I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
20
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
b
e
r
20
20
,
pp
.
1513
~
1521
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
3
.
pp
151
3
-
1521
1513
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
Fa
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
u
s
i
n
g
V
i
o
l
a
-
J
o
n
e
s
d
e
p
e
n
d
i
n
g
o
n
P
y
t
h
o
n
K
h
an
s
aa
D
h
e
yaa
I
s
m
ae
l
1
,
S
tan
c
i
u
I
r
i
n
a
2
1
C
o
l
l
e
g
e
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
A
l
-
N
a
h
r
a
i
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
I
r
a
q
2
F
a
c
ul
t
y
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
in
F
o
r
e
i
g
n
L
a
ng
ua
g
e
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
P
o
l
i
t
e
hn
i
c
a
o
f
B
uc
ha
r
e
s
t
,
R
o
m
a
ni
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
J
a
n
1
3
,
2
0
20
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
5
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
J
un
20
,
2020
I
n
t
hi
s
pa
p
e
r
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
o
f
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
b
a
s
e
d
o
n
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
t
he
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
b
e
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
i
n
t
h
e
s
m
a
r
t
bu
i
l
di
ng
o
r
a
ny
V
I
P
bui
l
d
i
ng
ne
e
d
s
e
c
ur
i
t
y
i
nt
e
r
r
i
ng
i
n
g
e
n
e
r
a
l
.
T
he
hum
a
n
f
a
c
e
w
i
l
l
be
r
e
c
og
ni
z
e
d
f
r
o
m
a
s
t
r
e
a
m
o
f
pi
c
t
u
r
e
s
o
r
v
i
de
o
f
e
e
d,
t
h
i
s
t
e
c
hno
l
o
gy
r
e
c
o
g
ni
z
e
s
t
he
pe
r
s
o
n
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
he
s
p
e
c
i
f
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
t
he
a
l
g
o
r
i
t
hm
t
h
a
t
e
m
p
l
oy
e
d
i
n
t
hi
s
p
a
pe
r
i
s
t
he
V
i
o
l
a
–
J
o
ne
s
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
by
us
i
ng
P
y
t
ho
n.
T
he
t
a
s
k
o
f
t
he
pr
o
po
s
e
d
f
a
c
i
a
l
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
c
o
ns
i
s
t
s
o
f
t
w
o
s
t
e
p
s
,
t
he
f
i
r
s
t
o
ne
w
a
s
de
t
e
c
t
e
d
t
he
hum
a
n
f
a
c
e
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
us
i
ng
t
he
w
e
bc
a
m
e
r
a
i
n
t
he
c
om
put
e
r
,
a
nd
t
he
s
e
c
o
nd
s
t
e
p
r
e
c
o
g
ni
z
e
s
i
f
t
h
i
s
f
a
c
e
a
l
l
o
w
e
d
t
o
e
nt
e
r
t
he
bu
i
l
d
i
ng
o
r
no
t
by
c
o
m
pa
r
i
ng
i
t
w
i
t
h
t
h
e
e
xi
s
t
i
ng
da
t
a
b
a
s
e
,
t
he
t
w
o
s
t
e
p
s
de
p
e
ndi
ng
o
n
t
he
O
pe
nC
V
py
t
ho
n
b
y
i
m
po
r
t
i
ng
c
v
2
m
e
t
ho
d
f
o
r
de
t
e
c
t
i
ng
t
h
e
hu
m
a
n
f
a
c
e
,
t
he
f
r
a
m
e
s
c
a
n
b
e
r
e
a
d
o
r
w
r
i
t
t
e
n
t
o
f
i
l
e
w
i
t
h
t
he
c
v
2.
i
m
r
e
a
d
a
nd
c
v
2.
i
m
w
r
i
t
e
f
unc
t
i
o
ns
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
F
i
n
a
l
l
y
,
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
s
o
f
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
c
a
n
be
us
e
d
t
o
c
o
nt
r
o
l
a
c
c
e
s
s
i
n
s
m
a
r
t
bu
i
l
di
ng
s
a
s
a
r
u
l
e
a
nd
t
h
e
a
dv
a
nc
e
m
e
nt
o
f
t
e
c
hni
qu
e
s
c
o
nne
c
t
e
d
a
r
o
und
t
he
r
e
,
P
r
o
v
i
di
ng
a
s
e
c
ur
i
t
y
s
y
s
t
e
m
i
s
o
ne
o
f
t
he
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
f
e
a
t
u
r
e
s
m
u
s
t
be
a
c
hi
e
v
e
d
i
n
t
h
e
s
m
a
r
t
b
ui
l
d
i
ng
s
,
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
be
u
s
e
d
a
s
a
n
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
i
n
a
s
m
a
r
t
bu
i
l
di
ng
a
s
a
s
e
c
ur
i
t
y
s
y
s
t
e
m
.
F
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
i
s
o
ne
o
f
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
n
t
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
us
i
ng
t
o
da
y
f
o
r
pr
a
c
t
i
c
a
l
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
T
he
pr
o
po
s
e
d
s
o
f
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
,
de
p
e
ndi
ng
o
n
us
i
ng
O
pe
nC
V
(
O
pe
n
S
o
ur
c
e
C
o
m
put
e
r
V
i
s
i
o
n)
i
s
a
po
pul
a
r
c
o
m
p
ut
e
r
v
i
s
i
o
n
l
i
b
r
a
r
y
,
i
n
199
9
t
h
i
s
l
i
b
r
a
r
y
s
t
a
r
t
e
d
by
I
nt
e
l
.
T
he
p
l
a
t
f
o
r
m
l
i
br
a
r
y
s
e
t
s
i
t
s
f
o
c
us
o
n
r
e
a
l
-
t
i
m
e
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
nd
i
nc
l
ude
s
pa
t
e
nt
-
f
r
e
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
ns
o
f
t
h
e
l
a
t
e
s
t
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
.
O
pe
nC
V
2
.
3
.
1
no
w
c
o
m
e
s
w
i
t
h
a
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
i
nt
e
r
f
a
c
e
t
o
C
,
C
+
+
,
P
y
t
ho
n,
a
nd
A
ndr
o
i
d.
O
p
e
nC
V
l
i
b
r
a
r
y
of
py
t
ho
n,
t
he
t
hr
e
e
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
t
ha
t
w
i
l
l
be
us
e
d
i
n
t
h
i
s
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
.
T
he
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
v
a
i
l
a
bl
e
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
a
r
e
:
E
i
g
e
nf
a
c
e
s
→
c
r
e
a
t
e
E
i
g
e
nF
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
z
e
r
(
)
,
F
i
s
h
e
r
f
a
c
e
s
→
c
r
e
a
t
e
F
i
s
h
e
r
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
z
e
r
(
)
,
L
o
c
a
l
B
i
na
r
y
P
a
t
t
e
r
ns
H
i
s
t
o
g
r
a
m
s
→
c
r
e
a
t
e
L
B
P
H
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
z
e
r
(
)
,
F
i
n
a
l
l
y
t
he
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
pr
o
v
i
de
e
n
t
e
r
i
ng
t
o
t
he
bu
i
l
di
ng
j
us
t
f
o
r
t
he
a
ut
ho
r
i
z
e
d
pe
r
s
o
n
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
h
e
m
.
Ke
y
w
or
d
s
:
A
da
b
oo
s
t
Ca
s
c
a
di
n
g
F
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
H
a
a
r
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
Int
e
g
r
a
l
I
m
a
ge
O
pe
n
c
v
V
i
o
la
-
J
o
n
e
s
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
C
opy
r
i
gh
t
©
20
20
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
K
ha
n
s
a
a
D
h
e
y
a
a
Is
m
a
e
l
,
Co
l
l
e
ge
of
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
Al
-
N
a
hra
i
n
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
gh
d
a
d
6407
4,
I
r
a
q
.
E
m
a
i
l
:
d
h
k
ha
l
j
a
f
a
a
r@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
,
k
ha
n
s
a
a
.
d
h
i
a
@
c
o
i
e
-
na
hra
i
n.
e
du.
i
q
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
O
ur
w
o
r
l
d
ha
s
b
e
c
o
m
e
l
i
ke
a
n
e
t
w
o
r
k
t
o
da
y
,
o
ur
b
ui
l
di
n
g
m
us
t
b
e
p
r
o
t
e
c
t
e
d,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
a
v
e
r
y
i
m
po
rt
a
nt
l
o
c
a
t
i
o
n,
t
h
e
r
e
a
r
e
s
e
v
e
r
a
l
w
a
y
s
of
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
i
d
e
n
t
i
t
y
of
t
h
e
pe
r
s
o
n,
s
uc
h
a
s
f
i
n
ge
r
p
ri
n
t
,
e
y
e
pr
i
n
t
b
ut
t
h
e
h
u
m
a
n
o
f
t
e
n
us
e
f
a
c
e
s
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
i
de
n
t
i
t
y
of
t
h
e
pe
r
s
o
n.
