I n t e r n at ion al   Jou r n a l   of   I n f o r m at ics   an d   Com m u n icat ion   T e c h n ol ogy  ( I J - I CT )   Vo l .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e p t e m b e r   20 2 6 ,   pp.   967 ~ 974   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 1 5 i 3 . pp 96 7 - 974             967       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   I m p r ov in g t h e  p e r f or m an c e  of  l e af  d is e ase  d e t e c t io n  an d   c la ssi f ic at io n  u si n g  b e e t le  s w a r m  o p t i m i z at io n  t e c h n i q u e       P e n u gon d a  S e e t h a  Ram a  K r is h n a,   S .   Nagar aj an   D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd  E ngi n e e r in g, A nna ma la i  U ni ve r s it y , C hi da mba r a m, I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d   No v   27,   2024   R e vi s e d  A pr   11,   2026   A c c e pt e d  M a y   17,   2026       T h e   t i mel y   i d e n t i f i c at i o n   a n d   d i ag n o s i s   o f  l e af  d i s e as es   i s   c r u c i a l   f o r  c r o p   p ro d u c t i v i t y   a n d   h e a l t h .   T h i s   s t u d y   p ro p o s e s   a  r o b u s t   ap p ro ac h   t o   t h i s   i s s u e  b y   co m b i n i n g   b ee t l e   s w ar m   o p t i mi zat i o n   (BSO )  w i t h   o t h e r   ML   m o d e l s .   F o u r   d i ff e r e n t   d at as e t s   w e r e  u s e d   t o   t rai n   o u r   m o d e l :   ap p l e   l e af,   g rap e   l e af,   p l an t   v i l l ag e  l e af ,   a n d   t o m at o   l e af   fo r   d i s e as e   d e t ec t i o n .   T h e  p ro ce s s   b eg i n s   w i t h   p re p ari n g   t h e   l e af  i m ag e s ,   i n v o l v i n g   co n t ras t   en h a n cemen t   an d   n o i s e  re d u c t i o n .   T h r o u g h   co l o r - b as e d   s e g men t at i o n ,   w e  c an   d i s t i n g u i s h   h e a l t h y   re g i o n s   fr o m   d i s e as ed   o n e s ,   a i d i n g   i n   t h e  c l as s i fi c at i o n   p ro ce s s .   O u r   r e s e ar c h   d emo n s t rat e s   t h e   e ff ec t i v en e s s   o f  t h e   BSO - c o n v o l u t i o n al   n e u ra l   n e t w o r k s   (CN N )  me t h o d   i n   r ec o g n i zi n g   a n d   c at eg o r i zi n g   p l a n t   d i s e as e s   w i t h   h i g h   acc u ra cy   rat e s .   L ev e rag i n g   t h e   p o w er  o f  BSO   t o   ad j u s t   t h e   mo d el ’ s  p aram e t e rs   an d   i n c o rp o rat i n g   co l o r - b as e d   s eg me n t at i o n   e n h an ce s   t h e   mo d e l ’ s   r o b u s t n e s s   an d   a cc u ra cy .   T h e  r e s u l t s   o f  t h i s   s t u d y   h i g h l i g h t   t h e  p o t e n t i al   o f  a u t o m at ed   d i s e as e   m an a g eme n t   s y s t em s   fo r  a g ri cu l t u r e ,   p ro v i d i n g   ag r o n o m i s t s   an d   far me rs   w i t h   t h e   n ece s s ary   t o o l s   t o   ad d r e s s   an d   mo n i t o r  eme rg i n g   t h r e at s   t o   t h ei r  c r o p s   e ff ec t i v el y .   K e y w o r d s :   B e e t l e   s wa r m   o pt i mi z a t i o n   C o l o r - b a s e d  s e g m e n t a t i o n   C o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   F e a t ur e   e x t r a c t i o n   L e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   L o gi s t i c   r e gr e s s i o n   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s p on din g  A u th or :   P e n ugo n da   S e e t h a   R a m a   K r i s hn a   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  E n g i ne e r i n g ,   A nn a m a l a i   U ni ve r s i t y   C hi da m ba r a m ,  T a m il   Na du,   I n d i a   E m a i l :  ps r kr i s hn a 04 @ g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   A gr i c u l t ur e   i s   a   c o r n e r s t o n e   o f   I n d i a ’ s   e c o n o m y ,   ye t   pl a n t   di s e a s e s   s i g ni f i c a n t l y   hi nde r   c r o p   gr o w t h   a n d  yi e l d   [ 1 ] .   T h e s e   d i s e a s e s   c a n   a f f e c t   v a r i o us   pa r t s   o f   p l a n t s ,   s uc h   a s   l e a v e s ,   f l o we r s ,   r oot s ,   a n d  f r u i t s ,   c o m p li c a t i n g  a c c ur a t e   d i a g n o s i s   due   t o   t h e   v a s t   n u m be r   o f   c u l t i va t e d  p l a n t s   a n d  t h e   c o m p l e xi t y   o f   c r o ps   [ 2] .  P a t h o l o g i s t s   o f t e n   s t r uggl e   t o   di a g n o s e   t h e s e   d i s e a s e s   a c c ur a t e l y ,   l e a d i ng  to   t h e   l o s s   o f   vi t a l   qu a l i t a t i v e   a n d   qua n t i t a t i v e   c r o p   i nf o r m a t i o n   [ 3 ] .   A dd i t i o n a ll y ,   m a ny   f a r m e r s   l a c k  t h e   kn o w l e dge   to  de t e c t  pl a n t   di s e a s e s ,   a n d  r e l yi ng  o n   t h e   n a ke d  e y e   f o r   i d e n t i f i c a t i o n   i s   t i m e - c o n s u mi ng  a n d  un r e li a bl e   [ 4 ] ,  [ 5 ] .   A ut o m a t e d  i de n t i f i c a t i o n   o f   p l a n t   d i s e a s e s   c a n   m it i ga t e   t h e s e   c h a ll e n ge s   by   r e duc i ng  h u m a n   e f f o r t   a n d  pr o vi d i ng  r e l i a bl e   r e s u l t s .   S uc h   s y s t e m s   a r e   pa r t i c u l a r l y   b e n e f i c i a l   f o r   f a r m e r s   w i t h   l im i t e d  kn o w l e dge   o f   p l a n t   di s e a s e s .   M a c hi ne   l e a r ni ng  ( M L )   a n d  de e p  l e a r ni ng  ( DL )   a r e   p r o m i s i ng  t e c h n o l o g i e s   i n   t h i s   f i e l d,   o f f e r i ng  pr e c i s e   a n d  c o s t - e f f e c t i v e   s o l ut i o ns   f o r   p l a n t   di s e a s e   de t e c t i o n   a n d  h e a l t h   m o ni t o r i n g   [ 6 ] .   T h e s e   t e c h n o l o g i e s   e n a bl e   t h e   a c c ur a t e   i de n t i f i c a t i o n   o f   p l a n t s ,   t h e   de t e c t i o n   o f   pe s t s   a n d  di s e a s e s ,   a n d  t h e   m o ni t o r i n g  o f   n ut r i t i o n a l   r e qu i r e m e n t s   [ 7 ] .   E a r l y   a n d  pr e c i s e   i d e n t i f i c a t i o n   o f   p l a n t   di s e a s e s   i s   c r i t i c a l   f o r   c r o ps   to  r e m a i n   h e a l t hy .   E a r l y  de t e c t i o n   r e duc e s   t h e   n e e d  f o r   c h e mi c a l   t r e a t m e n t s   a n d  he l p s   pr e v e n t   c r o p  l o s s   [ 8 ] .   T r a di t i o n a l   m e th o ds   o f   d i s e a s e   d e t e c t i o n   c a n   b e   l a b o r i o us   a n d  r e qu i r e   hi g hly   s k il l e d  pe r s o nne l .   Ho we ve r ,   a dv a n c e m e n t s   i n   de e p   l e a r ni ng  a n d  c o m put e r   vi s i o n   h a v e   s i g nif i c a n t l y   im pr o v e d  t h e   a c c ur a c y   o f   p l a n t   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 5 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 2 6 :   967 - 974   968   de t e c t i o n   [ 9 ] .   R e c e n t   r e s e a r c h   h a s   d e m o n s t r a t e d  th e   e f f e c t i v e n e s s   o f   de e p  l e a r ni ng  a l go r i t hm s   i n   d iagn o s i ng   p l a n t   d i s e a s e s .   F o r   i n s t a nc e ,   c o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r ks   ( C NN s )   h a v e   b e e n   us e d  to   i de n t i f y   m u l t ip l e   p l a n t   d i s e a s e s   f r o m   e x t e ns i ve   i m a ge   da t a s e t s ,   a c hi e vi n g  hi g h   a c c ur a c y   r a t e s   [ 10 ] ,  [ 11 ] .   