I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
,
pp.
1508
~
151
7
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
25
.i
3
.
pp
1508
-
151
7
1508
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
A
h
u
m
a
n
v
is
io
n
b
a
se
d
sy
st
e
m
f
or
b
io
m
e
t
r
ic
i
m
age
s r
e
c
ogn
ition
Was
s
i
l
a
B
ou
k
h
ar
i,
M
oh
am
e
d
B
e
n
ye
t
t
ou
,
B
e
l
m
a
d
an
i
Ab
d
e
r
r
ah
i
m
D
é
pa
r
te
me
n
t
d’
in
f
or
ma
ti
que
,
F
a
c
ul
té
d
e
s
M
a
th
é
ma
ti
que
s
e
t
d
e
l
’
in
f
o
r
ma
ti
qu
e
, U
ni
ve
r
s
it
é
de
s
S
c
i
e
nc
e
s
e
t
de
la
T
e
c
hn
o
l
o
gi
e
d
’
O
r
a
n
M
o
ha
me
d
B
o
udi
a
f
, O
r
a
n, A
lg
é
r
i
e
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
Oc
t
7
,
2021
R
e
vi
s
e
d
De
c
24
,
2021
A
c
c
e
pt
e
d
J
a
n
17
,
202
2
I
n
t
h
i
s
p
ap
e
r,
a
u
n
i
v
e
rs
al
b
i
o
me
t
ri
c
s
y
s
t
em
b
as
e
d
o
n
h
u
m
an
v
i
s
i
o
n
i
s
p
ro
p
o
s
e
d
.
Fro
m
r
e
cen
t
b
i
o
l
o
g
i
c
a
l
a
n
d
p
h
y
s
i
o
l
o
g
i
c
al
re
s
u
l
t
s
,
A
h
u
m
a
n
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
o
n
s
y
s
t
em
t
h
at
ap
p
ro
x
i
m
at
e
s
t
h
e
n
at
u
ral
v
i
s
i
o
n
an
d
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
o
f
i
n
d
i
v
i
d
u
al
s
i
s
co
n
cei
v
e
d
.
L
i
q
u
i
d
s
t
at
e
m
a
c
h
i
n
e
(L
SM)
,
as
a
re
c
u
rr
e
n
t
s
p
i
k
i
n
g
n
eu
ral
n
e
t
w
o
r
k
,
i
s
h
i
g
h
l
y
i
n
s
p
i
red
b
y
t
h
e
b
rai
n
n
eu
ral
a
rc
h
i
t
ec
t
u
r
e
w
i
t
h
l
o
w
t
rai
n
i
n
g
co
s
t
.
H
o
w
ev
e
r,
i
n
p
u
t
d
i
men
s
i
o
n
o
f
l
arg
e
s
cal
e
i
m
a
g
e
s
r
e
q
u
i
r
e
s
e
ffi
ci
e
n
t
p
ro
ce
s
s
i
n
g
at
t
h
e
c
o
s
t
o
f
p
e
rfo
r
m
an
ce
o
r
r
e
s
o
u
rce
o
v
e
r
h
e
ad
.
T
h
i
s
p
ap
e
r
p
ro
p
o
s
e
a
n
ew
n
eu
ral
i
n
p
u
t
co
d
i
n
g
fo
r
i
m
a
g
e
s
b
as
e
d
o
n
fr
e
q
u
en
cy
s
i
g
n
al
s
rat
h
e
r
t
h
an
p
i
x
e
l
s
.
E
a
c
h
i
m
a
g
e
i
s
fi
l
t
e
r
e
d
an
d
frag
men
t
ed
t
h
en
t
h
e
L
SM
l
i
q
u
i
d
(o
r
r
e
s
e
rv
o
i
r)
w
i
l
l
r
ece
i
v
e,
fi
rs
t
,
h
i
g
h
fr
e
q
u
en
cy
s
i
g
n
al
s
,
t
h
e
n
l
o
w
fre
q
u
e
n
cy
s
i
g
n
al
s
fro
m
e
a
c
h
fra
g
me
n
t
.
