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
.
2
,
N
o
v
e
m
b
e
r
20
20
,
pp.
991
~
999
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
2
.
pp
991
-
999
991
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
Hu
m
a
n
f
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s b
a
sed
o
n
p
r
i
n
c
i
p
l
e
c
o
m
p
o
n
e
n
t
a
n
a
l
y
s
i
s (P
CA
)
,
w
a
v
e
l
e
t
a
n
d
su
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(
S
V
M
)
:
a
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
s
t
u
d
y
E
m
an
A
.
G
h
e
n
i
,
Zah
r
a
a
M
.
A
l
ge
l
al
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
F
a
c
ul
t
y
of
E
duc
a
t
i
o
n
f
o
r
G
i
r
l
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
K
uf
a
,
I
r
a
q
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
F
e
b
10,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
1
2
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
A
p
r
24
,
2020
H
um
a
n
f
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
a
r
e
i
nc
r
e
a
s
i
ng
l
y
g
a
i
ni
ng
m
o
r
e
i
m
po
r
t
a
nc
e
a
nd
c
a
n
b
e
ut
i
l
i
z
e
d
t
h
r
o
ug
ho
ut
m
a
n
y
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
l
i
ke
v
i
d
e
o
s
ur
v
e
i
l
l
a
nc
e
,
S
e
c
ur
i
t
y
,
hum
a
n
-
c
o
m
put
e
r
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n,
e
t
c
.
t
hi
s
pa
p
e
r
pr
e
s
e
n
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
be
t
w
e
e
n
t
h
r
e
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
f
o
r
a
n
a
ut
o
m
a
t
i
c
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.
I
n
t
he
f
i
r
s
t
s
t
e
p
,
w
e
b
e
ne
f
i
t
f
r
o
m
w
a
v
e
l
e
t
T
r
a
n
s
f
o
r
m
s
,
P
r
i
nc
i
pa
l
C
o
m
po
ne
nt
A
na
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
a
nd
c
o
m
bi
ni
n
g
W
a
v
e
l
e
t
w
i
t
h
P
C
A
a
s
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
ng
m
e
t
ho
ds
.
A
f
t
e
r
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
ge
ne
r
a
t
i
o
n,
l
i
n
e
a
r
a
nd
no
nl
i
ne
a
r
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
ne
s
(
S
V
M
)
a
r
e
u
s
ua
l
l
y
us
e
d
f
o
r
i
m
pl
e
m
e
n
t
i
ng
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
r
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
t
e
p
.
T
he
s
e
m
e
t
ho
ds
a
r
e
c
om
pa
r
e
d
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
a
n
O
R
L
da
t
a
b
a
s
e
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
ns
i
nc
l
ud
i
ng
4
00
i
m
a
g
e
s
o
f
40
pe
o
pl
e
.
Ke
y
w
or
d
s
:
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
(
F
R
)
O
R
L
da
t
a
b
a
s
e
P
ri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
(P
C
A
)
S
up
po
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
(S
V
M
)
W
a
v
e
l
e
t
t
ra
ns
f
o
rm
s
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
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
hra
a
M
.
A
l
ge
l
a
l
,
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
Co
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
F
a
c
ul
t
y
of
E
duc
a
t
i
o
n
f
o
r
G
i
r
l
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
K
uf
a
,
N
a
j
e
f
,
Ira
q
.
E
m
a
i
l
:
z
a
hr
a
a
m
.
a
l
ge
l
a
l
@
uo
kuf
a
.
e
du.
i
q
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
f
a
c
e
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
e
ffe
c
t
i
ve
a
n
d
i
m
p
o
r
t
a
nt
pa
rt
s
by
w
h
i
c
h
pe
r
s
o
n
s
r
e
c
o
gn
i
z
e
e
a
c
h
o
t
h
e
r
.
Co
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
o
t
h
e
r
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
s
uc
h
a
s
i
r
i
s
/
r
e
t
i
na
s
,
f
i
n
ge
r
p
r
i
nt
s
a
n
d
v
o
i
c
e
s
,
t
a
ki
n
g
a
pe
r
s
o
n
'
s
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
i
s
v
e
r
y
e
a
s
y
a
n
d
c
a
n
b
e
a
c
qui
r
e
d
f
r
o
m
a
di
s
t
a
nc
e
by
a
c
a
m
e
r
a
[1].
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
F
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(F
R
)
h
a
s
b
e
c
o
m
e
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
r
e
s
e
a
r
c
h
d
o
m
a
i
n
s
i
n
s
uc
h
v
a
ri
e
d
f
i
e
l
ds
a
s
b
i
o
m
e
t
r
i
c
s
,
pa
t
t
e
rn
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
n
d
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
o
v
e
r
t
h
e
l
a
s
t
s
e
v
e
r
a
l
y
e
a
r
s
b
e
c
a
us
e
of
i
t
s
n
o
n
i
n
v
a
s
i
v
e
na
t
u
r
e
,
r
e
qui
r
e
s
v
i
rt
ua
l
l
y
s
m
a
l
l
e
ffo
r
t
f
r
o
m
t
h
e
us
e
r
a
n
d
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
pe
o
pl
e
'
s
pr
i
m
a
r
y
t
e
c
hn
i
que
o
f
h
um
a
n
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
de
s
pi
t
e
t
h
e
f
a
c
t
t
ha
t
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
ds
o
f
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
c
a
n
b
e
m
o
r
e
a
c
c
u
r
a
t
e
[2
,
3
]
.
F
R
i
s
a
v
e
ry
i
m
p
o
rt
a
n
t
t
e
c
h
n
i
q
u
e
i
n
d
a
i
l
y
l
i
f
e
,
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
f
o
r
s
e
c
u
ri
t
y
a
n
d
s
u
rv
e
i
l
l
a
nc
e
f
i
e
l
d
s
,
s
u
c
h
a
s
:
-
L
a
w
E
nf
o
rc
e
m
e
n
t
,
A
c
c
e
s
s
C
o
nt
ro
l
S
y
s
t
e
m
,
P
a
s
s
p
o
rt
s
,
e
t
c
[
4
]
.
T
h
i
s
t
e
c
h
n
i
q
u
e
m
a
y
a
p
p
e
a
r
a
s
i
m
p
l
e
f
u
nc
t
i
o
n
t
he
f
o
r
h
u
m
a
ns
i
n
c
h
a
n
g
i
n
g
o
f
b
a
c
k
g
ro
u
n
d
s
,
i
l
l
u
m
i
n
a
t
i
o
ns
a
nd
a
p
p
e
a
r
a
n
c
e
s
,
a
n
d
y
e
t
t
he
s
e
s
y
s
t
e
m
s
s
t
i
l
l
c
a
n
no
t
a
c
hi
e
v
e
a
c
o
m
p
l
e
t
e
l
y
re
l
i
a
b
l
e
p
e
rf
o
r
m
a
nc
e
.
T
he
c
h
a
l
l
e
n
g
e
s
a
r
i
s
e
b
e
c
a
u
s
e
o
f
t
he
v
a
r
i
a
t
i
o
n
i
n
f
a
c
e
e
x
p
re
s
s
i
o
ns
,
s
c
a
l
e
,
p
o
s
e
,
e
t
c
.
[
5
]
.
H
um
a
n
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
i
n
c
l
ude
s
t
w
o
m
a
i
n
s
t
a
ge
s
k
now
n
a
s
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1,
b
o
t
h
i
n
v
o
l
v
i
n
g
c
o
m
pa
ra
b
l
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
o
f
i
n
i
t
i
a
l
s
t
a
ge
.
P
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
rt
a
nt
s
t
e
p
i
n
a
n
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
by
e
nh
a
n
c
i
ng
i
n
p
ut
f
a
c
e
i
m
a
ge
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
o
rde
r
t
o
e
xt
ra
c
t
i
t
.
A
f
t
e
r
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
t
h
e
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
i
m
a
ge
i
s
p
r
e
s
e
nt
e
d
t
o
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
s
t
e
p
a
n
d
t
h
e
n
t
h
e
r
e
l
e
v
a
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
t
h
e
e
xt
r
a
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
i
n
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
s
t
e
p.
T
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
p
h
a
s
e
s
t
o
r
e
s
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
a
g
a
l
l
e
r
y
t
o
be
us
e
d
l
a
t
e
r
o
n
,
w
h
i
l
e
t
e
s
t
i
n
g
p
h
a
s
e
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
t
e
s
t
f
a
c
e
i
m
a
ge
w
i
t
h
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
ga
l
l
e
r
y
t
o
r
e
c
ogni
z
e
t
h
e
f
a
c
e
by
us
i
n
g
a
s
ui
t
a
b
l
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
[5
,
6
].