M o r e o v e r ,   o p t i mi z a t i o n  t e c h ni que s   s uc h   a s   pa r t i c l e   s w a r m   o pt i m i z a t i o n   ( P S O)   a n d  b e e t l e   s wa r m   o pt i m i z a t i o n   ( B S O)   h a v e   b e e n  e m p l o y e d  to  e nh a n c e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e s e   m o de l s   [ 1 2] ,   [ 13 ] .   T e c hni qu e s   l i ke   c o l o r   s l i c i ng  a nd  m e d i a n  f i l t e r i n g  i m pr o v e   de t e c t i o n   a c c ur a c y   i n   c r o ps   l i ke   pa dd y   a n d  s o y b e a n   [ 14 ] ,   [ 15 ] .   T h e   pr o p o s e d  r e s e a r c h   a i m s   t o   de v e l o p  a   m o r e   e f f e c t i ve   m e t h o d  f o r   c l a s s i f yi ng  p l a n t   di s e a s e s   b y   c o m bi n i ng  de e p  l e a r ni ng  a n d  o p t i mi z a t i o n   t e c hni que s .   B y   a n a ly z i ng  e x t e ns i ve   c o l l e c t i o n s   o f   a nn o tat e d   l e a f   da t a ,   t h e   m e t h o do l o g y   s e e ks   to   i m pr o v e   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   by   i n t e gr a t i n g  a dv a n c e d  i m a ge   pr o c e s s i n g   a n d  o pt i m i z a t i o n   m e t h o ds   [ 16 ] ,  [ 17 ] .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   r e s e a r c h   e x p l o r e s   t h e   po t e n t i a l   o f   i nc o r por a t i n g  I o T   de vi c e s   a n d  m o bil e   p l a t f o r m s   f o r   r e a l - t i m e   m o ni t o r i n g  a n d  r e s po n s e   to   pl a n t   di s e a s e s   [ 18 ] .   T hi s   r e s e a r c h   h a s   t h e   pot e n t i a l   t o  r e v o l ut i o ni z e   h o w  pl a n t   di s e a s e s   a r e   m a n a ge d  a n d  d i a g n o s e d,   a i d i ng   f a r m e r s   i n   m a k i ng  i nf o r m e d  de c i s i o ns   a n d  i m pr o vi ng  a gr i c u l t ur a l   pr o duc t i vi t y   [ 19 ] .   C NN   wa s   wi d e l y   u s e d   f o r   t hi s   pur po s e   [ 20 ] – [ 22 ] .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o do l o g y   c o u l d  s e r v e   a s   a   f o u n da t i o n   f o r   de v e l o p i ng  n e w   pr e c i s i o n   a gr i c u l t ur e   t e c hn o l o g i e s ,   pr o m o t i n g  s us t a i n a bl e   pr a c t i c e s ,   a n d  m e e t i n g  t h e   i nc r e a s i ng  g l o b a l   f o o d   de m a n d.   T h e   de t a i l e d  m e t h o d  w i ll   b e   d i s c u s s e d   i n   t h e   f o l l o w i ng  s e c t i o n s ,   e n c o m pa s s i ng  da t a   c o l l e c t i o n ,   pr e pr o c e s s i ng,   m o de l   c r e a t i o n ,   a n d  o pt i m i z a t i o n   m e t h o ds .       2.   M AT E RI AL S   AN D  M E T HO DS   S e v e r a l   pr o c e dur e s   de t e c t  pl a n t   l e a f   d i s e a s e s ,   i nc l ud i ng  s e g m e n t a t i o n ,   pr e - pr o c e s s i n g,   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   f e a t ur e   s e l e c t i o n ,   a n d  c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   pr o p o s e d  B S O  m e t h o d,   s h o wn   i n  F i gur e   1,   c a n   h e l p   im pr o v e   t h e s e   pr o c e s s e s .           F i gur e   1.   S c h e m a t i c   il l u s t r a t i o n   o f   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d o l o g y       2 . 1.     Dat as e t s   S o m e   o f   t h e   da t a s e t s   f e a t ur e d  h e r e   c o n t a i n   im a ge s   o f   p l a n t   l e a v e s   t h a t   a r e   i nf e c t e d  or   h e a l t hy .   T h e s e   a r e   us e d  i n   t h e   de t e c t i o n   o f   p l a n t   di s e a s e s   a n d  a gr i c u l t ur a l   r e s e a r c h .   T h e   P l a n t V i ll a ge   da t a s e t   [ 23 ]   i s   r e ga r de d  a s   o n e   o f   t he   m o s t   pr o m i ne n t   c o l l e c t i o ns   o f   p l a n t   im a ge s   i n   t hi s   f i e l d.   I t   i n c l ud e s   b o t h   h e a l t hy   a n d  d i s e a s e d   s pe c im e n s .   T h e r e   a r e   v a r y i n g  v e r s i o n s   o f   t hi s   r e po s i t o r y .   T h e   to m a t o  di s e a s e   de t e c t i o n   da t a s e t   [ 24 ]   f e a t ur e s   im a ge s   o f   pl a n t s   wi t h   v a r i o us   pe s t s   a n d  di s e a s e s .   I t  a l s o   i n c l ude s   h e a l t hy   o n e s .   L e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   a n d   c a t e g o r i z a t i o n   m a y   b e   do n e   w i t h   G a us s i a n   f il t e r s .   T h e   gr a pe   l e a f   d i s e a s e s   da t a s e t   [ 25 ]   i s   a l s o   a v a il a bl e ,   a s   i s   t h e   to m a t o   da t a s e t.   I t  f e a t ur e s   p i c t ur e s   o f   b o t h   h e a l t hy   a n d  s i c k  l e a v e s .   I m a g e s   o f   unhe a l t hy   s p e c im e ns ,   pe s t s ,   a n d  d i s e a s e s   a f f e c t i n g  t h e   a pp l e   t r e e   l e a v e s   m a y   b e   f o un d  i n   t h e   a pp l e   l e a f   da t a s e t   [ 26 ] .   I n   t h a t   or de r ,   t h e   e x a m p l e   p h o to s   a r e   di s p l a y e d  i n   F i gur e   2.     2 . 2 .    P r e - p r oc e s s in g   Ga us s i a n   f il t e r s   [ 27 ] ,  [ 28 ]   c a n   c l a s s if y   a n d  de t e c t   l e a f   d i s e a s e s .   T h e y   a r e   a c c o m m o da t i n g  w h e n  de a l i ng  w i t h   t e x t ur e d  o r   n o i s y   im a ge s .   T h e   2D  Ga us s i a n   f il t e r ’ s   e qua t i o n   c a n   b e   f o un d  i n   ( 1) .   T h e   v a l ue   o f   t h e   Ga us s i a n   f il t e r   i s   e x pr e s s e d  a s   Y( a ,   b ) .     ( , ) = 1 2 2 − 2 + 2 2 2   ( 1)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776         I mpr ov ing  the  pe r f or manc e   of  lea f   dis e as e   de tec ti on  and   …  ( P e nugonda  Se e tha  R ama  K r is hna )   969   F i gur e   2  i ll us t r a t e s   t h e   i m a ge   da t a s e t s   e m p lo y e d  i n   t hi s   s t ud y .   S pe c i f i c a ll y ,   F i gur e   2( a )     pr e s e n t s   a   s a m p l e   f r o m   t h e   P l a n t V i ll a ge   i m a ge   da t a s e t,   f o l l o we d  by   t h e   to m a t o  l e a f   i m a g e   da t a   s e t  i n    F i gur e   2( b ) .   F ur t h e r m o r e ,   F i gur e s   2( c )   a n d  ( d)   d i s p l a y   s a m p l e s   f r o m   t h e   gr a pe   l e a f   a n d  a pp l e   l e a f   i m a ge   da t a s e t s ,   r e s pe c t i v e ly .           ( a )   ( b )       ( c )   ( d)     F i gur e   2.   T h e   e x a m p l e   ph o to s ;   ( a )   P l a n t V i l l a ge   i mage   da t a s e t,   ( b )   to m a t o   l e a f   im a ge   da t a s e t ,     ( c )   gr a pe   l e a f   im a ge   da t a s e t ,   a n d  ( d)   a ppl e   l e a f   im a ge   da t a s e t       T h e   s i g m a   i s   t h e   di s t r i b ut i o n ’ s   s t a n da r d  de vi a t i o n ,   whi c h   d i c t a t e s   t h e   f i l t e r ’ s   s pr e a d.   A   m o r e   c o n s i de r a bl e   v a l ue   c a n   pr o duc e   a   m o r e   r o b us t  s m oot hi n g  or   b r o a de r   di s t r i b ut i o n .   T h e   Ga us s i a n   f il t e r   ke r n e l   c a n   a pp ly   a   c o n v o l ut i o n   to   a n   i n put   i m a ge .   T h e   ( 2)   s h o ws   t h e   pr o c e dur e   f o r   d o i n g  s o .            ( , ) =   ∑ ∑ ( , ) . ( − , − ) ∞ = − ∞ ∞ = − ∞       ( 2)     T h e   r e s u l t i n g  i m a ge ,   J smt ,   i s   s m o ot h e d  a f t e r   a ppl yin g  t h e   Ga us s i a n   f il t e r .   T h e   p i x e l   v a l ue   i n   t h e   i n pu t  im a ge   i s   r e pr e s e n t e d  by   J   ( a - k,   b - l ) ,   whil e   t h e   v a l ue   o f   t h e   Ga us s i a n   f il t e r   i s   de f i ne d  by   Y  ( a ,   b ) .   