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 .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 01 9 ,   pp .   1322 ~ 1328   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 5 .i 3 . pp 132 2 - 1328             1322       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   C o m p a r i so n   o f   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   a n d   b a g   o f   f e a t u r e s  f o r   m u l t i - f o n t   d i g i t   r e c o g n i t i o n       N as i b ah   H u s n a  M o h d   K ad i r ,  S h a r i fah   N u r   S yafi q ah   M o h d   N u r   H i d ayah ,  N o r as i ah M o h am m ad ,   Zai d ah   I b r ah i m   F a c ul t y   o f   C o m put e r   a nd   M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   M a l a y 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   N ov   1,   2018   R e v i s e d  M ar   10,   20 1 9   A c c e pt e d  A pr   25 ,   201 9       T hi s   p a pe r   e v a l u a t e s   t he   r e c o g ni t i o n  pe r f o r m a nc e   o f   C o nvo l ut i o n a l   N e u r a l   N e t w o r k  ( C N N )   a n d  B a g   o f   F e a t ur e s   ( B o F )   f o r   m ul t i pl e   f o nt   di g i t   r e c o g ni t i o n.   F o nt   d i g i t   r e c o g ni t i o n  i s   p a r t   o f   c ha r a c t e r   r e c o g ni t i o n  t ha t   i s   u s e d   t o   t r a n s l a t e   i m a g e s   f r o m   m a n y   doc um e nt - i npu t   t a s k s   s uc h  a s   ha ndw r i t t e n ,  t y pe w r i t t e n   a n d  p r i nt e d  t e x t .   B o F   i s   a   po pu l a r   m a c hi n e   l e a r n i n g   m e t ho d  w hi l e   C N N   i s   a   po pul a r   de e p  l e a r ni ng   m e t ho d.   E xpe r i m e n t s   w e r e   pe r f o r m e d   by   a ppl y i ng   B o F   w i t h  S p e e de d - up  R o bus t   F e a t ur e   ( S U R F )   a n d  S uppo r t   V e c t o r   M a c hi n e   ( S V M )   c l a s s i f i e r   a nd  c o m pa r e d  w i t h  C N N   o n  C ha r s 74K   da t a s e t .   T h e   r e c o g ni t i o n  a c c ur a c y   pr o duc e d  by   B o F   i s   j us t   s l i g ht l y   l o w e r   t h a n  C N N   w he r e   t h e   a c c ur a c y   o f   C N N   i s   0 . 9 6  w h i l e   t h e   a c c ur a c y   o f   B o F   i s   0 . 9 4.     Ke y w or d s :   B a g  o f   f e a t ur e s   (B o F )   CN N   D e e p  l e a rni n g   F o n t   d i gi t   r e c o gn i t i o n   C opy r i gh t   ©   201 9   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 :   Z a i da h  Ib ra h i m ,     F a c ul t y   of   Co m put e r   a n d   M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,     U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A ,     S ha h   A l a m ,   S e l a n go r ,   M a l a y s i a .   E m a i l :   z a i d a h @ t m s k . u i t m . e du . m y       1.   I N TR O D U C TI O N   F o n t   di gi t   r e c o gn i t i o n   i s   a n   i m p r o v e m e n t   o f  n a t u ra l l y   p e r c e i vi n g  ha n dw ri t t e n   c ha ra c t e r   a nd  n u m e r a l s   by   m a c h i n e   o r  pe r s o n a l   c o m put e r   a n d   i t   i s   a l s o   a   p a r t   o f   c h a ra c t e r  r e c o gn i t i o n   t e c hn o l o g y .   T h i s   i m p r o v e m e n t   c a n   b e   c o n n e c t e d  t o   p r o gra m   r e c o gn i z a b l e   pr o o f   of   c o m put e r   c h a ra c t e r  i n f o r m a t i o n   f o r   e xa m pl e   i n  m e di c a l   do c um e n t a t i o n  [1] ,   b a n k  c h e c k  p r o c e s s i n g   a n d   po s t a l   m a i l   s o r t i n g   [2] .   S i n c e   t h e r e   e xi s t s   v a r i o us   di g i t i z e d  c h a ra c t e r s ,   i t   i s   di f f i c ul t   t o   e ff e c t i v e l y   di s t i n gu i s h   a   g r e a t   de a l   o f   c o m put e r  w r i t t e n   c h a ra c t e r   f i gu r e s   b e c a us e   of   t h e   t h o us a n ds   o f   n um e r a l s   fo n t   t y pe s .   W i t h   t h e   qui c k  a d v a n c e m e nt   o f  w o r l dw i de   da t a   a n d  t h e   e xpa n d i n g   r e que s t   o f   t e c h n o l o g y ,   t h e   us e   o f   di gi t i z e d  c ha r a c t e r   a dv a n c e d  a c k n o w l e dgm e n t   i s   e a rn e s t .   V a ri o us   t e c hn i q ue s   ha v e   b e e n   e xpl o r e d  f o r   f o n t   d i gi t   r e c o gn i t i o n  s uc h  a s   N e a r e s t   N e i g h b o r   C a l c ul a t i o n   [ 2]  a n d  N e u ra l   N e t w o r k  [3].   T h e   s c i e n t i f i c   c a pa c i t y   of   c o m pl e x  gr o upi n g  i s s ue   a n d  t h e   s pe c ul a t i o n   c a p a c i t y   of   s y s t e m s   a r e   r e s t r i c t e d ,   a nd  hi g h   a c k n o w l e dgm e n t   e xa c t n e s s   c a nn o t   b e   a c c o m pl i s h e d.   B ut   w i t h  t h e   a dv a n c e m e n t   o f   de e p   l e a rn i ng  t e c hn o l o gy   a n d  t h e   r i s e   o f   t h e   Co n v o l ut i o n   N e u ra l   N e t w o r k  (CN N s )  gi v e s   t h e   l i ke l i h o o d  t o   t a ke   c a r e   of   t hi s   i s s ue .     