T
h
e
t
w
o
s
e
t
s
o
f
o
u
t
p
u
t
n
eu
ro
n
s
s
t
at
e
s
c
o
rr
e
s
p
o
n
d
i
n
g
t
o
e
a
ch
t
y
p
e
o
f
fi
l
t
e
r
w
i
l
l
b
e
m
at
ch
e
d
t
o
t
h
e
e
n
t
i
r
e
e
n
r
o
l
l
me
n
t
d
at
ab
as
e
.
A
w
ei
g
h
t
ed
s
u
m
r
u
l
e
b
e
t
w
ee
n
t
h
e
m
at
ch
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
w
i
l
l
d
e
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
ri
g
h
t
cl
as
s
o
f
a
b
i
o
me
t
ri
c
i
m
ag
e.
T
h
e
s
y
s
t
em
w
as
t
e
s
t
e
d
o
n
t
h
r
ee
d
i
ff
e
r
en
t
b
i
o
m
e
t
ri
c
d
at
as
e
t
s
:
face,
p
al
m
p
ri
n
t
an
d
o
ff
-
l
i
n
e
s
i
g
n
at
u
re,
re
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
e
re
l
i
ab
i
l
i
t
y
o
f
t
h
e
p
ro
p
o
s
e
d
ap
p
ro
a
c
h
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
i
o
m
e
t
r
i
c
F
r
e
que
n
c
y
f
il
t
e
r
i
ng
Hu
m
a
n
vi
s
i
o
n
I
n
put
c
o
di
n
g
L
i
qu
i
d
s
t
a
t
e
m
a
c
hi
ne
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
W
a
s
s
il
a
B
o
ukh
a
r
i
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
F
a
c
u
l
t
é
de
s
M
a
t
h
é
m
a
t
i
que
s
e
t
de
l
’
i
n
f
o
r
m
a
t
i
que
Uni
ve
r
s
i
t
é
de
s
S
c
i
e
n
c
e
s
e
t
de
l
a
T
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
d’
Or
a
n
M
o
h
a
m
e
d
B
o
ud
i
a
f
B
P
1505,
E
l
M
’
n
a
o
ue
r
,
31000
,
O
r
a
n
,
Al
gé
r
i
e
E
m
a
i
l
:
wa
s
s
il
a
.
b
o
ukha
r
i
@
u
ni
v
-
us
t
o
.
dz
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
B
a
s
e
d
o
n
bi
o
l
o
g
i
c
a
l
a
n
d
b
e
ha
vi
o
r
a
l
t
r
a
i
t
s
a
s
f
a
c
e
,
v
o
i
c
e
,
h
a
n
d
ge
o
m
e
t
r
y
,
ke
y
s
t
r
o
ke
,
i
r
i
s
o
r
f
i
nge
r
pr
i
n
t
s
;
bi
o
m
e
t
r
i
c
c
a
m
e
a
s
t
h
e
m
o
s
t
pe
r
t
i
n
e
n
t
s
o
l
ut
i
o
n
t
o
d
o
c
um
e
n
t
f
r
a
ud
a
n
d
i
de
n
t
i
t
y
t
h
e
f
t
by
a
ut
h
e
n
t
i
c
a
t
i
n
g
a
n
d
i
de
n
t
i
f
yi
ng
i
nd
i
v
i
dua
l
s
i
n
a
r
e
l
i
a
bl
e
a
n
d
f
a
s
t
wa
y
.
B
i
o
m
e
t
r
i
c
s
a
ll
o
w
a
pe
r
s
o
n
to
b
e
i
de
n
t
i
f
i
e
d
b
a
s
e
d
o
n
a
s
e
t
o
f
r
e
c
o
gni
z
a
bl
e
a
n
d
v
e
r
if
i
a
b
l
e
da
t
a
whi
c
h
a
r
e
u
ni
qu
e
a
n
d
s
p
e
c
i
f
i
c
to
hi
m.