T h e   o u t pu t   im a ge   i s   s m o o t h e d  us i n g  a   c o nv o l ut i o n   pr o c e dur e ,   whi c h   mi n im i z e s   n o i s e   a n d  m a i n t a i ns   t h e   o v e r a ll   s t r uc t ur e ’ s   i n t e gr i t y .     2 . 3 .    S e gm e n t at ion   u s in g  B S O   He r e   i s   t he   pr oto c o l   f o r   t h e   s e g m e n t a t i o n .   F i r s t ,   i ni t i a li z e   a   po pul a t i o n   o f   b e e t l e s .   E a c h   b e e t l e   r e pr e s e n t s   a   po t e n t i a l   s o l ut i o n   t o   t h e   o p t i m i z a t i o n  pr o bl e m s .   B e e t l e   j   (B j )   h a s   a   po s i t i o n   ( y j )   i n   t h e   s o l ut i o n  s pa c e .   T h e n ,   de f i ne   t h e   o bj e c t i v e   f u nc t i o n .   T h e   Da vi e s - B o u l d i n   i nde x   de t e r m i ne s   t h e   a v e r a ge   l e v e l   o f   s i mi l a r i t y   b e t we e n   c l u s t e r s .   I t  c a n   t h e n   be   us e d  to   i de n t i f y   t h o s e   w i t h   t h e   wo r s t   c l us t e r i n g  qua l i t y .      ( ) =    (  ) ,     ≠     ( 3)     W h e r e   R jk   i s   t h e   a v e r a ge   di s t a n c e   b e t we e n   c l us t e r   j   (C j )   a n d  c l us t e r   k ,   a   pa r t i c l e ’ s   o v e r a l l   f i t n e s s   c a n  b e   c a l c u l a t e d   a s   t h e   m e a n   Da vi e s - B o ul d i n   i n de x   ov e r   a l l   c l us t e r s :  F i t n e s s = ( 1/L ) × ΣD B   ( c l us t e r )   f or   a l l   c l us t e r s   i n   t h e   i m a ge .   I n   B S O ,   t h e   b e e t l e s   e x p l o r e   t h e   s o l ut i o n   s pa c e   to  r e a c h   t h e   n e x t  l e v e l .   T h e i r   m o v e m e n t   i s   i nf l ue n c e d  by   t h e   po s i t i o n s   o f   ot h e r   i ns e c t s   a n d  t h e i r   c ur r e n t   p o s i t i o n .   Up da t e   t h e   p o s i t i o n   o f   e a c h   b e e t l e   us i n g   a n   e qua t i o n   t h a t   c o m bi n e s   i n d i vi dua l   e x p l o r a t i o n   a n d  c oo pe r a t i o n   a m o n g  b e e t l e s ,   a s   s h o wn   i n   ( 4)   a n d  ( 5) .     ( + 1 ) =   ( ) +   ×     ( 4)     W h e r e   y j ( w)   i s   t h e   c ur r e n t   p o s i t i o n   o f   b e e t l e   I ,   α   i s   a   s t e p  s i z e ,   a n d  Δ yj   i s   a   r a n do m   e x p l o r a t i o n   v e c t or .     ( + 1 ) =   ( ) +   ×   ℎ   ( 5)     W h e r e   β   i s   a   c o o pe r a t i o n   f a c t o r ,   a n d  Δ h   i s   a   v e c t or   p o i n t i n g  t o wa r ds   a   gl o b a l   b e s t   s o l ut i o n   f o un d  by  t h e   e n t i r e   po pul a t i o n .   T h e n ,   we   c a l c u l a t e   t h e   f i t n e s s   ( o bj e c t i v e   f u n c t i o n   v a l ue )   o f   e a c h   b e e t l e ’ s   n e w   p o s i t i o n  us i n g  t h e   o bj e c t i v e   f u n c t i o n :  f (w + 1 )   =   f ( y j (w + 1 ) ) .   F u r t h e r ,   we   ke e p  t r a c k   o f   t h e   b e s t   s o l ut i o n   o b t a i n e d   by   a n y  b e e t l e   i n  t h e   po pu l a t i o n :  b e s t   =   a ga i n   ( f j ) .   Un t i l  t h e   t e r m i na t i o n   c o n d i t i o n   i s   s a t i s f i e d,   r e pe a t   s teps   3 - 5.     T h e   e x p l o r a t i o n   a n d  c o o pe r a t i o n   pa r a m e t e r s   ( α   a n d  β )   a r e   a d j u s t e d  de pe n d i ng  o n   t h e   s pe c i f i c   pr o bl e m   a n d   pe r f o r m a n c e   r e qu i r e m e n t s .   T h e   c r i t i c a l   i de a   i n  B S O  i s   t h a t   b e e t l e s   e x p l o r e   t h e   s o l ut i o n   s pa c e   i n d ivi dua ll y   whil e   b e n e f i t i n g  f r o m   t h e   b e s t   s o l ut i o ns   f o un d  c o l lec t i v e ly   by   t h e   s w a r m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 5 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 2 6 :   967 - 974   970   2. 4 .    F e at u r e   e x t r ac t ion   C o l o r   f e a t ur e s   [ 29 ]   a r e   vi s ua l   e l e m e n t s   e x t r a c t e d  f r o m   a n   im a ge   t o   r e pr e s e n t   i nf o r m a t i o n   a b o ut  t h e   c o l o r   c o m po s i t i o n   w i t hi n  t h e   p i c t ur e .   T h e s e   f e a t ur e s   a r e   w i de ly   us e d  i n  c o m put e r   vi s i o n   a n d  im a ge   a n a ly s i s   a pp l i c a t i o ns ,   i n c l ud i ng  t a s ks   l i ke   c a t e gor i z i ng  a n d  de t e c t i n g  l e a f   d i s e a s e s .   B y   a n a ly z i ng  c o l o r   c h a r a c ter i s t i c s ,   v a l ua bl e   i ns i g h t s   c a n   b e   ga i ne d  a b o ut   t h e   a r r a n ge m e n t   a n d  b a l a nc e   o f   c o l o r s   i n   a n   i m a g e .   On e   c o m m o n   c o l o r   f e a t ur e   i s   t h e   c o l o r   hi s t o gr a m ,   w hi c h   s h o ws   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   c o l o r s   i n   a n  im a ge .   T hi s   hi s t o gr a m   i s   t y p i c a l ly   r e pr e s e n t e d  a s   a   3 - c h a nne l   c o l o r   hi s t o g r a m ,   wh e r e   hi s t o gr a m s   a r e   c r e a t e d   f o r   t h e   r e d,   gr e e n ,   a n d  bl u e   c h a nn e l s   i nd i v i dua ll y .   F o r   e a c h   c h a nn e l ,   t h e   hi s t o gr a m   i s   c o n s t r uc t e d   by   c o un t i n g   t h e   n u m be r   o f   p i xe l s   w i t h   a   g i ve n   c o l o r   v a l ue .   S t a t i s t i c a l   c o l o r   m o m e n t s ,   s uc h   a s   t h e   m e a n ,   s t a n da r d  de vi a t i o n ,   s ke w n e s s ,   a n d  kur t o s i s ,   c a n   b e   c o m pu t e d  f o r   e a c h   c h a nn e l   t o   de s c r i b e   c o l o r   di s t r i b ut i o n   m o r e   qua n t i t a t i v e ly .   F o r   e x a m p l e ,   t h e   m e a n   va l u e   o f   t h e   r e d   c h a nn e l   i s   c a l c u l a t e d  by   a v e r a g i ng  t h e   c o l o r   v a l ue s   o f   a l l   p i xe l s   i n   t h a t   c h a nn e l .   An o t h e r   i m po r t a n t  c o l o r   f e a t ur e   i s   t h e   c o l o r   c o - o c c ur r e n c e   m a t r i x   ( C C M ) ,   whi c h  r e pr e s e n t s   t h e   f r e que n c y   o f   c o l o r   pa i r s   a ppe a r i n g  a t  s pe c i f i c   a n g l e s   a n d  d i s t a n c e s .   T h e   C C M   c o o r di n a t e s   i nd i c a t e   h o w  o f t e n   c o l o r   i   o c c ur s   n e x t   to  c o l o r   j   a t   a   gi v e n   a n g l e   a n d  d i s t a n c e .   C o l o r   e n t r o py   m e a s ur e s   t h e   l e v e l   o f   d i s o r de r   or   un c e r t a i n t y   i n   t h e   di s t r i b ut i o n   o f   c o l o r s   w i t hi n   a n   i m a g e   a n d  i s   e x pr e s s e d  a s   t h e   pr o b a bil i t y   o f   a   pa r t i c u l a r   c o l o r   a ppe a r i n g  i n   t h e   f r a m e .   Do m i na n t   c o l o r s   i n   a n   i m a ge   c a n   b e   i d e n t i f i e d  by   c a l c u l a t i n g  t h e i r   f r e qu e n c y   i n  t h e   c o l o r   hi s t o g r a m .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   l a y o ut   de s c r i pt o r   c a pt u r e s   t h e   s pa t i a l   a r r a n ge m e n t   o f   c o l o r s ,   de s c r i bi ng  t h e i r   pa t ter n s   a n d   r e l a t i o n s hi p s .   W h e n   m e r g i n g  t e x t ur e   a n d  c o l o r   f e a t ur e s ,   s t a t i s t i c a l   m e t h o ds   c a n   be   us e d  t o  i n t e gr a t e   t h e s e   e l e m e n t s .   