CN N   i s   pa rt   o f   de e p  l e a rni n g  t ha t   ut i l i z e s   m o s t l y   t o   gr o up   i m a ge s ,   c l us t e r   t h e m   b y   l i ke n e s s ,   a n d   pe r f o r m   p i c t u r e   a c kn o w l e dgm e nt   w i t h i n  t h e   s c e n e s .   CN N   h a s   s h o w n   a m a z i n g  e nha n c e m e nt   i n   v a r i o us   o b j e c t   r e c o gn i t i o n   s uc h   a s   i r i s   r e c o gn i t i o n   [4 ],   t r a f f i c   s i gn   r e c o gn i t i o n   [5 - 6],   f a c e   r e c o gn i t i o n   [7 - 9],   f rui t   r e c o gn i t i o n  [10],   l e a f   r e c o gn i t i o n   [ 11]  a n d  f o n t   r e c o gn i t i o n   [12] .   T h e   c om m o n   s t r uc t u r e   o f   a   CN N   c o m pri s e s   of   l a y e r s   o f  n e u r o n s .   A   n e u r o n   t a ke s   i n pu t   v a l ue s ,   do e s   c o m put a t i o n s   a nd  pa s s e s   t h e   r e s ul t   t o   t h e   n e xt   l a y e r .   E a c h   m o de l   ha s   i t s   o w n   l a y e r s   o f   c o n v o l ut i o n   a nd  c o m put a t i o n a l   c o m pl e xi t y .   M o di f i c a t i o n s   c a n   b e   m a de   t o   t h e   a r c hi t e c t u r e   o f   CN N   t o   i n c r e a s e   i t s   pe r f o r m a n c e   by   a ppl y i n g   bi - l i n e a r   CN N   [13]   a nd     m ul t i - m a x po o l i n g   l a y e r s   [14] .   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       Com par i s on   of   c o nv o l ut i ona l   n e ur al   n e t w or k   and   bag   of   f e at ur e s   f or …   ( Nas i bah   H us na  Mohd   Kad i r )   1323   A pa r t   f r o m   CN N ,   a n o t h e r   po pul a r   t e c hni que   fo r   ob j e c t   r e c o g ni t i o n   i s   B a g  of  F e a t ur e s   (Bo F ).   Bo F   i s   a   m a c h i n e   l e a rni n g  t e c hni que   t h a t   r e p r e s e n t s   a n  i m a ge   a s   o rde r l e s s   c o l l e c t i o n s   o f   n e a r b y   h i g h l i g ht s   [1 5 ] .   T h e   t e rm   B o F   c o m e s   f r o m   t h e   t e r m   B a g  o f   W o r ds   (Bo W )  ut i l i z e s   i n   t e xt u a l   i n f o rm a t i o n   r e c o ve r y .   Bo F   w i t h   S pe e de d - U p  Rob us t   F e a t ur e s   (S U R F )  w i t h   S uppo r t   V e c t o r   M a c hi n e   (S V M )  c l a s s i f i e r   ha v e   be e n   a ppl i e d  f o r   foo d  i m a ge   r e c o gn i t i o n   [1 5 ] ,   f a c e   r e c o gn i t i o n   [ 16] ,   t e xt   c l a s s i f i c a t i o n   [1 7],   a n d  l e a f   r e c o gn i t i o n   [18]  w i t h   go o d  r e s ul t s .   A   c o m pa ra t i v e   s t udy   b e t w e e n   CN N   a n d  B o F   h a s   b e e n   pe r f o r m e d  f o r   l e a f   r e c o gn i t i o n   w h i c h  i n di c a t e s   t ha t   B o F   i s   be t t e r   t ha n   CN N   [19]  w h e r e a s   CN N   i s   b e t t e r   t ha n   B o F   fo r   f r ui t   r e c o gn i t i o n   [20 ].   D ue   t o  t h e   i n c o n s i s t e n c i e s   i n   t h e   a c c u r a c y   pe r fo r m a n c e   of   CN N   a nd  B o F ,   t hi s   pa pe r  c o n duc t s   a   c o m pa r a t i v e   s t ud y   b e t w e e n   CN N   a nd  B o F   fo r   m ul t i pl e   f o n t   di gi t   r e c o gn i t i o n.   T hi s   pa pe r   i s   o r ga ni z e d  a s   f o l l ow s .   T h e   n e x t   s e c t i o n   e xpl a i n s   a b o ut   t h e   o ve r a l l   a r c h i t e c t ur e   o f   CN N   a nd  B o F ,   fo l l ow e d  by   di s c us s i o n s   o n  r e s ul t s   a n d   a n a l y s i s   of   t h e   a c c u r a c y   pe r f o r m a n c e .   T h e   l a s t   s e c t i o n   c o n c l ude s   t h i s   pa pe r  a nd  s t a t e s   t h e   f ut u r e   w o r k.       2.   O V ER A LL   A R C H I TEC TU R E   2. 1 .       C o n v o l u ti o n al   N e u r al   N e tw o r k   (C N N )   T h e   da t a s e t   fo l l ow s   t h e   i m pe ra t i v e s   gi v e n   by   t h e   CN N   m o de l s .   O n e   of   t h e   i m pe ra t i v e s   i s   w i t h   r e s pe c t   t o   t h e   m e a s u r e   o f   t h e   i n d i v i dua l   i m a ge .   I n   t hi s   w o r k,   t h e   CN N   a n d   B o F   ut i l i z e   a n   e xa c t   i m a ge   s i z e   f o r   t r a i ni n g   a nd  t e s t i n g .   O t h e r  t ha n  t h e   i m pe ra t i v e s   f r o m   t h e   m o de l s ,   t h e   e qui p m e nt   u t i l i z e d  pl a y s   a n   i m pe ra t i v e   po r t i o n   o n  t h e   e xe c ut i o n.   S o ,   t o   t e s t   t h i s   CN N   a nd  B o F   m o de l s ,   a   hi g h - pe r f o r m a n c e   l a p t o p  i s   u t i l i z e d  t o   c o n duc t   t h e   t e s t .   T h e   l a pt o p  us e d  ha s   8   g i ga b y t e s   of   R a n do m - A c c e s s   M e m o r y   (R A M ).     T h e   da t a s e t   us e d  fo r   t hi s   e xpe r i m e nt   i s   C h a r s 7 4K   da t a s e t   [21].   It   c o m pri s e s   of   i m a ge s   of  ha n dw r i t t e n   c h a ra c t e r s   a n d  d i gi t s .   E a c h   o f   t h e   c ha r a c t e r   c o m pr i s e s   of   55  v a r i e t i e s   o f   i n di s t i n gu i s h a b l e   i m a ge s .   