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
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
20
20
:
99
1
-
999
992
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
a
ppr
o
a
c
h
e
s
o
f
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
;
G
l
o
b
a
l
m
a
t
c
h
i
ng
a
pp
r
o
a
c
h
a
n
d
L
o
c
a
l
m
a
t
c
hi
n
g
a
pp
r
o
a
c
h.
G
l
o
b
a
l
m
a
t
c
hi
n
g
m
e
t
h
o
ds
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
z
e
d
by
us
i
n
g
a
s
i
n
gl
e
f
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
t
o
pe
r
f
o
r
m
t
h
e
w
h
o
l
e
f
a
c
e
a
n
d
c
o
n
s
i
de
r
i
t
a
s
i
nput
t
o
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.
W
h
i
l
e
i
n
L
o
c
a
l
m
a
t
c
h
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
,
s
e
v
e
r
a
l
f
a
c
i
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
a
r
e
de
t
e
rm
i
n
e
d
t
o
b
a
s
e
t
h
e
re
c
o
gn
i
t
i
o
n
o
n
,
t
h
e
n
,
c
o
m
pa
r
i
ng
a
nd
i
nt
e
g
r
a
t
i
n
g
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
l
o
c
a
l
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
f
a
c
e
s
i
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
[7
,
8]
.
F
o
rt
u
na
t
e
l
y
,
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
h
a
v
e
a
l
s
o
de
v
e
l
o
pe
d,
w
h
i
c
h
e
m
pl
oy
di
ff
e
r
e
n
t
a
p
p
r
o
a
c
h
e
s
s
uc
h
a
s
P
CA
[9
-
1
1
],
w
a
ve
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
[1
2
]
a
n
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
s
uc
h
a
s
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
[13],
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
s
[14]
a
nd
c
l
us
t
e
ri
n
g
[15
,
16
].
F
i
g
u
r
e
1
.
G
e
n
e
ra
l
d
i
a
g
ra
m
o
f
a
h
u
m
a
n
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
T
h
e
w
o
r
k
s
h
o
w
n
i
n
t
hi
s
p
a
pe
r
a
d
a
pt
s
t
hr
e
e
m
e
t
h
o
ds
(P
CA
,
W
a
v
e
l
e
t
s
a
n
d
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
)
t
o
e
xt
r
a
c
t
f
e
a
t
ur
e
s
o
n
t
h
e
O
R
L
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
a
s
a
f
i
r
s
t
s
t
e
p.
T
h
e
n
,
o
ut
p
ut
f
e
a
t
ur
e
s
w
i
l
l
be
us
e
d
by
bo
t
h
S
V
M
(w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
a
n
d
n
o
n
l
i
n
e
a
r
ke
rn
e
l
s
)
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
c
o
n
t
e
n
t
o
f
t
h
i
s
s
t
udy
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
i
nt
o
f
i
ve
s
e
c
t
i
o
n
s
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
m
a
t
e
ri
a
l
s
m
o
s
t
r
e
l
a
t
e
d
t
o
o
ur
w
o
r
k
a
r
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
i
n
S
e
c
t
i
o
n
2,
S
e
c
t
i
o
n
3
de
s
c
r
i
b
i
n
g
p
r
o
po
s
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
ds
,
S
e
c
t
i
o
n
4
c
o
ve
r
s
e
xpe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
s
a
nd
p
r
o
po
s
e
d
w
o
r
k
a
na
l
y
s
i
s
,
a
n
d
,
S
e
c
t
i
o
n
5
e
x
hi
b
i
t
s
s
o
m
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
f
r
o
m
o
b
t
a
i
n
e
d
r
e
s
ul
t
s
.
2.
R
ELA
TED
WO
R
K
M
a
n
y
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
h
a
v
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
F
R
a
s
h
e
a
dl
i
n
e
s
i
n
t
h
e
i
r
w
o
r
k;
M
o
s
t
o
f
di
ffe
r
e
n
c
e
s
be
t
w
e
e
n
t
h
e
s
e
w
o
r
ks
a
r
e
r
e
s
t
r
i
c
t
e
d
t
o
fe
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
,
i
t
s
t
y
pe
a
n
d
h
o
w
i
t
r
e
a
l
l
y
f
un
c
t
i
o
n
s
.
S
o
m
e
of
t
h
e
i
r
pub
l
i
s
h
e
d
w
o
r
ks
a
r
e
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
R
a
h
ul
,
e
t
.
a
l
.
,
[9]
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
f
a
c
e
s
us
i
n
g
P
CA
+
S
V
D
.
By
us
i
n
g
P
CA
m
e
t
h
o
d
f
o
r
f
a
c
e
Re
o
r
ga
n
i
z
a
t
i
o
n
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
h
e
l
p
o
f
E
i
ge
n
V
e
c
t
o
r
(c
o
m
m
o
nl
y
c
a
l
l
e
d
"
E
i
ge
n
F
a
c
e
s
"
),
t
h
e
t
e
s
t
i
m
a
ge
i
s
p
r
o
j
e
c
t
e
d
o
n
t
o
s
ub
s
pa
c
e
.
E
uc
l
i
de
a
n
di
s
t
a
n
c
e
w
i
l
l
b
e
m
e
a
s
ur
e
d
by
a
do
pt
i
n
g
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
a
l
l
t
e
s
t
i
m
a
ge
s
w
i
l
l
b
e
c
h
e
c
ke
d
i
n
t
hi
s
m
e
t
h
o
d.
T
h
e
A
c
c
ur
a
c
y
of
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
w
h
e
n
t
a
k
i
n
g
v
a
r
i
o
us
a
nd
n
u
m
e
r
o
us
f
a
c
e
s
f
r
o
m
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
b
a
s
e
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
up
t
o
30%
w
h
e
n
ut
i
l
i
z
i
ng
P
CA
+
S
V
D
i
f
c
o
m
pa
r
e
t
o
us
i
ng
P
CA
a
l
o
n
e
.
M
a
hm
o
o
d
[1
0]
p
re
s
e
nt
e
d
hi
s
w
o
rk
i
n
t
w
o
m
a
i
n
s
e
c
t
i
o
n
s
.
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
,
c
o
n
s
i
s
t
i
ng
o
f
f
o
u
r
s
t
a
ge
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
a
c
qu
i
s
i
t
i
o
n,
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
f
e
a
t
u
re
s
e
xt
ra
c
t
i
o
n
(
us
i
ng
P
CA
t
o
e
xt
ra
c
t
b
e
s
t
po
s
s
i
b
l
e
f
e
a
t
u
re
s
t
ha
t
r
e
p
re
s
e
nt
s
us
e
rs
‟
f
a
c
e
i
m
a
ge
)
,
a
nd
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,
w
hi
c
h
us
e
s
A
rt
i
f
i
c
i
a
l
f
e
e
di
ng
f
o
r
w
a
rd
ne
u
ra
l
ne
t
w
o
rk
w
i
t
h
b
a
c
k
p
r
o
p
a
g
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
.
W
hi
l
e
t
h
e
s
e
c
o
n
d
r
e
p
r
e
s
e
nt
s
c
o
m
p
u
t
e
rs
n
e
t
w
o
r
k
s
y
s
t
e
m
t
ha
t
c
o
ns
i
s
t
s
o
f
nu
m
b
e
r
o
f
c
l
i
e
nt
s
c
o
nn
e
c
t
e
d
t
o
w
e
b
s
e
r
v
e
r
o
n
t
he
i
nt
e
rne
t
.
F
a
c
e
re
c
o
g
ni
t
i
o
n
i
s
e
x
a
m
i
ne
d
f
o
r
t
hre
e
d
i
f
f
e
r
e
nt
c
a
s
e
s
,
a
nd
de
l
i
v
e
r
e
d
a
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
ra
t
e
o
f
97
.
22
2
%
,
9
4
.
4
44
%
,
9
1
.
6
67
%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
,
w
h
e
n
a
pp
l
i
e
d
o
n
s
i
x
pe
rs
o
n
s
i
n
t
he
f
i
r
s
t
c
a
s
e
,
12
pe
r
s
o
ns
i
n
t
he
s
e
c
o
n
d
a
nd
1
8
i
n
t
h
e
t
hi
rd
w
hi
l
e
b
e
i
ng
c
o
nne
c
t
e
d
t
o
t
he
s
e
r
v
e
r
.
J
a
i
n
a
n
d
B
ha
t
i
[1
2
]
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
t
ha
t
us
e
d
a
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
o
f
w
a
v
e
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
,
P
r
i
n
c
i
p
l
e
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
a
n
d
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
rk.
T
o
o
b
t
a
i
n
a
n
i
m
a
ge
'
s
a
n
a
l
y
s
i
s
i
n
t
o
di
f
f
e
r
e
n
t
f
r
e
que
n
c
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
a
t
d
i
f
fe
r
e
nt
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
c
a
l
e
s
,
t
h
e
w
a
ve
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
c
a
n
b
e
us
e
d.