F o r   e x a m p l e ,   t h e   m e a n   t e x t ur e   f e a t ur e   o f   t h e   r e d   c h a nn e l   mi g h t   b e   c o m put e d  a l o n gs ide  c o l o r   f e a t ur e s   to  pr o vi de   a   m o r e   c o m pr e h e ns i ve   a n a ly s i s .     2. 5 .    F e at u r e   s e l e c t ion   u s in g  B S O   W h e n   i de n t i f y i ng  l e a f   d i s e a s e s ,   u t i l i z i n g  B S O  i nvo l v e s   s e l e c t i n g  t h e   m o s t   a c c u r a t e   s e gm e n t   o f   t h e   l e a v e s ’   c o l or   f e a t ur e s   to  h e l p  de t e r m i n e   t h e   pr e s e n c e   o f   t h e   di s e a s e .   He r e ,   we   e x pl a i n   t h e   s t e ps   i nv o l v e d  i n   t h i s   pr o c e s s .   ( a )   E x tr a c t  a   s e t  o f   l e a f   c o l o r   f e a t ur e s   us i n g  i n put  i m a ge s .   T h e s e   c a n   i n c l ude   da t a   f r om   v a r i o us   c h a nn e l s ,   c o l o r   m o m e n t s ,   a n d  hi s to g r a m s .   ( b )   E s t a bl i s h   t h e   p r o pe r   s e tt i n gs   f o r   t h e   B S O   m e t h od,   i n c ludi n g  t h e   p o pul a t i o n   s i z e ,   m a xim u m   n u m b e r   o f   i t e r a t i o n s ,   c o n v e r ge n c e   c r i t e r i o n ,   a n d   m o r e .   ( c )   A n   o b j e c t i v e   f u n c t i o n  s h o ul d  b e   d e f i n e d  to  m e a s ur e   t h e   qu a l i t y   o f   a   s ub s e t  o f   t h e   l e a f   c o l o r   f e a tur e s .   I t  s h o ul d  b e   a bl e   to  t e l l   whi c h   f e a t ur e s   a r e   m o s t   a c c ur a te  i n   d i s t i n gu i s hi n g  h e a l t hy  l e a v e s   f r o m   d i s e a s e d  o n e s .   ( d )   F i r s t,   e s t a bl i s h   a   p opul a t i o n  o f   b e e t l e s   w i t h   bi n a r y   v e c t or s   r e p r e s e n t i n g  t h e   e x c l us i o n   o r   i n c l u s i o n   o f   c e r t a i n   c o l o r   f e a t u r e s .   T h e   gr o up   s h o ul d  t h e n   b e   di vi de d  i n to  di f f e r e n t  s ub s e t s .   ( e )   T h e   v a l ue s   o f   t h e   o b j e c t i v e   f un c t i o n   f o r   e a c h   s ub s e t  o f   t h e   p o pul a t i o n   s h o ul d  b e   c a l c u l a t e d.   T h e n ,   t h e   c l a s s i f ier   wi l l   b e   tr a i n e d  o n   t h e   s e l e c t e d   f e a t ur e s   a n d   de t e r m i n e   i f   t h e y   c a n   h e l p  di f f e r e n t i a t e   h e a l t hy   l e a v e s   f r o m   d i s e a s e d  l e a v e s .   ( f )   B a s e d   o n   t h e   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   v a l ue s ,   t h e   p o s i t i o n s   o f   t h e   b e e t l e s   s h o ul d  b e   upda ted .   B e e tl e s   t h a t  b e l o n g  to  s ub s e t s   t h a t  h a v e   b e tt e r   c l a s s i f i c a t i o n   c a pa bi l i t i e s   s h o ul d  b e   f a v o r e d .   ( g)   T h e   n um b e r   o f   i t e r a t i o n s   a c hi e v e d  or   t h e   c o n v e r ge n c e   o f   t h e   B S O  a l g o r i t hm   s h o ul d  b e   c h e c ke d.   ( h )   I f   t h e   c o n v e r ge n c e   or   m a xi m u m   n u m b e r   o f   i t e r a t i o n s   h a s   b e e n   r e a c h e d,   p r o c e e d  wi t h  t h e   n e x t  s t e p .   ( i )   T h e   op t i m i z e d  f e a t u r e   s ub s e t  de r i v e d  f r o m   t h e   b e e t l e   s h o ul d  b e   o b t a i n e d  us i n g  t h e   b e s t  b i n a r y   v e c tor .   I t  s h o ul d  r e p r e s e n t  t h e   a r e a s   o f   t h e   l e a v e s   wi t h   t h e   m o s t  a c c u r a t e   di s c r i mi n a t i o n   wh e n   i de n t i f y i ng  l e a f   a i l m e n t s .   ( j )   T h e   c l a s s i f i e r   s h o ul d  o nl y   tr a i n   o n   t h e   s pe c i f i e d  s ub s e t   o f   t h e   c o l or   f e a t u r e s .   ( k )   C r o s s - v a l i da t e   t h e   c l a s s i f i e r ’ s   r e s ul t s   o n   a   v a l i da t e d   d a t a s e t  or   e v a l ua te  i t s   pe r f o r m a n c e   us i n g  t h e   op t i m i z e d  s ub s e t.   I t  s h oul d  a l s o   m e a s ur e   i t s   a c c u r a c y ,   r e c a l l ,   p r e c i s i o n ,   a n d  F 1   s c or e .   ( l )   A f t e r   c o l l e c t i n g  t h e   e v a l ua t i o n   r e s ul t s ,   t h e   s e l e c t e d  f e a t ur e s   s h o ul d  b e   f i n a li z e d  to  p r o v i de   t h e   b e s t   p o s s i bl e   pe r f o r m a n c e   wh e n   de t e c t i n g  l e a f   d i s e a s e s .     2. 6 .    CNN  a r c h it e c t u r e   T h e   R e s Ne t   a r c hi t e c t ur e ,   de s i g n e d  f o r   de e p   n e ur a l   n e t w o r k   tr a i ni n g,   us e s   r e s i dua l   bl o c k s   to  a ddr e s s   t h e   v a ni s hi ng  gr a d i e n t   i s s ue ,   f a c il i t a t i n g  t h e   t r a i ni ng  o f   i n t e ns e   n e t wo r ks   [ 30 ] .   T h e   R e s Ne t - 50  m o de l   i s   e m p l o y e d  f o r   l e a f   im a ge   c l a s s if i c a t i o n   w i t h   a   256 × 256 - p i x e l   i nput   s i z e   a n d  o u t pu t s   t w o  c l a s s e s :  h e a l t hy   a n d   d i s e a s e .   T h e   m o de l   s t a r t s   wi t h   a n   i n put   l a y e r   f o r   l e a f   i m a ge s   w i t h   d i m e ns i o n s   256 × 256  p i x e l s   a n d  t h r e e - c o l o r   c h a nne l s   ( R G B ) .   T h e   i ni t i a l   c o nv o l ut i o n a l   l a ye r   us e s   a   7 × 7 - pi xe l   ke r n e l   w i t h   64  f il t e r s ,   p r o duc i n g   128 × 128 × 64  f e a t ur e   m a ps   t h r o ugh   pa ddi n g  a n d   s tr i de .   F o l l o w i ng  t hi s ,   a   m a x - po o l i ng  l a y e r   r e duc e s   t h e   s pa t i a l   d im e ns i o n s   t o   64 × 64 × 64  by   c o n s i de r i n g  t h e   m a xim u m   va l u e s   i n  a   r e g i o n .   T h e   n e t wo r k   t h e n  pr o g r e s s e s   t h r o ugh   m u l t i p l e   r e s i dua l   bl o c ks ,   e a c h   c o n t a i ni ng  i t s   f il t e r s   a n d  s k i p  c o n n e c t i o ns   to  a i d  i n  l e a r ni ng   c o m p l e x   f e a t ur e s .   A s   t h e   n e t w o r k   de e pe n s ,   t h e   f e a t ur e   m a p s ’   d i m e ns i o n s   c h a n ge ,   r e pr e s e n t i n g  t h e   f e a t ur e   c h a nne l s ’   he i g h t ,   w i dt h ,   a n d  s pa t i a l   d im e n s i o ns .   F u l ly   c o nn e c t e d  de ns e   l a y e r s   f o l l o w  t h e   r e s i d ua l   a n d   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s ,   l e a d i ng  t o   t h e   f i na l   o ut pu t   l a y e r ,   w hi c h   c o n s i s t s   o f   t wo   un i t s   f o r   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n .   T h e   S o f t M a x   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   c o nv e r t s   t h e s e   o ut pu t s   i n t o  c l a s s   pr o b a bi li t i e s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776         I mpr ov ing  the  pe r f or manc e   of  lea f   dis e as e   de tec ti on  and   …  ( P e nugonda  Se e tha  R ama  K r is hna )   971   3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   v a r i o us   o p t i mi z a t i o n   m e t h o ds ,   s uc h   a s   P S O,   c uc koo  s e a r c h   ( C S ) ,   ge n e t i c   a l go r i t hm   ( G A ) ,   a n d  B S O,   i n   o pt i m i z i ng  a   s pe c if i c   pa r a m e t e r   a r e   c o m pa r e d  i n   T a bl e   1.   T h e   b e s t  v a l ue   is   a c hi e ve d  a c r o s s   m u l t i p l e   i t e r a t i o ns   o r   r un s   o f   t he   a l go r i t hm .   