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
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
2021
,
p
p.
215
~
221
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
22
.i
1
.
pp
2
1
5
-
221
215
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
E
n
h
a
n
c
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
-
b
a
s
e
d
3
D
d
e
f
o
r
m
a
b
l
e
f
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
u
si
n
g
h
y
b
r
i
d
PC
A
-
NN
C
ah
yo
D
ar
u
jati
1
,
S
u
p
e
n
o
M
ar
d
i
S
u
s
i
k
i
N
u
gr
o
h
o
2
,
D
e
n
y
K
u
r
n
i
aw
an
3
,
M
o
c
h
am
ad
H
ar
i
ad
i
4
1
,
2
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
T
e
c
hno
l
o
gy
(
E
L
E
C
T
I
C
S
)
,
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pul
uh
N
o
pe
m
be
r
(
I
T
S
)
S
ur
a
ba
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
3
N
i
j
m
e
g
e
n
S
c
ho
o
l
o
f
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
,
R
a
d
bo
ud
U
n
i
v
e
r
s
i
t
e
i
t
,
N
e
t
h
e
r
l
a
nd
1
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
N
a
r
o
t
a
m
a
,
S
u
r
a
b
a
y
a
,
I
n
do
ne
s
i
a
4
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
F
a
c
ul
t
y
of
I
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
T
e
c
hno
l
o
gy
(
E
L
E
C
T
I
C
S
)
,
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pul
uh
N
o
pe
m
be
r
(
I
T
S
)
S
ur
a
ba
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
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
O
c
t
20
,
2020
R
e
v
i
s
e
d
J
a
n
6
,
202
1
A
c
c
e
pt
e
d
J
a
n
17
,
202
1
F
a
c
i
a
l
r
e
c
o
g
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
dv
a
nc
e
m
e
n
t
s
i
n
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
.
A
n
i
m
po
r
t
a
nt
j
o
b
i
s
t
o
bui
l
d
a
n
a
ut
o
m
a
t
e
d
f
r
a
m
e
w
o
r
k
w
i
t
h
t
he
s
a
m
e
hum
a
n
c
a
pa
c
i
t
y
’
s
f
o
r
r
e
c
og
ni
z
i
ng
f
a
c
e
.
T
he
f
a
c
e
i
s
a
c
o
m
pl
e
x
3D
g
r
a
phi
c
a
l
m
o
de
l
,
a
n
d
c
o
ns
t
r
uc
t
i
ng
a
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
m
o
de
l
i
s
a
c
ha
l
l
e
ng
i
ng
t
a
s
k.
T
h
i
s
pa
p
e
r
a
i
m
s
a
t
a
f
a
c
i
a
l
de
t
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
qu
e
f
o
c
us
e
d
o
n
t
he
c
o
di
ng
a
nd
de
c
o
di
ng
o
f
t
he
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
o
bj
e
c
t
t
he
o
r
y
a
ppr
o
a
c
h
t
o
da
t
a
.
O
ne
o
f
t
he
m
o
s
t
na
t
ur
a
l
a
nd
c
o
m
m
o
n
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
m
e
t
ho
d.
T
h
i
s
a
ppr
o
a
c
h
t
r
a
n
s
f
o
r
m
s
t
h
e
f
a
c
e
f
e
a
t
u
r
e
s
i
nt
o
a
m
i
ni
m
a
l
s
e
t
o
f
ba
s
i
c
a
t
t
r
i
bu
t
e
s
,
pe
c
ul
i
a
r
i
t
i
e
s
,
w
h
i
c
h
a
r
e
t
he
c
r
i
t
i
c
a
l
c
o
m
po
ne
nt
s
o
f
t
he
o
r
i
g
i
n
a
l
l
e
a
r
n
i
ng
i
m
a
g
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
(
o
r
t
he
t
r
a
i
n
i
ng
pa
c
ka
g
e
)
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
t
e
c
hni
que
i
s
a
c
om
bi
na
t
i
o
n
o
f
t
he
P
C
A
s
y
s
t
e
m
a
nd
t
h
e
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
om
po
ne
nt
s
us
i
ng
t
he
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
N
N
)
f
e
e
d
-
f
o
r
w
a
r
d
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
.
T
hi
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
p
r
o
v
e
s
t
ha
t
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
de
f
o
r
m
e
d
3D
f
a
c
e
i
s
do
a
bl
e
.
B
y
t
a
k
i
ng
i
n
t
o
a
c
c
o
unt
a
l
m
o
s
t
a
l
l
f
o
r
m
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
t
h
e
N
N
y
i
e
l
d
s
a
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
c
o
r
e
o
f
95%
.
Ke
y
w
or
ds
:
3D
de
f
o
r
m
a
b
l
e
m
o
de
l
F
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
F
e
a
t
u
r
e
e
ngi
n
e
e
ri
n
g
N
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
P
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
M
o
c
h
a
m
a
d
H
a
r
i
a
di
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
Co
m
put
e
r
E
ngi
n
e
e
ri
n
g
In
s
t
i
t
ut
T
e
k
n
o
l
o
gi
S
e
pul
u
h
N
o
pe
m
b
e
r
(IT
S
)
G
e
dun
g
B
,
C
&
A
J
K
a
m
pus
I
T
S
,
S
uko
l
i
l
o
,
K
o
t
a
S
u
ra
b
a
y
a
,
J
a
w
a
T
i
m
u
r
601
11,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
m
o
c
h
a
r@
e
e
.
i
t
s
.
a
c
.
i
d
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
3D
f
a
c
e
m
o
d
e
l
i
ng
i
s
a
c
ha
l
l
e
n
gi
n
g
s
ub
j
e
c
t
i
n
c
o
m
pu
t
e
r
g
ra
phi
c
s
a
n
d
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
[
1]
.
M
o
r
e
s
o
t
h
a
n
2D
f
a
c
e
m
o
de
l
s
,
3D
f
a
c
e
m
o
de
l
s
c
a
n
ge
nui
n
e
l
y
c
o
n
v
e
y
f
a
c
e
de
fo
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
s
h
o
w
v
a
r
i
a
b
i
l
i
t
y
t
hr
o
ug
h
gr
e
a
t
e
r
de
t
a
i
l
s
[2
-
3]
.
W
i
t
h
t
h
e
s
e
i
n
m
i
nd,
3D
f
a
c
e
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
a
ppl
i
e
d
t
o
a
ra
n
ge
o
f
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
i
n
v
o
l
v
i
n
g
m
o
v
i
e
s
,
3D
a
n
i
m
a
t
i
o
n,
a
nd
t
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
s
.
It
i
s
qui
t
e
c
h
a
l
l
e
n
gi
ng
t
o
de
ve
l
o
p
a
s
ui
t
a
b
l
e
pr
o
g
r
a
m
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
a
f
a
c
e
di
gi
t
a
l
l
y
,
b
e
c
a
us
e
h
um
a
n
s
'
f
a
c
e
s
a
r
e
c
o
m
pl
e
x
a
n
d
i
n
e
v
e
r
y
a
s
pe
c
t
i
s
di
f
fe
r
e
n
t
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
n
t
hi
s
di
gi
t
a
l
w
o
r
l
d
,
c
r
e
a
t
i
ng
s
uc
h
a
s
y
s
t
e
m
,
w
h
i
c
h
m
a
y
i
n
c
l
ude
p
ri
o
r
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
e
y
e
s
,
i
s
a
n
a
r
duo
us
t
a
s
k
.
T
h
e
f
o
r
e
m
o
s
t
s
t
e
p
c
o
m
pr
i
s
e
s
e
xt
ra
c
t
i
n
g
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
f
a
c
i
a
l
e
xpr
e
s
s
i
o
n
s
f
o
r
obj
e
c
t
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[4]
.
A
m
a
j
o
r
c
ha
l
l
e
n
ge
i
s
h
o
w
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
c
a
n
b
e
qua
nt
i
f
i
e
d
s
o
t
h
a
t
a
m
a
c
h
i
n
e
c
a
n
i
de
nt
i
f
y
t
h
e
e
y
e
s
[5
,
6]
.