“
A
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
i
s
a
c
o
m
put
e
r
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
c
a
pa
b
l
e
o
f
i
de
nt
i
fy
i
n
g
o
r
v
e
r
i
fy
i
n
g
a
pe
r
s
o
n
f
r
o
m
a
d
i
g
i
t
a
l
i
m
a
ge
o
r
a
v
i
de
o
f
r
a
m
e
f
r
o
m
a
v
i
d
e
o
s
o
ur
c
e
.
O
n
e
o
f
t
h
e
w
a
y
s
t
o
do
t
hi
s
i
s
by
c
o
m
pa
r
i
ng
s
e
l
e
c
t
e
d
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
i
m
a
ge
a
n
d
a
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
.
’’
[1
,
2]
T
hi
s
do
c
um
e
n
t
d
i
s
pl
a
y
s
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
a
l
go
r
i
t
hm
[1]
us
i
ng
P
y
t
h
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
020
:
15
13
-
15
21
1514
t
o
i
m
pl
e
m
e
n
t
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
,
de
t
e
c
t
t
h
e
o
b
j
e
c
t
(f
a
c
e
),
M
a
c
h
t
h
e
o
b
j
e
c
t
(f
a
c
e
)
w
i
t
h
t
h
e
o
bj
e
c
t
s
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
,
a
n
d
t
h
e
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
de
c
i
de
i
f
t
h
i
s
pe
r
s
o
n
c
a
n
e
n
t
e
r
i
nt
o
t
h
e
b
ui
l
di
ng
o
r
n
o
t
[3
,
4]
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
s
i
m
pl
e
m
e
nt
e
d
i
n
t
w
o
pha
s
e
s
:
t
h
e
f
i
r
s
t
p
h
a
s
e
de
t
e
c
t
s
t
h
e
f
a
c
e
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
de
pe
n
di
n
g
o
n
t
h
e
w
e
b
c
a
m
e
r
a
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
e
xt
ra
c
t
s
t
h
e
h
um
a
n
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
e
s
t
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
us
i
ng
I
nt
e
g
r
a
l
I
m
a
ge
,
A
d
a
b
o
os
t
,
C
a
s
c
a
di
n
g
,
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
I
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
-
p
h
a
s
e
t
h
e
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
c
a
pt
u
r
e
d
f
a
c
e
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
w
i
t
h
a
d
a
t
a
b
a
s
e
o
f
h
um
a
n
f
a
c
e
b
ui
l
di
n
g
by
us
i
n
g
O
pe
nCV
l
i
b
ra
r
y
i
n
py
t
h
o
n
[5]
.
H
um
a
n
f
a
c
e
i
de
n
t
i
t
y
i
s
m
o
r
e
a
c
c
ura
t
e
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
t
h
e
e
x
i
s
t
i
ng
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
us
e
s
B
i
o
ID
-
f
a
c
e
-
da
t
a
b
a
s
e
b
e
c
a
us
e
t
h
e
hum
a
n
f
a
c
e
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
a
s
t
a
nda
rd
i
m
a
ge
da
t
a
b
a
s
e
fo
r
t
h
e
pu
rpo
s
e
of
f
a
c
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
de
t
e
c
t
i
o
n
[
6]
.
2.
R
ELA
TE
D
WO
R
K
T
.
D
e
s
h
pa
nde
a
n
d
S
.
R
a
v
i
s
h
a
n
k
a
r
[7]
,
t
h
e
i
r
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
d
e
pe
n
ds
o
n
t
o
de
t
e
c
t
a
n
d
i
de
nt
i
fy
t
h
e
h
u
m
a
n
f
a
c
e
i
n
t
h
e
g
i
v
e
n
i
m
a
ge
,
us
i
ng
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
o
b
j
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
a
n
d
L
i
n
e
a
r
D
i
s
c
r
i
m
i
na
t
i
v
e
A
na
l
y
s
i
s
a
n
d
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
t
o
de
t
e
c
t
a
n
d
i
de
n
t
i
fy
t
h
e
h
u
m
a
n
f
a
c
e
i
n
a
c
l
us
t
e
r
e
d
i
m
a
ge
.
S
e
v
e
r
a
l
r
e
c
e
n
t
s
t
ud
i
e
s
[8]
,
c
a
rri
e
d
o
ut
t
h
e
n
e
w
s
t
udy
a
b
o
ut
t
h
e
pa
rt
s
o
f
t
h
e
hum
a
n
f
a
c
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
na
l
y
z
e
r
,
by
de
a
l
i
n
g
w
i
t
h
t
h
e
f
a
c
e
a
s
a
p
r
o
m
i
s
i
n
g
m
o
de
l
t
h
e
y
de
pe
n
di
n
g
o
n
l
o
c
a
t
i
ng
t
h
e
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
i
m
a
ge
s
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
f
a
c
e
s
.
T
h
e
y
b
ui
l
d
f
r
o
m
c
o
m
pl
e
x
b
a
c
kg
r
o
und
i
m
a
ge
s
a
f
ul
l
y
a
ut
o
m
a
t
e
d
h
u
m
a
n
f
a
c
i
a
l
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
i
r
w
o
r
k
de
t
e
c
t
s
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
s
uc
h
a
s
n
o
s
e
,
e
y
e
,
a
n
d
m
o
ut
h
i
s
a
n
i
m
p
o
r
t
a
nt
s
t
e
p
f
o
r
a
na
l
y
z
i
n
g
hum
a
n
f
a
c
e
t
a
s
ks
.
T
h
e
i
r
s
t
udy
pr
e
s
e
n
t
s
a
s
i
m
p
l
e
m
o
de
l
a
pp
r
o
a
c
h
de
pe
nds
o
n
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
ra
m
e
w
o
r
k
a
l
go
ri
t
hm
c
o
n
c
e
r
t
e
d
w
i
t
h
s
y
m
m
e
t
r
i
c
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
ge
o
m
e
t
r
y
of
t
h
e
f
a
c
e
pa
r
t
s
o
f
t
h
e
i
m
a
g
e.
S
e
v
e
r
a
l
r
e
c
e
nt
s
t
ud
i
e
s
[9]
,
c
a
rri
e
d
o
ut
a
n
e
w
p
r
o
po
s
e
s
w
h
i
c
h
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
a
pp
r
o
a
c
h
f
o
r
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
by
us
i
n
g
O
pe
n
CV
,
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
a
l
go
ri
t
hm
b
a
s
e
d
o
n
c
o
di
n
g
e
y
e
s
w
h
i
c
h
r
e
m
o
v
e
s
t
h
e
f
a
l
s
e
l
y
de
t
e
c
t
e
d
f
a
c
e
s
.
T
h
e
H
a
a
r
t
ra
i
ni
n
g
m
o
dul
e
i
n
O
pe
n
CV
i
s
a
n
i
m
p
l
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
f
r
a
m
e
w
o
r
k,
t
h
e
i
n
p
ut
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
a
t
ra
i
ni
n
g
g
r
o
up
o
f
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
i
m
a
ge
s
,
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
w
o
r
k
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
s
t
r
o
ng
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
t
h
e
f
o
r
m
a
t
o
f
a
n
X
M
L
f
i
l
e
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
w
a
n
t
e
d
f
a
c
e
a
n
d
e
y
e
s
i
n
a
gi
v
e
n
i
m
a
ge
,
t
o
s
pe
e
d
up
H
a
a
r
-
l
i
k
e
f
e
a
t
ur
e
s
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
f
o
r
e
a
c
h
i
m
a
ge
t
h
e
i
n
t
e
g
ra
l
i
m
a
ge
i
s
us
e
d
t
o
c
o
l
l
e
c
t
t
h
e
w
e
a
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
nd
p
r
o
duc
e
a
s
t
ro
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
d
a
t
a
s
e
t
a
n
d
t
h
e
A
d
a
b
oo
s
t
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d.
By
us
i
n
g
a
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
c
a
s
c
a
de
p
r
o
c
e
s
s
,
t
h
e
s
p
e
e
d
a
n
d
a
c
c
ura
c
y
o
f
t
h
e
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
a
r
e
i
n
c
r
e
a
s
e
d.
S
i
n
g
h1,
K
a
u
r2
[10
]
,
t
h
e
y
c
a
rr
i
e
d
o
ut
t
h
a
t
hum
a
n
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
de
t
e
c
t
i
n
g
r
e
gi
o
n
o
f
t
h
e
f
a
c
e
f
r
o
m
a
p
i
c
t
u
r
e
o
f
o
n
e
o
r
m
u
l
t
i
pl
e
pe
r
s
o
n
s
t
o
ge
t
h
e
r
.