S i n c e   i n   ge n e ra l   d a t a   p r e p a r a t i o n   t a ke s   a   l o n g  t i m e ,   t h i s   w o r k  c ove r s   a   t r a n s c r i b e d  fo n t   di g i t s   a s   i t   w e r e ,   w h i c h   a r e   n um b e r s   0  t o   9.   T h i s   m a ke s   t h e   f ul l   num b e r   o f   i m a ge s   ut i l i z e d  w i t h i n   t h e   t e s t   i s   1100 .   T h e   i m a ge s   w e r e   r e s i z e d  t o   22 7  x   227   p i xe l s .     F i gu r e   1  s h o w s   a n   i l l us t ra t i o n   o f   CN N   a r c h i t e c t ur e   de v e l o p e d  i n   t hi s   r e s e a r c h.   It   s t a rt s   w i t h   r e s i z e d   t h e   i m a ge s   t o   277x227 ,   ut i l i z a t i o n   c o m po s e d   of  c o n v o l v e ,   m a xi m um   po o l i n g  a nd  R e L u  l a y e r s ,   c l a s s i f i c a t i o n   l a y e r   a n d  l a s t l y   t h e   d i gi t   i s   c l a s s i f i e d.   T hi s   p r o j e c t   e xpe r i m e nt s   w i t h   d i f fe r e nt   c o m b i na t i o n   o f   c o n vo l ve   l a y e r ,   po o l i n g  a nd  R e L u  l a y e r s   t o   e xa m i n e   t h e   e ff e c t   of   t h e   n u m b e r   o f   l a y e r s   t o   t h e   di g i t   r e c o gn i t i o n   a c c ur a c y .   T h e   m ul t i p l e   fo n t   di g i t   r e c o gn i t i o n   m o de l s   ha s   m a x i m um   o f   3  l a y e r s   i n c l u di n g  f i v e   c o n vo l ut i o na l   l a y e r s ,   t hr e e   m a xpo o l i n g  o r   do w n - s a m p l i n g  l a y e r s   a n d  o n e   c l a s s i f i c a t i o n   l a y e r .   I n   t h e   CN N ,   t h e   s t e p  c o n s i s t e n t l y   c o n vo l ut e s   t h e   i n p ut   d a t a   w i t h   m u l t i pl e ,   di f f e r e n t   f i l t e r s   t o   e xt ra c t   l i n e a m e n t s   t h e n   t h e   s ub s a m pl i n g  l a y e r   s um m a r i z e s   t h e   de t e c t e d  f e a t u r e s   i nt o   a   f e a t u r e s   m a p  [ 22] .           F i gu r e   1 .   A n  i l l us t ra t i o n  o f   CN N   a r c h i t e c t ur e       2. 2 .       Bag  o f  F e atu r e s   ( B o F )   T h e   B a g  o f   F e a t ur e s   (B O F )  i s   o n e   o f   t h e   m a c h i n e   l e a rn i ng  t e c hn i q ue s   o f t e n   us e d  i n  c o m put e r   v i s i o n.   It   i s   a l s o   kn o w n   a s   B a g  o f   V i s ua l   W o r ds   [23].   T hi s   m e t h o d  i s   c o n s t ruc t e d  f r o m   u n s t r uc t u r e d  c o l l e c t i o n s   o f  i n de pe n de n t   v i s ua l   f e a t ur e s   w h i c h   c o m e   f r o m   t h e   pr o c e s s   of  i m a ge   e xt ra c t i o n.   A n   i m a ge   c a n   b e   t r a n s f o r m e d   a s   a   v e c t o r   o f   f e a t ur e s .   T h e   i m a ge   i s   r e p r e s e n t e d   a s   a   h i s t o g r a m   o f   c o d e s .     F i gu r e   2  s h o w s   t h e   ge n e r a l   f r a m e w o r k  of   Bo F   t h a t   i n v o l ve s   t w o   ph a s e s   [23].   T h e   f i r s t   p ha s e   i s   ha n dl e d  w i t h   S U R F   f e a t ur e s .   S U R F   c o n t a i n s   i n t e r e s t   po i n t   d e t e c t o r   w h i c h   l o c a t e s   t h e   s i g ni f i c a nt   po i n t s   i n   t h e   i m a ge   a n d  de s c r i pt o r   w h i c h   de s c r i b e s   t h e   fe a t ur e s   o f  t h e   s i gni f i c a n t   po i nt s   a n d  f e a t u r e s   c o n s t r uc t i o n   o f  t h e   i n t e r e s t   po i n t s   [24] .   S e c o n d  p ha s e   i s   e n c o di ng  a n d  po o l i n g .   E n c o di n g   i s   a b o ut   t ra n s f o r m i n g   t h e   f e a t u r e s   i nt o   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 .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 2 2   -   1 3 2 8   1324   l o c a l   a c c o r di n g  t o   p r e de f i n e d  c o de boo k  b a s e d  o n   a l go r i t hm   o f   t h e   t r a i n i ng  s a m pl e s   w hi l e   po o l i ng  i s   i m p l e m e nt i ng  f e a t u r e s   i nt o   gl o b a l   r e p r e s e n t a t i o n.             F i gu r e   2 .   B o F   f r a m e w o r ks   [23]       3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S     M A T L A B   i s   us e d  fo r   t h e   e xpe r i m e nt   o f   m ul t i - f o n t   di gi t   r e c o gn i t i o n   a n d  C h a r s 74 k  da t a s e t   [21]  i s   us e d  f o r   t r a i n i ng  a n d   t e s t i ng.     3. 1 .       D at as e t   T h e   C ha r s 74k   h a s   b e e n   w i de l y   us e d  a n d   k n o w n   a s   c ha ra c t e r  r e c o gn i t i o n   b e n c h m a r k   [21] .   I n   t h e   da t a s e t ,   s y m bo l s   us e d  i n   b o t h   E n g l i s h   a n d  K a nna da   a r e   a v a i l a b l e .   I n   t h e   E ngl i s h   l a n gu a ge ,   L a t i n  s c r i pt   (e xc l udi n g  a c c e n t s )  a n d  H i n du - A ra b i c   n u m e ra l s   a r e   us e d.   T h e   i m a ge s   a r e   n o rm a l i z e d  a n d  c e nt e r e d  by   c e n t e r   of   m a s s   i n   28x2 8  f i e l ds .   