T
h
e
s
t
udy
do
n
e
by
va
r
i
o
us
s
c
i
e
n
t
i
s
t
s
du
r
i
ng
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
h
u
m
a
n
b
e
i
ngs
us
e
c
e
rt
a
i
n
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
e
y
e
s
.
B
l
e
ds
o
e
,
Ch
a
n,
a
n
d
B
i
s
s
o
n
i
de
nt
i
f
i
e
d
hum
a
n
f
a
c
e
s
'
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
w
i
t
h
a
c
o
m
put
e
r
-
a
i
de
d
pr
o
g
r
a
m
[
7]
.
M
uc
h
o
f
t
h
e
s
t
udy
w
o
r
ke
d
o
n
de
f
i
ni
n
g
i
n
d
i
v
i
d
ua
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
e
y
e
b
r
ow
s
,
pupi
l
s
,
n
o
s
e
,
a
n
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
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
2
1
5
-
2
2
1
216
l
i
ps
.
By
gi
v
i
n
g
t
h
e
i
r
a
t
t
e
nt
i
o
n
t
o
r
e
pr
e
s
e
nt
i
ng
t
h
e
e
n
t
i
r
e
f
a
c
e
,
t
h
e
de
ve
l
o
pm
e
n
t
o
f
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
us
i
n
g
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
ds
h
a
s
e
vo
l
v
e
d
[8
,
9]
.
In
ge
n
e
ra
l
,
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
c
a
n
b
e
di
v
i
de
d
i
n
t
o
t
hr
e
e
ma
i
n
g
r
o
ups
o
f
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
,
e
.
g.
,
b
a
s
e
d
o
n
f
un
c
t
i
o
n
,
l
o
o
k,
a
n
d
t
e
m
pl
a
t
e
.
O
n
e
o
f
t
h
e
ke
y
m
o
dul
e
s
i
n
t
h
e
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
i
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
,
w
h
i
c
h
ha
s
a
m
a
j
o
r
i
m
pa
c
t
o
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
'
s
ov
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
O
v
e
r
t
h
e
pa
s
t
de
c
a
de
s
,
di
f
f
e
r
e
n
t
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
o
r
s
,
de
s
c
r
i
pt
o
r
s
,
e
n
c
o
de
r
s
,
a
n
d
de
c
o
de
r
s
ha
v
e
be
e
n
pr
o
po
s
e
d
fo
r
3D
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[10
-
1
2]
.
W
hi
l
e
m
a
n
y
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
s
h
a
v
e
be
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
3D
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
,
o
nl
y
a
fe
w
s
t
udi
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
s
a
i
d
f
e
a
t
u
r
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
m
e
t
h
o
ds
,
l
e
t
a
l
o
n
e
t
h
e
3D
de
f
o
r
m
a
b
l
e
m
o
de
l
.
T
h
e
y
h
a
v
e
a
c
r
uc
i
a
l
r
o
l
e
i
n
r
e
s
o
l
v
i
n
g
de
g
r
a
da
t
i
o
n
s
i
t
ua
t
i
o
n
s
,
s
uc
h
a
s
f
a
c
i
a
l
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
c
h
a
nge
s
,
o
c
c
l
us
i
o
n
s
,
a
g
i
n
g
a
nd
de
c
l
i
n
i
n
g
ph
y
s
i
c
a
l
a
t
t
ri
b
ut
e
s
[13]
.
T
h
e
r
e
ha
s
b
e
e
n
a
l
o
t
o
f
w
o
r
k
i
n
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
n
t
h
e
l
a
s
t
f
e
w
y
e
a
r
s
,
a
nd
t
h
e
y
ha
v
e
fo
un
d
p
r
o
g
r
e
s
s
i
n
a
c
t
ua
l
us
e
.
T
h
e
s
e
a
l
go
ri
t
hm
s
c
a
n
b
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
nt
o
t
w
o
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
(2D
)
a
n
d
t
hr
e
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
(3D
)
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
.
T
h
e
t
r
a
di
t
i
o
na
l
2D
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
a
r
e
pri
m
a
r
i
l
y
di
v
i
de
d
i
nt
o
s
i
x
a
l
go
r
i
t
h
m
s
:
P
CA
,
L
D
A
,
ICA
,
S
V
M
,
N
N
,
a
nd
H
M
M
[1
4
,
15]
.
T
u
r
k
a
nd
P
e
n
t
l
a
n
d
s
ugge
s
t
e
d
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
t
e
c
hni
que
t
o
a
n
a
l
y
z
e
t
h
e
p
ri
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
,
o
r
f
a
m
o
us
l
y
kn
o
w
n
a
s
pri
n
c
i
pl
e
c
o
m
po
n
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
(P
CA
).
It
i
s
m
o
s
t
l
y
us
e
d
t
o
r
e
duc
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
a
n
d
e
xt
ra
c
t
f
u
n
c
t
i
o
n
a
l
i
t
y
i
n
m
o
s
t
pa
t
t
e
rn
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
[16
,
17
]
.
A
m
o
dul
a
r
m
u
l
t
i
pl
e
c
o
r
r
e
s
po
n
de
n
c
e
a
n
a
l
y
s
i
s
(M
CA
),
i
n
a
n
F
P
G
A
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
,
i
s
a
s
c
a
l
a
b
l
e
a
n
d
r
o
b
us
t
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
t
h
e
r
e
a
l
-
t
i
m
e
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
[18]
.
M
o
dul
a
r
P
CA
h
a
s
b
e
e
n
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
o
e
n
h
a
n
c
e
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
h
e
n
f
a
c
i
a
l
pi
c
t
u
r
e
s
ha
v
e
di
f
f
e
r
e
n
t
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
a
n
d
i
l
l
u
m
i
na
t
i
o
n
[19]
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
i
s
ge
n
e
r
a
l
l
y
d
i
v
i
de
d
i
nt
o
s
e
v
e
r
a
l
s
t
a
ge
s
,
n
a
m
e
l
y
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
s
e
gm
e
n
t
a
t
i
o
n
,
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n,
a
n
d
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
,
w
i
t
h
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
a
l
go
r
i
t
hm
s
us
i
n
g
P
CA
[15]
.
W
i
t
h
t
h
e
P
CA
m
e
t
h
o
d,
t
h
e
i
m
a
ge
s
i
z
e
i
s
t
o
b
e
t
r
a
i
n
e
d
a
nd
t
e
s
t
e
d
by
t
h
e
s
a
m
e
s
i
z
e
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
i
s
do
n
e
by
a
l
i
g
n
i
ng
t
h
e
e
y
e
a
n
d
m
o
ut
h
a
r
e
a
.
A
l
l
i
m
a
ge
s
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
w
i
l
l
b
e
s
t
o
r
e
d
i
n
a
T
-
m
a
t
r
i
x
i
n
v
e
c
t
o
r
r
o
w
s
,
a
n
d
t
h
e
s
e
r
o
w
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
s
o
u
r
c
e
of
pr
oc
e
s
s
e
d
i
m
a
ge
s
[20]
.
T
h
e
n,
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
v
a
l
ue
w
i
l
l
b
e
s
u
b
t
r
a
c
t
e
d
f
r
o
m
e
a
c
h
s
o
ur
c
e
i
m
a
ge
on
t
h
e
T
-
m
a
t
ri
x
.
T
h
e
n
e
xt
s
t
e
p
i
s
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
v
a
l
ue
a
nd
t
h
e
e
i
ge
n
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
c
ov
a
r
i
a
n
c
e
m
a
t
ri
x
S
.
T
h
e
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
i
s
a
v
a
l
ue
r
e
s
ul
t
i
ng
f
r
o
m
a
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
s
i
z
e
by
r
e
m
o
v
i
n
g
s
o
m
e
u
nn
e
c
e
s
s
a
r
y
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
s
pl
i
t
t
i
n
g
t
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
t
h
e
f
a
c
e
pa
t
t
e
rn
i
n
t
o
c
o
m
po
n
e
nt
s
t
ha
t
a
r
e
n
o
t
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
s
ha
pe
o
f
t
h
e
f
a
c
e
i
t
s
e
l
f
.
In
t
h
i
s
w
o
r
k,
w
e
t
ri
e
d
t
o
t
a
ke
a
dv
a
nt
a
ge
of
P
CA
by
r
e
duc
i
ng
t
h
e
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
v
a
l
ue
.