T he   B S O  m e t h o d  h a d  t h e   b e s t   o p t i mi z a t i o n  r e s u l t ,   wi t h   a n   o v e r a l l   s c o r e   o f   0. 83 .   On   t h e   ot h e r   h a n d,   t h e   w o r s t  s c o r e   wa s   r e c or de d  by   B S O  wi t h   a   r e s ul t   o f   0. 26.   T h e   m e a n   v a l u e   i n d i c a t e s   t h e   c e n t r a l   t e n de n c y   o f   t h e   a c hi e v e d  r e s u l t s .   T h e   P S O  m e t h o d  h a s   a   m e a n  v a l ue   o f   0. 33.   C S ,   o n   t h e   ot h e r   h a n d,   B S O  h a s   a   m e a n   v a l ue   o f   0. 59.   T h e   m e d i a n   v a l ue   m e a s ur e s   th e   c e n t r a l   t e n de n c y ,   s h o w i n g  t h e   o p t i mi z a t i o n ’ s   r e s u l t s   a t  t h e   m i dpo i n t .   T h e   da t a   c o l l e c t e d  by   t h e s e   s t a t i s t i c s   pr o vi de   a n  o v e r vi e w  o f   t h e   pe r f o r m a nc e   o f   v a r i o us   o pt i m iza t i o n   t e c hni que s   w h e n   o p t i mi z i ng  a   s p e c i f i c   p a r a m e t e r .     T h e   b e s t   a n d  wo r s t   s c or e s   a r e   d i s p l a y e d  b e c a us e   o f   t h e   hi g h e s t   a n d  l o we s t   a c hi e ve d  v a l ue s ,   r e s p e c t i v e ly .     T h e   “ m e d i a n ”   a n d  “ m e a n ”   v a l ue s   r e pr e s e n t   t h e   c e n t r a l   t e n de n c y   o f   t h e   r e s u l t s ;   t h e   hi g he r   t h e   s c o r e ,   t h e   m o r e   f a v o r a bl e   i t   i s .       T a bl e   1.   P e r f o r m a nc e   c o m p a r i s o n   o f   o p t i mi z a t i o n   tec hni que s   f o r   pa r a m e t e r   o p t i m i z a t i o n   P a r a me t e r   P S O   [ 31]   CS   [ 32]   G A   [ 33]   B S O   B e s t   0.78   0.79   0.82   0.83   W o r s t   0.0016   0.0012   0.25   0.26   M e a n   0.33   0.39   0.42   0.59   M e di a n   0.39   0.48   0.52   0.60       T h e   pr e s e n t e d  m e t h o d  wa s   t e s t e d  by   c o l l e c t i n g  p l a n t   l e a f   im a ge s .   T h e   c o l l e c t e d  da t a   we r e   t h e n  a n a ly z e d  us i ng  a   B S O  t e c hni que ,   a n d  t h e   pr o c e s s   wa s   e v a l ua t e d.   T a bl e   2  s h o ws   pe r f o r m a n c e   i nd i c a to r s   f o r   t h e   m a c hi ne   l e a r ni ng  m o de l   ( L R ) ,   whi c h   c o m bi ne   l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   w i t h   m u l t i p l e   o pt i m i z a t i o n   t e c hni que s ,   s uc h   a s   t h e   P S O.   T h e s e   a s s e s s   t h e   m o de l s ’   e f f e c t i ve n e s s   a n d  qua l i t y   i n   s pe c if i c   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .       T a bl e   2.   P e r f o r m a nc e   i n d i c a t o r s   f o r   v a r i o us   m a c hin e   l e a r ni ng  m o de l s   P e r f or ma n c e   m e a s ur e s   P S O  +  L R   C S  +  L R     G A  +   L R   B S O  ( pr o p o s e d t e c hn iq ue )  + L R   A c c u r a c y   0.81   0.82   0.78   0.84   S e ns it i v it y   0.83   0.92   0.79   0.85   P r e c is i o n   0.77   0.82   0.86   0.89   D ic e  c oe f f i c ie n t   0.87   0.8   0.75   0.85   J a c c a r d   0.78   0.76   0.92   0.84       T h e   pr o p or t i o n   o f   c o r r e c t l y   c l a s s i f i e d  i n s t a n c e s   m e a s ur e s   t h e   m o de l ’ s   a c c ur a c y .   I t  h e l ps   to  e v a l ua t e   t h e   m o de l ’ s   c o r r e c t n e s s   wh e n   m a k i n g  pr e d i c t i o ns   o n   b ot h   n e ga t i ve   a n d  po s i t i ve   c a s e s .   P S O+ L R ,   C S + L R ,   GA + L R ,   a n d  B S O+ L R   a l l   a c hi e v e d  a n   a c c ur a c y   o f   a t   l e a s t   0. 81 .   Am o n g  t h e   m o de l s ,   t h e   B S O+ L R   m o de l   is   t h e   m o s t   a c c ur a t e   a t   0. 84 .   T h e   s e ns i t i vi t y   o f   a   m o de l   i s   c o m put e d  by   c o ns i de r i n g  t h e   l i ke li h oo d  o f   i t   i de n t i f y i ng  t r ue   po s i t i v e s   f r o m   a l l   k n o wn   i ns t a nc e s .   I t   c a n   t h e n   b e   us e d  t o   m e a s ur e   i t s   e f f e c t i ve n e s s   i n   c a pt ur i n g  s uc h   c a s e s .   T h e   s e n s i t i v i t y   o f   t h e   P S O + L R   m o de l   wa s   s e t   a t   0 . 83.   O t h e r   m o de l s   t h a t   h a v e   be tt e r   s e n s i t i v i t y   i nc l ude   t h e   C S + L R ,   L R + G A ,   a n d  B S O + L R .   T h e   pr e c i s i o n   r a t i o   s e r v e s   a s   a   ga uge   f o r   t h e   m o de l ’ s   po s i t i v e   pr e d i c t i o n   a c c ur a c y .   I t   i n d i c a t e s   h o w  c a pa bl e   t h e   m o de l   i s   o f   m a k i n g  a c c ur a t e   pr e di c t i o n s .   T h e   P S O+ L R ,   C S + L R ,   GA + L R ,   a n d  B S O+ L R   m a de   a c c ur a t e   pr e di c t i o ns   w i t h   0. 77,   0. 82,   0. 86 ,   a n d  0. 89  pr e c i s i o n ,   r e s pe c t i ve l y .   T he   c o n c e pt   o f   th e   d i c e   c o e f f i c i e n t   m e a s ur e s   t h e   o v e r l a p  o f   t h e   pr e di c t e d   a n d  a c t ua l   po s i t i v e   i n s t a nc e s   i n   e a c h   s e t .   I t  i s   c omm o nly   us e d  i n   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   bi na r y   t y pe s   a n d  im a ge   s e g m e n t a t i o n .   T h e   P S O+ L R   a c hi e v e d  a   d i c e   c o e f f i c i e n t   o f   0. 87,   whi l e   C S + L R   ha d  a   v a l ue   o f   0. 80.   On   t h e   ot h e r   h a n d,   t h e   GA + L R   ha d  a   v a l ue   o f   0. 75,   a n d  B S O+ L R   a c hi e ve d  a   v a l ue   o f   0. 85.   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   t oo l   kn o wn   a s   t h e   J a c c a r d  I n de x   c o n s i de r s   t h e   s im il a r i t y   b e t we e n   pr e d i c t e d  a n d   a c t ua l   i ns t a n c e s   w h e n   pe r f o r m i ng  s e g m e n t a t i o n   o r   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   t oo l s   t h a t   pe r f o r m e d   we l l   w e r e   t h e   P S O+ L R ,   C S + L R ,   GA + L R ,   a n d  B S O+ L R .   T h e   hi g h e s t   s c o r e   wa s   a c hi e v e d  by   t h e   B S O+ L R ,   whi c h   ha d  a   v a l u e   o f   0. 84.   T h e   v a r i o us   m e t r i c s   a n a ly z e d  i n   t hi s   s t ud y   pr o vi de   a   de t a i l e d  a n a ly s is   o f   t h e   c a pa bi li t i e s   o f   t h e   m o de l s   whe n   i t   c o m e s   to  c a ptur i n g  po s i t i v e   i ns t a n c e s   a n d  a c c ur a c y .   T h e   r e s u l t s   i n d i c a t e   t h a t   B S O+ L R   pe r f o r m e d  we ll   r e ga r d i n g  s e ns i t i v i t y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  t h e   D i c e   c o e f f i c i e n t .   I t   i s   e s s e n t i a l   t o   c o n s i de r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   t a s k ’ s   s p e c i f i c   r e qu i r e men t s   wh e n   p i c k i ng  a   s u i t a bl e   m o de l .   T a bl e   3  s h o ws   t h e   pe r f o r m a nc e   i n d i c a t o r s   t h a t  a ppl y   t o  t h e   di f f e r e n t   o p t i m i z a t i o n   a l go r i t hm s :     P S O,   C S ,   B S O,   a n d  GA .   T h e s e   a r e   us e d  i n   c o m b i na t i o n   w i t h   a   C NN   f o r   s pe c i f i c   a pp li c a t i o ns   o r   t a s ks .     