T
ha
t
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
v
i
o
l
a
-
J
o
n
e
s
a
l
go
ri
t
hm
t
o
de
t
e
c
t
a
n
d
p
r
o
c
e
s
s
t
h
e
f
a
c
e
.
T
h
e
c
o
rr
e
l
a
t
i
o
n
m
o
de
l
i
s
t
h
e
us
e
o
f
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
f
a
c
e
i
n
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
.
T
h
e
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
c
a
n
de
t
e
c
t
t
h
e
pe
r
s
o
n
a
m
o
n
g
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
o
f
f
a
c
e
s
w
i
t
h
o
ut
k
n
o
w
i
n
g
a
n
y
o
t
h
e
r
de
t
a
i
l
s
a
b
o
ut
t
h
e
pe
r
s
o
n
-
s
pe
c
i
f
i
c
.
3.
M
ET
H
O
D
O
L
O
G
Y
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
pr
e
s
e
nt
s
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
a
nd
r
e
c
o
gn
i
z
i
ng
a
h
u
m
a
n
f
a
c
e
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
by
a
ppl
y
i
n
g
t
h
e
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
a
l
go
ri
t
hm
[3
,
1
1]
de
pe
n
d
i
n
g
o
n
py
t
h
o
n
.
T
h
e
f
l
o
w
c
h
a
rt
f
o
r
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
i
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
1
.
3.
1
.
I
n
p
u
ts
an
d
ou
tp
u
ts
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
w
i
l
l
ge
t
v
i
de
o
i
n
pu
t
s
a
n
d
f
ra
m
e
s
i
n
t
h
e
ri
g
ht
f
o
r
m
a
t
s
;
t
h
e
v
i
de
o
f
e
e
d
m
us
t
b
e
t
ra
n
s
f
e
rr
e
d
f
r
o
m
t
h
e
c
a
m
e
ra
i
nt
o
t
h
e
f
ra
m
e
us
i
n
g
t
h
e
s
t
a
t
e
m
e
n
t
(
c
a
m
e
ra
=
V
i
de
o
Ca
m
e
ra
())
b
y
t
a
ki
n
g
20
pi
c
t
u
r
e
s
f
o
r
e
ve
r
y
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
by
us
i
n
g
t
h
e
f
u
n
c
t
i
o
n
(c
v
2.
na
m
e
dW
i
ndo
w
)
t
o
c
r
e
a
t
e
a
w
i
n
do
w
t
ha
t
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
a
pl
a
c
e
h
o
l
de
r
fo
r
i
m
a
ge
s
a
n
d
t
ra
c
k
b
a
r
s
.
3.
2
.
D
e
te
c
ti
n
g
fa
c
e
s
fr
o
m
a
l
i
v
e
v
i
d
e
o
fe
e
d
T
h
i
s
s
t
e
p
w
o
ul
d
i
n
v
o
l
ve
us
i
n
g
t
h
e
V
i
o
l
a
–
J
o
n
e
s
o
b
j
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
ra
m
e
w
o
r
k
us
e
d
t
o
p
r
o
v
i
de
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
ra
t
e
s
i
n
r
e
a
l
-
t
i
m
e
p
r
o
po
s
e
d
i
n
20
01
by
P
a
ul
V
i
o
l
a
a
nd
M
i
c
h
a
e
l
J
o
n
e
s
[1
2]
.
T
o
de
t
e
c
t
a
n
d
c
a
pt
u
r
e
f
a
c
e
s
f
r
o
m
a
l
i
v
e
v
i
de
o
fe
e
d
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
ac
e
r
e
c
og
ni
t
i
on
us
i
n
g
V
i
o
l
a
-
J
one
s
de
pe
nd
i
ng
on
P
y
t
h
on
.
.
.
(
Khans
aa
D
he
y
aa
Is
m
ae
l
)
1515
F
i
gu
r
e
1
.
F
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
T
h
i
s
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
p
h
a
s
e
w
i
l
l
b
e
a
c
h
i
e
v
e
d
i
n
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
e
s
e
n
um
e
ra
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
2
:
F
i
gu
r
e
2
.
D
e
t
e
c
t
i
n
g
f
a
c
e
f
r
o
m
a
l
i
v
e
v
i
de
o
f
e
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
020
:
15
13
-
15
21
1516
3.
3
.
N
o
r
m
al
i
z
i
n
g
i
m
age
s
T
o
ge
t
t
h
e
m
o
s
t
o
ut
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
s
de
t
e
c
t
e
d,
w
e
n
e
e
d
t
o
pe
rfo
r
m
s
o
m
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
t
o
n
o
rm
a
l
i
z
e
t
h
e
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
t
h
e
v
i
de
o
s
[13]
.
F
i
r
s
t
,
a
r
e
c
t
a
ngl
e
c
ut
s
a
r
o
und
t
he
f
a
c
e
t
o
ge
t
t
h
e
m
o
s
t
o
f
t
h
e
f
a
c
e
w
h
i
l
e
r
e
duc
i
n
g
b
a
c
kgr
o
un
d
n
o
i
s
e
a
s
s
h
o
w
n
b
e
l
ow
.
T
h
e
pi
c
t
u
r
e
i
s
c
o
n
v
e
r
t
e
d
t
o
g
r
a
y
s
c
a
l
e
w
i
t
h
t
h
e
c
o
m
pl
e
t
e
g
ra
y
s
c
a
l
e
s
pe
c
t
r
um
,
[0
-
255]
,
us
e
d
t
o
n
o
rm
a
l
i
z
e
t
h
e
i
m
a
ge
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
i
n
t
e
rm
s
o
f
c
o
l
o
r
,
s
i
z
e
,
a
nd
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
t
h
e
i
nt
e
n
s
i
t
y
i
s
a
l
s
o
e
nh
a
n
c
e
d.
F
i
na
l
l
y
,
o
ur
p
i
c
t
u
r
e
s
a
r
e
t
a
ke
n
t
o
a
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
s
i
z
e
.
3.
4
.
B
u
i
l
d
i
n
g
th
e
d
atab
as
e
T
h
i
s
w
o
ul
d
i
n
v
o
l
ve
s
t
o
r
i
ng
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
d
i
f
fe
r
e
nt
pe
r
s
o
n
s
i
n
a
d
a
t
a
b
a
s
e
.
I
n
w
h
i
c
h
e
a
c
h
i
m
a
ge
w
i
l
l
t
a
ke
a
na
m
e
‘’a
s
a
l
a
b
e
l
’’
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
a
ut
h
e
nt
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
s
o
n
s
.
3.
4
.
1.
I
m
p
o
r
ts
O
pe
n
CV
i
s
a
l
i
b
ra
r
y
i
n
py
t
h
o
n
[14]
w
h
i
c
h
i
s
a
n
o
pe
n
-
s
o
u
r
c
e
v
i
s
i
o
n
a
n
d
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
s
o
f
t
w
a
r
e
.
T
h
e
l
i
b
ra
r
y
i
n
c
l
ude
s
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
v
e
s
e
t
o
f
r
o
b
us
t
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
F
o
r
t
h
i
s
s
c
e
n
a
ri
o
,
s
o
m
e
a
l
go
ri
t
hm
s
w
e
’l
l
c
o
n
s
i
de
r
i
n
c
l
ude
de
t
e
c
t
i
n
g
f
a
c
e
s
,
r
e
c
o
gn
i
z
i
ng
f
a
c
e
s
,
a
n
d
f
i
n
di
n
g
s
i
m
i
l
a
r
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
a
n
i
m
a
ge
da
t
a
b
a
s
e
.
It
ha
s
s
uppo
r
t
f
o
r
m
a
n
y
pr
o
gr
a
m
m
i
n
g
l
a
ngu
a
ge
s
a
n
d
c
a
n
ru
n
o
n
m
a
n
y
o
p
e
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
pl
a
t
f
o
r
m
s
.
T
h
e
o
t
h
e
r
l
i
b
r
a
ri
e
s
w
i
l
l
b
e
e
m
pl
oy
e
d
i
n
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
t
o
ga
t
e
a
s
ui
t
a
b
l
e
de
ve
l
o
pm
e
n
t
s
uc
h
a
s
N
u
m
p
y
,
m
a
t
pl
o
t
l
i
b
,
m
at
h
,
I
P
y
t
h
on
[15]
,
a
n
d
s
o
m
e
o
t
h
e
r
c
us
t
o
m
c
l
a
s
s
e
s
a
nd
f
u
n
c
t
i
o
n
s
us
e
f
ul
f
o
r
t
h
e
p
r
o
g
r
a
m
.