T h e   i m a ge s   c o n t a i n   g r e y   l e ve l s   a s   a   r e s ul t   o f   t h e   a n t i - a l i a s i n g  t e c hn i que .   T hi s   d a t a s e t   c o n t a i n s   10  c l a s s e s   of   di gi t s   w h i c h   a r e   0,   1 ,   2,   3 ,   4,   5 ,   6,   7 ,   8,   a n d  9.   I t   c o n s i s t s   of   770  t r a i n i ng  i m a ge s   a n d  330  t e s t   i m a ge s   w h e r e   e a c h   c l a s s   ha s   e xa c t l y   55  i m a ge s .   A l l   o f  t h e   i m a ge s   f o r   e a c h   c l a s s   a r e   r e p r e s e n t e d  i n  di f fe r e nt   v i e w s   t o   a dd  r o b us t n e s s   t o   t h e   t e c hn i q ue   a ppl i e d.   T h e   s i z e   o f   t h e   i m a ge s   f o r   e a c h   c l a s s   i s   128 x128   pi xe l s   a n d   a l l   t h e   i m a ge s   w e r e   r e s i z e d  t o   227x2 27  f o r   t hi s   e xpe r i m e n t   t o   f i t   i n t o   t h e   M a t l a b   p r o gra m   f o r   CN N   a n d  B o F .   F i gu r e   3  s h o w s   s o m e   s a m pl e   i m a ge s   f r o m   C ha r s 74 K   da t a s e t .           F i gu r e   3 .   S a m p l e   i m a ge s   f r o m   C ha r s 74K   da t a s e t   [21]       3. 2 .       C o n v o l u ti o n al   N e u r al   N e tw o r k   (C N N )   A s   de pi c t e d  i n   F i gu r e   1,   o ur   CN N   i s   c o m po s e d  of   2  l a y e r s   of   c o n vo l ve ,   R e L u  a n d  po o l i n g.   T h e   CN N   t a ke s   a   g ra y   s c a l e   i m a ge   (o n e   c ha nn e l )  a s   i n p ut   s i m i l a r  a s   t h e   w o r k  i n   [ 24].   T h e   s i z e   o f   t h e   i m a ge   i n   t h e   i n put   l a y e r   i s   227x227x1  pi xe l .   E a c h   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   c on v o l v e s   t h e   o ut put   o f  i t s   pr e v i o us   l a y e r   w i t h   a   s e t   of   l e a rn e d  ke rn e l s ,   f o l l ow e d  by   t h e   R e L u,   a n d  m a x - po o l i n g  l a y e r .   T hi s   m a ke s   c o n v o l ut i o n a l   n e t w o r ks   c o m put a t i o n a l l y   c a pa b l e ,   gra n t   t h e m   t o   e xt e nt   t o   l a rge   i m a ge s   w h e n   t h e   e xqui s i t e   t ra n s f o r m a t i o n   c a n  b e   i m p l e m e nt e d  a s   a   d i s t i n c t   c o n v o l ut i o n  r a t h e r  t ha n  a   f ul l y   ge ne r a l   m a t r i x   m ul t i p l i c a t i o n  [25] .   T a b l e   1  l i s t s   t h e   a c c u r a c y   pe r fo r m a n c e   o f   CN N   fo r   m ul t i - f o n t   di g i t   r e c o gn i t i o n .   D i f f e r e n t   c o m b i na t i o n   o f  v a l ue s   of  t h e   ke rn e l   s i z e   f o r   b o t h   c o n v o l v e   l a y e r s   a r e   pe r f o r m e d  t o   de t e r m i n e   t h e   b e s t   a c c ur a c y   r e s ul t s .   A s   de pi c t e d  i n   T a b l e   1,   C h a r s 74 k  da t a s e t s   i s   t e s t e d  t e n   t i m e s   t o   ob t a i n   t h e   b e s t   r e s ul t   b a 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       Com par i s on   of   c o nv o l ut i ona l   n e ur al   n e t w or k   and   bag   of   f e at ur e s   f or …   ( Nas i bah   H us na  Mohd   Kad i r )   1325   o n   di f f e r e n t   c o n v o l v e   l a y e r   a n d  l e a rni ng  r a t e .   F o r  g r a y   s c a l e   i m a ge s ,   t h e   f i r s t   l a y e r   a n d   s e c o n d  l a y e r   us e   t h e   s a m e   v a l ue   fo r   t h e   c o n vo l v e   l a y e r   (5, 27)  a n d  (5 ,   27) ,   t h e   a c c ur a c y   i s   0. 9633%  w i t h   t o t a l   t ra i ni n g  a n d  t e s t i n g   t i m e   o f   5  m i n ut e s   a nd   19  s e c o n ds .   F i gu r e   4  s h o w s   t h e   V i s u a l   G ra p h   f o r   CN N   o f   t r a i ni n g  a n d  v a l i da t i o n   of  da t a   f o r   t h i s   e xpe r i m e n t .   T hi s   i s   t h e   b e s t   r e s ul t s   f o r   t h e   di g i t   r e c o gn i t i o n   t ha t   p r o duc e   t h e   b e s t   pe r f o r m a n c e   t h a t   i s   0 . 9633 %.   O n   t h e   o t h e r  h a nd,   t h e   a c c ur a c y   r e s ul t   de c r e a s e s   dra s t i c a l l y   w h e n   t h e   CN N   i s   e xpe ri m e n t e d  w i t h  o n e   a n d  t hr e e   l a y e r s   of   c o n vo l ve ,   Re L u  a n d  po o l i n g .   R e s ul t s   i l l u s t ra t e d  i n   T a b l e   1  i n d i c a t e   t ha t   di f f e r e n t   n u m b e r   of   l a y e r s   f o r   CN N   a rri v e   t o   di f fe r e nt   r e s ul t s .   F u rt h e r m o r e ,   t h e   hi g h e r   i s   t h e   n u m b e r   o f   l a y e r s   do e s   n o t   r e a l l y   pr o duc e   be t t e r   a c c u r a c y   r e s ul t s .   I n   t hi s   c a s e ,   o n e   l a y e r   of   c on v o l v e ,   R e L u  a n d  po o l i n g  o nl y   e xt r a c t s   t h e   l o w - l e v e l   f e a t ur e s   t ha t   a r e   t h e   e dge s   w h i c h   i s   i n s uf f i c i e n t   f o r   m ul t i - f o n t   d i gi t   r e c o gn i t i o n.   