P
e
r
s
o
n
phy
s
i
o
l
o
g
i
c
a
l
t
r
a
i
t
s
,
whi
c
h
a
r
e
e
n
r
o
l
l
e
d
by
m
e
a
n
s
o
f
a
n
im
a
ge
c
a
pt
ur
e
de
vi
c
e
,
i
nc
l
ud
i
n
g
f
a
c
e
,
i
r
i
s
,
h
a
n
d
o
r
f
i
nge
r
pr
i
n
t
s
a
r
e
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
bi
o
m
e
t
r
i
c
s
.
S
i
n
c
e
e
a
c
h
o
f
t
h
e
s
e
im
a
g
e
s
i
s
d
if
f
e
r
e
n
t
i
n
t
y
p
e
,
s
t
r
uc
t
ur
e
a
n
d
s
i
z
e
;
a
s
p
e
c
i
f
i
c
im
a
ge
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
d
wo
ul
d
b
e
m
o
r
e
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
f
o
r
o
n
e
s
pe
c
i
f
i
c
bi
o
m
e
t
r
i
c
s
t
h
a
n
t
h
e
ot
h
e
r
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
a
bi
o
m
e
t
r
i
c
s
y
s
t
e
m
i
s
g
e
n
e
r
a
l
ly
c
o
n
c
e
i
ve
d
f
o
r
a
s
p
e
c
i
f
i
c
im
a
ge
;
e
v
e
n
w
h
e
n
t
his
s
y
s
t
e
m
i
s
m
u
l
t
i
m
o
d
a
l
,
e
a
c
h
m
o
da
l
i
t
y
n
e
e
d
s
a
s
pe
c
i
f
i
c
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
c
h
e
m
e
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
b
i
o
l
o
g
i
c
a
l
vi
s
i
o
n
s
y
s
t
e
m
i
s
a
bl
e
t
o
pr
o
c
e
s
s
i
m
a
ge
s
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
i
z
e
s
a
n
d
s
t
r
uc
t
ur
e
s
i
n
t
h
e
s
a
m
e
m
a
nn
e
r
.
T
w
o
f
u
n
c
t
i
o
n
a
l
pa
r
t
s
a
r
e
i
nv
o
l
ve
d
i
n
h
u
m
a
n
vi
s
i
o
n
,
t
h
e
e
y
e
a
n
d
a
b
o
ut
5
0%
o
f
t
h
e
b
r
a
i
n.
W
hil
e
t
h
e
e
y
e
f
u
n
c
t
i
o
ns
a
s
bio
l
o
g
i
c
a
l
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
o
f
c
a
m
e
r
a
,
t
h
e
b
r
a
i
n
do
e
s
a
l
l
o
f
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
by
t
h
e
b
r
a
i
n
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
p
a
r
t
l
y
o
f
s
i
m
p
le
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
pa
r
t
l
y
o
f
hi
g
he
r
f
u
n
c
t
i
o
ns
whi
c
h
b
u
il
d
a
n
d
m
a
ni
pu
l
a
t
e
a
n
i
n
t
e
r
n
a
l
m
o
de
l
o
f
t
h
e
o
ut
s
i
de
wo
r
l
d.
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
A
NN
s
)
[
1
]
a
r
e
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
m
o
de
l
s
w
hi
c
h
s
im
u
l
a
t
e
b
r
a
i
n
n
e
ur
a
l
inf
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
AN
Ns
h
a
v
e
b
e
e
n
u
s
e
d
s
uc
c
e
s
s
f
u
ll
y
i
n
m
a
ny
r
e
a
l
wo
r
l
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
i
nc
l
ud
i
ng
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
[
2
]
.
T
h
e
c
l
o
s
e
t
A
NN
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
A
human
v
is
ion
bas
e
d
s
y
s
tem
f
or
biome
tr
ic
image
s
r
e
c
ognit
ion
(
W
as
s
il
a
B
ouk
har
i
)
1509
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
to
t
h
e
b
r
a
i
n
s
t
r
uc
t
u
r
e
i
s
t
h
e
r
e
c
u
r
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
(
R
NN
)
m
o
de
l
.
R
NN
s
a
r
e
d
y
na
m
i
c
a
l
s
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
t
e
m
po
r
a
l
s
t
a
t
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n;
t
h
e
y
a
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
po
we
r
f
u
l
a
n
d
c
a
n
b
e
u
s
e
d
i
n
m
a
ny
t
e
m
po
r
a
l
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
.