3.
4
.
2.
V
i
d
e
o
i
n
p
u
ts
an
d
fr
am
e
s
T
h
e
b
ui
l
t
-
i
n
c
a
m
e
r
a
i
n
a
n
o
r
m
a
l
c
o
m
put
e
r
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
b
e
us
e
d
t
o
s
t
r
e
a
m
v
i
de
o
s
t
o
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
w
e
b
c
a
m
e
ra
i
s
i
n
s
t
a
nt
i
a
t
e
d
b
y
c
a
l
l
i
n
g
t
h
e
V
i
de
oCap
t
u
r
e
(
)
m
e
t
h
o
d.
T
h
e
q
ua
l
i
t
y
of
t
h
e
v
i
de
o
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
(
i
n
m
e
ga
p
i
xe
l
s
)
o
f
t
h
e
c
a
m
e
r
a
w
e
a
r
e
us
i
n
g
.
T
h
e
v
i
de
o
f
e
e
d
i
s
di
s
pl
a
y
e
d
i
n
a
n
e
xt
e
rna
l
w
i
n
do
w
.
T
o
ge
t
pi
c
t
u
r
e
s
,
t
h
e
v
i
de
o
i
s
s
p
l
i
t
i
n
t
o
f
ra
m
e
s
;
t
h
e
c
o
n
s
e
c
ut
i
v
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
f
r
a
m
e
s
c
o
n
s
t
i
t
u
t
e
s
t
h
e
v
i
de
o
.
E
a
c
h
f
ra
m
e
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
v
i
de
o
i
s
s
pl
i
t
i
nt
o
i
s
a
n
u
m
py
a
rra
y
a
n
d
c
a
n
pl
o
t
us
i
ng
t
h
e
m
a
t
pl
ot
l
i
b
l
i
b
r
a
r
y
[16]
.
O
pe
n
CV
,
b
y
de
f
a
ul
t
,
de
a
l
s
w
i
t
h
v
i
de
o
s
a
n
d
pi
c
t
u
r
e
s
i
n
B
G
R
f
orm
a
t
[17]
.
F
o
r
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
,
w
e
c
o
n
v
e
r
t
t
h
e
v
i
de
os
a
n
d
p
i
c
t
u
r
e
s
t
o
R
G
B
.
T
h
e
T
a
b
l
e
1
.
S
h
o
w
s
t
h
a
t
by
us
i
n
g
c
v
2.
i
m
r
e
a
d()
t
o
r
e
a
d
t
h
e
i
m
a
ge
(l
o
a
d
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
)
i
n
t
h
e
f
i
l
e
t
y
pe
.
j
pg,
o
r
.
p
n
g
,
a
l
l
t
h
e
i
m
a
ge
f
i
l
e
w
i
l
l
b
e
i
n
R
G
B
(r
e
d,
g
r
e
e
n
,
b
l
o
w
)
a
l
l
t
h
e
i
m
a
ge
f
i
l
e
w
i
l
l
r
e
a
d
a
s
n
u
m
py
a
rr
a
y
f
o
r
m
de
pe
n
di
ng
o
n
O
pe
n
CV
l
i
br
ar
y
,
i
n
t
hi
s
s
t
e
e
p
e
v
e
r
y
i
m
a
ge
m
us
t
b
e
i
n
t
h
e
o
r
de
r
o
f
c
o
l
o
r
s
i
s
B
G
R
(b
l
ue
,
g
r
e
e
n,
r
e
d)
,
b
e
c
a
us
e
t
h
e
i
m
a
ge
s
r
e
a
d
i
n
g
by
us
i
n
g
O
pe
n
CV
l
i
br
ar
y
,
o
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
by
us
i
n
g
c
v
2.
i
m
w
r
i
t
e
(
)
t
o
w
r
i
t
e
(s
a
v
e
)
t
h
e
i
m
a
ge
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
y
pe
s
of
fi
l
e
s
,
a
l
l
t
h
e
i
m
a
ge
f
i
l
e
w
i
l
l
s
a
v
e
i
n
t
h
e
R
G
B
(r
e
d,
gr
e
e
n,
b
l
ow
).
T
a
b
l
e
1
.
O
pe
n
CV
r
e
a
d
a
n
d
w
r
i
t
e
Im
a
g
e
F
i
l
e
→
O
p
e
n
C
V
→
Im
a
g
e
F
i
l
e
.
j
p
g
.
p
n
g
,
e
t
c
.
c
v
2
.
i
m
r
e
a
d
()
n
u
m
p
y
a
rra
y
c
v
2
.
i
m
w
ri
t
e
()
.
j
p
g
.
p
n
g
e
t
c
RG
B
→
BG
R
→
RG
B
3.
4
.
3.
R
e
ad
i
n
g
an
d
w
r
i
ti
n
g
i
m
age
s
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
r
e
a
d
o
r
w
r
i
t
e
t
h
e
f
ra
m
e
s
t
o
f
i
l
e
w
i
t
h
t
h
e
c
v
2
.
i
m
r
e
ad
a
n
d
c
v
2
.
i
m
wr
i
t
e
f
un
c
t
i
o
n
s
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
[18]
,
T
h
e
s
e
v
a
l
ue
s
b
e
l
ow
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
e
m
o
de
s
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
r
e
a
d
t
h
e
i
m
a
ge
s
.
➔
1
=
c
v
2.
IM
R
E
A
D
_CO
L
O
R
➔
0
=
c
v
2.
IM
R
E
A
D
_G
R
A
Y
S
CA
L
E
➔
-
1
=
c
v
2.
IM
R
E
A
D
_U
N
C
H
A
N
G
E
D
Im
a
ge
s
c
a
n
a
l
s
o
b
e
w
r
i
t
t
e
n
i
n
di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
r
m
a
t
s
a
s
de
s
i
r
e
d.
3.
4
.
4.
D
e
te
c
ti
n
g
fa
c
e
s
W
e
c
a
n
i
m
pl
e
m
e
n
t
t
h
e
de
t
e
c
t
i
n
g
f
a
c
e
us
i
ng
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
.
H
a
a
r
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
In
F
i
gu
r
e
(3)
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
o
f
e
a
c
h
o
b
j
e
c
t
t
o
gi
v
e
a
hi
g
h
o
ut
put
w
h
e
n
t
h
e
r
e
gi
o
n
s
a
r
e
s
i
m
i
l
a
r.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
ac
e
r
e
c
og
ni
t
i
on
us
i
n
g
V
i
o
l
a
-
J
one
s
de
pe
nd
i
ng
on
P
y
t
h
on
.
.
.
(
Khans
aa
D
he
y
aa
Is
m
ae
l
)
1517
F
i
gu
r
e
3
.
E
dge
f
e
a
t
u
r
e
s
,
l
i
n
e
f
e
a
t
ur
e
s
,
c
e
nt
e
r
s
u
rr
o
und
f
e
a
t
u
r
e
s
[19]
T
h
e
o
ut
put
ge
n
e
ra
t
e
d
i
s
g
i
v
e
n
by
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
:
O
ut
p
ut
=
Σ
(
pi
xe
l
s
i
n
t
h
e
b
l
a
c
k
a
r
e
a
)
-
Σ
(p
i
xe
l
s
i
n
w
hi
t
e
a
r
e
a
)
P
r
o
b
l
e
m
s
a
ri
s
e
t
h
o
ug
h
,
b
e
c
a
us
e
t
h
e
num
b
e
r
s
o
f
c
o
m
put
a
t
i
o
n
s
t
ha
t
n
e
e
d
t
o
b
e
c
a
rr
i
e
d
o
ut
a
r
e
v
e
r
y
h
i
g
h
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
a
2
4
by
24”
c
o
ul
d
g
i
v
e
o
ve
r
160,
000
f
e
a
t
u
re
s
a
n
d
t
h
e
s
u
m
o
f
pi
xe
l
i
n
t
e
n
s
i
t
i
e
s
n
e
e
ds
t
o
b
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
e
a
c
h
t
i
m
e
a
n
y
of
t
h
e
s
e
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
[
6,
20]
.