I n   t h e   c a s e   of   t hr e e   l a y e r s   of   c o n v o l v e ,   Re L u  a n d  po o l i n g ,   i t   o b t a i n s   l o w   a c c ur a c y   s i n c e   t h e   d a t a   h a s   b e e n   c o m pr e s s e d  s o   m uc h   a f t e r   t hr e e   dow n s i z e d  pr o c e s s e s   by   t h e   m a x - po l i ng  l a y e r   t ha t   t h e   da t a   do e s   n o t   r e a l l y   r e pr e s e n t   t h e   di gi t s   a n y m o r e .       T a b l e   1 .   A c c ura c y   P e r f o r m a n c e   o f  CN N   f o r   M ul t i - F o n t   D i gi t   R e c o gn i t i o n   I nput   N o   o f   l a y e rs   C o n v o l v e   L a y e r   S t ri d e   i n   m a x p o o l   Ep o c h ,   L e a rn i n g   Ra t e   Ac c u ra cy   G ra y s c a l e   I m a g e   S i n g l e   s e t   o f   l a y e r   5 ,   2 0   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 3 1 6 7   4 ,   2 0   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 2 3 0 0   9 ,   1 6   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   0 . 1 0 0 0   9 ,   1 6   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 1 2 0 0   9,   40   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 1 4 6 7   T w o   s e t s   o f  l a y e r s   5 ,   1 5   5 ,   1 5   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 8 9 3 3   5 ,   2 5   5 ,   2 5   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 9 0 3 3   5 ,   2 7   5 ,   2 7   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 9 6 3 3   5 ,   2 6   5 ,   2 6   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 0 1   0 . 9 2 0 0   5 ,   2 7   5 . 2 7   3   3   1 0 ,   0 . 0 0 1   0 . 7 2 3 3   T h re e   s e t s   o f   l a y e r s   5 ,   2 0   5 , 2 0   5 , 2 0   3   3   3   1 0 ,     0 . 0 0 0 1   0 . 2 5 0 0           F i gu r e   4 .   V i s u a l   G ra p h   f o r   CN N   w i t h  t w o   s e t s   of   l a y e r s   o f   c on v o l v e ,   R e L u  a nd  m a xpo o l i n g   f o r   m ul t i - f o n t   di gi t   r e c o gn i t i 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 .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 2 2   -   1 3 2 8   1326   3. 3 .       Bag  o f  F e atu r e s   ( B o F )   T h e   de pl oy e d  B oF   e n v i r o nm e n t   s h o w n   i n  t hi s   e xpe ri m e nt   i n c l ude s   t h e   us e   o f   t h e   S pe e de d  up  R o b u s t   F e a t u r e s   (S U RF )  t e c h n i q ue   a s   a   fe a t u r e   e xt r a c t o r   a n d  i m a g e   e n c o de r .   F o r   c l us t e ri n g,   K - m e a n s   a l go r i t h m   i s   us e d.   T h e   s t r o n ge s t   f e a t u r e s   a r e   ke pt   t o   80  pe r c e nt   f r o m   e a c h  c a t e go r y .   A   v e c t o r   qua n t i z a t i o n   t e c hn i que   m a ps   ke y - p o i n t s   f r o m   e v e r y   t r a i n i n g   i m a ge   i s   m a ppe d  i nt o   a   uni f i e d  di m e n s i o n a l   h i s t o g r a m   v e c t o r   (B a g - of - F e a t u r e s )  a f t e r   K - m e a n s   c l us t e r i ng.   T hi s   h i s t o g r a m   a c t s   a s   a n   i n pu t   v e c t o r   fo r   S V M   c l a s s i f i e r   t o   b ui l d  t h e   t r a i ni n g  s e t .   I n   t h e   t e s t i ng  p h a s e ,   t h e   ke y - po i n t s   a r e   e xt r a c t e d  a nd  f e d  i n t o   t h e   c l us t e r   m o de l   t o   m a p  t h e m   i nt o   a   B o F   ve c t o r ,   w h i c h   i s   f i n a l l y   f e d  i n t o   S V M   t r a i n i ng  c l a s s i f i e r   t o   r e c o gn i z e   t h e   t e s t i n g  i m a ge .   B a s e d  o n   t h e   e xpe r i m e nt ,   t h e   a v e r a ge   a c c ura c y   i s   0. 94.   F i gu r e   5  s h o w s   t h e   v i s ua l   w o r d  gra p h   f o r   Bo F   of  t h e   t e s t i n g  da t a   fo r   t hi s   e xpe r i m e n t .         F i gu r e   5 .   V i s u a l   W o r d   G r a p h  f o r   B o F       4.   C O N C LU S I O N   In  t hi s   r e s e a r c h,   d i f f e r e n t   l a y e r s   o f   CN N   h a s   b e e n   i n v e s t i ga t e d  t o   de t e rm i n e   t h e   o pt i m um   n u m b e r   o f  l a y e r s   fo r   m ul t i - f o n t   di gi t   r e c o gn i t i o n .   T h e   hi g h e r   t h e   num b e r   o f   l a y e r s   do e s   n o t   r e a l l y   gua ra nt e e   t h e   a c hi e v e m e n t   of   a   h i g h   a c c u r a c y .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f  t h e   CN N   de pe n ds   o n   t h e   da t a   i t s e l f ,   be s i de s   t h e   n um b e r  of   c o n vo l ve ,   R e L u  a n d  po o l i n g  l a y e r s ,   i t   a l s o   de pe n ds   o n   t h e   s i z e   of   t h e   f i l t e r   i m a ge ,   e po c h   a n d  l e a rni ng  r a t e .   S m a l l e r   l e a rni n g  r a t e   s l o w s   dow n   t h e   t ra i ni n g  p r o c e s s   b u t   m a y   r e a c h   t o   be t t e r   a c c u r a c y .   Bo F   pr o duc e s   s l i g h t l y   l ow e r   a c c u r a c y   c o m pa r e d  t o   CN N .   