ap a rt  fro m   h is   re g u lar  tea c h in g ,   m e n to rin g ,   a n d   re se a rc h   g u i d a n c e ,   h e   is   a c ti v e ly   in v o lv e d   with   th e   a c a d e m ic  a n d   re se a rc h   wo rld   a s  a n   a u th o r  o f  b o o k s,   b o o k   c h a p ters ,   a n d   n u m b e rs  o f  p a p e rs  in   re p u ted   j o u r n a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  He   is  a   se n io r  m e m b e r  o f  IEE E  a n d   ACM,   li fe   m e m b e r  o f  In d ian   S c ien c e   Co n g re ss ,   a n d   a   m e m b e r  o f  o t h e r  re p u ted   so c ieties ,   l ik e   CS I  (I n d ia) .   His  re se a rc h   a re a   in c lu d e s  d a ta  sc ien c e   a n d   it s  a p p li c a ti o n s,  k n o wle d g e   re p re se n tatio n ,   so c ial  c o m p u ti n g ,   a n d   g ra p h   th e o ry .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m it ra . a n irb a n @ g m a il . c o m .         S wa r n a li   D a w          is  c u rre n tl y   wo rk in g   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   a t   Na ru la  I n stit u te   o f   Tec h n o l o g y ,   Ko lk a ta,  Wes t  Be n g a l,   In d ia.  S h e   h a s  c o m p lete d   h e r  M . Tec h .   in   in f o rm a ti o n   tec h n o lo g y   fro m   Ca lcu tt a   U n iv e rsit y ,   In d ia,  i n   t h e   y e a r  2 0 1 9 .   S h e   h a s  c o m p lete d   B. Tec h .   fr o m   c o m p u t e r  sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g ,   Na ru la  In stit u te  o f   Tec h n o lo g y ,   Wes t  Be n g a l,   In d ia,  in   th e   y e a r  2 0 1 7 .   S h e   h a s  a c a d e m ic  e x p e rien c e   o f   2 . 5   y e a rs.  He r  re s e a rc h   a re a   in c lu d e s  m e n tal   h e a lt h   a n a l y sis,  n a tu ra l  lan g u a g e   p ro c e ss in g   a n d   m a c h in e   lea rn in g   b a se d   a p p li c a ti o n s.  S h e   h a s  4   r e se a rc h   p a p e rs  p u b li sh e d   in   in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s  o n   v a r io u s  t o p ics   su c h   a s  NLP ,   a rti fi c ial  in telli g e n c e ,   se n ti m e n t   a n a ly sis.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sw a rn a li . d a w@ n it . a c . in .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   2 3 7 2 - 2 3 8 0   2380     Dip a n n ita   B a su          is  c u rre n t ly   wo rk i n g   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r   in   t h e   De p a rtme n t   o f  Da ta  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   a t  Ha ld ia  In stit u te  o f  Tec h n o l o g y ,   Ha ld ia,  Wes t  Be n g a l ,   In d ia.   S h e   h a s  c o m p lete d   h e r  B. T e c h .   in   CS E   in   2 0 1 9   fr o m   Ha ld ia   In stit u te   o f   Tec h n o lo g y   a n d   m y   M . Tec h .   i n   IT  i n   2 0 2 1   fr o m   M a u lan a   A b u l   Ka m a l  Az a d   Un i v e rsity   o f   Tec h n o l o g y .   S h e   h a s   h a v e   p u b li sh e d   two   p a p e rs,  a p p li c a ti o n   o f  p a tt e rn   re c o g n it i o n   in   tas t e   p e rc e p ti o n   f o r  h e a lt h c a re :   a n   e x p l o ra to r y   stu d y ,   f u t u re   h e a lt h   sc e n a rio s:  AI  a n d   d i g it a l  a n d   tec h n o l o g ies   in   g l o b a l   h e a lt h c a re   sy ste m s,  CRC  P re ss   Tay lo r  a n d   F ra n c is  G ro u p .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   sa telli te  ima g e   p ro c e ss in g ,   m a c h i n e   lea rn in g   a n d   a rti ficia l  in tell ig e n c e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  d ip a n n it a b a su 1 2 3 4 5 @g m a il . c o m .         S a y a n   Ch a k r a b o r ty           is  c u rre n tl y   wo r k i n g   a s  a n   a ss istan t   p ro fe ss o r  i n   th e   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y   a t  JIS   Co ll e g e   o f  En g i n e e rin g ,   Ka ly a n i ,   Wes t  Be n g a l,   I n d ia.   He   h a s   c o m p lete d   h is  P h . D.   in   t h e   ima g e   re g is tratio n   d o m a in   fro m   S ik k im   M a n ip a l   Un i v e rsity ,   S i k k im,   In d ia,  i n   t h e   y e a r  2 0 2 3 .   He   h a s  c o m p lete d   M . Tec h .   fro m   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g ,   JIS   Co ll e g e   o f  En g in e e rin g ,   Wes t  Be n g a l,   I n d ia.  He   h a s   a c a d e m ic  e x p e rien c e   o f  1 1   y e a rs.  His  re se a r c h   a re a   in c lu d e s  m e d ica l  ima g e   p ro c e ss in g ,   n a t u re   in sp ired   a lg o rit h m s  a n d   m a c h in e   lea rn in g   b a se d   a p p li c a ti o n s.   He   h a s  6 5   re se a rc h   p a p e rs   p u b li sh e d   in   in ter n a ti o n a l  jo u rn a ls,  b o o k   c h a p ters   a n d   c o n fe re n c e s  o n   v a rio u s  to p ics   su c h   a s   o p ti m iza ti o n ,   a rti ficia l  in tell ig e n c e ,   p a tt e rn   re c o g n it i o n   a n d   d ig it a l  ima g e   p ro c e ss in g .   He   h a s   a lso   wo rk e d   a s  e d it o r ial  b o a r d   m e m b e r  in   in tern a ti o n a l  j o u r n a l  o f  ro u g h   se ts  a n d   d a ta  a n a ly sis.   He   h a s  se rv e d   a s  re v iew e r  in   m a n y   p e e r - re v iew e d   j o u r n a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  He   is  a n   IEE E   se n io r  m e m b e r.   He   c a n   b e   c o n tac t e d   a t  e m a il :  sa y a n . c b @g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.