T
h
e
s
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
t
h
e
i
m
a
ge
i
n
t
o
fo
ur
s
ub
b
a
n
ds
(L
L
,
L
H
,
H
L
,
H
H
).
L
L
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
c
o
n
t
e
nt
s
a
n
d
t
h
e
o
t
h
e
r
s
ub
-
b
a
n
ds
r
e
p
r
e
s
e
n
t
de
t
a
i
l
s
(e
dge
s
),
P
CA
i
s
a
ppl
i
e
d
t
o
t
h
e
L
L
fo
r
e
xt
r
a
c
t
i
n
g
f
e
a
t
u
r
e
s
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
us
e
d
fo
r
t
ra
i
ni
n
g
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
de
pe
n
di
n
g
o
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
ks
.
T
hus
,
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
f
o
r
v
a
r
i
o
us
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
s
e
t
s
w
i
l
l
l
o
c
a
t
e
a
n
d
i
de
n
t
i
fy
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
‟s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
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
H
um
an
f
ac
e
r
e
c
ogn
i
t
i
on
m
e
t
hods
bas
e
d
on
pr
i
n
c
i
p
l
e
c
om
po
n
e
nt
ana
l
y
s
i
s
(
P
CA
)
,
w
av
e
l
e
t
.
.
.
(
E
m
an
A
.
G
he
ni
)
993
B
a
h
u
r
u
pi
a
n
d
C
ha
ud
ha
ri
[1
1
]
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
c
o
n
s
i
s
t
s
of
P
r
i
n
c
i
p
a
l
Co
m
po
n
e
nt
A
na
l
y
s
i
s
(P
CA
)
a
l
go
r
i
t
hm
a
n
d
E
uc
l
i
de
a
n
di
s
t
a
n
c
e
.
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
P
CA
i
s
n
o
t
o
nl
y
us
e
d
t
o
e
xt
r
a
c
t
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
,
a
s
a
n
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
t
h
o
d
of
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
de
pe
n
ds
o
n
f
a
c
e
a
s
gl
ob
a
l
fe
a
t
u
r
e
,
b
ut
a
l
s
o
w
o
r
ks
o
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
r
e
duc
t
i
o
n
o
f
s
o
ur
c
e
i
m
a
ge
di
m
e
n
s
i
o
n
s
,
w
hi
l
e
ke
e
pi
n
g
t
h
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
d
a
t
a
(f
e
a
t
u
r
e
s
)
c
o
n
t
a
i
n
e
d
i
n
i
m
a
ge
s
.
F
i
na
l
l
y
,
us
i
n
g
d
i
s
t
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
m
e
nt
m
e
t
h
o
ds
,
l
i
ke
E
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
i
s
ut
i
l
i
z
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
i
m
a
ge
s
'
f
e
a
t
ur
e
pr
e
s
e
nt
e
d
i
n
t
e
s
t
a
nd
d
a
t
a
b
a
s
e
i
m
a
ge
.
3.
F
EA
TU
R
ES
EX
TR
A
C
TI
O
N
M
E
TH
O
DS
3.
1
.
P
r
i
n
c
i
p
al
c
o
m
p
o
n
e
n
t
an
al
ys
i
s
(P
C
A
)
P
CA
i
s
a
l
s
o
k
n
o
w
n
a
s
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
m
e
t
h
o
d,
w
h
i
c
h
s
pe
c
i
a
l
i
z
e
s
i
n
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
t
ha
t
w
a
s
p
r
e
s
e
n
t
e
d
by
T
u
r
k
a
nd
P
e
nt
l
a
nd
[17]
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n.
T
hr
o
ug
h
E
i
ge
n
f
a
c
e
s
m
e
t
h
o
d,
e
v
e
r
y
i
m
a
ge
i
n
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
w
i
l
l
de
c
o
m
po
s
e
i
n
t
o
s
m
a
l
l
e
r
s
e
t
s
o
f
fe
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
s
c
a
l
l
e
d
"
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
"
,
pr
o
v
i
de
d
f
r
o
m
p
r
o
j
e
c
t
i
n
g
i
m
a
ge
t
o
t
h
e
b
a
s
e
i
n
i
m
a
ge
s
p
a
c
e
,
a
i
de
d
b
y
pr
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
.
T
h
i
s
a
pp
r
o
a
c
h
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
a)
E
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
s
o
r
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
of
t
h
e
c
ov
a
r
i
a
n
c
e
m
a
t
r
i
x
a
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
.
T
hi
s
i
s
do
n
e
by
ke
e
pi
n
g
o
n
l
y
t
he
N
i
m
a
ge
s
c
o
r
r
e
s
po
n
d
t
o
h
i
g
h
e
s
t
e
i
ge
n
v
a
l
ue
s
f
r
o
m
t
ra
i
ni
n
g
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
s
e
N
i
m
a
ge
s
de
s
c
r
i
b
e
t
h
e
"
f
a
c
e
s
pa
c
e
"
.
b)
T
h
e
s
e
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
s
e
nd
up
b
e
i
n
g
e
i
ge
n
v
a
l
ue
by
c
a
l
c
ul
a
t
i
n
g
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
di
ng
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
n
N
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
w
e
i
ght
s
p
a
c
e
f
o
r
e
a
c
h
k
n
o
w
n
pe
r
s
o
n
b
y
pr
o
j
e
c
t
i
n
g
f
a
c
e
i
m
a
ge
o
n
t
o
t
h
e
"
f
a
c
e
s
pa
c
e
"
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
h
a
s
e
i
s
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
b
y
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
a
n
e
w
f
a
c
e
i
m
a
ge
w
i
t
h
i
de
nt
i
f
i
e
d
pe
r
s
o
n
s
i
n
t
h
e
"
f
a
c
e
s
pa
c
e
"
.
3.
2
.
Wav
e
l
e
t
tr
an
s
fo
r
m
W
a
v
e
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
m
e
t
h
o
d
i
s
c
urr
e
nt
l
y
ut
i
l
i
z
e
d
i
n
m
a
n
y
s
t
udi
e
s
i
n
b
i
o
m
e
t
ri
c
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
uc
h
a
s
pa
l
m
,
i
r
i
s
,
f
i
n
ge
r
p
ri
n
t
a
n
d
f
a
c
e
w
h
e
r
e
i
t
ha
s
b
e
e
n
us
e
d
m
o
r
e
w
i
de
l
y
t
h
a
n
t
h
e
o
t
h
e
r
po
pul
a
r
m
e
t
h
o
ds
fo
r
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[
18].
W
a
v
e
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
i
n
F
R
i
s
i
nt
ui
t
i
v
e
t
h
a
t
i
m
a
ge
s
o
f
a
gi
v
e
n
pe
r
s
o
n
c
a
p
t
u
r
e
d
u
n
de
r
di
f
f
e
r
e
n
t
l
i
g
ht
i
n
g
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
m
a
y
di
ff
e
r
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
l
y
,
w
h
i
c
h
i
n
f
l
u
e
n
c
e
s
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[
10]
.
D
i
s
c
r
e
t
e
W
a
v
e
l
e
t
T
ra
n
s
f
o
r
m
(D
W
T
)
i
s
a
t
y
pe
of
w
a
v
e
l
e
t
t
r
a
ns
fo
r
m
s
ui
t
a
b
l
e
f
o
r
c
o
m
put
e
r
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
i
s
us
ua
l
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
n
t
o
1
-
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
a
n
d
2
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
t
r
a
n
s
f
o
r
m
.
S
o
m
e
of
t
h
e
b
a
s
i
c
t
y
p
e
s
of
w
a
v
e
l
e
t
s
us
e
d
i
n
D
W
T
a
r
e
H
a
a
r,
M
o
rl
e
t
,
M
a
l
l
a
t
,
M
e
y
e
r
,
e
t
c
[19]
.
In
a
n
i
m
a
ge
(t
w
o
-
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
s
i
g
n
a
l
),
l
o
w
f
r
e
que
n
c
y
c
o
n
t
e
n
t
p
r
o
v
i
de
s
ov
e
r
a
l
l
de
s
c
ri
p
t
i
o
n
w
h
i
l
e
t
h
e
h
i
g
h
f
r
e
que
n
c
y
c
o
n
t
e
n
t
p
r
o
v
i
de
s
m
o
r
e
de
t
a
i
l
e
d
i
n
f
orm
a
t
i
o
n.