A
l
t
h
o
ug
h
P
CA
m
i
ni
m
i
z
e
s
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
3D
f
a
c
e
f
e
a
t
ur
e
s
,
i
t
do
e
s
n'
t
n
e
c
e
s
s
a
r
i
l
y
m
e
a
n
i
t
w
i
l
l
n
e
g
a
t
i
v
e
l
y
i
m
pa
c
t
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
r
e
s
ul
t
o
r
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
.
P
r
e
v
i
o
us
w
o
r
ks
m
e
nt
i
o
n
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
a
n
d
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
.
E
xpe
ri
m
e
n
t
s
w
e
r
e
c
a
rr
i
e
d
o
ut
us
i
ng
t
h
e
U
o
Y
3D
f
a
c
e
da
t
a
s
e
t
[21]
.
U
s
i
ng
o
ur
p
r
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h,
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
di
s
t
a
n
c
e
v
a
l
ue
o
f
3D
f
a
c
e
f
e
a
t
ur
e
s
h
a
s
n
o
t
c
ha
n
ge
d,
a
nd
t
h
e
F
A
R
v
a
l
ue
c
a
n
b
e
a
de
qua
t
e
l
y
r
e
duc
e
d
[22]
.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
i
s
pa
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
S
e
c
t
i
o
n
1
b
r
i
e
f
l
y
de
s
c
r
i
b
e
d
t
h
e
P
CA
m
e
t
h
o
d
(e
i
ge
n
f
a
c
e
s
)
fo
r
t
h
e
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
,
w
i
t
h
s
e
v
e
r
a
l
s
uppo
r
t
i
ng
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
.
S
e
c
t
i
o
n
2
e
xpl
a
i
n
e
d
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
t
h
a
t
w
e
us
e
d
i
n
t
h
i
s
f
a
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n.
F
i
na
l
l
y
,
i
n
S
e
c
t
i
o
n
3,
w
e
pr
e
s
e
n
t
o
u
r
e
xpe
r
i
m
e
nt
r
e
s
ul
t
a
n
d
di
s
c
us
s
i
o
n,
t
h
e
n
c
o
n
c
l
ude
t
h
i
s
w
o
r
k
i
n
S
e
c
t
i
o
n
4.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
w
i
t
h
de
fo
r
m
e
d
3
D
f
a
c
i
a
l
i
m
a
ge
s
,
f
o
c
us
i
n
g
o
n
l
o
c
a
l
a
n
d
gl
o
b
a
l
f
a
c
e
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
c
o
l
l
e
c
t
s
,
e
n
c
o
d
e
s
,
a
n
d
t
h
e
n
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
r
e
l
e
v
a
nt
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
a
f
a
c
i
a
l
i
m
a
ge
t
o
a
f
a
c
i
a
l
t
e
m
pl
a
t
e
d
a
t
a
b
a
s
e
a
n
d
t
h
e
n
p
r
o
c
e
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
N
N
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d'
s
m
a
i
n
a
dv
a
n
t
a
ge
i
s
t
h
e
c
a
pt
u
r
e
o
f
fe
a
t
u
r
e
s
s
uc
h
a
s
c
l
o
s
e
d
a
n
d
o
pe
n
e
y
e
s
t
i
m
i
n
g,
d
i
f
f
e
r
e
n
t
f
a
c
i
a
l
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
s
,
a
n
d
f
a
c
e
s
w
i
t
h
gl
a
s
s
e
s
.
2
.
1
.
Pre
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
p
o
f
h
u
m
an
3D
fac
e
d
atas
e
t
T
h
i
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
'
s
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
s
da
t
a
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
w
h
i
c
h
i
n
c
l
ude
s
t
h
e
n
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
i
m
a
ge
w
i
dt
h,
hi
s
t
o
gra
m
e
qua
l
i
z
a
t
i
o
n,
a
nd
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
o
g
r
e
y
s
c
a
l
e
.
O
ur
s
y
s
t
e
m
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
r
e
duc
e
s
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
t
o
m
ul
t
i
p
l
e
X
pi
xe
l
s
a
n
d
Y
pi
xe
l
s
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
f
a
c
e
i
m
a
ge
qua
l
i
t
y
a
n
d
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
t
r
e
n
gt
h
(
us
i
n
g
h
i
s
t
o
gra
m
e
qua
l
i
z
a
t
i
o
n).
I
m
a
ge
s
w
e
r
e
l
a
t
e
r
s
t
o
r
e
d
i
n
a
f
a
c
i
a
l
a
r
c
hi
v
e
i
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
S
t
o
r
e
d
i
m
a
ge
s
w
e
r
e
di
v
i
de
d
o
n
t
h
e
s
c
a
l
e
60:
40
f
r
o
m
t
h
e
f
a
c
i
a
l
i
m
a
ge
t
o
t
a
l
pe
r
c
e
n
t
a
ge
fo
r
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
,
r
e
s
p
e
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
ng
s
e
t
a
r
e
do
n
e
us
i
ng
o
u
r
b
ui
l
t
N
N
.
T
h
e
n
e
xt
i
m
po
r
t
a
n
t
s
t
e
p
o
f
t
h
e
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
i
s
e
xt
ra
c
t
i
n
g
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
.
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
s
c
a
rri
e
d
o
ut
t
o
f
i
n
d
e
s
s
e
n
t
i
a
l
pa
rt
s
o
f
t
h
e
h
u
m
a
n
f
a
c
e
.
S
o
m
e
of
t
h
e
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
t
h
e
c
o
n
t
o
u
r
s
o
f
a
l
l
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
a
r
e
a
s
a
r
o
un
d
t
h
e
e
y
e
s
,
n
o
s
e
,
a
n
d
m
o
ut
h
.
T
h
e
p
r
o
c
e
s
s
b
e
gi
n
s
by
c
r
e
a
t
i
n
g
a
f
e
a
t
u
r
e
l
i
n
e
m
o
de
l
us
e
d
t
o
dra
w
t
h
e
r
o
t
a
t
i
o
na
l
s
h
a
pe
a
nd
p
a
r
t
o
f
t
h
e
r
e
g
i
o
n'
s
e
xt
ra
c
t
e
d
f
e
a
t
u
r
e
po
i
nt
s
.
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
E
nhan
c
i
n
g
t
he
f
e
at
ur
e
-
bas
e
d
3D
d
e
f
or
m
ab
l
e
f
a
c
e
r
e
c
ogn
i
t
i
o
n
us
i
ng
h
y
br
i
d
P
CA
-
NN
(
Cah
y
o
D
ar
u
j
at
i
)
217
2
.
2
.
E
i
g
e
n
fac
e
d
e
s
c
r
i
p
to
r
P
CA
i
s
a
c
o
m
m
o
n
t
e
c
hn
i
que
fo
r
a
l
l
e
v
i
a
t
i
ng
h
i
g
h
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
v
e
c
t
o
r
s
i
n
f
e
a
t
u
r
e
di
m
e
n
s
i
o
n
s
,
b
e
i
t
t
e
xt
'
s
,
v
o
i
c
e
'
s
,
a
n
d
m
o
s
t
de
f
i
n
i
t
e
l
y
i
n
f
a
c
e
s
'
.
In
s
o
m
e
c
a
s
e
s
,
t
h
i
s
m
a
y
r
e
s
ul
t
i
n
a
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
c
o
m
put
i
n
g
t
i
m
e
w
i
t
h
l
i
t
t
l
e
o
r
n
o
i
m
pa
c
t
o
n
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
.
I
t
m
a
y
a
l
s
o
b
e
us
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
o
r
t
h
o
go
na
l
b
a
s
e
s
e
t
fo
r
r
e
du
n
d
a
n
t
f
un
c
t
i
o
n
s
,
s
uc
h
a
s
ra
w
pi
xe
l
s
i
n
s
m
a
l
l
-
w
i
n
do
w
e
d
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
l
i
n
e
a
r
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
f
o
r
m
o
f
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
v
a
l
ue
s
c
a
n
r
e
p
r
e
s
e
n
t
m
a
n
y
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
.