T h e s e   i nc l ude   s e n s i t i v i t y ,   pr e c i s i o n ,   J a c c a r d  i n d e x,   a n d  d i c e   c o e f f i c i e n t .   T h e   P S O - C NN   c o m bi na t i o n   h a s   a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   83% ,   C S - C NN   h a s   a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   84% ,   B S O - C NN   h a s   a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   91% ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 5 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 2 6 :   967 - 974   972   a n d  G A - C NN   h a s   a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   85% .   T h e   s e n s i t i v i t y   o f   P S O+ C NN ,   C S + C NN ,   B S O+ C NN ,   a n d   GA + C NN   i s   86% ,   85% ,   a n d  93% ,   r e s pe c t i v e ly .   On   t h e   ot h e r   h a n d,   t h e s e   t w o   g r o ups   s h o w  t h e   hi g he s t   s e n s i t i v i t y   v a l ue s   a t   93% ,   i n d i c a t i n g  t h e y   a r e   b e t t e r   a t  i de n t i f y i ng  po s i t i v e   c a s e s .       T a bl e   3.   P e r f o r m a nc e   i n d i c a t o r s   f o r   v a r i o us   de e p  l e a r ni ng  m o de l s   P e r f or ma n c e   m e a s ur e s   P S O + C N N   C S + C N N   G A + C N N   B S O + C N N   ( pr o p o s e d t e c hn iq ue )   A c c u r a c y   0.83   0.84   0.85   0.91   S e ns it i v it y   0.86   0.93   0.85   0.93   P r e c is i o n   0.82   0.84   0.88   0.93   D ic e  c oe f f i c ie n t   0.91   0.85   0.86   0.95   J a c c a r d   0.88   0.81   0.86   0.95       T h e   d i c e   c o e f f i c i e n t   m e a s ur e s   t h e   o v e r l a p  b e t we e n   p o s i t i v e   a r e a s   a n d   t h e   p r e di c t i o n s .   T h e   h i g h e s t  s c or e   i s   r e c o r de d  b y   C NN + B S O,   whi c h   h a s   a   95%   c o r r e l a t i o n .   T h e   p o s i t i v e   pr e d i c t i v e   v a l ue   o f   P S O+ C NN   i s   82% ,   C S + C NN   i s   84% ,   GA + C NN   i s   88% ,   B S O+ C NN   i s   93% ,   a n d  s o   o n .   T h e   c o m bi n a t i o n   w i t h   t h e   hi g h e s t   pr e c i s i o n ,   B S O+ C NN ,   m a ke s   f e we r   e r r or s   t h a n   t h e   ot h e r s .   T h e   J a c c a r d   i n de x   i s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n - o v e r   m e a s ur e   o f   t h e   c or r e l a t i o n   b e t we e n   pr e di c t e d   a n d   a c tual   p o s i t i v e   r e gi o n s .   T h e   C NN + B S O   i n de x   h a s   t h e   hi gh e s t   s c or e   a t   a l m o s t  o n e   h un dr e d   p e r c e n t,   whi c h   i n d i c a t e s   a   s ub s t a n t i a l   o v e r l a p  b e t we e n   t h e   p r e di c t e d   a n d   t h e   a c tual   p o s i t i v e   a r e a s .   A s   s e e n   i n   F i gur e   3 ,   B S O+ C N N  ou tper f o r m s   t h e   ot h e r   g r o u ps   o n   a   wi de   r a n ge   o f   m e a s ur e s .           F i gur e   3.   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   d e e p  l e a r ni n g  t e c hniques   a c r o s s   v a r i o us   m e t r i c s       4.   CONC L USI ON   T h e   t i m e ly   d i a g n o s i s   a n d  i de n t i f i c a t i o n   o f   d i s e a s e s   i n   l e a ve s   i s   a   c r i t i c a l   f a c t or   i n   m a i n t a i n i ng  t h e   h e a l t h   a n d  pr o duc t i vi t y   o f   c r o ps .   T hi s   r e s e a r c h   s u gge s t s   a   uni que   a ut o m a t e d  p l a n t   di s e a s e   i de n t i f i c a t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n   m e t h o d  t h a t   c o m bi ne s   C NN   a n d  B S O.   T h e   r e s e a r c h   ut i li z e s   f o ur   di s t i n c t   da t a s e t s   to   tr a i n   a n d  a s s e s s   o ur   m o de l .   T h e s e   i nc l ude   t h e   P l a n t V i ll a ge ,   a ppl e   l e a f ,   a n d  gr a pe   l e a f   da t a s e t s .   T h e   s t udy   pr o vi de s   a   n o v e l   a n d  c o m pr e h e ns i ve   s o l ut i o n   to   t h e   i s s ue   o f   i de n t i f y i ng  a n d  m a na g i n g  l e a f   d i s e a s e s   i n   a g r i c u l t ur e .     B y   i n t e gr a t i n g  B S O  w i t h   C NN   a n d  e m p l o yi ng  a dva n c e d  i m a ge   pr o c e s s i ng  m e t h o ds ,   we   o f f e r   a   pot e n t   too l   to  h e l p  f a r m e r s   a n d  a gr o n o m i s t s   i m pr o v e   c r o p  pr o du c t i vi t y   a n d  h e a l t h .   As   t h e   e v o l ut i o n   o f   a uto m a t e d  s y s t e m s   c o n t i n ue s ,   t h e y   h a v e   t h e   pot e n t i a l   t o  m a ke   a   s i g nif i c a n t   c o n tr i b ut i o n   to  gl o b a l   f o o d  s e c ur i t y   a n d  s us t a i na bil i t y   e f f o r t s .       AC K NOWL E DGM E NT S   T h e   a ut h o r s   a c kn o w l e dge   t h e   s uppo r t   o f   t h e   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   E n g i ne e r i n g,   Ann a m a l a i   U ni ve r s i t y ,   T a m il   Na du,   I n d i a ,   to  c o n duc t   t h i s   r e s e a r c h .       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   A ut h o r s   s t a t e   t h e r e   i s   n o   f u n d i ng  i nv o l ve d .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776         I mpr ov ing  the  pe r f or manc e   of  lea f   dis e as e   de tec ti on  and   …  ( P e nugonda  Se e tha  R ama  K r is hna )   973   AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT   T hi s   j o ur n a l   u s e s   t h e   C o n t r i b ut or   R o l e s   T a x o n o m y   ( C R e d i T )   to  r e c o gni z e   i n d i v i dua l   a ut h o r   c o n t r i b ut i o n s ,   r e duc e   a ut h or s hi p  d i s put e s ,   a n d  f a c il i t a t e   c o l l a b o r a t i o n .     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   P e n ugo n da   S e e t h a   R a m a   K r i s hn a                               S .   Na ga r a j a n                                 C   :    C o n c e pt ua li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So f twa re   Va   :    Va li da ti o n   Fo   :    Fo r ma l  a na l y s is   I   :    I nve s ti ga ti o n   R   :    R e s o u r c e s   D   :   D a ta  C ur a ti o n   O   :   W r it in g  -   O r ig in a l  D r a f t   E   :   W r it in g  -   R e v i e w  &   E di ti ng   Vi   :    Vi s ua li z a ti o n   Su   :    Su pe r v is io n   P   :    P r o j e c t  a dmi ni s tr a ti o n   Fu   :    Fu ndi ng a c qui s it i o n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E NT   T h e   a ut h o r s   de c l a r e   t h a t   t h e y   h a v e   n o   c o nf li c t   o f   i nt e r e s t .       I NF ORM E D  CONSE NT   I nf o r m e d  c o n s e n t   wa s   o b t a i n e d  f r o m   a l l   i nd i v i dua l  pa r t i c i pa n t s   i nv o l v e d  i n   t h e   s t ud y .       E T HI CA L   AP P ROV AL   T hi s   s t ud y   d i d  n o t   i nv o l ve   a ny   e x p e r i m e n t s   w i t h   h u m a n   pa r t i c i pa n t s   o r   a ni m a l s ,   a n d  t h e r e f o r e   e t hi c a l   a ppr o v a l   wa s   n o t   r e qu i r e d.       DA T A  AV AI L AB I L I T Y   T h e   da t a   t h a t   s upp o r t  t h e   f i nd i ngs   o f   t hi s   s t ud y   a r e   a v a i l a bl e   f r o m   t h e   c or r e s po n di n g  a ut h o r   up o n   r e a s o n a bl e   r e que s t .       RE F E R E NC E S   [ 1]   S .  S .  C ho uha n,  A .  K a ul ,  U .  P .  S in gh,  a nd  S .  