By
i
m
pl
e
m
e
nt
i
ng
w
a
ve
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
,
o
r
i
gi
na
l
i
m
a
ge
i
s
de
c
o
m
po
s
e
d
i
n
t
o
f
o
ur
di
ff
e
r
e
n
t
s
ub
-
b
a
nds
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
l
y
,
L
L
(l
ow
-
l
ow
),
L
H
(l
ow
-
h
i
g
h
)
,
H
L
(h
i
g
h
-
l
o
w
)
a
n
d
H
H
(h
i
g
h
-
hi
g
h
)
b
a
n
ds
.
T
h
e
b
a
n
d
L
L
i
s
a
c
o
a
r
s
e
r
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
.
T
h
e
b
a
n
d
L
H
gi
ve
s
ve
r
t
i
c
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
w
h
e
r
e
i
t
s
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
a
r
e
h
i
g
hl
y
s
e
n
s
i
t
i
v
e
t
o
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
i
n
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
,
a
nd
t
h
e
b
a
n
d
H
L
gi
ve
s
h
o
r
i
z
o
nt
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
w
h
e
r
e
i
t
s
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
di
ff
e
r
s
w
i
t
h
po
s
e
c
h
a
n
ge
s
i
n
t
h
e
po
s
e
.
T
h
e
b
a
n
d
H
H
gi
v
e
s
di
a
go
n
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
w
h
e
r
e
i
t
s
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
a
r
e
s
e
n
s
i
t
i
v
e
t
o
no
i
s
e
[20,
21]
.
A
f
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
1
-
l
e
v
e
l
D
W
T
,
a
n
i
m
a
ge
(G
)
c
a
n
b
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
w
i
t
h
i
t
s
s
ub
-
b
a
n
ds
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
h
e
(1)
.
(1)
F
o
r
da
t
a
di
m
e
n
s
i
o
na
l
r
e
duc
t
i
o
n,
D
W
T
c
a
n
b
e
us
e
d
a
n
N
n
u
m
b
e
r
o
f
t
i
m
e
s
t
o
h
a
v
e
a
n
N
-
l
e
v
e
l
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
,
a
n
d
a
n
i
m
a
ge
i
s
r
e
p
r
e
s
e
nt
e
d
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
he
e
xpr
e
s
s
i
o
n
(2)
,
F
i
g
u
r
e
2
s
h
o
w
s
a
n
e
xa
m
pl
e
o
f
t
h
e
t
hr
e
e
-
l
e
v
e
l
2D
-
D
W
T
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
[22].
∑
(2)
F
i
g
u
r
e
2
.
A
3
-
l
e
v
e
l
2D
-
w
a
ve
l
e
t
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
n
t
h
e
i
n
pu
t
i
m
a
ge
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
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
20
20
:
99
1
-
999
994
4.
C
LA
S
S
I
F
I
C
A
TI
O
N
M
ETH
O
D
4.
1
.
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
to
r
m
ac
h
i
n
e
(S
V
M
)
S
V
M
s
i
s
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
d
e
l
s
u
g
g
e
s
t
e
d
b
y
V
a
p
ni
k
[
2
3
]
,
w
h
i
c
h
t
r
i
e
s
t
o
s
e
a
rc
h
a
n
O
p
t
i
m
a
l
S
e
p
a
r
a
t
i
ng
H
y
p
e
rp
l
a
ne
(
O
S
H
)
t
h
a
t
e
n
a
b
l
e
s
l
i
ne
a
r
s
e
p
a
r
a
t
i
o
n
o
f
d
a
t
a
s
e
t
s
f
ro
m
v
a
r
i
o
u
s
c
l
a
s
s
e
s
(
F
i
g
u
re
3
)
.
I
t
i
s
a
l
s
o
a
b
l
e
t
o
c
a
p
t
u
r
e
no
n
-
l
i
ne
a
r
i
t
i
e
s
i
n
d
a
t
a
b
y
u
s
i
n
g
k
e
r
n
e
l
f
u
nc
t
i
o
ns
t
h
a
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
s
d
a
t
a
i
n
t
o
ne
w
s
p
a
c
e
a
n
d
t
he
n
f
i
nd
s
t
he
O
S
H
.
F
i
g
u
r
e
3.
I
l
l
us
t
r
a
t
i
o
n
o
f
S
V
M
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
s
e
pa
ra
t
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
G
i
v
e
n
a
t
ra
i
n
i
ng
s
e
t
a
nd
c
o
rre
s
p
o
nd
i
ng
b
i
na
ry
c
l
a
s
s
,
i
n
t
he
l
i
ne
a
rl
y
s
e
p
a
ra
b
l
e
c
a
s
e
i
t
c
a
n
re
c
o
g
ni
z
e
t
w
o
c
l
a
s
s
e
s
a
nd
t
he
O
S
H
s
e
p
a
ra
t
i
ng
f
u
nc
t
i
o
n
t
u
r
ns
i
n
t
o
t
he
f
o
rm
:
+
b
=
1
(
3
)
+
b
=
-
1
(
4
)
w
h
i
c
h
i
s
e
qui
v
a
l
e
n
t
t
o
*
[
+
b
]
i
=
1,
.
.
.
,
l
(
5
)
T
o
a
ppl
y
n
o
n
l
i
n
e
a
r
s
e
pa
ra
t
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
,
S
V
M
ut
i
l
i
z
e
s
t
h
e
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
f
u
n
c
t
i
o
n
ϕ(·)
t
o
t
ra
n
s
f
o
r
m
da
t
a
i
nt
o
a
hi
g
h
e
r
di
m
e
n
s
i
o
na
l
f
e
a
t
u
r
e
s
pa
c
e
w
h
e
r
e
a
h
y
pe
r
pl
a
n
e
c
a
n
b
e
us
e
d
fo
r
s
e
pa
r
a
t
i
o
n.
I
n
a
h
i
g
h
di
m
e
n
s
i
o
na
l
s
pa
c
e
r
e
a
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
〈
〉
m
u
l
t
i
pl
i
c
a
t
i
o
n
i
s
i
nt
r
a
c
t
a
b
l
e
.
F
o
r
t
ha
t
,
„„K
e
rn
e
l
F
u
n
c
t
i
o
n
s
”
i
n
=
〈
〉
fo
r
m
a
r
e
us
e
d
.
I
n
s
uc
h
p
r
o
c
e
s
s
e
s
t
h
e
r
e
a
r
e
s
o
m
e
c
o
m
m
o
n
l
y
us
e
d
ke
rn
e
l
f
un
c
t
i
o
n
s
:
(i
)
l
i
n
e
a
r
ke
rn
e
l
(
6
)
(i
i
)
P
o
l
y
n
o
m
i
a
l
K
e
rn
e
l
F
u
n
c
t
i
o
n
=
(
7
)
(i
i
i
)
RB
F
K
e
rn
e
l
F
u
n
c
t
i
o
n
=
‖
‖
(
8
)
L
i
n
e
a
r
a
nd
po
l
y
n
o
m
i
a
l
K
e
rn
e
l
F
u
n
c
t
i
o
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
w
a
s
e
xa
m
i
n
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
5.
EX
P
ER
I
M
EN
TA
L
R
ES
U
L
TS
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
e
a
c
h
fe
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
w
a
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
O
R
L
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
[
24
]
w
i
t
h
b
o
t
h
l
i
n
e
a
r
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
un
de
r
po
s
e
a
n
d
s
a
m
pl
e
s
i
z
e
v
a
ri
a
t
i
n
g
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
.
F
e
a
t
u
r
e
s
w
e
r
e
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
H
um
an
f
ac
e
r
e
c
ogn
i
t
i
on
m
e
t
hods
bas
e
d
on
pr
i
n
c
i
p
l
e
c
om
po
n
e
nt
ana
l
y
s
i
s
(
P
CA
)
,
w
av
e
l
e
t
.
.
.
(
E
m
an
A
.
G
he
ni
)
995
e
xt
ra
c
t
e
d
us
i
n
g
P
CA
,
H
A
A
R
W
a
ve
l
e
t
a
n
d
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
t
e
c
h
ni
que
s
w
i
t
h
M
a
t
l
a
b
(2013)
c
o
de
d
pr
o
g
r
a
m
,
“
O
S
U
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
n
e
s
T
o
o
l
bo
x
v
3.
00”
[
25]
w
a
s
us
e
d
i
n
M
a
t
l
a
b
t
o
i
m
pl
e
m
e
n
t
S
V
M
.
)
A
pe
r
s
o
n
a
l
c
o
m
put
e
r
s
up
po
r
t
i
n
g
I
n
t
e
l
(R
)
c
o
r
e
2
D
uo
2
.
2
G
H
Z
CP
U
a
n
d
2
G
B
R
A
M
w
a
s
us
e
d
du
r
i
n
g
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
n
t
.