T h i s   s h o w s   t h a t   B o F   c a n   s t i l l   b e   c o n s i de r e d  a s   a   s t r o n g   m e t h o d   fo r   m u l t i - f o n t   di g i t   r e c o gn i t i o n   b a s e d  o n   t h e   a c c u r a c y   pe r fo r m a n c e .  E xpe ri m e nt a l   r e s ul t s   s h o w   t h a t   t h e   CN N   pe r f o r m   s l i g ht l y   be t t e r   t ha n   B o F .   In   f ut ur e   w o r k,   m o r e   e v a l u a t i o n s   w i l l   b e   pe r fo r m e d  o n   CN N   pa ra m e t e r s   f o r   o t h e r   d a t a s e t s   a n d  d i f f e r e n t   t y pe s   of   CN N   a r c hi t e c t u r e .   B e s i de s   t ha t ,   o t h e r   f e a t u r e s   a n d  c l a s s i f i e r s   w i l l   b e   i n v e s t i ga t e d  f o r   B o F   t o   c o m pa r e   t h e   a c c ur a c y   pe r f o r m a n c e   b e t w e e n   m a c hi n e   l e a rn i ng  a n d   de e p  l e a rni n g .       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h e   a ut h o r s   w o ul d  l i ke   t o   t h a n k  t h e   F a c ul t y   of  Co m put e r   a n d  M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,   U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A ,   S h a h  A l a m ,   S e l a n go r,   f o r   s po n s o r i ng  t h i s   r e s e a r c h .       R EF ER EN C ES   [ 1]   J i a ,   L . ,   &   S u n,   Y .   ( 2 018 ,   M a y ) .   “ D i g i t a l   R e c og ni t i o n  ba s e d  o n  I m p r o v e d  L E N E T   C o nvo l ut i o n  N e ur a l   N e t w o r k” .   i n   P r oc e e di ngs   o f   t he   201 8  I nt e r nat i on al   C on f e r e nc e   on   M ac h i ne   L e ar ni ng   T e c hn ol o gi e s ,  pp.   2 4 - 28.     [ 2]   B a bu,   U .   R . ,   C hi nt h a ,   A .   K . ,   & V e nka t e s w a r l u ,   Y .   ( 2014 ) .   “ H a ndw r i t t e n  D i g i t   R e c o g ni t i o n  us i ng   S t r uc t u r a l ,   S t a t i s t i c a l   F e a t ur e s   a n d  K - N e a r e s t   N e i g hbo r   C l a s s i f i e r ” .   I n t e r n at i ona l   J ou r na l   I n f o r m at i o n  E ng i ne e r i ng  an d  E l e c t r oni c   B us i ne s s ,   v o l .   6 ( 1) ,   pp .   62 - 68 .   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       Com par i s on   of   c o nv o l ut i ona l   n e ur al   n e t w or k   and   bag   of   f e at ur e s   f or …   ( Nas i bah   H us na  Mohd   Kad i r )   1327   [ 3]   M d   S a uf i ,   M . ,   Z a m a nh ur i ,   M .   A . ,   M o ha m m a d ,   N .   a nd  I br a h i m ,   Z .   ( 2018 ) .   “ D e e p   L e a r n i ng   f o r   R o m a n  H a ndw r i t t e n  C ha r a c t e r   R e c o g ni t i o n” ,   I n t e r nat i o nal   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng  and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   V o l .   12,   N o .   2,   pp .   455 - 46 0.   [ 4]   N g u y e n,   K . ,   F o o ki e s ,   C . ,   R o s s ,   A .   a nd  S r i dha r a n ,   S .   ( 201 7) .   “ I r i s   R e c og ni t i o n  W i t h  O f f - t he - S he l f   C N N   F e a t ur e s :   A   D e e p  L e a r ni ng   P e r s pe c t i v e ” .  I E E E   A c c e s s   ( V o l .   6 )   V i s ua l   S ur v e i l l a nc e   B i o m e t r i c s :   P r a c t i c e s ,   C ha l l e ng e s ,   a n d   P o s s i b i l i t i e s .   [ 5]   S hus t a no v ,   A .   a nd  Y a ki m o v ,   P .   ( 20 17) .   “ C N N   D e s i g n  f o r   R e a l - T i m e   T r a f f i c   S i g n  R e c o g ni t i o n ” .  P r oc e di a   E ngi ne e r i n g   201 ,   pp.   7 18 - 725 .   [ 6]   L uo ,   H . ,   Y a ng ,   Y . ,   T o ng ,   B . ,   W u,   F .   a nd  F a n ,   B .   ( 201 8) .   “ T r a f f i c   S i g n  R e c o g ni t i o n  u s i ng   A   M ul t i - T a s k   C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k ” .  I E E E   T r ans ac t i o ns   on  I nt e l l i ge nt   T r an s po r t at i on  S y s t e m s ,   V o l um e   19 ,   I s s ue   4,     pp.   11 00 - 1111 .   [ 7]   Y i n,   X .   a n d  L i u ,   X .   ( 201 8) .   “ M u l t i - t a s k   C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  f o r   P o s e - I nv a r i a nt   F a c e   R e c o g ni t i o n ” .  I E E E   T r ans ac t i ons   on   I m age   P r oc e s s i ng ,   V o l um e   27,   I s s ue   2 ,   p p.   96 4 - 97 5.   [ 8]   F a r f a d e ,   S .   S . ,   S a be r i a n ,   M .   J .   a nd   L i ,   L .   J .   ( 2 015 ) .   “ M ul t i - v i e w   F a c e   D e t e c t i o n  us i ng   D e e p  C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ks ” .  P r oc e e di ngs   o f   t he   5t h   A C M   on   I n t e r na t i ona l   C onf e r e n c e   o n  M u l t i m e di a  R e t r i e v a l ,   p p.   64 3 - 650.   [ 9]   N ur   A t e qa h  bi n t i   M a t   K a s i m ,   N ur   H i da y a h  B i n t i   A bd  R a hm a n,   Z a i d a h  I br a hi m   a nd  N ur   N a b i l a h  A bu  M a ng s ho r   ( 201 8) .   “ C e l e b r i t y   F a c e   R e c og ni t i o n  u s i ng   D e e p   L e a r n i ng ” .  I nd one s i an   J o ur n al   of   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   and   C om put e r   S c i e nc e   ( I J E E C S) ,   V o l .   