Ho
we
v
e
r
,
R
NN
s
t
r
a
i
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
b
a
s
e
d
o
n
d
i
r
e
c
t
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
we
i
g
h
t
s
h
a
v
e
l
e
d
t
o
l
e
s
s
t
h
a
n
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
r
e
s
u
l
t
s
,
t
h
e
y
us
u
a
l
ly
e
xhi
bi
t
s
l
o
w
c
o
nv
e
r
ge
n
c
e
a
n
d
hi
g
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
.
R
e
s
e
r
v
o
i
r
c
o
m
put
i
n
g
(
R
C
)
i
s
a
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
pr
o
p
o
s
e
d
by
J
a
e
ge
r
i
n
[
3
]
t
h
a
t
c
a
n
c
o
pe
wi
t
h
r
e
a
l
-
t
i
m
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
s
o
n
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
w
i
t
h
o
ut
t
h
e
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
o
f
c
o
m
p
l
e
x
t
r
a
i
ni
n
g.
T
h
e
m
a
in
i
de
a
o
f
R
C
i
s
to
us
e
a
l
a
r
ge
b
ut
f
i
xe
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
pa
r
t
a
s
a
r
e
s
e
r
v
o
i
r
o
f
d
y
na
mi
c
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
to
tr
a
i
n
o
nl
y
t
he
o
u
t
p
u
t
l
a
y
e
r
t
o
e
x
t
r
a
c
t
t
h
e
de
s
i
r
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
T
h
e
li
qu
i
d
s
t
a
t
e
m
a
c
hi
ne
(
L
S
M
)
[
4
]
i
s
a
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
t
wo
r
k
w
i
t
h
a
d
y
n
a
mi
c
r
e
s
e
r
v
o
i
r
us
i
ng
s
p
i
k
i
ng
n
e
ur
o
n
s
c
o
nn
e
c
t
e
d
by
d
y
na
mi
c
s
y
na
p
s
e
s
.
T
h
e
r
e
s
e
r
v
o
i
r
(
o
r
l
i
qu
id)
i
n
t
h
e
L
S
M
whi
c
h
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
do
e
s
n
ot
h
a
v
e
to
b
e
tr
a
i
ne
d,
whi
c
h
t
h
e
r
e
f
o
r
e
m
a
ke
s
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
f
a
s
t
a
n
d
s
im
p
l
e
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
L
S
M
b
e
a
r
s
m
a
ny
s
i
mi
l
a
r
i
t
i
e
s
t
o
bi
o
l
o
g
i
c
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
a
n
d
c
a
n
t
h
e
r
e
f
o
r
e
pr
o
f
i
t
f
r
o
m
n
e
w
f
i
nd
i
ngs
i
n
ne
ur
o
bi
o
l
o
g
y
.
I
t
h
a
s
b
e
e
n
u
s
e
d
f
o
r
v
a
r
i
o
us
r
e
a
l
wo
r
l
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
s
uc
h
a
s
m
o
ve
m
e
n
t
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
[
5]
,
[
6]
,
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
[
7]
-
[
9]
,
vi
d
e
o
a
c
t
i
vi
t
y
a
nd
i
m
a
g
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
[
10]
-
[
12
]
a
n
d
wa
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
s
u
c
c
e
s
s
f
u
l
us
e
d
i
n
s
p
a
t
i
o
-
t
e
m
po
r
a
l
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[
13]
-
[
16]
.
T
o
c
o
pe
wi
t
h
t
h
e
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
r
e
s
ul
t
s
i
n
r
e
a
l
w
o
r
l
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
m
a
ny
e
f
f
o
r
t
s
o
n
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
L
S
M
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
we
r
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
L
S
M
t
o
p
o
l
o
gi
e
s
[
17]
,
[
18]
,
n
e
w
t
r
a
i
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
o
r
c
o
s
t
-
i
n
t
e
n
s
i
ve
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
e
a
r
c
h
[
19
]
,
[
20]
,
whi
c
h
i
nc
r
e
a
s
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
t
t
h
e
c
o
s
t
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
r
r
e
s
o
ur
c
e
o
v
e
r
h
e
a
d.