400
i
m
a
ge
s
of
40
i
n
di
v
i
du
a
l
‟s
f
a
c
e
s
(
e
a
c
h
i
n
di
v
i
du
a
l
h
a
d
10
di
f
fe
r
e
nt
po
s
e
s
)
w
e
r
e
c
o
n
t
a
i
n
e
d
i
n
O
R
L
da
t
a
b
a
s
e
,
di
f
fe
r
e
n
t
c
o
n
di
t
i
o
n
s
w
e
r
e
t
a
ke
n
i
nt
o
c
o
n
s
i
de
ra
t
i
o
n
(e
xpr
e
s
s
i
o
n,
i
l
l
um
i
n
a
t
i
o
n,
e
t
c
.
).
E
a
c
h
i
m
a
ge
w
a
s
of
112
×
92
pi
xe
l
s
i
n
s
i
z
e
,
w
i
t
h
256
g
r
e
y
l
e
ve
l
s
.
S
e
v
e
n
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
s
w
e
r
e
c
o
m
po
s
e
d,
e
a
c
h
i
n
c
l
ude
d
t
h
e
f
i
r
s
t
ni
n
e
i
m
a
ge
s
a
m
pl
e
s
f
o
r
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
i
n
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
n
t
.
F
o
r
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
,
o
ur
t
r
a
i
n
i
ng
s
e
t
s
i
n
c
l
u
de
d
i
m
a
ge
s
3,
4,
5,
6,
7
,
8
a
nd
9,
a
n
d
r
e
m
a
i
ni
n
g
i
m
a
ge
s
w
e
r
e
us
e
d
fo
r
t
e
s
t
i
n
g.
i
.
e
.
T
h
e
f
i
r
s
t
t
hr
e
e
po
s
e
s
of
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
a
r
e
us
e
d
fo
r
t
r
a
i
n
i
ng
i
n
t
h
e
f
i
r
s
t
c
a
s
e
,
a
n
d
t
h
e
r
e
m
a
i
ni
n
g
s
e
v
e
n
po
s
e
s
w
e
r
e
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
ng.
I
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
c
a
s
e
,
t
h
e
f
i
r
s
t
f
o
ur
po
s
e
s
of
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
a
r
e
us
e
d
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
n
g
s
i
x
po
s
e
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
s
o
o
n
f
o
r
r
e
m
a
i
n
i
ng
t
e
s
t
c
a
s
e
s
.
E
xpe
r
i
m
e
nt
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
by
ut
i
l
i
z
i
ng
d
i
f
fe
r
e
nt
n
u
m
b
e
r
s
of
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
(
f
i
r
s
t
2
0,
30,
40
,
…
,
120
e
l
e
m
e
n
t
s
o
f
e
a
c
h
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
)
w
e
r
e
us
e
d
i
n
P
CA
m
e
t
ho
d
fo
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
,
T
h
e
s
e
P
CA
fe
a
t
ur
e
s
v
e
c
t
o
r
s
w
e
r
e
us
e
d
fo
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
F
o
r
W
a
v
e
l
e
t
T
r
a
n
s
f
o
r
m
(W
T
)
m
e
t
h
o
d,
w
e
e
xt
r
a
c
t
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
us
i
n
g
a
H
A
A
R
w
a
v
e
l
e
t
f
un
c
t
i
o
n
.
E
x
pe
ri
m
e
n
t
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
on
f
i
r
s
t
fo
ur
l
e
v
e
l
s
of
w
a
ve
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n.
S
t
a
r
t
i
n
g
w
i
t
h
112x92
pi
xe
l
s
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
i
z
e
,
t
h
e
n
de
c
o
m
pos
e
d
t
o
(56x64,
28x23
,
14x12
,
7x6)
pi
xe
l
s
o
n
t
h
e
w
a
ve
l
e
t
l
e
ve
l
1,
2,
3
a
nd
4
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
fo
r
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
w
a
s
us
e
d
i
n
t
h
e
t
hi
r
d
e
xpe
r
i
m
e
nt
.
U
p
t
o
t
hr
e
e
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
l
e
v
e
l
s
fo
r
i
m
a
ge
s
(t
h
a
t
s
up
po
r
t
s
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
)
us
i
n
g
H
A
A
R
w
a
ve
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
.
L
o
w
f
r
e
que
n
c
y
b
a
n
d
(L
L
)
a
t
3
t
h
l
e
v
e
l
w
a
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
us
i
n
g
P
CA
w
i
t
h
s
a
m
e
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
n
u
m
b
e
r
s
(f
i
r
s
t
20
,
30
,
40,
…
,
120
e
l
e
m
e
n
t
s
o
f
e
a
c
h
f
e
a
t
ur
e
ve
c
t
o
r
).
T
h
i
s
p
r
o
c
e
dur
e
of
t
hr
e
e
fe
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s
w
i
t
h
b
o
t
h
l
i
n
e
a
r
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
w
a
s
us
e
d
i
n
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
,
c
h
o
o
s
i
n
g
„„
Co
s
t
of
t
h
e
c
o
n
s
t
ra
i
n
v
i
o
l
a
t
i
o
n
”
pa
ra
m
e
t
e
r
a
s
1.
0
.
a
n
d
a
n
e
xpo
n
e
nt
v
a
l
ue
w
a
s
s
e
t
t
o
1
fo
r
l
i
n
e
a
r
a
n
d
3
f
o
r
po
l
y
n
o
m
i
a
l
f
o
r
m
s
du
ri
n
g
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
5.
1
.
Ex
p
e
r
i
m
e
n
t
1
P
CA
w
a
s
us
e
d
fo
r
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
e
xt
ra
c
t
i
o
n
i
n
t
h
e
f
i
r
s
t
e
xpe
r
i
m
e
nt
(w
i
t
h
v
a
ri
a
b
l
e
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
n
u
m
b
e
r
s
),
S
V
M
w
a
s
us
e
d
a
f
t
e
r
w
a
r
ds
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
.
(92
.
7%)
w
a
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
of
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
w
i
t
h
4
0,
50
a
n
d
60
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
l
i
n
e
a
r
S
V
M
,
.
N
o
s
i
gn
i
f
i
c
a
nt
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
w
a
s
ob
s
e
r
v
e
d
fo
r
hi
g
h
e
r
n
u
m
b
e
r
o
f
e
i
ge
n
v
e
c
t
o
r
s
.
T
a
b
l
e
1
e
xh
i
b
i
t
s
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
,
i
t
i
s
a
l
s
o
n
o
t
i
c
e
a
b
l
e
t
ha
t
t
r
a
i
n
i
ng
i
m
a
ge
s
n
u
m
b
e
r
pe
r
pe
r
s
o
n
w
o
ul
d
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
i
n
c
r
e
a
s
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
‟s
a
c
c
u
r
a
c
y
.
A
pe
a
k
o
f
(97.
5%)
i
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d
i
n
c
a
s
e
o
f
9
i
m
a
ge
s
pe
r
pe
r
s
o
n.
T
a
b
l
e
2
i
l
l
us
t
ra
t
e
s
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
s
o
f
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
(po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
)
by
v
a
r
y
i
n
g
t
h
e
e
i
ge
n
f
a
c
e
s
a
n
d
m
a
x
i
m
u
m
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
ob
t
a
i
n
e
d
i
s
(91.
5
%)
w
i
t
h
40
f
e
a
t
u
r
e
s
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
de
gr
a
da
t
i
o
n
w
h
e
n
us
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
l
e
n
gt
h
i
s
l
a
r
ge
r
t
ha
n
40
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
s
fo
r
b
o
t
h
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
i
s
di
s
pl
a
y
e
d
i
n
F
i
g
u
r
e
4,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
l
i
n
e
a
r
S
V
M
ha
s
hi
g
h
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
.
T
a
b
l
e
1
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
us
i
ng
P
CA
w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
S
V
M
F
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
N
o
.
o
f
E
i
g
e
n
F
a
c
e
s
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
3
8
0
.
4
8
3
.
9
8
5
.
0
8
4
.
6
8
4
.
6
8
3
.
6
8
4
.
3
8
4
.
6
8
4
.
3
8
4
.
6
8
4
.
6
4
8
5
.
8
8
8
.
8
8
8
.
8
8
7
.
9
8
7
.
1
8
7
.
1
8
7
.
1
8
7
.
9
8
7
.
9
8
7
.
9
8
7
.
9
5
8
7
.
0
8
8
.
5
8
9
.
5
9
0
.
0
8
9
.
5
8
9
.
5
8
8
.
5
8
9
.
0
8
8
.
5
8
9
.
0
8
9
.
0
6
9
5
.
0
9
5
.
6
9
5
.
6
9
5
.
6
9
6
.
3
9
6
.
9
9
5
.
6
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
6
9
5
.
6
7
9
5
.
0
9
5
.
8
9
5
.
0
9
5
.
8
9
6
.
7
9
6
.
7
9
6
.
7
9
7
.
5
9
6
.
7
9
6
.