12 ,   N o .   2,   N o v e m be r   2018 ,   pp .   4 76 - 481.     [ 10]   N ur   A z i da   M uha m m a d,   A m e l i na   A b  N a s i r ,   Z a i d a h  I br a hi m   a nd   N ur ba i t y   S a br i   ( 201 8) .   “ E v a l u a t i o n  o f   C N N ,   A l e xN e t   a n d  G o og l e N e t   f o r   F r ui t   R e c o g ni t i o n ” .  I ndo ne s i a n  J ou r nal   of   E l e c t r i c al   E n gi ne e r i n g  and   C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   V o l .   12 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 18,   p p.   46 8 - 475 .   [ 11]   N ur ba i t y   S a br i ,   Z a l i l a h  A bd  A z i z ,   Z a i da h  I br a hi m ,   M u ha m m a d  A km a l   R a s y da n  bi n  M o hd  R o s ni   a nd  A bdul   H a f i z   bi n  A bd  G ha pu l   ( 201 8) .   “ C o m pa r i ng   C o nvo l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  M o de l s   f o r   L e a f   R e c og ni t i o n ” .  I n t e r na t i o na l   J our nal   o f   E ng i ne e r i ng   T e c hno l og y ,   7   ( 3. 15)   ( 2018 )   pp .   141 - 144   [ 12]   T e ns m e y e r ,   C . ,   S a und e r s ,   D . ,   &   M a r t i n e z ,   T .   ( 20 17,   N o v e m be r ) .   “ C o nv o l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k s   f o r   F o nt   C l a s s i f i c a t i o n ” .   I n  2017  14t h  I A P R   I nt e r nat i on al   C o nf e r e nc e   on  D oc um e nt   A na l y s i s   and  R e c o gni t i on  ( I C D A R )   ( V o l .   1,   p p.   98 5 - 990) .   I E E E .   [ 13]   U s t i no v a ,   E . ,   G a n i n ,   Y .   a nd  L e m pi t s ky ,   V .   ( 2017 ) .   “ M u l t i - R e g i o n  B i l i ne a r   C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ks   f o r   P e r s o n  R e - I de nt i f i c a t i o n ” .  14t h  I E E E   I nt e r n at i ona l   C on f e r e nc e   on  A dv an c e d  V i de o   and  S i gna l   B as e d  Su r v e i l l a nc e   ( A V SS) ,   20 17 .     [ 14]   Z a i d a h  I br a hi m ,   N ur ba i t y   S a br i   a nd  D i no   I s a   ( 2018) .   “ M ul t i - m a xpo o l i ng   C o n v o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  f o r   M e d i c i na l   H e r b  L e a f   R e c og ni t i o n ” .  P r oc e e di ngs   of   t he   6t h  I I A E   I nt e r na t i ona l   C onf e r e nc e   on  I nt e l l i ge nt   Sy s t e m s   and  I m age   P r oc e s s i n g,   Sh i m ane ,   J a pa n,   S e pt e m be r   2018 ,   pp .   327 - 3 31.   [ 15]   A hm e d,   A . ,   & O z e ki ,   T .   ( 20 15,   O c t o be r ) .   “ F o o d  I m a g e   R e c og ni t i o n  b y   U s i ng   B a g - of - S U R F   F e a t ur e s   a nd   H O G   F e a t ur e s ” .   I n  P r oc e e di ngs   o f   t he   3r d   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on   H um an - A ge nt   I n t e r ac t i on   ( pp .   179 - 18 0) .   A C M .   [ 16]   S a l e m ,   A . ,   & O z e k i ,   T .   ( 20 15 ,   O c t o be r ) .   “ F a c e   R e c o g ni t i o n  by   U s i ng   S U R F   F e a t ur e s   w i t h  B l o c k - B a s e d  B a g   o f   F e a t ur e   M o de l s ” .   I n  P r oc e e di ngs   o f   t he   3r d  I n t e r nat i o nal   C onf e r e nc e   on  H um a n - A ge nt   I nt e r a c t i on ,    pp.   30 9 - 310.   A C M .   [ 17]   I br a hi m ,   Z . ,   I s a ,   D . ,   R a j k um a r ,   R . ,   &   K e nd a l l ,   G .   ( 2009 ,   A ug us t ) .   “ D o c um e nt   Z o ne   C o nt e n t   C l a s s i f i c a t i o n  f o r   T e c hni c a l   D o c um e nt   I m a g e s   u s i ng   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k s   a n d  S uppo r t   V e c t o r   M a c hi ne s .   I n  A ppl i c a t i o ns   o f   D i gi t a l   I n f or m at i on  an d  W e b  T e c hnol og i e s ,   20 0 9 .   I C A D I W T ' 09.   S e c o nd  I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n  t he ,     pp.   34 5 - 350 .    [ 18]   Z a i d a h  I br a hi m ,   N ur b a i t y   S a br i   a nd  D i no   I s a   ( 2018 ) .   “ L e a f   R e c og ni t i o n  us i ng   T e xt ur e   F e a t ur e s   f o r   H e r ba l   P l a n t   I de nt i f i c a t i o n ” .  I n done s i an  J ou r na l   of   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng  an d  C om put e r   S c i e nc e   ( I J E E C S)   V o l .   9,   N o .   1,   J a nu a r y   2018 ,   pp.   1 52 ~ 156 .   [ 19]   N ur u l   F a t i ha h  S a hi da n ,   A hm a d  K ha i r i   J uh a   a nd  Z a i da h  I br a hi m .   “ E v a l ua t i o n  o f   B a s i c   C o nvo l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  a nd  B a g   o f   F e a t ur e s   f o r   L e a f   R e c o g ni t i o n  ( 2019 ) ” .  I n d one s i an  J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng  an d  C om put e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S)   V o l .   14 ,   N o .   1 ,   A pr i l   20 19 ,   p p.   32 7 - 33 2.   [ 20]   N i k  N o o r   A km a l   a bd ul   H a m i d,   R a b i a t ul   A da w i y a   R a z a l i   a nd  Z a i d a h  I br a h i m   ( 2019 ) .   “ C o m pa r i ng   B a g s   o f   F e a t ur e s ,   C o nv e nt i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  a n d  A l e xN e t   f o r   F r u i t   R e c og ni t i o n ” .  I ndon e s i an  J ou r na l   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i n g  and   C om pu t e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S)   V o l .   14 ,   N o .   1 ,   A pr i l   2019 ,   pp.   3 33 - 339 .   [ 21]   T he   C ha r s 74K   d a t a s e t .   R e t r i e v e d   f r o m   h t t p: / / w w w . e e . s ur r e y . a c . uk/ C V S S P / d e m o s / c ha r s 74k /   [ 22]   G e r be r ,   C . ,   &   C hung ,   M .   ( 2 016 ) .   “ N um be r   P l a t e   D e t e c t i o n  w i t h  a   M ul t i - C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k  A ppr o a c h   w i t h   O p t i c a l   C h a r a c t e r   R e c og ni t i o n  f o r   M o bi l e   D e v i c e s ” .  J ou r na l   o f   I n f or m a t i on   P r oc e s s i ng   Sy s t e m s ,   1 2( 1) .   [ 23]   L o us s a i e f ,   S . ,   & A bde l kr i m ,   A .   ( 2 018 ,   M a r c h) .   “ D e e p   L e a r n i ng   V s   B a g   o f   F e a t u r e s   i n  M a c hi ne   L e a r ni ng   f o r   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n ” .   I n  2018  I nt e r n at i on al   C o nf e r e nc e   on  A dv a nc e d  Sy s t e m s   and  E l e c t r i c   T e c hn ol o gi e s   ( I C _A SE T ) ,     pp.   6 - 10 .   [ 24]   S hi m a ,   Y . ,   N a k a s h i m a ,   Y . ,   &   Y a s uda ,   M .   ( 201 8,   A pr i l ) .   “ H a ndw r i t t e n  D i g i t s   R e c o g ni t i o n  by   U s i ng   C N N   A l e x - N e t   P r e - t r a i ne d   f o r   L a r g e - s c a l e   O bj e c t   I m a g e   D a t a s e t ” .   I n  P r oc e e d i ngs   o f   t he   3r d  I nt e r nat i on al   C on f e r e nc e   on  M u l t i m e di a   Sy s t e m s   and   S i gn al   P r oc e s s i ng ,  pp .   36 - 40.   A C M .   [ 25]   D u,   G . ,   S u ,   F . ,   &   C a i ,   A .   ( 20 09,   O c t o be r ) .   “ F a c e   r e c o g ni t i o n  u s i ng   S U R F   f e a t ur e s .   I n  M I P P R   2009 :   P a t t e r n   R e c og ni t i o n  a nd   C o m put e r   V i s i o n  ( V o l .   749 6,   p .   7496 28) ” .  I nt e r n a t i o na l   S oc i e t y   f o r   O pt i c s   a nd  P ho t on i c 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 .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 2 2   -   1 3 2 8   1328   B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         N a s i ba h  H u s n a   M o hd  K a di r   i s   c ur r e n t l y   t a ki ng   M a s t e r s   D e g r e e   i n  C o m put e r   S c i e nc e   ( W e b   T e c hno l o gy )   a t   t he   F a c ul t y   o f   C o m put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   S ha h  A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   H e r   a r e a   o f   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   a nd  a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e .               S ha r i f a h  N ur   S y a f i qa h  M o hd  N ur   H i da y a h  i s   c ur r e n t l y   t a ki ng   M a s t e r s   D e g r e e   i n  C o m put e r   S c i e nc e   ( W e b  T e c hno l o gy )   a t   t he   F a c ul t y   of   C o m put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   H e r   c ur r e n t   o f   i nt e r e s t   i nc l ud e s   i m a g e   p r o c e s s i ng   a nd  a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e .               N o r a s i a h  M o ha m m a d  i s   a   S e n i o r   L e c t ur e r   a t   t h e   F a c u l t y   of   C o m p ut e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   S he   h a s   be e n  t e a c hi ng   c o ur s e s   r e l a t e d  t o   A l go r i t hm s   a nd  C o m put e r   S c i e nc e   E duc a t i o n  f o r   m o r e   t ha n  t e n  y e a r s .   C u r r e nt l y ,   s he   i s   a c t i v e l y   i nv o l v e d  i n  I nt e r a c t i v e   a nd  C o m m uni c a t i o n  T e c hno l o gy  ( I C C T )   r e s e a r c h  i nt e r e s t   g r o up  w he r e   s he   ha s   pr o duc e d  a   f e w   pu bl i c a t i o ns   i n   t he   r e l a t e d   a r e a .             Z a i d a h  I br a hi m   i s   a n  A s s o c .   P r of .   a t   t he   F a c u l t y   o f   C om put e r   a nd  M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   S he   h a s   be e n  t e a c hi ng   c o ur s e s   r e l a t e d  t o   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e   f o r   m o r e   t h a n   t e n  y e a r s .   C u r r e n t l y ,   s h e   i s   a c t i v e l y   i nv o l v e d  i n   D i g i t a l   I m a g e ,   A udi o   a nd  S i g na l   T e c hno l o gy   ( D I A S T )   r e s e a r c h  i n t e r e s t   g r o up  w h e r e   s he   ha s   publ i s he d  s o m e   pub l i c a t i o ns   i n  j o ur n a l s   a n d  p r e s e n t e d  a t   c o nf e r e nc e s ,   n a t i o na l l y   a nd  i nt e r na t i o na l l y .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.