O
n
l
y
t
h
e
f
a
c
e
w
i
t
h
t
h
e
b
e
s
t
M
v
a
l
ue
c
a
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
h
e
o
r
i
gi
na
l
f
a
c
e
da
t
a
by
i
t
s
m
os
t
i
m
m
e
n
s
e
v
a
l
ue
.
T
h
e
b
e
s
t
v
a
l
ue
M
of
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
i
n
c
l
ude
s
e
a
c
h
s
ub
s
pa
c
e
(t
ha
t
i
s
M
-
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
)
.
A
s
s
t
a
t
e
d
i
n
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
c
h
a
pt
e
r,
t
h
e
P
CA
a
l
go
ri
t
hm
s
ugge
s
t
e
d
by
K
i
r
by
a
n
d
S
i
r
o
v
i
c
h
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
v
a
l
ue
of
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
.
T
h
i
s
a
l
go
ri
t
hm
i
n
v
o
l
ve
s
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
c
um
ul
a
t
i
v
e
di
ffe
r
e
n
c
e
fo
r
e
a
c
h
m
e
a
s
u
r
e
d
f
a
c
e
a
n
d
t
h
e
m
e
a
n
f
a
c
e
s
pa
c
e
v
a
l
ue
.
P
s
e
udoc
o
de
of
P
CA
E
i
ge
n
f
a
c
e
a
pp
r
o
a
c
h
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1
.
T
a
b
l
e
1
.
P
s
e
udo
c
o
de
of
P
CA
E
i
ge
n
f
a
c
e
A
pp
r
o
a
c
h
T
ra
i
n
i
n
g
i
m
a
g
e
s
p
s
e
u
d
o
c
o
d
e
i
n
p
u
t
:
i
m
a
g
e
(IM
G
)_
_
s
a
m
e
s
i
z
e
_
i
t
e
ra
s
i
o
u
t
p
u
t
:
a
l
l
a
v
a
i
l
a
b
l
e
f
a
c
i
a
l
m
a
t
c
h
s
c
o
re
=
[
1
,
2
,
3
,
…
…
,
]
T
ra
i
n
i
n
g
s
e
t
o
f
f
a
c
i
a
l
i
m
a
g
e
Ψ
=
∑
=
1
i
s
a
v
e
ra
g
e
v
a
l
u
e
o
f
t
h
e
v
e
c
t
o
r
Ψ
=
f
a
c
i
a
l
m
e
a
n
v
a
l
u
e
In
i
t
i
a
l
d
e
v
i
a
t
i
o
n
v
e
c
t
o
r
=
=
−
Ψ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
W
h
i
l
e
d
i
ff
m
a
t
r
i
x
=
[
1
,
2
,
3
…
…
]
do
=
.
w
h
i
l
e
t
ru
e
do
f
i
n
d
c
o
v
a
ri
a
n
c
e
m
a
t
ri
x
If
e
x
p
a
n
s
i
v
e
m
e
a
s
u
re
m
e
n
t
o
f
l
a
t
t
i
c
e
,
c
o
n
s
i
d
e
ri
n
g
l
a
t
t
i
c
e
L
o
f
e
s
t
i
m
a
t
e
(
2
)
w
h
i
c
h
g
i
v
e
s
t
h
e
s
a
m
e
i
m
p
a
c
t
f
o
r
d
e
c
r
e
a
s
e
s
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
t
h
e
n
E
i
g
e
n
v
e
c
t
o
r
v
a
l
u
e
=
=
.
b
r
e
a
k
=
[
1
,
2
,
3
…
…
]
U
t
i
l
i
z
i
n
g
N
e
i
g
e
n
f
a
c
e
s
,
t
h
e
m
o
s
t
n
o
t
e
w
o
rt
h
y
v
a
l
u
e
o
f
n
’
<
=
N
I
s
c
h
o
s
e
n
a
s
t
h
e
i
n
t
ri
n
s
i
c
s
p
a
c
e
.
T
h
e
w
e
i
g
h
t
ω
i
o
f
e
a
c
h
h
u
m
a
n
v
e
c
t
o
r
t
o
r
e
p
re
s
e
n
t
t
h
e
f
a
c
i
a
l
e
x
p
r
e
s
s
i
o
n
w
i
t
h
i
n
t
h
e
a
r
e
a
o
f
i
t
s
o
w
n
.
Ω
=
(
.
)
−
(
.
)
e
n
d
w
h
i
l
e
u
p
d
a
t
e
v
a
l
u
e
o
f
w
e
i
g
h
t
m
a
t
ri
x
Ω
=
[
1
,
2
,
3
…
…
]
Ω
=
∑
Ω
=
1
⁄
if
Ω
f
i
n
a
l
c
l
a
s
s
p
r
o
j
e
c
t
e
d
t
h
e
n
b
r
e
a
k
Δ
=
‖
−
Ω
+
Ω
‖
=
(
(
Ω
∑
1
=
1
)
(
∑
1
=
1
Ω
)
)
e
n
d
i
f
e
n
d
w
h
i
l
e
T
h
e
n
e
xt
s
t
e
p
i
s
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
i
n
t
o
a
m
a
t
ri
x
w
i
t
h
t
h
e
c
o
v
a
r
i
a
n
c
e
di
f
f
e
r
e
n
c
e
C
.
T
hi
s
c
ov
a
r
i
a
n
c
e
m
a
t
ri
x
de
ri
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
h
o
w
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
m
a
t
ri
x
s
e
t
s
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
P
CA
n
um
e
r
i
c
a
l
m
e
t
h
o
d'
s
t
e
c
hn
i
c
a
l
s
t
e
ps
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
ve
c
t
o
r
s
of
t
h
e
c
ov
a
r
i
a
n
c
e
m
a
t
ri
x
v
a
l
ue
m
a
ke
s
i
t
po
s
s
i
b
l
e
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
t
o
t
a
l
a
m
o
u
n
t
o
f
pi
x
e
l
s
i
n
t
h
e
f
a
c
e
i
m
a
ge
f
r
o
m
N
t
o
t
h
e
t
o
t
a
l
n
u
m
b
e
r
o
f
pi
c
t
ur
e
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
d
a
t
a
.
T
h
e
w
h
o
l
e
f
a
c
e
i
m
a
ge
i
s
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
by
c
h
a
ngi
n
g
e
a
c
h
f
a
c
e
i
m
a
ge
g
ri
d'
s
v
a
l
ue
i
n
t
o
a
v
e
c
t
o
r
v
a
l
ue
of
a
c
o
m
pa
r
a
b
l
e
f
a
c
e
i
m
a
ge
.
A
l
l
d
a
t
a
s
e
t
w
a
s
de
f
i
n
e
d
a
s
a
s
e
t
o
f
f
a
c
e
i
m
a
ge
v
e
c
t
o
r
s
w
i
t
h
.
2
.
3
.
N
e
u
r
al
n
e
tw
o
r
k
s
fo
r
tr
ai
n
i
n
g
T
h
e
s
a
m
pl
e
us
e
d
i
n
t
h
i
s
a
na
l
y
s
i
s
i
n
c
l
u
de
s
m
o
r
e
t
h
a
n
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
h
um
a
n
f
a
c
e
p
h
o
t
o
gr
a
p
h
s
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
c
o
n
di
t
i
o
n
s
.
T
h
e
s
ub
j
e
c
t
c
a
n
b
e
s
e
e
n
i
n
e
a
c
h
i
m
a
ge
by
t
h
e
s
i
z
e
o
f
×
pi
xe
l
s
w
i
t
h
2
56
de
g
r
e
e
s
of
gra
y
-
i
s
h
l
e
v
e
l
.
F
o
r
s
o
m
e
s
ub
j
e
c
t
s
,
pi
c
t
u
r
e
s
a
r
e
t
a
ke
n
a
t
d
i
f
fe
re
n
t
t
i
m
e
s
,
w
i
t
h
t
h
e
e
xpo
s
ur
e
v
a
ri
a
t
i
o
n
s
,
t
h
e
f
a
c
i
a
l
e
xpr
e
s
s
i
o
n
s
.