7
9
6
.
7
8
9
6
.
3
9
6
.
3
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
6
.
3
9
7
.
5
9
7
.
5
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
9
5
.
0
9
5
.
0
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
9
7
.
5
a
v
e
ra
g
e
9
0
.
6
9
2
.
0
9
2
.
7
9
2
.
7
9
2
.
7
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
7
9
2
.
3
9
2
.
5
9
2
.
5
T
a
b
l
e
2
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
us
i
ng
P
CA
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
i
t
h
a
po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
F
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
N
o
.
o
f
E
i
g
e
n
F
a
c
e
s
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
3
7
9
.
3
8
2
.
1
8
3
.
6
5
4
.
6
5
2
.
5
5
1
.
8
5
0
.
4
5
0
.
4
4
9
.
6
4
9
.
3
4
9
.
6
4
8
3
.
8
8
5
.
0
8
5
.
8
6
5
.
4
6
4
.
2
6
3
.
8
6
2
.
5
6
1
.
7
6
0
.
4
6
0
.
8
6
0
.
4
5
8
8
.
5
8
9
.
5
8
8
.
5
7
1
.
5
7
0
.
0
6
7
.
5
6
7
.
0
6
6
.
5
6
6
.
5
6
6
.
5
6
6
.
5
6
9
5
.
6
9
5
.
0
9
5
.
0
8
5
.
0
8
3
.
8
8
1
.
9
8
1
.
3
8
0
.
6
7
9
.
4
7
9
.
4
7
8
.
8
7
9
5
.
0
9
6
.
7
9
6
.
7
9
0
.
0
8
8
.
3
8
7
.
5
8
7
.
5
8
7
.
5
8
6
.
7
8
6
.
7
8
5
.
8
8
9
5
.
0
9
5
.
0
9
6
.
3
9
2
.
5
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
9
0
.
0
a
v
e
ra
g
e
9
0
.
3
9
1
.
2
9
1
.
5
7
8
.
4
7
7
.
1
7
6
.
2
7
5
.
7
7
5
.
2
7
4
.
7
7
4
.
7
7
4
.
4
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
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
20
20
:
99
1
-
999
996
F
i
g
u
r
e
4
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
w
i
t
h
P
CA
5.
2
.
Ex
p
e
r
i
m
e
n
t
2
F
e
a
t
u
r
e
ve
c
t
o
r
s
w
e
r
e
e
xt
r
a
c
t
e
d
us
i
n
g
H
A
A
R
w
a
ve
l
e
t
f
un
c
t
i
o
n
i
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
e
xpe
r
i
m
e
n
t
.
T
h
e
i
m
a
ge
i
s
de
c
o
m
po
s
e
d
a
t
fo
ur
l
e
v
e
l
s
.
F
o
ur
s
ub
-
b
a
n
ds
w
e
r
e
ob
t
a
i
n
e
d
a
t
e
a
c
h
l
e
v
e
l
of
w
a
ve
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
:
L
L
,
L
H
,
H
L
,
a
n
d
H
H
,
t
h
e
s
ub
-
b
a
n
d
L
L
w
a
s
us
e
d
a
s
t
h
e
i
n
p
ut
t
o
t
h
e
n
e
xt
l
e
v
e
l
of
de
c
o
m
pos
i
t
i
o
n.
T
h
e
s
ub
b
a
n
d
L
L
1,
L
L
2
L
L
3,
a
n
d
L
L
4
w
e
r
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
us
i
n
g
S
V
M
.
(93
.
1%)
w
a
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
o
f
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
a
t
3
r
d
l
e
v
e
l
of
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
i
n
l
i
n
e
a
r
S
V
M
.
E
xpe
r
i
m
e
nt
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
e
xpl
a
i
n
e
d
i
n
T
a
b
l
e
3.
E
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
o
f
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
(po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
)
a
r
e
i
l
l
us
t
ra
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
4,
a
n
d
(92.
4%)
i
s
t
h
e
m
a
x
i
m
um
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
ob
t
a
i
ne
d
a
t
3r
d
l
e
v
e
l
of
de
c
o
m
pos
i
t
i
o
n
,
t
h
e
m
o
r
e
i
m
a
ge
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
t
o
o
k
pl
a
ce,
a
c
c
ur
a
c
y
d
e
gr
a
de
d.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
of
a
ve
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
a
t
e
s
fo
r
bo
t
h
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
5
,
r
e
s
ul
t
s
e
xp
l
a
i
n
t
h
a
t
l
i
n
e
a
r
S
V
M
ha
s
hi
g
h
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
a
b
l
e
3
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
a
n
d
l
i
n
e
a
r
S
V
M
F
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
l
e
v
e
l
s
o
f
w
a
v
e
l
e
t
d
e
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
L1
L2
L3
L4
L5
3
8
5
.
0
8
6
.
1
8
7
.
5
8
1
.
8
7
4
.
3
4
8
7
.
9
8
8
.
8
9
0
.
8
8
6
.
7
7
9
.
6
5
8
8
.
5
8
9
.
0
9
1
.
5
9
1
.
0
8
6
.
5
6
9
5
.
0
9
5
.
0
9
6
.
3
9
6
.
9
9
3
.
8
7
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
7
.
5
9
4
.
2
8
9
6
.
3
9
5
.
0
9
5
.
0
9
7
.
5
9
5
.
0
9
9
7
.
5
9
7
.
5
9
5
.
0
9
7
.
5
9
5
.
0
A
v
e
ra
g
e
9
2
.
3
9
2
.
5
9
3
.
1
9
2
.
7
8
8
.
3
T
a
b
l
e
4
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
i
t
h
a
po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
F
a
c
e
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
l
e
v
e
l
s
o
f
w
a
v
e
l
e
t
d
e
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
L1
L2
L3
L4
L5
3
8
4
.
3
8
4
.
6
8
3
.
6
7
7
.
5
7
2
.
5
4
8
7
.
9
8
9
.
6
8
7
.
9
8
3
.
8
7
7
.
5
5
8
8
.
5
9
0
.
0
9
1
.
5
9
2
.
0
8
6
.
0
6
9
5
.
6
9
6
.
3
9
6
.
9
9
6
.
3
9
3
.
1
7
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
6
.
7
9
5
.
0
8
9
6
.
3
9
5
.
0
9
6
.
3
9
6
.
3
9
5
.
0
9
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
2
.
5
A
v
e
ra
g
e
9
1
.
9
9
2
.
3
9
2
.
4
9
1
.
1
8
7
.
4
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
H
um
an
f
ac
e
r
e
c
ogn
i
t
i
on
m
e
t
hods
bas
e
d
on
pr
i
n
c
i
p
l
e
c
om
po
n
e
nt
ana
l
y
s
i
s
(
P
CA
)
,
w
av
e
l
e
t
.
.
.
(
E
m
an
A
.
G
he
ni
)
997
F
i
g
u
r
e
5.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
w
i
t
h
w
a
v
e
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
5.
3
.
Ex
p
e
r
i
m
e
n
t
3
F
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
s
a
r
e
e
xt
ra
c
t
e
d
us
i
n
g
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
i
n
t
h
e
t
hi
r
d
e
xpe
r
i
m
e
n
t
,
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
f
up
t
o
t
hr
e
e
l
e
v
e
l
s
w
a
s
us
e
d
o
n
s
o
ur
c
e
i
m
a
ge
s
(t
ha
t
h
a
v
e
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
),
w
h
i
l
e
P
CA
w
a
s
us
e
d
t
o
pr
o
c
e
s
s
L
o
w
f
r
e
que
n
c
y
b
a
n
d
(L
L
)
a
t
3
r
d
l
e
v
e
l
,
S
V
M
w
a
s
ut
i
l
i
z
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
r
e
s
ul
t
i
n
g
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
.
(93.
4%)
w
a
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
v
e
ra
ge
o
f
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
i
n
l
i
n
e
a
r
S
V
M
a
t
3
r
d
l
e
v
e
l
of
d
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
l
e
n
g
t
h
i
s
60
.
T
a
b
l
e
5
e
xhi
b
i
t
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
o
f
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
(po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
)
i
s
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
6,
(
84.
6%)
w
a
s
t
h
e
m
a
xi
m
u
m
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
o
b
t
a
i
n
e
d
a
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
l
e
ngt
h
i
s
40
,
w
h
e
n
f
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
l
e
n
g
t
h
l
a
rge
r
t
h
a
n
40
o
r
60
w
a
s
us
e
d,
a
c
c
ura
c
y
de
gr
a
de
d.
Co
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
f
o
r
b
o
t
h
l
i
n
e
a
r
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
6
,
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
l
i
n
e
a
r
S
V
M
ha
s
hi
g
h
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
.