J a in ,   “ B a c te r ia l   f or a gi ng  o pt i mi z a ti o n  ba s e d  r a di a l  ba s is   f un c ti o n  ne u r a l  ne t w o r k   ( B R B F N N )   f o r   id e n ti f i c a ti o n  a nd  c la s s if i c a ti o n  of   pl a nt   l e a f   di s e a s e s :  a n  a ut o ma ti c   a ppr o a c h  t o w a r ds   pl a nt   pa th o l og y , ”     I E E E  A c c e s s , v ol . 6, pp. 8852 – 8863, 2023 ,  d o i:  10.1109/AC C E S S .2018.2800685 .   [ 2]   K .  P .  F e r e nt in o s ,  “ D e e p  l e a r ni ng  m o d e ls   f o r   pl a nt   di s e a s e   d e t e c ti o n  a nd  di a g no s is , ”   C om put e r s   and  E le c t r oni c s   in   A gr ic ul t ur e ,  vo l.  145, pp. 311 – 318, 2024 , d o i:   10.1016/ j. c o mpa g.2018.01.00 9 .   [ 3]   A .  A .  B ha r a t e   a nd  M .  S hi r dh o nka r ,  “ A  r e v i e w   o n   pl a nt   di s e a s e   de te c ti o n   us in g  im a ge   pr o c e s s in g, ”   in   P r oc e e di ngs   2021   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nt e ll ig e nt   Sus ta in abl e   S y s te m s   ( I C I SS) ,  P a ll a da m,  I ndi a ,  D e c .  7 – 8,  2021,  pp.   103 – 109 ,     do i:  10.1109/ I S S 1.2017.8389326 .   [ 4]   B .  T lh o b o ga ng  a nd  M .  W a nn o us ,  “ D e s ig n  of   pl a nt   di s e a s e   d e te c ti o n  s y s te m :  a   t r a ns f e r   l e a r ni ng  a ppr o a c h  w or k  in   pr o gr e s s , ”   in   P r oc e e di ngs   2022  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on  A ppl ie d  Sy s te m   I nnov at io n   ( I C A SI ) ,  C hi ba ,  J a pa n,  A pr .  13 – 17,  2022,     pp. 158 – 161 , do i :  10.1109/ I C A S I .2018.8394556 .   [ 5]   A .  M .  M ut ka   a nd  R .  S .  B a r t,   “ I ma ge - ba s e d   ph e n o t y pi ng  of   pl a nt   di s e a s e   s y mpt o ms , ”   F r ont ie r s   in   P la nt   Sc ie nc e ,  vo l.   5,  p.  734,  2021 ,   do i : 10.3389/ f pl s .2014.00734 .   [ 6]   R .  T i ja r e ,   P .  K ha de ,   a nd  R .  J a in ,  “ T h e   s ur ve y   of   di s e a s e   i de nt i f i c a ti o n  of   c o tt o n  l e a f , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I nnov at iv e   R e s e ar c h i n C om put e r  and C om m uni c at io n E ngi ne e r in g , v o l.  3 , no . 11, 2015 , d o i:   10.15680/ I J I R C C E .2015. 0311131 .   [ 7]   Y .  M .  A .   A l ga ni ,  O .  J .  M .   C a r o ,  L .  M .  R .   B r a vo,  C .  K a ur ,  M .  S .  A l  A ns a r i,   a nd  B .  K .  B a la ,  “ L e a f   di s e a s e     id e nt i f i c a ti on  a nd  c la s s i f i c a ti on  us in g  opt im i z e d  d e e p  l e a r ni n g, ”   M e as ur e m e nt :   Se ns or s ,  vol .  2 5,  p.  1006 43,  20 23,     d o i:   10.1 016 /j . m e a s e n.20 22.1 0064 3 .   [ 8]   K .  U ddi n,  M .  H .  K ha n,  M .  R a hma n,  a nd  A .   F a hi m,  “ A ut o ma t e d  id e n ti f i c a ti o n  of   pl a nt   di s e a s e   us in g  de e p  le a r n i ng, ”     J our nal  of  B io lo gi c al  Sc ie nc e s , v o l.  2, pp. 48 - 56, 2022 ,   d o i :  10. 29329/J of B S .2022.445.02 .   [ 9]   S .  V .  M il it a nt e ,   B .  D .  G e r a r d o ,   a nd  N .  V .  D i o ni s i o ,  “ P la nt   le a f   de te c ti o n   a nd  di s e a s e   r e c o gn it i o n  us in g  d e e p  l e a r ni ng, ”   in   P r oc e e di ngs   2023  I E E E   E ur as ia   C onf e r e nc e   on  I oT ,  C o m m uni c at io n  and  E ngi ne e r in g   ( E C I C E ) ,  2023,  pp.  579 – 5 82 ,     do i :  10.1109/ E C I C E 47484.2019.8942686 .   [ 10]   S .  A bba s ,  M .  J a in ,  S .  G o ur ,  a nd  S .  V a nkud o th u,  “ T oma t o  pl a nt   di s e a s e   d e t e c t i o n  us in g  tr a ns f e r   l e a r ni ng  w it h   C - G A N   s y nt h e ti c   im a ge s , ”   C om put e r s  and E le c t r oni c s  i n A gr ic ul tu r e , v o l.  187, p . 106279, 2021 , do i:   10.1016/j . c o mpa g.2021.106279 .   [ 11]   M .  A .  J a n,  S .  K ha mi s ,  F .  M o ha mm a d,  a nd  H .  J .   F a r im a n,   “ F e a tu r e   d e c i s i o n - ma ki ng  a nt   c o l o n y   o pt im i z a ti o n  s y s t e m  f or     a n  a ut o ma te d  r e c o gni ti o n  of   pl a nt   s pe c i e s , ”   E x pe r t  Sy s te m s   w it h  A ppl ic at io ns ,  v o l.   42,  no .  5,  20 23 ,     do i:   10.1016/j . e s w a .2014.11.011 .   [ 12]   R .  P a ti l,   S .  U dga ve ,  S .  M o r e ,  D .  N e mi s ht e ,  a nd  M .  K a s tu r e ,  “ G r a p e   l e a f   di s e a s e   d e t e c ti o n  us in g  k - m e a ns   c lu s te r in g  a lg o r it h m , ”   I nt e r nat io nal  R e s e ar c h J ou r nal  o f  E ngi ne e r in g and T e c hnol ogy   ( I R J E T ) ,  vo l.  3, n o . 4, pp. 2330 – 2333, 2024 .   [ 13]   M .  K uma r ,  P .  G upt a ,  P .  M a dha v ,  a nd  S a c hi n,  “ D is e a s e   d e t e c t i o n  in   c of f e e   pl a nt s   us in g  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw or k, ”     in   P r oc e e di ngs   2024  5t h  I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on   C om m uni c at io n  and  E le c tr oni c s   Sy s te m s   ( I C C E S) ,  C o im ba t o r e ,  I ndi a ,     J un. 2024, pp. 755 – 760 , do i :  10.1109/I C C E S 48766.2020.91380 00 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 5 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 2 6 :   967 - 974   974   [ 14]   A .  S in gh  a nd  M .  L .  S in gh,  “ A ut o ma t e d  bl a s t  di s e a s e   d e t e c ti o n   f r o m  pa dd y   pl a nt   le a f — a   c o l or   s li c in g  a p pr o a c h, ”   in   P r oc e e di ngs   2023  7t h  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I ndus tr ia l  T e c hnol o gy   and  M anage m e nt   ( I C I T M ) ,  O xf o r d,  U K ,  M a r .  7 – 9,  2 023,     pp. 339 – 344 ,   do i :  10.1109/I C I T M .2018.8333972 .   [ 15]   Z .  B .  H us in ,  A .  Y .  B .  M .  S ha ka f f ,  A .  H .  B .  A .  A z iz ,  a nd  R .  B .  S .  M .  F a r oo k,  “ F e a s ib il it y   s tu d y   o n  pl a nt   c hi li   di s e a s e   de t e c ti o n   us in g  im a ge   pr oc e s s in g  te c hni qu e s , ”   in   P r oc e e di ngs   2022  T hi r d  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nt e ll ig e nt   Sy s te m s   M ode ll in g  and  Si m ul at io n , K o ta   K in a ba lu , M a la y s ia , F e b. 8 – 10, 2022, pp. 291 – 296 ,   do i :  10.1109/I S M S .2012.33 .   [ 16]   L .  M a ,  J .  F a ng,  Y .  C he n,  a nd  S .  G o ng,  “ C o l or   a na l y s is   of   l e a f   im a g e s   of   d e f i c i e n c i e s   a nd  e xc e s s   ni tr o g e n  c o nt e n t  in   s oy b e a n  le a v e s , ”   in   P r oc e e di ngs   2023  I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on  E - P r oduc t  E - Se r v ic e   and  E - E nt e r ta in m e nt ,  H e na n,   C hi na ,  N ov .  7 – 9,  2023, vo l.  11541023, pp. 1 – 3 ,   d o i :  10.1109/I C E E E .2010.56612 35 .   [ 17]   R . C . G o n z a l e z  a nd R . E . W oo ds ,  D ig it al  I m age   P r oc e s s in g , 3r d e d. U ppe r  S a ddl e  R iv e r , N J , U S A :  P e a r s o n P r e nt i c e   H a ll , 202 2 .   [ 18]   J .  K it tl e r   a nd  J .  I ll in gw o r th ,  “ M in im um  e r r o r   th r e s h o ld in g, ”   P at te r n  R e c ogni ti on ,  v o l.   19,  pp.  41 – 47,  1986 ,  doi :   10.1016/0031 - 3203( 86) 90030 - 0 .   [ 19]   A S M  I nt e r na ti o na l,   P r ac ti c al  G ui de  t o I m age  A nal y s is . N ove lt y, O H , U S A :  A S M  I nt e r na ti o na l,   2000 .   [ 20]   S .  M o ha nt y   e t  al . ,  “ U s in g  de e p  l e a r ni ng  f or   im a ge - ba s e d  pl a nt   di s e a s e   de t e c ti o n, ”   F r ont ie r s   in   P la nt   Sc ie nc e ,  v ol .  