T
h
e
i
n
i
t
i
a
l
i
m
a
ge
w
a
s
r
e
s
i
z
e
d
t
o
40
×
4
0
,
a
nd
t
h
e
t
o
t
a
l
d
i
m
e
n
s
i
o
n
m
a
g
n
i
t
ude
o
f
t
h
e
di
s
p
l
a
y
s
pa
c
e
i
s
1
,
600.
T
h
e
v
a
l
ue
M
o
f
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
P
CA
a
l
go
ri
t
hm
.
T
h
e
i
ni
t
i
a
l
e
xpe
r
i
m
e
nt
f
r
o
m
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
h
u
m
a
n
f
a
c
e
s
i
n
e
a
c
h
f
a
c
e
s
pa
c
e
w
a
s
v
a
r
i
e
d
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
pi
c
t
u
r
e
'
s
n
u
m
b
e
r
o
f
f
a
c
i
a
l
de
s
c
r
i
pt
o
r
s
.
T
h
e
N
N
i
n
o
u
r
e
xpe
r
i
m
e
nt
i
s
us
e
d
t
o
t
r
a
i
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
by
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
t
h
e
f
a
c
e
d
e
s
c
r
i
pt
o
r
[23]
.
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
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
2
1
5
-
2
2
1
218
T
h
e
i
nput
c
o
m
e
s
f
r
o
m
t
h
e
s
a
m
e
pe
r
s
o
n
'
s
f
a
c
e
da
t
a
,
w
h
i
c
h
i
s
us
e
d
dur
i
n
g
t
h
e
l
e
a
rn
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
a
s
a
po
s
i
t
i
ve
v
a
l
ue
fo
r
i
n
di
v
i
du
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
;
o
n
t
h
e
c
o
n
t
r
a
r
y
,
i
t
i
s
us
e
d
o
n
a
di
f
f
e
r
e
n
t
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
n
e
g
a
t
i
v
e
e
xa
m
pl
e
s
-
m
e
a
n
w
h
i
l
e
,
F
i
gu
r
e
1
s
h
o
w
n
t
h
e
N
N
l
e
a
rni
n
g
s
c
h
e
m
a
t
i
c
d
i
a
g
ra
m
.
In
F
i
gu
r
e
2,
t
h
e
o
ut
pu
t
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
e
qua
l
t
o
t
h
e
t
o
t
a
l
s
ub
j
e
c
t
s
i
n
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
.
A
t
o
t
a
l
o
f
60%
o
f
t
h
e
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
da
t
a
s
e
t
a
r
e
us
e
d
fo
r
t
h
e
N
N
t
r
a
i
n
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
,
t
h
e
n
N
N
i
s
t
e
s
t
e
d,
a
n
d
t
h
e
w
e
i
gh
t
v
a
l
ue
i
s
upd
a
t
e
d
.
T
h
e
t
r
a
i
n
e
d
n
e
t
w
o
r
k
w
i
l
l
l
a
t
e
r
b
e
us
e
d
f
o
r
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
v
e
f
a
c
i
a
l
re
c
o
gn
i
t
i
o
n
pu
r
po
s
e
s
.
I
n
o
t
h
e
r
w
o
r
ds
,
a
s
e
t
o
f
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
i
s
us
e
d
di
ff
e
r
e
n
t
l
y
i
n
b
o
t
h
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
t
o
s
e
r
ve
i
t
s
pur
po
s
e
w
e
l
l
.
T
h
e
e
nt
i
r
e
v
a
l
ue
of
t
h
e
gl
o
b
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
s
ul
t
s
w
i
l
l
a
p
pe
a
r
f
o
r
t
h
e
w
h
o
l
e
da
t
a
s
e
t
.
F
i
gu
r
e
1
.
F
a
c
i
a
l
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
S
t
e
ps
us
i
n
g
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
F
i
gu
r
e
2
.
T
h
e
A
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
o
f
O
ur
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
D
I
S
C
U
S
S
I
O
N
In
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
,
w
e
di
v
i
de
d
t
h
e
da
t
a
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
s
c
a
l
e
i
nt
o
60:
40
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
fo
r
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
t
a
ge
.
I
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
m
a
ge
s
i
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d
by
o
n
e
s
t
e
p
,
w
hi
c
h
h
a
s
i
ni
t
i
a
l
20
i
m
a
ge
s
i
n
s
e
t
.
T
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
i
ndi
c
a
t
e
t
ha
t
us
i
n
g
i
ni
t
i
a
l
20
i
m
a
ge
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
s
e
t
fo
r
e
a
c
h
s
ubj
e
c
t
s
’
f
a
c
e
m
e
e
t
s
a
v
a
l
ue
o
f
100%
,
w
hi
c
h
i
s
e
xp
r
e
s
s
e
d
i
n
a
c
ha
r
t
i
n
F
i
g
u
r
e
3.
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
E
nhan
c
i
n
g
t
he
f
e
at
ur
e
-
bas
e
d
3D
d
e
f
or
m
ab
l
e
f
a
c
e
r
e
c
ogn
i
t
i
o
n
us
i
ng
h
y
br
i
d
P
CA
-
NN
(
Cah
y
o
D
ar
u
j
at
i
)
219
F
i
gu
r
e
3
.
T
r
a
i
n
i
ng
i
m
a
ge
n
u
m
b
e
r
pe
r
r
a
t
i
o
c
h
a
rt
L
a
t
e
r,
w
e
c
a
r
ri
e
d
o
ut
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
o
n
40
f
a
c
i
a
l
d
a
t
a
,
e
a
c
h
w
i
t
h
t
e
n
i
m
a
ge
s
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
b
a
s
e
.
T
h
e
t
h
r
e
s
h
o
l
d
v
a
l
ue
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
E
uc
l
i
de
a
n
di
s
t
a
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
m
i
ni
m
u
m
v
a
l
ue
.
T
h
e
E
uc
l
i
de
a
n
di
s
t
a
n
c
e
i
s
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
p
r
o
j
e
c
t
e
d
r
a
nge
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
t
e
s
t
i
m
a
ge
a
nd
a
l
l
i
m
a
ge
s
'
p
r
o
j
e
c
t
i
o
n
a
t
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
s
t
a
ge
.
T
h
e
t
e
s
t
i
m
a
ge
s
t
a
ge
h
a
s
a
m
i
ni
m
u
m
v
a
l
ue
d
i
s
t
a
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
i
m
a
ge
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
.
T
o
s
i
m
pl
i
fy
t
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
,
w
e
di
v
i
de
d
i
t
by
1.
0E
+
1
8
);
t
hi
s
v
a
l
ue
i
s
us
e
d
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
e
qui
l
i
b
r
i
u
m
t
hr
e
s
h
o
l
d
v
a
l
ue
,
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
r
e
s
ul
t
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
4.
T
h
e
c
u
r
v
e
'
s
v
a
l
ue
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
a
s
a
n
e
qui
l
i
b
ri
u
m
v
a
l
ue
t
ha
t
a
ppe
a
r
s
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
a
s
4
.
75
+
E
1
8.
H
ow
e
v
e
r
,
t
o
ob
t
a
i
n
a
m
uc
h
b
e
t
t
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
,
w
e
c
h
o
s
e
t
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
v
a
l
ue
t
o
be
4.
50
+
E
18,
w
h
i
c
h
i
s
c
l
o
s
e
t
o
z
e
r
o
.
W
e
i
n
c
l
ude
d
o
ve
r
180
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
v
a
l
ue
s
a
n
d
us
e
d
t
h
e
t
i
m
e
m
e
a
s
u
r
e
f
o
r
e
a
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
.
F
o
r
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
,
t
h
e
pe
r
i
o
d
ra
n
ge
s
f
r
o
m
1.
3
t
o
1.
7
s
e
c
o
n
ds
.
F
i
gu
r
e
3
s
h
ow
s
t
h
e
t
r
a
de
-
o
f
f
v
a
l
ue
be
t
w
e
e
n
F
A
R
a
n
d
F
RR
t
h
a
t
o
c
c
urr
e
d
i
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
-
s
t
a
ge
e
xpe
r
i
m
e
nt
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
i
n
F
i
g
u
re
4
s
h
ow
s
t
h
e
t
o
t
a
l
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
F
RR
a
n
d
F
A
R
i
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
.
F
i
gu
r
e
4
.