Int
e
g
r
a
l
i
m
a
ge
T
h
i
s
a
l
go
ri
t
hm
t
e
n
ds
t
o
s
o
l
v
e
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
de
s
c
r
i
b
e
d
a
b
o
ve
-
r
e
duc
i
ng
t
h
e
num
b
e
r
o
f
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
s
b
e
i
n
g
c
a
rri
e
d
o
ut
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
i
f
w
e
h
a
v
e
t
o
f
i
n
d
t
h
e
i
n
t
e
g
r
a
l
i
m
a
g
e
,
S
,
o
f
a
s
qua
r
e
i
n
t
h
e
i
m
a
ge
b
e
l
ow
,
t
h
e
f
o
r
m
ul
a
i
s
gi
v
e
n
by
:
S
=
∑
D
+
∑A
−
∑B
−
∑
C
A
s
s
h
o
w
n
i
n
f
i
gu
r
e
(4)
w
h
e
r
e
S
ha
s
f
o
ur
l
i
m
i
t
s
C
,
A
,
B
,
D
t
he
i
de
a
i
s
t
o
c
o
n
v
e
r
t
e
a
c
h
pi
xe
l
i
nt
e
n
s
i
t
y
by
t
h
e
s
um
o
f
a
l
l
p
i
xe
l
i
n
t
e
n
s
i
t
i
e
s
t
o
t
h
e
l
e
f
t
a
n
d
a
b
o
ve
i
t
p
r
i
o
r
t
o
a
ppl
y
i
n
g
t
h
e
H
a
a
r
f
e
a
t
u
r
e
s
.
T
hi
s
r
e
duc
e
s
o
ur
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
o
j
us
t
4
n
u
m
b
e
r
s
f
o
r
e
a
c
h
s
qu
a
r
e
E
r
r
o
r
!
R
e
f
e
r
e
n
c
e
s
o
u
r
c
e
n
o
t
fo
u
n
d
.
.
In
F
i
g
u
r
e
5
t
h
e
i
de
a
i
s
t
o
c
o
n
v
e
r
t
e
a
c
h
pi
xe
l
i
nt
e
n
s
i
t
y
by
t
h
e
s
um
o
f
a
l
l
p
i
xe
l
i
nt
e
n
s
i
t
i
e
s
t
o
t
h
e
l
e
f
t
a
n
d
a
b
ov
e
i
t
p
r
i
o
r
t
o
a
pp
l
y
i
n
g
t
h
e
H
a
a
r
f
e
a
t
u
r
e
s
.
T
hi
s
r
e
duc
e
s
o
ur
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
o
j
us
t
4
num
b
e
r
s
f
o
r
e
a
c
h
s
qua
r
e
.
F
i
gu
r
e
4
.
F
i
ndi
ng
t
h
e
i
nt
e
g
r
a
l
i
m
a
ge
[19
]
F
i
gu
r
e
5
.
I
nt
e
g
r
a
l
i
m
a
ge
a
l
go
ri
t
hm
s
[21]
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
020
:
15
13
-
15
21
1518
A
da
b
oo
s
t
E
v
e
n
a
f
t
e
r
ge
t
t
i
ng
t
h
e
i
n
t
e
g
r
a
l
i
m
a
ge
,
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
s
t
i
l
l
q
ui
t
e
a
l
o
t
.
A
da
b
o
o
s
t
s
o
l
v
e
s
t
h
i
s
p
r
o
b
l
e
m
by
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
num
b
e
r
o
f
fe
a
t
u
r
e
s
.
T
h
i
s
i
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
t
h
e
f
o
r
m
ul
a
:
F
(
x
)
=
α
1f
1
(
x
)
+
α
2f
2
(
x
)
+
α
3f
3
(
x
)
.
.
.
+
α
nf
n
(
x
)
W
e
a
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
:
f
n
(
x
)
,
S
t
r
o
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
:
F
(
x),
a
n
d
t
h
e
b
i
gge
r
t
h
e
w
e
i
gh
t
α
t
h
e
m
o
r
e
r
e
l
e
v
a
n
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
i
s
.
If
t
h
e
t
o
t
a
l
a
m
o
unt
o
f
fe
a
t
u
r
e
s
,
f
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
w
e
r
e
160000
+
,
a
f
t
e
r
A
da
b
o
o
s
t
,
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
c
a
n
r
e
duc
e
t
o
6000
.
Ca
s
c
a
di
n
g
In
F
i
gu
r
e
6
f
i
n
a
l
l
y
,
c
a
s
c
a
di
n
g
s
e
pa
r
a
t
e
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
nd
d
i
s
c
a
r
d
f
e
a
t
u
r
e
s
t
ha
t
a
r
e
n
o
t
of
i
n
t
e
r
e
s
t
i
f
r
e
a
l
l
y
s
ur
e
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
w
i
l
l
de
c
i
de
i
f
t
h
e
c
a
p
t
u
r
e
d
i
m
a
ge
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
a
h
um
a
n
f
a
c
e
o
r
n
o
t
.
F
i
gu
r
e
6
.
C
a
s
c
a
di
ng
T
h
e
r
e
i
s
a
l
i
s
t
o
f
pr
e
-
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
s
a
v
a
i
l
a
b
l
e
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
f
a
c
e
s
.
F
o
r
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
,
w
e
’l
l
b
e
e
m
pl
oy
i
n
g
t
h
e
h
aar
c
as
c
ade
_f
r
on
t
al
f
ac
e
_
al
t
m
o
de
l
.
T
h
e
P
i
c
t
u
r
e
w
i
t
h
70%
o
f
t
h
e
f
a
c
e
a
n
d
t
h
e
r
e
c
t
a
ngl
e
t
o
c
ut
a
r
o
u
n
d
t
h
e
h
um
a
n
f
a
c
e
de
t
e
c
t
e
d.
3.
4
.
5.
N
o
r
m
al
i
z
i
n
g
i
m
age
s
T
o
ge
t
t
h
e
m
o
s
t
o
ut
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
s
de
t
e
c
t
e
d,
s
o
m
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
m
us
t
b
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
o
n
o
r
m
a
l
i
z
e
t
h
e
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
t
h
e
v
i
de
o
s
[22]
.
F
i
r
s
t
,
a
r
e
c
t
a
n
g
l
e
c
ut
s
a
r
o
u
n
d
t
h
e
f
a
c
e
t
o
ge
t
t
h
e
m
o
s
t
o
f
t
h
e
f
a
c
e
w
h
i
l
e
r
e
duc
i
ng
b
a
c
kgr
o
un
d
n
o
i
s
e
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
7
.
T
h
e
p
i
c
t
u
r
e
i
s
c
o
nv
e
r
t
e
d
t
o
g
r
a
y
s
c
a
l
e
w
i
t
h
t
h
e
c
o
m
pl
e
t
e
g
ra
y
s
c
a
l
e
s
pe
c
t
r
um
,
[0
-
255
],
us
e
d
t
o
n
o
r
m
a
l
i
z
e
t
h
e
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
t
h
e
i
nt
e
n
s
i
t
y
i
s
a
l
s
o
e
nh
a
n
c
e
d,
f
i
n
a
l
l
y
,
t
h
e
c
a
p
t
u
r
e
p
i
c
t
u
r
e
s
a
r
e
t
a
ke
n
t
o
a
pa
rt
i
c
ul
a
r
s
i
z
e
.
3.
4
.
6.
B
u
i
l
d
i
n
g
th
e
d
atab
as
e
A
f
t
e
r
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
i
n
g
t
h
e
i
m
a
ge
s
,
t
h
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
s
a
v
e
d
i
n
a
di
r
e
c
t
o
r
y
.
T
o
b
ui
l
d
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
a
n
d
t
o
a
i
d
l
e
a
rni
n
g
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
t
a
ke
s
20
p
i
c
t
u
r
e
s
f
o
r
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
,
w
h
i
c
h
i
s
s
t
o
r
e
d
i
n
J
P
G
f
o
r
m
a
t
[23]
.
3.
5
.
R
e
c
o
gn
i
z
i
n
g
fa
c
e
s
fr
o
m
a
l
i
v
e
v
i
d
e
o
f
e
e
d
T
h
e
f
i
na
l
p
ha
s
e
w
o
ul
d
de
t
e
c
t
f
a
c
e
s
f
r
o
m
a
l
i
v
e
f
e
e
d
a
n
d
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
m
t
o
t
h
e
i
m
a
ge
s
s
t
o
r
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
t
o
ge
t
a
m
a
t
c
h
.
W
h
e
n
o
u
r
d
a
t
a
b
a
s
e
of
i
m
a
ge
s
i
s
s
e
t
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
t
ra
i
n
m
o
de
l
s
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
a
l
i
v
e
f
e
e
d
[24]
.
T
o
a
c
c
o
m
pl
i
s
h
t
h
a
t
,
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
m
o
de
l
s
w
i
l
l
b
e
e
m
pl
oy
e
d.
F
o
r
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
ac
e
r
e
c
og
ni
t
i
on
us
i
n
g
V
i
o
l
a
-
J
one
s
de
pe
nd
i
ng
on
P
y
t
h
on
.
.
.