G
e
n
e
ra
l
r
e
s
ul
t
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
i
n
g
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
of
us
i
n
g
o
f
W
a
v
e
l
e
t
T
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
ov
e
r
P
CA
a
n
d
W
a
ve
l
e
t
-
P
CA
m
e
t
h
o
ds
i
n
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
7.
T
a
b
l
e
5
.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
(%
)
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
a
n
d
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
N
o
.
o
f
E
i
g
e
n
F
a
c
e
s
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
3
8
2
.
5
8
6
.
8
8
6
.
4
8
7
.
1
8
7
.
9
8
7
.
9
8
7
.
5
8
7
.
5
8
7
.
5
8
7
.
5
8
7
.
5
4
8
5
.
4
8
8
.
3
9
0
.
8
9
0
.
4
9
0
.
8
9
0
.
8
9
0
.
8
9
0
.
8
9
0
.
8
9
0
.
8
9
0
.
8
5
9
0
.
0
9
1
.
0
9
1
.
5
9
1
.
5
9
2
.
0
9
1
.
5
9
1
.
5
9
2
.
0
9
2
.
0
9
2
.
0
9
1
.
5
6
9
5
.
0
9
5
.
6
9
6
.
9
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
9
6
.
3
7
9
4
.
2
9
5
.
0
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
9
5
.
8
8
9
6
.
3
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
6
.
3
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
9
5
.
0
9
2
.
5
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
9
5
.
0
A
v
e
ra
g
e
9
1
.
2
9
2
.
0
9
3
.
1
9
3
.
0
9
3
.
4
9
3
.
2
9
3
.
1
9
3
.
2
9
3
.
2
9
3
.
2
9
3
.
1
T
a
b
l
e
6.
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
(%
)
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
i
t
h
a
po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
T
ra
i
n
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
/
c
l
a
s
s
N
o
.
o
f
E
i
g
e
n
F
a
c
e
s
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
3
6
8
.
6
6
8
.
2
6
8
.
9
6
9
.
3
6
8
.
9
6
8
.
6
6
8
.
6
6
7
.
9
6
7
.
9
6
7
.
9
6
7
.
9
4
7
5
.
8
7
4
.
2
7
3
.
3
7
4
.
2
7
3
.
8
7
3
.
8
7
3
.
8
7
3
.
8
7
3
.
8
7
3
.
8
7
3
.
8
5
8
2
.
0
7
9
.
0
7
9
.
0
7
8
.
5
7
9
.
5
7
9
.
0
7
9
.
0
7
9
.
0
7
9
.
0
7
9
.
0
7
8
.
5
6
9
2
.
5
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
9
1
.
3
7
9
5
.
0
9
4
.
2
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
9
3
.
3
8
9
5
.
0
9
3
.
8
9
3
.
8
9
2
.
5
9
2
.
5
9
3
.
8
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
9
2
.
5
9
0
.
0
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
9
2
.
5
A
v
e
ra
g
e
8
5
.
9
8
4
.
4
8
4
.
6
8
4
.
5
8
4
.
5
8
4
.
6
8
4
.
4
8
4
.
3
8
4
.
3
8
4
.
3
8
4
.
2
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
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
20
20
:
99
1
-
999
998
F
i
g
u
r
e
6
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
w
i
t
h
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
(a
)
(b
)
F
i
g
u
r
e
7
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
v
a
r
i
a
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
num
b
e
r
o
f
t
ra
i
ni
n
g
s
a
m
pl
e
s
pe
r
c
l
a
s
s
f
o
r
(a
)
L
i
n
e
a
r
S
V
M
,
(b
)
N
on
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
6.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
m
a
i
n
f
o
c
us
of
t
h
i
s
s
t
udy
w
a
s
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
hr
e
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
(P
CA
,
W
a
v
e
l
e
t
s
a
n
d
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
)
us
i
n
g
400
f
a
c
e
i
m
a
ge
s
of
4
0
pe
o
pl
e
f
r
o
m
O
R
L
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e.
S
V
M
(w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
a
nd
n
o
n
l
i
n
e
a
r
o
f
ke
r
n
e
l
s
)
w
e
r
e
a
ppl
i
e
d
by
us
i
n
g
t
h
e
e
xt
ra
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
v
e
c
t
o
r
s
fo
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
ha
s
e
.
D
i
f
fe
r
e
n
t
n
u
m
b
e
r
of
t
r
a
i
ni
n
g
i
m
a
ge
s
t
o
c
o
m
pa
r
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
s
of
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
w
a
s
us
e
d
t
o
i
m
pl
e
m
e
nt
t
hi
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
,
9
3.
4
%
w
a
s
t
h
e
b
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
a
c
hi
e
v
e
d
w
i
t
h
W
a
v
e
l
e
t
–
P
CA
(
i
n
l
i
n
e
a
r
S
V
M
).
It
w
a
s
f
o
un
d
t
h
a
t
a
c
c
ura
c
y
e
n
ha
n
c
e
m
e
nt
s
w
e
r
e
v
e
r
y
l
i
m
i
t
e
d
by
c
o
m
pr
e
s
s
i
n
g
w
i
t
h
P
CA
o
r
W
T
a
l
o
n
e
,
w
h
i
l
e
W
T
m
e
t
h
o
d
o
v
e
r
P
CA
a
nd
W
a
v
e
l
e
t
-
P
CA
m
e
t
h
o
ds
i
n
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
S
V
M
w
a
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
b
y
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
A
.
A
.
M
.
A
l
-
A
e
s
a
w
y
,
“
H
um
a
n
F
a
c
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
T
r
a
c
ki
ng
B
y
us
i
ng
S
ki
n
C
o
l
o
r
M
o
l
di
ng
a
nd
C
o
m
po
ne
nt
O
pe
r
a
t
o
r
s
C
o
nne
c
t
i
ng
,
”
M
.
S
c
.
t
h
e
s
i
s
,
A
L
-
M
us
t
a
n
s
e
r
y
a
h
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
g
da
d
,
I
r
a
q
,
2
006
.
[
2]
X
.
Z
ha
ng
a
nd
Y
.
G
a
o
,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
po
s
e
:
a
r
e
vi
e
w
,”
P
at
t
e
r
n
R
e
c
og
ni
t
i
on
,
v
o
l
.
42
,
no
.
11
,
pp.
28
76
-
2896
,
200
9
.
[
3]
N
.
K
a
r
,
e
t
a
l
.
,
“
S
t
udy
o
f
i
m
pl
e
m
e
nt
i
ng
a
ut
o
m
a
t
e
d
a
t
t
e
nda
nc
e
s
y
s
t
e
m
us
i
ng
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
,”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
c
om
pu
t
e
r
a
nd
c
om
m
u
ni
c
at
i
on
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
1
,
no
.
2
,
p
p
.
100
-
10
3
,
20
12
.
[
4]
S
.
S
a
k
t
h
i
v
e
l
a
nd
R
.
L
a
ks
hm
i
p
a
t
hi
,
“
E
nh
a
nc
i
ng
F
a
c
e
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
U
s
i
ng
I
m
p
r
o
v
e
d
D
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
t
y
R
e
duc
t
i
o
n
a
nd
F
e
a
t
ur
e
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n
A
l
g
o
r
i
t
hm
s
–
A
n
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
W
i
t
h
O
R
L
D
a
t
a
b
a
s
e
,”
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
J
ou
r
na
l
o
f
E
ngi
ne
e
r
i
ng
S
c
i
e
nc
e
and
T
e
c
hno
l
ogy
,
v
o
l
.
2
,
no
.
6,
pp
.
228
8
-
2295
,
2010
.
[
5]
E
.
A
.
G
he
ni
,
e
t
a
l
.
,
“
M
o
de
l
-
B
a
s
e
d
A
c
t
i
v
e
A
ppe
a
r
a
nc
e
M
o
de
l
A
ppr
o
a
c
h
f
o
r
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,”
J
ou
r
na
l
of
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
14
,
no
.
9
,
p
p.
29
88
-
299
2
,
2
019
.
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
H
um
an
f
ac
e
r
e
c
ogn
i
t
i
on
m
e
t
hods
bas
e
d
on
pr
i
n
c
i
p
l
e
c
om
po
n
e
nt
ana
l
y
s
i
s
(
P
CA
)
,
w
av
e
l
e
t
.
.
.
(
E
m
an
A
.
G
he
ni
)
999
[
6]
N
.
M
.
R
a
o
,
e
t
a
l
.,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
e
nt
r
o
py
ba
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
nha
nc
e
m
e
n
t
a
nd
P
a
r
a
l
l
e
l
D
ua
l
P
o
s
e
t
e
s
t
i
ng
,
”
i
n
2014
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
M
e
di
c
al
I
m
agi
ng
,
m
-
H
e
al
t
h
a
nd
E
m
e
r
gi
ng
C
om
m
uni
c
a
t
i
o
n
Sy
s
t
e
m
s
(
M
e
dC
om
)
,
pp.