F
R
R
a
n
d
F
A
R
c
h
a
rt
i
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
A
s
o
r
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
of
P
CA
c
a
r
ri
e
s
o
ut
t
h
e
E
i
ge
n
v
a
l
ue
s
i
n
que
s
t
i
o
n
;
i
f
t
h
e
v
a
l
ue
i
s
l
e
s
s
t
h
a
n
t
h
e
pr
e
de
t
e
r
m
i
n
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
,
a
n
e
l
i
m
i
na
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
w
i
l
l
b
e
c
a
rr
i
e
d
o
ut
.
I
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
-
s
t
a
ge
e
xpe
r
i
m
e
nt
,
t
h
e
f
i
n
di
ngs
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
v
a
l
ue
s
a
r
e
i
n
t
h
e
ra
n
ge
-
1.
778
E
-
00
5
t
o
3.
758
E
+
00
7.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
i
n
d
i
c
a
t
e
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
nt
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
.
By
a
ppl
y
i
n
g
t
h
e
P
CA
a
l
go
ri
t
hm
,
t
he
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
s
pe
n
t
w
a
s
i
n
t
h
e
r
a
nge
of
0.
7
s
e
c
o
n
ds
t
o
1.
1
s
e
c
o
n
ds
w
h
i
l
e
m
a
i
nt
a
i
n
i
ng
t
h
e
s
a
m
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
v
a
l
ue
a
t
z
e
r
o
F
A
R
.
A
l
t
h
o
ug
h
us
i
n
g
t
h
e
s
a
m
e
m
e
t
h
o
d
(P
CA
),
o
ur
r
e
s
ul
t
p
r
o
v
e
d
t
o
be
s
upe
r
i
o
r
t
h
a
n
t
h
e
o
n
e
s
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
w
o
r
ke
d
i
n
[24]
,
w
hi
c
h
ha
s
c
o
m
pu
t
a
t
i
o
n
t
i
m
e
a
b
ov
e
~
300m
s
.
T
h
e
o
n
e
w
o
r
k
i
n
[25]
e
v
e
n
y
i
e
l
d
~
11
s
e
c
o
n
ds
.
W
i
t
h
o
ut
P
CA
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
c
a
n
y
i
e
l
d
a
bo
ut
o
n
e
t
o
f
i
v
e
h
o
u
r
s
,
a
s
s
t
a
t
e
d
i
n
[26
]
.
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
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
2
1
5
-
2
2
1
220
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
pa
pe
r
p
r
e
s
e
nt
s
a
n
e
n
gi
n
e
e
r
i
n
g
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
c
o
m
b
i
n
e
s
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
v
a
l
ue
of
t
h
e
t
hr
e
e
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
f
a
c
i
a
l
de
t
e
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
us
i
n
g
P
CA
a
nd
N
N
.
T
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
v
a
l
ue
ob
t
a
i
n
e
d
pr
o
v
i
de
s
a
b
e
t
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
t
ha
n
o
t
h
e
r
t
e
c
hn
i
que
s
,
w
i
t
h
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
r
e
s
ul
t
t
o
b
e
a
t
l
e
a
s
t
f
a
s
t
e
r
t
h
a
n
o
t
h
e
r
w
o
r
ks
(ra
n
gi
ng
f
r
o
m
0.
7
t
o
1.
1
s
e
c
o
n
ds
).
M
o
r
e
o
v
e
r
,
i
t
i
s
w
o
r
t
h
t
o
b
e
n
o
t
e
d
t
ha
t
w
e
h
a
v
e
a
h
i
g
h
v
a
r
i
a
t
i
o
n
v
a
l
ue
i
n
t
h
e
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
fo
r
t
h
e
e
nt
i
r
e
d
a
t
a
s
e
t
.
U
s
i
n
g
t
h
e
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
m
e
t
h
o
d,
t
h
e
v
a
l
ue
ob
t
a
i
n
e
d
i
s
v
e
r
y
s
e
n
s
i
t
i
v
e
t
o
t
h
e
h
e
a
d
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n'
s
s
ha
pe
o
r
po
s
i
t
i
o
n
.
In
s
o
m
e
c
a
s
e
s
,
t
h
i
s
ha
ppe
n
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
r
e
a
r
e
di
f
fe
r
e
n
c
e
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
w
h
o
s
e
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n
s
h
a
pe
o
f
a
l
a
rge
h
e
a
d
.
T
o
a
l
l
e
v
i
a
t
e
t
hi
s
p
r
o
b
l
e
m
,
w
e
c
h
o
s
e
t
o
e
m
pl
oy
P
CA
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
a
i
m
s
t
o
e
s
t
a
b
l
i
s
h
a
pa
rt
i
c
ul
a
r
f
r
a
m
e
w
o
r
k
a
nd
c
a
rr
y
o
ut
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
p
r
o
c
e
s
s
fo
r
m
o
r
e
de
t
a
i
l
e
d
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n.
T
h
e
N
N
h
a
s
b
e
e
n
pr
o
ve
n
t
o
b
e
a
b
l
e
t
o
c
o
m
pl
e
t
e
f
a
c
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
c
o
r
r
e
c
t
l
y
;
t
h
i
s
c
a
n
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
i
n
t
h
e
f
ut
u
r
e
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
W
e
w
o
ul
d
l
i
ke
t
o
t
h
a
n
k
t
h
e
M
i
ni
s
t
r
y
of
Re
s
e
a
r
c
h
a
n
d
T
e
c
hno
l
o
g
y
,
Re
pub
l
i
c
of
In
do
n
e
s
i
a
/
B
R
IN
fo
r
f
un
di
n
g
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
t
h
e
u
n
de
r
B
P
P
D
N
gra
n
t
s
c
h
e
m
a
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
J
.
B
o
o
t
h,
E
.
A
nt
o
na
ko
s
,
S
.
P
l
o
um
pi
s
,
G
.
T
r
i
g
e
o
r
g
i
s
,
Y
.
P
a
na
g
a
ki
s
,
a
nd
S
.
Z
a
f
e
i
r
i
o
u,
“
3d
f
a
c
e
m
o
r
ph
a
bl
e
m
o
de
l
s
,
”
i
n
2017
I
E
E
E
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
ogn
i
t
i
o
n
(
C
V
P
R
)
,
pp
.
546
4
-
5473
,
2017
.
[
2]
Z
.
H
.
C
ho
udhu
r
y
,
“
B
i
o
m
e
t
r
i
c
s
s
e
c
ur
i
t
y
ba
s
e
d
o
n
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
2020
.
[
3]
H
.
D
a
i
,
N
.
P
e
a
r
s
,
P
.
H
u
be
r
,
a
nd
W
.
A
.
P
.
S
m
i
t
h
,
“
3D
M
o
r
p
ha
b
l
e
M
o
de
l
s
:
T
he
F
a
c
e
,
E
a
r
a
nd
H
e
a
d
,
”
i
n
3D
I
m
ag
i
n
g,
A
nal
y
s
i
s
and
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
,
S
p
r
i
ng
e
r
,
pp
.
463
-
51
2,
20
20.
[
4]
Y
.
Z
ha
ng
a
nd
Z
.
W
a
ng
,
“
G
a
i
t
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
u
s
i
ng
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
,
”
I
n
t
.
J
.
A
dv
.
C
om
pu
t
.
T
e
c
hno
l
.
,
v
o
l
.
4,
no
.
22,
p
p.
60
0
-
607,
2
012
,
do
i
:
10.
41
56/
i
j
a
c
t
.
v
o
l
4.
i
s
s
ue
22
.
68
.
[
5]
H
.
A
dm
o
ni
a
nd
B
.
S
c
a
s
s
e
l
l
a
t
i
,
“
S
o
c
i
a
l
E
y
e
G
a
z
e
i
n
H
um
a
n
-
R
obo
t
I
nt
e
r
a
c
t
i
o
n:
A
R
e
v
i
e
w
,
”
J
.
H
um
an
-
R
obo
t
I
nt
e
r
a
c
t
.
,
v
o
l
.
6,
no
.
1
,
p.
25
,
M
a
r
.
2017
,
do
i
:
10.
5
898
/
J
H
R
I
.
6.
1
.