(
Khans
aa
D
he
y
aa
Is
m
ae
l
)
1519
s
y
s
t
e
m
,
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
m
o
de
l
s
e
m
p
l
oy
e
d
-
E
i
ge
n
F
a
c
e
s
,
F
i
s
h
e
r
F
a
c
e
s
,
a
nd
L
B
P
H
F
a
c
e
s
.
T
h
e
y
a
r
e
i
n
s
t
a
nt
i
a
t
e
d
b
y
c
a
l
l
i
ng
t
h
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
i
n
t
h
e
O
pe
n
CV
l
i
b
r
a
r
y
[
25]
.
T
h
e
m
o
de
l
s
a
r
e
t
ra
i
n
e
d
b
y
a
c
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
pi
c
t
u
r
e
s
t
ha
t
ha
v
e
b
e
e
n
s
t
o
r
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
c
r
e
a
t
e
d.
A
N
u
m
py
a
rr
a
y
o
f
i
m
a
ge
s
i
s
b
ui
l
t
by
t
h
e
t
r
a
i
n
e
r
a
n
d
a
l
i
s
t
o
f
l
a
b
e
l
s
c
o
r
r
e
s
po
n
di
ng
t
o
t
h
e
s
a
v
e
d
i
m
a
ge
s
i
s
a
l
s
o
b
ui
l
t
[14]
.
T
o
m
a
ke
a
p
r
e
di
c
t
i
o
n
us
i
ng
O
p
e
n
CV
3.
1.
0
,
t
h
e
m
o
de
l
r
e
c
o
gn
i
z
e
s
a
pi
c
t
u
r
e
b
y
m
a
ki
n
g
a
p
r
e
di
c
t
i
o
n
a
n
d
a
t
t
a
c
hi
n
g
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
d
i
n
g
l
a
b
e
l
t
o
i
t
.
T
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
s
m
a
de
by
ge
t
t
i
n
g
t
h
e
c
o
n
f
i
de
n
c
e
v
a
l
ue
.
T
h
e
f
un
c
t
i
o
n
s
a
r
e
de
s
c
r
i
b
e
d
b
e
l
ow
.
C
o
l
l
e
c
to
r
=
c
v
2.
fa
c
e
.
M
i
n
D
i
s
tan
c
e
P
r
e
d
i
c
tC
o
l
l
e
c
to
r
()
R
e
c
o
gn
i
z
e
r
.
P
r
e
d
i
c
t
(i
m
ag
e
,
c
o
l
l
e
c
to
r
)
C
o
n
fi
d
e
n
c
e
=
c
o
l
l
e
c
to
r
.
g
e
tD
i
s
t
()
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
=
c
o
l
l
e
c
to
r
.
ge
t
Lab
e
l
()
T
h
e
r
e
s
ul
t
w
i
l
l
p
r
e
s
e
n
t
i
n
t
hr
e
e
d
i
f
fe
r
e
nt
n
um
b
e
r
s
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
na
m
e
o
f
t
h
e
pe
r
s
o
n
.
E
a
c
h
n
u
m
b
e
r
c
o
r
r
e
s
po
n
ds
t
o
a
f
un
c
t
i
o
n
(
Ei
g
e
n
F
ac
e
s
,
F
i
s
h
e
r
F
ac
e
s
an
d
,
LB
P
H
F
ac
e
s
)
F
i
gu
r
e
7
.
D
e
t
e
c
t
i
n
g
F
a
c
e
s
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
4.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
b
e
p
r
e
s
e
n
t
i
n
t
w
o
-
p
ha
s
e
,
t
h
e
f
i
r
s
t
p
h
a
s
e
w
i
l
l
b
e
r
e
c
o
gn
i
z
i
n
g
a
n
d
de
t
e
c
t
i
ng
a
f
a
c
e
f
r
o
m
l
i
v
e
v
i
de
o
,
a
n
d
t
h
e
s
e
c
o
n
d
p
h
a
s
e
w
i
l
l
b
e
m
a
t
c
h
i
ng
t
h
e
h
u
m
a
n
f
a
c
e
w
i
t
h
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
de
pe
n
di
n
g
o
n
t
h
e
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
o
f
t
hr
e
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
t
h
a
t
e
xpl
a
i
n
i
n
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
(
Ei
ge
n
F
ac
e
s
,
F
i
s
h
e
r
F
ac
e
s
an
d
,
L
B
P
H
F
ac
e
s
)
4.
1
.
R
e
c
o
gn
i
z
i
n
g
an
d
d
e
te
c
t
i
n
g
a
fa
c
e
fr
o
m
l
i
v
e
v
i
d
e
o
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
c
a
n
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
hum
a
n
f
a
c
e
a
n
d
m
a
t
c
h
i
n
g
i
t
w
i
t
h
t
h
e
s
t
o
r
e
d
da
t
a
b
a
s
e
e
ve
n
w
h
e
n
t
h
e
pe
r
s
o
n
w
i
t
h
c
l
a
s
s
e
s
,
a
n
d
b
r
i
n
g
t
h
e
t
i
m
e
s
t
a
m
p
f
o
r
t
h
e
pe
r
s
o
n
e
v
e
n
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
f
o
r
t
h
e
i
m
a
ge
64%
,
s
h
o
w
i
n
F
i
gu
r
e
8.
F
i
gu
r
e
8
.
R
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
h
u
m
a
n
f
a
c
e
w
i
t
h
a
c
l
a
s
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
3
,
D
e
c
e
m
be
r
2
020
:
15
13
-
15
21
1520
4.
2
.
M
atc
h
i
n
g
th
e
h
u
m
an
fac
e
w
i
th
th
e
d
atab
as
e
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
c
a
n
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
f
a
c
e
a
n
d
m
a
t
c
h
i
n
g
i
t
w
i
t
h
t
h
e
s
t
o
r
e
d
da
t
a
b
a
s
e
e
v
e
n
w
h
e
n
t
h
e
pe
r
s
o
n
t
a
ke
s
a
d
i
f
f
e
r
e
n
t
w
a
y
a
n
d
di
f
f
e
r
e
n
t
v
i
e
w
s
,
a
nd
b
r
i
ng
t
h
e
t
i
m
e
s
t
a
m
p
f
o
r
t
h
e
pe
r
s
o
n
.
W
h
e
n
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
r
e
a
c
h
e
s
t
o
t
h
e
64%
f
r
o
m
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
m
e
t
h
o
d
f
o
r
t
h
e
n
e
w
a
h
u
m
a
n
f
a
c
e
t
h
a
t
c
a
pt
u
r
e
d
f
r
o
m
t
h
e
l
i
v
e
v
i
de
o
w
i
l
l
b
ri
n
g
t
h
e
na
m
e
o
f
t
h
e
pe
r
s
o
n
a
n
d
t
he
t
i
m
e
s
t
a
m
p
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
i
f
t
h
e
pe
r
s
o
n
w
a
s
i
n
t
e
rr
e
d
i
n
a
p
r
e
v
i
o
us
t
i
m
e
,
i
f
n
o
t
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
m
a
ke
a
n
e
w
fo
l
de
r
f
o
r
t
h
e
n
e
w
pe
r
s
o
n
,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
i
s
s
c
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
9
.
F
i
gu
r
e
9
.
M
a
c
t
h
i
c
n
g
t
h
e
hum
a
n
f
a
c
e
w
i
t
h
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
ha
s
p
r
e
s
e
nt
e
d
a
t
y
pe
o
f
b
i
o
m
e
t
r
i
c
s
y
s
t
e
m
,
de
pe
n
di
ng
o
n
a
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
,
w
h
i
c
h
c
a
n
e
m
pl
o
y
i
n
t
h
e
s
m
a
rt
b
ui
l
d
i
n
g
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
.
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
o
f
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
fo
un
d
t
h
a
t
t
h
e
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
i
s
t
h
e
s
u
i
t
a
b
l
e
p
r
e
v
e
n
t
m
e
t
h
o
d
i
n
pub
l
i
c
i
n
s
t
i
t
u
t
i
o
n
s
,
due
t
o
t
h
e
po
s
s
i
b
i
l
i
t
y
of
e
m
pl
oy
i
n
g
i
t
i
n
s
e
v
e
r
a
l
i
m
p
l
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
s
s
uc
h
a
s
a
c
c
e
s
s
c
o
n
t
r
o
l
,
s
u
r
v
e
i
l
l
a
n
c
e
,
s
e
c
ur
i
t
y
s
y
s
t
e
m
,
e
t
c
.