7,  p.  215232,   2024 , do i:   10.3389/ f pl s .2016.01419 .   [ 21]   B r a hi mi   e t  al . ,  “ D e e p  l e a r ni ng   f o r   pl a nt   di s e a s e s :  de te c ti o n   a nd  s a li e nc y   m a p  v is ua li z a ti o n, ”   H um an  and  M ac hi ne   L e ar ni ng:   V is ib le , E x pl ai nabl e , T r us tw or th y  and T r ans par e nt , pp. 93 – 117 , 2023 , do i:   10.1007/978 - 3 - 319 - 90403 - 0_6 .   [ 22]   P.   R e ma gni n o ,  S .  M a y o,  P .  W il ki n,  J .   C o p e ,  a nd  D .  K ir kup ,   “ M a c h in e   l e a r ni ng  f or   pl a nt   l e a f   a n a l y s is , ”   C om put at io nal   B ot a ny :   M e th ods  f o r  A ut om at e d Spe c ie s  I de nt i f ic at io n , pp. 57 – 79, 2024 ,  do i:   10.1007/978 - 3 - 662 - 53745 - 9_4 .   [ 23]   D .  H ughe s   a nd  M .  S a la th é ,  “ An   o pe n - a c c e s s   r e p o s it o r y   of   im a ge s   o n  pl a nt   he a lt h  t o   e na bl e   th e   de ve l o pm e nt   of   m o bi l e   di s e a s e   di a gno s t ic s , ”   ar X iv  pr e pr in t  ar X iv : 1511.08060 ,  2023 .   [ 24]   M .  G e hl o t,   R .  K .  S a xe na ,  a nd  G .  C .  G a ndhi ,  “ T o ma to - V il la g e :  a   da ta s e t  f or   e nd - to - e nd  t o ma t o   di s e a s e   de te c ti o n  in   a   r e a l - w o r ld   e n v ir o nm e nt , ”   M ul t ime di a Sy s te m ,   v ol . 29, n o . 6, pp.  3305 - 332 8 ,   2023 , do i:   10.10 07/ s 00530 - 023 - 01158 - y .   [ 25]   P .  J ia ng,  Y .   C he n,  B .  L iu ,  D .  H e ,  a nd  C .  L ia ng,  “ R e a l - ti m e   de t e c ti o n  of   a ppl e   le a f   di s e a s e s   us in g  de e p  le a r ni ng  a ppr o a c h  ba s e d  o n  im pr ov e d  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks , ”   I E E E   A c c e s s , v o l.  7,  pp. 59069 – 59080,   2024 ,   do i :  10.1109/ A C C E S S .2019.2914929 .   [2 6 ]   B .  L iu ,  Y .  Z ha ng,  D .  H e ,  a nd  Y .  L i,   “ I d e nt i f i c a ti o n  of   a pp le   le a f   di s e a s e s   ba s e d  o n  de e p  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  ne tw o r ks , ”   Sy m m e tr y ,  v o l.   10 , n o .  1 ,   2024 , d o i:   10.3390/s y m10010011 .   [2 7 ]   M .  W a ng,   S .  Z he ng,  X .  L i,   a nd  X .  Q in ,  “ A  ne w   i ma ge   de no is in g  me th o d  ba s e d  o n  ga us s ia n  f il te r , ”   in   P r oc e e di ngs   2 024   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  in f o r m at io n  s c ie nc e ,  e le c tr oni c s   and  e le c tr ic al   e ngi ne e r in g ,  S a ppo r o ,  J a pa n,  pp.  163 - 167 ,   do i:   10.1109/I n f o S E E E .2014.6948089 .   [2 8 ]   A .  K a tu kur i  a nd  R .  B o da ,  “ A  mul ti - o bj e c t i v e   r a nd o ml y   upd a te d  be e tl e   s w a r m  a nd  mul ti - v e r s e   o p ti mi z a ti o n  f o r   br a in   tu mo r   s e gme nt a ti o n a nd  c la s s if i c a ti o n , ”   C om put e r  J our nal , v o l.  65, n o . 4, pp. 1029 – 1052, 2022 , d o i:   10.1093/ c o mj nl /b x a b171 .   [2 9 ]   J . C ha ki  a nd N . D e y ,  I m age  C ol or  F e at ur e  E x tr ac ti on T e c hni que s :  F undame nt al s  and A ppl ic at io ns , 2020 .   [ 30 ]   L .  Z ha ng,  Y .  B ia n,  P .  J ia ng,  a nd  F .  Z ha ng,  “ A  tr a ns f e r   r e s id ua l  ne ur a l  ne tw or k  ba s e d  o n  R e s N e t - 50  f o r   d e t e c ti o n  of   s te e l  s ur f a c e   de f e c ts , ”   A ppl ie d Sc ie nc e s , v o l.  13, n o . 9, p. 5260, 2023 , d o i:   1 0.3390/a pp13095260 .   [ 3 1 ]   A .  G .  G a d,  “ P a r ti c l e   s w a r m  o pt i mi z a ti o n  a lg o r it hm  a nd  it s   a ppl ic a ti o ns :  a   s y s t e ma ti c   r e vi e w , ”   A r c hi v e s   of   C om put at i onal   M e th ods  i n E ngi ne e r in g , vo l.  29, pp. 2531 – 2561, 2022 , d o i:   10. 1007/S 11831 - 021 - 09694 - 4 .   [ 3 2 ]   A .  S .  J o s hi ,  O .  K ul ka r ni ,  G .  M .  K a ka ndi ka r ,  a nd  V .  M .  N a nde dka r ,  “ C uc koo   s e a r c h  o pt im i z a ti o n — a   r e v ie w, ”   M at e r ia ls   T od ay :   P r oc e e di ngs , vo l.  4, n o . 8, pp. 7262 - 7269, 2024 , d o i :   10.1016/j .ma tp r .2017.07.055 .   [ 3 3 ]   S .  K a t oc h,  S .  S .  C ha uha n,  a nd  V .  K uma r ,  “ A  r e v i e w   o n  g e n e ti c   a lg o r it hm :  pa s t,   pr e s e nt ,  a nd  f ut ur e , ”   M u lt ime di a  T ool s   and   A ppl ic at io ns , vo l.  80, pp. 8091 – 8126, 2021 , d o i :  10.1007/s 11042 - 020 - 10139 - 6 .       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       P enu g o n da   Seet h a   R a m a   Kr i s hn a           i s   c u rr en t l y   w o r k i n g   as   s o ft w ar e   e n g i n ee r   i n   ANZ .   H e   c o m p l e t e d   h i s   M. T ech .   fro m   Su n fl o w e r  E n g i n ee r i n g   Co l l eg e ,   J . N . T . U   K ak i n a d a  i n   2 0 1 4 .   H e  c o m p l e t e d   h i s   M . S c .   fr o m   K . B. N   C o l l e g e ,   V i j a y a w a d a,   A c h ar y a  N ag ar j u n a   U n i v e rs i t y   i n   2 0 0 9 .   H e  r ece i v e d   h i s   B . S c .   fr o m   V . R. S   an d   Y . R. N   C o l l e g e,   C h i ra l a  i n   2 0 0 6 .     H e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   p s rk ri s h n a0 4 @ g m ai l . c o m .       D r.   S .   N a g a ra j a n           is   cu rr e n t l y   w o r k i n g   as   an   as s o c i at e  p ro f e s s o r  i n   t h e  D e p art men t   o f  C o m p u t e r   S c i en ce   an d   E n g i n ee ri n g ,   G o v e r n me n t   C o l l e g e   o f  E n g i n ee ri n g   Sri ran g a m,   T ri ch y   o n   d e p u t at i o n .   Pr e v i o u s l y ,   h e   w o r k ed   as   an   as s i s t an t   p ro fe s s o r  i n   t h e  D e p art men t   o f  Co m p u t e r  Sci e n ce   a n d   E n g i n ee r i n g ,   Fa cu l t y   o f  E n g i n ee ri n g   an d   T ech n o l o g y ,   A n n a m a l ai   U n i v e rs i t y   fro m  J u l y   2 0 0 2   t o   Ma y   2 0 1 7 .   H e  r ec ei v ed   h i s   B. E .   d e g r ee  i n   E l ec t ro n i c s   an d   C o mm u n i c at i o n   E n g i n ee r i n g   fro m   Bh ar at h i d as an   U n i v e rs i t y   i n   t h e   y ear  1 9 9 4   an d   M. B . A .   (P e rs o n n e l   Ma n ag emen t )  fro m   Ma d u ra i   K a m ara j   U n i v e rs i t y   i n   t h e   y e ar   2 0 0 2 .     H e   co m p l e t ed   b o t h   h i s   M. E .   d e g r ee   a n d   P h . D .   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce   a n d   E n g i n ee ri n g   fr o m  A n n a m a l ai   U n i v e rs i t y   i n   t h e   y ear  2 0 0 5   an d   2 0 1 6   re s p ec t i v el y .   H e  h as   2 6   y e ars   o f  t e a ch i n g   s e rv i ce  t o   h i s   c r ed i t .   H e  h as   p u b l i s h e d   mo r e   t h a n   3 5   r e s e ar c h   p ap e rs   i n   i n t e r n at i o n al   j o u rn a l s   an d   c o n f e r e n ce s .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n c l u d e  co m p u t er  v i s i o n ,   art i fi ci al   i n t el l i g en ce ,   i m a g e  p ro ce s s i n g ,   a n d   p at t e rn   r ec o g n i t i o n .   H e   i s   a  l i f e  mem b er  i n   CS I ,   m em b e r  i n   I A E N G ,   CST A ,   an d   U A C E E .   H e   i s   a  F e l l o w   o f  I n s t i t u t i o n   o f  E n g i n ee rs   (I n d i a) .   H e  c an   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   d rs n ag araj a n _ c s e @ g ce s . ed u . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.