A
dm
o
ni
.
[
6]
Y
.
C
he
n
,
J
.
Q
i
a
n
,
J
.
Y
a
ng
,
a
nd
Z
.
J
i
n
,
“
F
a
c
e
a
l
i
g
nm
e
n
t
w
i
t
h
C
a
s
c
a
de
d
B
i
di
r
e
c
t
i
o
na
l
L
S
T
M
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
,
”
P
r
oc
.
-
I
n
t
.
C
o
nf
.
P
at
t
e
r
n
R
e
c
ogn
i
t
.
,
v
o
l
.
0,
no
.
2
,
pp.
3
13
-
318
,
2016
,
do
i
:
10.
110
9/
I
C
P
R
.
201
6.
7
8996
52
.
[
7]
I
.
M
a
s
i
,
Y
.
W
u,
T
.
H
a
s
s
ne
r
,
a
n
d
P
.
N
a
t
a
r
a
j
a
n
,
“
D
e
e
p
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n:
A
S
ur
v
e
y
,
”
i
n
2
018
31s
t
S
I
B
G
R
A
P
I
C
onf
e
r
e
nc
e
on
G
r
ap
hi
c
s
,
P
at
t
e
r
ns
and
I
m
age
s
(
SI
B
G
R
A
P
I
)
,
pp.
47
1
-
478
,
O
c
t
.
20
18
,
do
i
:
10.
1
109
/
S
I
B
G
R
A
P
I
.
2018.
0
0067
.
[
8]
J
.
M
a
t
a
i
,
A
.
I
r
t
ur
k
,
a
nd
R
.
K
a
s
t
ne
r
,
“
D
e
s
i
g
n
a
nd
I
m
pl
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
a
n
F
P
G
A
-
ba
s
e
d
R
e
a
l
-
T
i
m
e
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
,
”
i
n
20
11
I
E
E
E
19t
h
A
n
nua
l
I
nt
e
r
n
at
i
ona
l
Sy
m
po
s
i
um
on
F
i
e
l
d
-
P
r
og
r
am
m
ab
l
e
C
us
t
om
C
om
pu
t
i
n
g
M
ac
hi
ne
s
,
pp
.
9
7
-
100
,
2011
.
[
9]
Y
.
A
.
J
a
s
i
m
,
A
.
A
.
A
l
-
A
ni
,
a
nd
L
.
A
.
A
l
-
A
ni
,
“
I
r
i
s
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
,
”
P
r
oc
.
-
2018
1s
t
A
nn
u.
I
nt
.
C
on
f
.
I
nf
.
Sc
i
.
A
i
C
I
S
2
018
,
v
o
l
.
5
,
no
.
5
,
pp
.
8
9
-
95,
20
19,
do
i
:
10.
1
109
/
A
i
C
I
S
.
2018.
0
0028
.
[
10]
Y
.
L
i
,
W
.
Z
he
ng
,
Z
.
C
u
i
,
a
nd
T
.
Z
ha
ng
,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
r
e
c
ur
r
e
n
t
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
ne
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
,
”
N
e
ur
oc
om
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
297
,
pp
.
50
-
58,
2
018
.
[
11]
M
.
O
.
O
l
oy
e
de
,
G
.
P
.
H
a
nc
ke
,
a
nd
H
.
C
.
M
y
bur
g
h,
“
A
r
e
v
i
e
w
o
n
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
:
r
e
c
e
nt
a
ppr
o
a
c
he
s
a
n
d
c
ha
l
l
e
ng
e
s
,
”
M
u
l
t
i
m
e
d.
T
o
ol
s
A
ppl
.
,
v
o
l
.
79
,
no
.
3
7,
pp
.
278
91
-
2792
2,
202
0.
[
12]
Q
.
D
ua
n
a
nd
L
.
Z
h
a
ng
,
“
L
o
o
k
M
o
r
e
I
nt
o
O
c
c
l
us
i
o
n:
R
e
a
l
i
s
t
i
c
F
a
c
e
F
r
o
nt
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
W
i
t
h
B
oo
s
t
G
A
N
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
.
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
or
k
s
L
e
ar
n
.
S
y
s
t
.
,
202
0.
[
13]
Z
.
C
h
e
ng
,
X
.
Z
hu
,
a
nd
S
.
G
o
ng
,
“
L
o
w
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
A
s
i
a
n
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
,
pp.
605
-
621
,
2018
.
[
14]
Z
.
B
.
L
a
ha
w
,
D
.
E
s
s
a
i
d
a
n
i
,
a
n
d
H
.
S
e
dd
i
k
,
“
R
o
bu
s
t
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
A
ppr
o
a
c
he
s
U
s
i
ng
P
C
A
,
I
C
A
,
L
D
A
B
a
s
e
d
o
n
D
W
T
,
a
nd
S
V
M
A
l
go
r
i
t
hm
s
,
”
i
n
2
018
4
1s
t
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
at
i
on
s
and
Si
g
na
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
(
T
SP
)
,
pp
.
1
-
5,
20
18.
[
15]
R
.
S
u
t
a
r
,
S
.
R
o
ka
d
i
a
,
a
nd
A
.
S
h
a
h
,
“
A
s
ur
v
e
y
o
n
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
t
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
a
nd
t
e
c
hn
i
qu
e
s
,
”
i
n
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
o
f
T
e
c
hno
l
og
y
a
nd
C
om
pu
t
i
ng
(
I
J
T
C
)
,
v
o
l
.
2
,
no
.
7,
J
ul
y
,
2
016,
2
016
.
[
16]
M
.
A
bdul
l
a
h
,
M
.
W
a
z
z
a
n,
a
nd
S
.
B
o
-
S
a
e
e
d,
“
O
p
t
i
m
i
z
i
ng
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
us
i
ng
P
C
A
,
”
ar
X
i
v
P
r
e
pr
.
ar
X
i
v
120
6.
1515
,
201
2.
[
17]
H
.
M
.
E
b
i
e
d,
“
F
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
P
C
A
a
nd
K
e
r
ne
l
-
P
C
A
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
2
012
.
[
18]
S
.
P
o
uy
a
nf
a
r
,
Y
.
T
a
o
,
H
.
T
i
a
n
,
S
.
-
C
.
C
h
e
n
,
a
n
d
M
.
-
L
.
S
hy
u,
“
M
u
l
t
i
m
o
da
l
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
ba
s
e
d
o
n
m
u
l
t
i
p
l
e
c
o
r
r
e
s
po
nde
nc
e
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
d
i
s
a
s
t
e
r
m
a
na
g
e
m
e
n
t
,
”
W
or
l
d
W
i
de
W
e
b
,
v
o
l
.
22
,
no
.
5,
pp
.
189
3
-
1911
,
2019
.
[
19]
P
.
P
e
ng
,
P
.
A
l
e
nc
a
r
,
a
nd
D
.
C
o
w
a
n
,
“
A
S
o
f
t
w
a
r
e
F
r
a
m
e
w
o
r
k
f
o
r
P
C
A
-
B
a
s
e
d
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
P
r
oc
.
-
201
6
I
E
E
E
I
n
t
.
C
o
nf
.
Sof
t
w
.
Sc
i
.
T
e
c
hno
l
.
E
ng.
Sw
ST
E
20
16
,
pp
.
7
-
16,
20
16,
do
i
:
10.
1
109
/
S
W
S
T
E
.
201
6.
1
1.
[
20]
Y
.
Y
a
ng
,
G
.
Z
ha
ng
,
D
.
K
a
t
a
b
i
,
a
nd
Z
.
X
u
,
“
M
e
-
ne
t
:
T
o
w
a
r
ds
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
dv
e
r
s
a
r
i
a
l
r
o
bus
t
ne
s
s
w
i
t
h
m
a
t
r
i
x
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n,
”
ar
X
i
v
P
r
e
pr
.
ar
X
i
v
1
905
.
11
971
,
2019
.
[
21]
N
.
P
e
a
r
s
a
nd
A
.
M
i
a
n,
“
3D
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
3D
I
m
a
g
i
ng
,
A
n
al
y
s
i
s
and
A
pp
l
i
c
at
i
on
s
,
S
pr
i
ng
e
r
,
p
p.