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
i
s
s
ui
t
a
b
l
e
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
a
v
e
r
y
l
ow
c
o
n
s
um
i
n
g
w
a
y
of
de
t
e
c
t
i
ng
a
n
d
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
f
a
c
e
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
o
ur
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
do
e
s
n
’t
r
e
qui
r
e
e
xt
e
rna
l
de
v
i
c
e
s
,
t
o
i
m
p
l
e
m
e
n
t
t
h
e
s
y
s
t
e
m
m
us
t
ha
v
e
a
c
o
m
put
e
r
w
i
t
h
m
e
m
o
r
y
(R
A
M
)
a
t
l
e
a
s
t
8
G
B
t
o
e
n
s
u
r
e
t
h
e
f
a
s
t
p
r
o
c
e
s
s
t
o
t
h
e
l
i
v
e
v
i
de
o
fe
e
d
f
r
o
m
t
h
e
w
e
b
c
a
m
e
r
a
,
i
f
t
h
e
m
e
m
o
r
y
(R
A
M
)
l
e
s
s
t
h
a
n
8
G
B
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
t
h
e
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
b
e
v
e
r
y
s
l
ow
a
n
d
s
o
m
e
t
i
m
e
s
c
a
nn
o
t
ge
t
a
go
o
d
r
e
s
ul
t
.
F
o
r
f
ut
u
r
e
w
o
r
k
,
t
h
i
s
p
r
o
po
s
e
d
s
of
t
w
a
r
e
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
b
e
a
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
by
m
a
k
i
n
g
m
ul
t
i
i
nt
e
r
f
a
c
i
n
g
us
i
n
g
py
t
h
o
n.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
P
.
V
i
o
l
a
a
n
d
M
.
J
o
ne
s
.
“
R
a
pi
d
o
bj
e
c
t
d
e
t
e
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
a
bo
o
s
t
e
d
c
a
s
c
a
de
o
f
s
i
m
p
l
e
f
e
a
t
u
r
e
s
.”
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
20
01
I
E
E
E
C
om
pu
t
e
r
Soc
i
e
t
y
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
p
ut
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
og
ni
t
i
on.
C
V
P
R
2001
,
K
aua
i
,
H
I
,
U
SA
,
v
o
l
.
1,
no
.
511
–
5
18
,
p.
3
,
2001
.
[
2]
K
.
D
e
l
a
c
a
nd
M
.
G
r
g
i
c
,
F
ac
e
r
e
c
ogn
i
t
i
o
n
.
20
07.
[
3]
M
.
C
a
s
t
r
i
l
l
ó
n,
O
.
D
é
n
i
z
,
D
.
H
e
r
ná
nde
z
,
a
nd
J
.
L
o
r
e
nz
o
. “
A
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
f
a
c
e
a
nd
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
de
t
e
c
t
o
r
s
ba
s
e
d
o
n
t
he
V
i
o
l
a
–
J
o
ne
s
g
e
ne
r
a
l
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
.”
M
ac
h
.
V
i
s
.
A
ppl
.
,
v
o
l
.
22,
no
.
3
,
pp.
4
81
–
4
94,
2
011
.
[
4]
T
.
S
.
A
r
ul
a
na
n
t
h
,
M
.
B
a
s
ka
r
,
a
nd
R
.
S
a
t
e
e
s
h
. “
H
um
a
n
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
c
o
nt
o
ur
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
a
n
d
m
a
t
c
hi
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
.”
I
nd
one
s
i
a
n
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
1
6,
no
.
2
,
pp.
70
9
–
71
4,
20
19.
[
5]
G
.
B
r
a
d
s
ki
a
nd
A
.
K
a
e
h
l
e
r
,
L
e
ar
ni
n
g
O
pe
nC
V
:
C
om
put
e
r
v
i
s
i
on
w
i
t
h
t
he
O
pe
nC
V
l
i
br
a
r
y
.
“
O
’
R
e
i
l
l
y
M
e
d
i
a
,
I
nc
.
”
2008
.
[
6]
R
.
W
.
F
r
i
s
c
hho
l
z
a
nd
U
.
D
i
e
c
km
a
nn
.
“
B
i
o
l
D
:
a
m
u
l
t
i
m
o
da
l
bi
o
m
e
t
r
i
c
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.”
C
om
p
ut
e
r
(
L
o
ng.
B
e
ac
h.
C
al
i
f
)
,
v
o
l
.
33
,
no
.
2
,
pp
.
64
–
6
8,
20
00
.
[
7]
N
.
T
.
D
e
s
hpa
nde
a
nd
S
.
R
a
v
i
s
h
a
nk
a
r
.
“
F
a
c
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
R
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
us
i
ng
V
i
o
l
a
-
J
o
ne
s
a
l
g
o
r
i
t
hm
a
nd
F
us
i
o
n
o
f
P
C
A
a
nd
A
N
N
.”
A
dv
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
.
T
e
c
hno
l
.
,
v
o
l
.
10
,
no
.
5,
pp
.
117
3
–
118
9,
20
17.
[
8]
A
.
G
upt
a
a
nd
R
.
T
i
w
a
r
i
.
“
F
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
o
di
f
i
e
d
V
i
o
l
a
j
o
ne
s
a
l
g
o
r
i
t
hm
.”
I
n
t
.
J
.
R
e
c
e
nt
R
e
s
.
M
a
t
h
.
C
om
p
ut
.
Sc
i
.
I
n
f
.
T
e
c
hn
ol
.
,
v
o
l
.
1,
no
.
2
,
pp.
5
9
–
66
,
201
5.
[
9]
A
.
M
.
A
.
H
o
s
s
e
n,
R
.
A
.
A
.
O
g
l
a
,
a
n
d
M
.
M
.
A
l
i
.
“
F
a
c
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
b
y
U
s
i
ng
O
pe
nC
V
’
s
V
i
o
l
a
-
J
o
ne
s
A
l
g
o
r
i
t
hm
b
a
s
e
d
o
n
c
o
di
ng
e
y
e
s
.”
I
r
aq
i
J
.
S
c
i
.
,
v
o
l
.
58,
no
.
2A
,
pp.
7
35
–
7
45,
2
017
.
[
10]
R
.
S
i
ng
h
a
n
d
M
.
K
a
ur
.
“
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
n
d
D
e
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
V
i
o
l
a
-
J
o
ne
s
a
nd
C
r
o
s
s
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
.
”
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
u
r
na
l
o
f
S
c
i
e
nc
e
a
n
d
R
e
s
e
a
r
c
h
(
I
J
S
R
)
,
v
o
l
.
4
,
no
.
1,
pp.
24
98
-
25
01
,
J
a
nu
a
r
y
2015
.
[
11]
R
.
I
.
B
e
nd
j
i
l
l
a
l
i
,
M
.
B
e
l
a
dg
ha
m
,
K
.
M
e
r
i
t
,
a
n
d
A
.
T
a
l
e
b
-
A
hm
e
d
.
“
I
l
l
um
i
na
t
i
o
n
-
r
o
bus
t
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
de
e
p
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.”
I
n
done
s
i
an
J
our
n
al
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
18,
no
.
2
,
pp.
1
015
–
1027
,
202
0.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
ac
e
r
e
c
og
ni
t
i
on
us
i
n
g
V
i
o
l
a
-
J
one
s
de
pe
nd
i
ng
on
P
y
t
h
on
.
.
.
(
Khans
aa
D
he
y
aa
Is
m
ae
l
)
1521
[
12]
D
.
P
e
l
e
s
h
ko
a
n
d
K
.
S
o
r
o
ka
. “
R
e
s
e
a
r
c
h
o
f
us
a
g
e
o
f
H
a
a
r
-
l
i
k
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
A
da
B
o
o
s
t
a
l
g
o
r
i
t
hm
i
n
V
i
o
l
a
-
J
o
ne
s
m
e
t
ho
d
o
f
o
bj
e
c
t
d
e
t
e
c
t
i
o
n
.”
in
201
3
12
t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
t
he
E
x
pe
r
i
e
nc
e
of
D
e
s
i
gn
i
ng
a
nd
A
p
pl
i
c
a
t
i
on
o
f
C
A
D
Sy
s
t
e
m
s
i
n
M
i
c
r
oe
l
e
c
t
r
oni
c
s
(
C
A
D
SM
)
,
p
p.
28
4
–
28
6,
20
13
.
[
13]
M
.
J
.
C
a
nt
y
,
I
m
age
ana
l
y
s
i
s
,
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
and
c
han
ge
de
t
e
c
t
i
on
i
n
r
e
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
:
w
i
t
h
al
g
or
i
t
hm
s
f
or
E
N
V
I
/
I
D
L
and
P
y
t
hon
.
C
r
c
P
r
e
s
s
,
2
014
.
[
14]
J
.
M
i
n
i
c
hi
no
a
nd
J
.