35
2
-
357
,
2
014
.
[
7]
T
.
F
.
K
a
r
i
m
,
e
t
a
l
.,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
P
C
A
-
ba
s
e
d
m
e
t
ho
d
,
”
i
n
2010
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
dv
an
c
e
d
M
ana
ge
m
e
nt
Sc
i
e
nc
e
(
I
C
A
M
S
201
0)
,
pp
.
1
58
-
162
,
2010
.
[
8]
T
.
A
ho
ne
n,
e
t
a
l
.
,
“
F
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
w
i
t
h
l
o
c
a
l
bi
n
a
r
y
pa
t
t
e
r
ns
,
”
i
n
E
ur
o
pe
an
c
o
nf
e
r
e
nc
e
on
c
om
pu
t
e
r
v
i
s
i
on
,
pp.
46
9
-
481
,
2
004
.
[
9]
R
.
J
a
i
n
a
nd
S
.
K
um
a
r
,
“
H
i
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
f
a
c
e
r
e
o
r
g
a
ni
z
a
t
i
o
n
by
pc
a
–
s
v
d
,”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
nal
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
Sc
i
e
nc
e
s
&
R
e
s
e
ar
c
h
T
e
c
h
nol
ogy
,
v
o
l
.
5
,
no
.
11
,
pp
.
5
-
10
,
2
016
.
[
10]
T.
M.
M
a
hm
o
o
d,
“
F
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
f
o
r
ne
t
w
o
r
k
a
u
t
he
n
t
i
c
a
t
i
o
n
,”
M
.
S
c
.
t
h
e
s
i
s
,
A
l
-
N
a
hr
a
i
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
g
da
d,
I
r
a
q
,
201
4
.
[
11]
S
.
P
.
B
a
hur
upi
a
nd
D
.
S
.
C
ha
u
dha
r
i
,
“
P
r
i
nc
i
pa
l
c
o
m
p
o
ne
n
t
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
,”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
J
our
na
l
of
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
A
dv
anc
e
d
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
1
,
no
.
5,
pp
.
91
-
94
,
20
12
.
[
12]
S
.
J
a
i
n
a
n
d
D
.
B
ha
t
i
,
“
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
U
s
i
ng
A
N
N
w
i
t
h
R
e
duc
e
F
e
a
t
ur
e
by
P
C
A
i
n
W
a
v
e
l
e
t
D
o
m
a
i
n
,”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
S
c
i
e
n
t
i
f
i
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
T
e
c
hn
ol
o
gy
,
v
o
l
.
2
,
no
.
6,
p
p.
59
5
-
599
,
2
013
.
[
13]
N
.
A
.
B
.
M
.
K
a
s
i
m
,
e
t
a
l
.
,
“
C
e
l
e
br
i
t
y
F
a
c
e
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
us
i
ng
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
,”
I
ndone
s
i
an
J
ou
r
na
l
of
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
,
v
o
l
.
12
,
no
.
2
,
pp
.
4
76
-
481
,
20
18
.
[
14]
N
.
A
.
A
.
R
a
h
i
m
,
e
t
a
l
.
,
“
T
h
e
A
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
M
o
d
i
f
i
e
d
L
e
a
s
t
T
r
i
m
m
e
d
S
q
u
a
r
e
s
w
i
t
h
G
e
n
e
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
h
m
s
M
e
t
h
o
d
i
n
F
a
c
e
R
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
,
”
I
n
d
o
n
e
s
i
a
n
J
o
u
r
n
a
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
a
n
d
C
o
m
p
u
t
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
v
o
l
.
8
,
n
o
.
1
,
p
p
.
1
5
4
-
1
5
8
,
2017
.
[
15]
J
.
L
u,
e
t
a
l
.
,
“
A
m
e
t
ho
d
o
f
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
f
uz
z
y
c
-
m
e
a
ns
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
nd
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
s
ub
-
NNs
,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
ons
on
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
or
k
s
,
v
o
l
.
18,
no
.
1,
pp.
1
50
-
160
,
2007
.
[
16]
A
.
B
ha
t
,
“
K
-
m
e
do
i
d
s
c
l
u
s
t
e
r
i
ng
us
i
ng
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
a
r
o
und
m
e
do
i
d
s
f
o
r
pe
r
f
o
r
m
i
ng
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
,”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
o
f
So
f
t
C
om
pu
t
i
ng
,
M
a
t
he
m
at
i
c
s
and
C
on
t
r
o
l
,
v
o
l
.
3,
no
.
3,
pp.
1
-
12
,
2014
.
[
17]
M
.
A
.
T
ur
k
a
nd
A
.
P
.
P
e
n
t
l
a
nd
,
“
F
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
u
s
i
ng
e
i
g
e
nf
a
c
e
s
,”
i
n
P
r
oc
e
e
di
n
gs
of
1
991
I
E
E
E
C
om
pu
t
e
r
Soc
i
e
t
y
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gni
t
i
on
,
p
p.
586
-
59
1
,
19
91
.
[
18]
J
.
Z
ha
ng
,
e
t
a
l
.,
“
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
w
a
v
e
l
e
t
,
G
a
bo
r
a
nd
c
ur
v
e
l
e
t
t
r
a
ns
f
o
r
m
f
o
r
f
a
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,”
O
pt
i
c
a
A
pp
l
i
c
at
a
,
v
o
l
.
41
,
no
.
1
,
pp.
1
83
-
193
,
2011
.
[
19]
Z
.
S
.
A
hm
e
d,
“
P
a
l
m
pr
i
n
t
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
w
i
t
h
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
,
W
a
v
e
l
e
t
a
n
d
L
oc
a
l
F
e
a
t
u
r
e
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n
M
e
t
ho
ds
,”
D
o
c
t
o
r
a
l
di
s
s
e
r
t
a
t
i
o
n,
E
a
s
t
e
r
n
M
e
di
t
e
r
r
a
ne
a
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
E
M
U
)
-
D
o
ğ
u
A
kde
n
i
z
Ü
ni
v
e
r
s
i
t
e
s
i
(
D
A
Ü
)
,
2
015
.
[
20]
V
.
V
i
dy
a
,
e
t
a
l
.
,
“
F
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
us
i
ng
t
h
r
e
s
ho
l
d
ba
s
e
d
D
W
T
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
s
e
l
e
c
t
i
v
e
i
l
l
um
i
na
t
i
o
n
e
nha
nc
e
m
e
nt
t
e
c
hni
q
ue
,”
P
r
oc
e
di
a
T
e
c
hn
ol
o
gy
,
v
o
l
.
6,
p
p.
33
4
-
343
,
2012
.
[
21]
A
.
N
.
K
he
da
i
r
,
“
H
um
a
n
f
a
c
e
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
n
a
l
y
s
i
s
w
i
t
h
w
a
v
e
l
e
t
a
nd
r
a
do
n
t
r
a
ns
f
o
r
m
s
,”
M
.
S
c
.
t
he
s
i
s
,
A
l
-
N
a
hr
a
i
n
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
g
da
d
,
I
r
a
q
,
2006
.
[
22]
E
.
G
um
us
,
e
t
a
l
.,
“
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
f
a
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
us
i
ng
P
C
A
,
w
a
v
e
l
e
t
s
a
nd
S
V
M
,”
E
x
pe
r
t
S
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
37
,
no
.
9,
p
p.
64
04
-
6408
,
201
0
.
[
23]
V
.
V
a
pn
i
k,
“
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
L
e
a
r
ni
ng
T
he
o
r
y
,”
N
e
w
Y
o
r
k
,
J
o
hn
W
i
l
l
e
y
&
S
o
ns
,
19
98
.
[
24]
O
R
L
F
a
c
e
D
a
t
a
b
a
s
e
,
“
T
h
e
d
a
t
a
ba
s
e
o
f
f
a
c
e
s
,
D
i
g
i
t
a
l
T
e
c
hno
l
o
gy
G
r
o
up,
”
C
a
m
b
r
i
dg
e
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
C
o
m
put
e
r
L
a
bo
r
a
t
o
r
y
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
c
l
.
c
a
m
.
a
c
.
u
k/
r
e
s
e
a
r
c
h/
d
t
g
/
a
t
t
a
r
c
hi
v
e
/
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
.
h
t
m
l
.
[
25]
J
.
M
a
a
nd
Y
.
Z
h
a
o
,
“
O
S
U
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
n
e
s
T
oo
l
bo
x,
v
e
r
s
i
o
n
3.
0
,
”
20
04
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
c
s
i
e
.
n
t
u
.
e
d
u.
t
w
/
c
j
l
i
n/
l
i
bs
v
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.