569
-
630
,
2020
.
[
22]
S
.
N
.
S
u
j
a
y
,
H
.
S
.
M
.
R
e
d
dy
,
a
nd
J
.
R
a
v
i
,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
e
xt
e
nd
e
d
L
B
P
f
e
a
t
ur
e
s
a
nd
m
ul
t
i
l
e
v
e
l
S
V
M
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
E
nhan
c
i
n
g
t
he
f
e
at
ur
e
-
bas
e
d
3D
d
e
f
or
m
ab
l
e
f
a
c
e
r
e
c
ogn
i
t
i
o
n
us
i
ng
h
y
br
i
d
P
CA
-
NN
(
Cah
y
o
D
ar
u
j
at
i
)
221
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
”
i
n
2
017
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
,
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
,
C
om
m
uni
c
a
t
i
o
n,
C
om
pu
t
e
r
,
and
O
pt
i
m
i
z
at
i
on
T
e
c
hn
i
que
s
(
I
C
E
E
C
C
O
T
)
,
pp
.
1
-
4,
201
7.
[
23]
V.
-
E
.
N
e
a
g
o
e
a
nd
I
.
-
F
.
I
a
t
a
n,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
a
f
uz
z
y
-
G
a
us
s
i
a
n
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
F
i
r
s
t
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
C
o
gni
t
i
v
e
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
,
pp.
3
61
-
3
68,
do
i
:
10.
1
109
/
C
O
G
I
N
F
.
2002.
1039
318
.
[
24]
S
.
X
u
e
,
“
F
a
c
e
D
a
t
a
ba
s
e
S
e
c
ur
i
t
y
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
V
e
r
i
f
i
c
a
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
”
I
J
N
e
t
w
.
Se
c
ur
.
,
v
o
l
.
21,
no
.
4,
p
p.
60
1
-
606,
2
019
.
[
25]
A
.
L
.
R
a
m
a
dha
ni
,
P
.
M
us
a
,
a
n
d
E
.
P
.
W
i
bo
w
o
,
“
H
um
a
n
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
pc
a
a
nd
e
i
g
e
nf
a
c
e
a
ppr
o
a
c
h,
”
i
n
201
7
Se
c
ond
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
and
C
om
pu
t
i
ng
(
I
C
I
C
)
,
pp
.
1
-
5,
N
o
v
.
2017,
do
i
:
10.
1109
/
I
A
C
.
2017
.
828
0652
.
[
26]
F
.
M
.
A
.
A
z
i
s
,
M
.
N
a
s
r
un
,
C
.
S
e
t
i
a
ni
ng
s
i
h
,
a
n
d
M
.
A
.
M
u
r
t
i
,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
i
n
ni
g
h
t
da
y
us
i
ng
m
e
t
ho
d
e
i
g
e
nf
a
c
e
,
”
i
n
20
18
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Si
gn
al
s
and
S
y
s
t
e
m
s
(
I
C
Si
gS
y
s
)
,
p
p.
1
03
-
108
,
M
a
y
2018,
do
i
:
10.
1
109
/
I
C
S
I
G
S
Y
S
.
2018.
8372
646
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
C
ah
y
o
D
ar
u
j
at
i
r
e
c
e
i
v
e
d
a
b
a
c
he
l
o
r
i
n
2004
a
n
d
m
a
s
t
e
r
de
g
r
e
e
i
n
2
010
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
f
r
om
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
,
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pul
u
h
N
o
pe
m
be
r
,
S
u
r
a
ba
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
.
H
e
i
s
a
P
r
o
f
e
s
s
i
o
na
l
L
e
c
t
ur
e
r
F
a
c
ul
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
N
a
r
o
t
a
m
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
S
ur
a
ba
y
a
,
I
nd
o
ne
s
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
nc
l
ude
s
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n,
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
a
nd
v
i
de
o
pr
o
c
e
s
s
i
ng
.
H
e
i
s
I
A
E
N
G
m
e
m
be
r
.
E
-
m
a
i
l
:
c
a
h
y
o
11@m
hs
.
e
e
.
i
t
s
.
a
c
.
i
d
S
u
p
e
n
o
M
a
r
d
i
S
u
s
i
k
i
N
u
gr
o
h
o
g
r
a
dua
t
e
d
f
r
o
m
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pu
l
uh
N
o
pe
m
b
e
r
(
I
T
S
)
,
S
ur
a
ba
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
f
o
r
h
i
s
ba
c
he
l
o
r
i
n
1995
a
nd
r
e
c
e
i
v
e
d
m
a
s
t
e
r
a
nd
do
c
t
o
r
a
l
de
g
r
e
e
i
n
20
03
a
n
d
201
3
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
f
r
om
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
o
f
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pu
l
uh
N
o
pe
m
be
r
(
I
T
S
)
,
S
u
r
a
b
a
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
l
e
c
t
ur
e
r
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
I
T
S
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
i
nc
l
ude
s
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
c
o
m
put
e
r
ne
t
w
o
r
k,
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
E
-
m
a
i
l
:
m
a
r
d
i
@
e
e
.
i
t
s
.
a
c
.
i
d
D
e
n
y
K
u
r
n
i
aw
an
r
e
c
e
i
v
e
d
a
ba
c
he
l
o
r
i
n
2004
f
r
o
m
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
,
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pul
uh
N
o
pe
m
be
r
,
(
I
T
S
)
S
u
r
a
b
a
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
a
n
d
r
e
c
e
i
v
e
d
M
a
s
t
e
r
D
e
g
r
e
e
i
n
20
13
f
r
o
m
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
I
ndo
ne
s
i
a
.
A
t
t
h
e
m
o
m
e
nt
H
e
i
s
a
P
hD
c
a
ndi
da
t
e
f
r
o
m
N
i
j
m
e
g
e
n
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
S
c
ho
o
l
,
R
a
dbo
ud
U
ni
v
e
r
s
i
t
e
i
t
,
N
e
t
h
e
r
l
a
n
ds
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
nc
l
ud
e
s
H
i
g
he
r
E
d
uc
a
t
i
o
n
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
a
nd
M
u
l
t
i
-
c
r
i
t
e
r
i
a
D
e
c
i
s
i
o
n
A
na
l
y
s
i
s
.
H
e
i
s
a
H
e
a
d
D
i
v
i
s
i
o
n
o
f
I
ns
t
i
t
u
t
i
o
na
l
D
e
v
e
l
o
pm
e
n
t
,
und
e
r
D
i
r
e
c
t
o
r
a
t
e
G
e
n
e
r
a
l
o
f
H
i
g
he
r
E
d
uc
a
t
i
o
n,
M
i
ni
s
t
r
y
of
E
duc
a
t
i
o
n
a
nd
C
ul
t
u
r
e
.
E
-
m
a
i
l
:
dkur
ni
a
w
a
n
@ke
m
d
i
kb
ud
.
g
o
.
i
d
M
o
c
h
am
ad
H
ar
i
ad
i
r
e
c
e
i
v
e
d
t
h
e
B
.
E
.
d
e
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
f
r
o
m
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
pu
l
uh
N
o
pe
m
be
r
,
S
u
r
a
b
a
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
,
i
n
199
5.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
bo
t
h
M
.
S
c
.
a
nd
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
s
i
n
G
r
a
dua
t
e
S
c
ho
o
l
of
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
S
c
i
e
nc
e
T
o
ho
ku
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
J
a
pa
n
,
i
n
200
3
a
nd
2006
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
C
ur
r
e
nt
l
y
,
he
i
s
a
s
t
a
f
f
o
f
t
he
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
f
r
om
I
ns
t
i
t
u
t
T
e
kno
l
o
g
i
S
e
p
ul
u
h
N
o
pe
m
be
r
,
S
u
r
a
b
a
y
a
,
I
ndo
ne
s
i
a
.
H
e
i
s
t
h
e
p
r
o
j
e
c
t
l
e
a
de
r
i
n
j
o
i
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
t
h
P
R
E
D
I
C
T
J
I
C
A
pr
o
j
e
c
t
i
n
J
a
pa
n
.
E
-
m
a
i
l
:
m
o
c
ha
r
@e
e
.
i
t
s
.
a
c
.
i
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.