H
o
w
s
e
,
L
e
a
r
ni
ng
O
pe
nC
V
3
C
om
p
ut
e
r
V
i
s
i
o
n
w
i
t
h
P
y
t
h
on
.
P
a
c
kt
P
ub
l
i
s
hi
ng
L
t
d,
20
15.
[
15]
W
.
M
c
K
i
n
ne
y
,
P
y
t
hon
f
o
r
d
at
a
an
al
y
s
i
s
:
D
a
t
a
w
r
an
gl
i
ng
w
i
t
h
P
andas
,
N
um
P
y
,
and
I
P
y
t
h
on
.
“
O
’
R
e
i
l
l
y
M
e
di
a
,
I
nc
.”
2012
.
[
16]
S
.
R
a
s
c
hka
,
P
y
t
hon
m
a
c
hi
ne
l
e
ar
ni
n
g
.
P
a
c
k
t
P
ubl
i
s
hi
ng
L
t
d,
201
5.
[
17]
D
.
L
.
B
a
g
g
i
o
,
M
a
s
t
e
r
i
ng
O
pe
nC
V
w
i
t
h
pr
a
c
t
i
c
al
c
om
put
e
r
v
i
s
i
on
p
r
oj
e
c
t
s
.
P
a
c
kt
P
ubl
i
s
hi
ng
L
t
d
,
201
2.
[
18]
A
.
M
o
r
dv
i
nt
s
e
v
a
n
d
K
.
A
bi
d
.
“
O
pe
nc
v
-
p
y
t
ho
n
t
ut
o
r
i
a
l
s
do
c
um
e
nt
a
t
i
o
n
.
”
O
bt
e
ni
do
ht
t
ps
/
/
m
e
di
a
.
r
e
adt
he
doc
s
.
O
r
g
/
pd
f
/
o
pe
nc
v
-
py
t
ho
n
-
t
ut
r
oa
l
s
/
l
at
e
s
t
/
ope
nc
v
-
py
t
ho
n
-
t
ut
r
o
al
s
.
pdf
,
201
4.
[
19]
C
.
e
nn
e
ha
r
B
e
nc
he
r
i
e
t
.
“
N
e
w
f
a
c
e
f
e
a
t
ur
e
s
t
o
de
t
e
c
t
m
ul
t
i
pl
e
f
a
c
e
s
i
n
c
o
m
pl
e
x
ba
c
kg
r
o
und
.”
E
v
ol
.
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
10
,
no
.
2,
pp
.
79
–
9
5,
20
19.
[
20]
P
.
I
.
W
i
l
s
o
n
a
nd
J
.
F
e
r
na
n
de
z
.
“
F
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
de
t
e
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
H
a
a
r
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.”
J
.
C
om
pu
t
.
Sc
i
.
C
ol
l
.
,
v
o
l
.
21,
no
.
4
,
pp.
12
7
–
13
3,
20
06.
[
21]
G
.
M
e
d
i
o
ni
a
n
d
S
.
B
.
K
a
ng
,
E
m
e
r
g
i
ng
t
opi
c
s
i
n
c
om
pu
t
e
r
v
i
s
i
o
n
.
P
r
e
nt
i
c
e
H
a
l
l
P
T
R
,
200
4.
[
22]
T
.
E
ph
r
a
i
m
,
T
.
H
i
m
m
e
l
m
a
n,
a
nd
K
.
S
i
dd
i
q
i
.
“
R
e
a
l
-
t
i
m
e
v
i
o
l
a
-
j
o
ne
s
f
a
c
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
i
n
a
w
e
b
br
o
w
s
e
r
.”
i
n
2
009
C
anad
i
an
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
and
R
ob
ot
V
i
s
i
on
,
2
009
,
pp
.
3
2
1
–
328
.
[
23]
J
.
E
.
S
o
l
e
m
,
P
r
ogr
am
m
i
ng
C
om
put
e
r
V
i
s
i
on
w
i
t
h
P
y
t
ho
n:
T
o
ol
s
a
nd
a
l
g
or
i
t
hm
s
f
o
r
ana
l
y
z
i
n
g
i
m
ag
es
.
“
O
’
R
e
i
l
l
y
M
e
d
i
a
,
I
nc
.
”
2
012
.
[
24]
B
.
V
a
i
dy
a
,
A
.
P
a
t
e
l
,
A
.
P
a
nc
ha
l
,
R
.
M
e
h
t
a
,
K
.
M
e
ht
a
,
a
n
d
P
.
V
a
g
ha
s
i
y
a
.
“
S
m
a
r
t
ho
m
e
a
ut
o
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
a
u
ni
q
ue
do
o
r
m
o
ni
t
o
r
i
ng
s
y
s
t
e
m
f
o
r
o
l
d
a
g
e
pe
o
pl
e
us
i
ng
P
y
t
ho
n,
O
pe
nC
V
,
A
ndr
o
i
d
a
n
d
R
a
s
p
be
r
r
y
pi
.”
i
n
2017
I
n
t
e
r
na
t
i
o
n
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
nt
e
l
l
i
ge
nt
C
om
pu
t
i
ng
and
C
on
t
r
ol
Sy
s
t
e
m
s
(
I
C
I
C
C
S
)
,
pp
.
82
–
86,
2
017
.
[
25]
P
.
J
o
s
hi
,
O
pe
nC
V
w
i
t
h
P
y
t
h
on
by
e
x
am
pl
e
.
P
a
c
kt
P
ub
l
i
s
hi
ng
L
t
d,
20
15.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
K
ha
ns
a
a
D
h
e
y
a
a
A
l
j
a
f
a
r
,
B
.
E
de
g
r
e
e
i
n
C
o
nt
r
o
l
a
nd
C
o
m
put
e
r
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
,
S
c
i
e
nc
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
T
e
c
hno
l
ogy
,
B
a
g
hda
d,
I
r
a
q,
i
n
t
he
y
e
a
r
o
f
2003
.
M
a
s
t
e
r
D
e
g
r
e
e
-
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
P
o
l
i
t
e
hni
c
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
B
uc
ha
r
e
s
t
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
F
I
L
S
“
T
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
F
o
r
e
i
g
n
L
a
ng
ua
g
e
s
”
J
u
ne
20
17
,
B
uc
ha
r
e
s
t
(
R
o
m
a
n
i
a
)
S
pe
c
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
“
C
o
nt
r
o
l
A
c
c
e
s
s
i
n
S
m
a
r
t
B
ui
l
di
ng
,
U
s
i
ng
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n”
.
T
he
i
n
t
e
r
e
s
t
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
c
l
ude
s
S
e
c
ur
i
t
y
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
E
m
be
dde
d
S
y
s
t
e
m
s
,
a
nd
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
,
C
u
r
r
e
nt
l
y
w
o
r
ki
ng
a
n
A
s
s
i
s
t
a
n
t
L
e
c
.
I
n
A
L
-
N
a
hr
a
i
n
e
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
C
o
l
l
e
g
e
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
D
e
pa
r
t
m
e
nt
o
f
S
y
s
t
e
m
s
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
I
r
a
q.
I
r
i
na
S
t
a
nc
i
u
,
D
i
p
l
o
m
a
i
n
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
a
nd
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
B
uc
ha
r
e
s
t
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
a
nd
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
B
uc
ha
r
e
s
t
(
R
o
m
a
ni
a
)
O
c
t
o
be
r
20
04
–
J
une
2
006
M
a
s
t
e
r
D
e
g
r
e
e
-
i
n
A
ppl
i
e
d
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
P
o
l
i
t
e
hn
i
c
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
B
uc
ha
r
e
s
t
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
A
ppl
i
e
d
S
c
i
e
nc
e
(
200
4
-
2
006
)
,
B
uc
ha
r
e
s
t
(
R
o
m
a
ni
a
)
S
pe
c
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
"
M
o
de
l
s
o
f
D
e
c
i
s
i
o
n,
R
i
s
k
a
n
d
P
r
o
g
no
s
i
s
"
O
c
t
o
be
r
2006
–
N
o
v
e
m
be
r
201
1
P
h
.
D
.
i
n
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
E
ng
i
n
e
e
r
i
n
g
P
o
l
i
t
e
hn
i
c
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
B
uc
ha
r
e
s
t
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
,
T
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
a
nd
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
B
uc
ha
r
e
s
t
(
R
o
m
a
ni
a
)
T
he
s
i
s
s
ub
j
e
c
t
:
"
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
v
a
r
i
a
t
i
o
ns
o
f
m
i
c
r
o
f
l
ui
di
c
s
y
s
t
e
m
s
a
s
a
f
unc
t
i
o
n
o
f
t
he
m
i
c
r
o
f
a
br
i
c
a
t
i
o
n
d
i
s
p
e
r
s
i
o
n"
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.