T
h
e
i
nput
f
o
r
m
a
t
i
s
a
n
o
t
h
e
r
i
s
s
ue
t
h
a
t
h
a
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
p
a
c
t
o
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
L
S
M
.
I
n
ge
n
e
r
a
l
,
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
i
nput
p
i
x
e
l
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
t
h
e
i
nput
l
a
y
e
r
n
e
ur
o
n
s
.
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
l
a
r
ge
im
a
ge
s
i
s
m
o
r
e
t
i
m
e
-
c
o
n
s
u
mi
ng
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
de
m
a
n
d
i
ng
t
h
a
n
a
s
m
a
ll
i
nput
g
i
v
e
n
t
h
e
s
a
m
e
li
qu
i
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
n
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
S
o
m
e
pr
e
vi
o
us
s
t
ud
i
e
s
pr
o
po
s
e
d
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
e
n
c
o
d
i
n
g
t
h
e
i
np
ut
b
a
s
e
d
o
n
t
e
m
po
r
a
l
e
n
c
o
d
i
n
g
[
21]
o
r
r
a
t
e
c
o
de
s
[
22
]
,
b
ut
w
i
t
h
t
h
e
i
nc
r
e
a
s
e
i
n
t
h
e
s
i
z
e
o
f
i
m
a
g
e
s
,
t
h
e
c
o
nv
e
r
ted
i
n
put
s
i
z
e
i
s
a
l
s
o
gr
o
wi
n
g
r
a
p
i
d
ly
t
o
a
l
a
r
ge
s
c
a
l
e
.
R
e
c
e
nt
l
y
,
a
s
t
ud
y
us
i
ng
a
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
m
a
ge
c
o
d
i
n
g
b
a
s
e
d
o
n
pr
o
l
a
t
e
s
phe
r
o
i
da
l
wa
v
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
(
P
S
W
F
)
[
23]
ga
v
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
r
e
s
u
l
t
s
o
n
t
h
e
m
o
d
i
f
i
e
d
n
a
t
i
o
n
a
l
i
ns
t
i
t
ut
e
o
f
s
t
a
n
da
r
ds
a
n
d
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
(
M
NI
S
T
)
di
g
i
t
da
t
a
b
a
s
e
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
pr
o
pe
r
t
y
o
f
t
h
e
L
S
M
w
hi
c
h
a
s
s
u
m
e
s
t
h
a
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
n
put
s
to
a
poo
l
o
f
n
e
ur
o
n
s
;
w
hi
c
h
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
l
i
qu
i
d
o
r
r
e
s
e
r
v
o
i
r
o
f
t
h
e
L
S
M
,
s
h
o
u
l
d
c
a
us
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
n
e
ur
o
n
r
e
s
po
n
s
e
s
;
a
n
d
s
im
il
a
r
i
nput
s
s
h
o
u
l
d
pr
o
duc
e
s
a
m
e
r
e
s
po
ns
e
s
[
24]
,
t
h
e
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
L
S
M
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
a
n
a
l
o
gue
s
i
g
n
a
l
s
a
s
i
n
put
s
a
n
d
f
i
na
ll
y
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
i
n
bi
o
l
o
g
y
a
n
d
n
e
ur
o
phy
s
i
o
l
o
g
y
whi
c
h
pr
o
v
e
d
t
h
a
t
t
h
e
vi
s
ua
l
s
y
s
t
e
m
a
n
a
ly
s
e
s
i
npu
t
s
i
n
s
e
v
e
r
a
l
s
pa
t
i
a
l
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
c
a
l
e
s
;
w
hi
c
h
m
o
t
i
va
t
e
d
t
h
e
us
e
o
f
s
pa
t
i
a
l
f
r
e
que
n
c
y
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
o
f
im
a
ge
s
[
25]
-
[
27
]
i
n
c
o
m
put
e
r
vi
s
i
o
n
a
n
d
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
we
pr
o
p
o
s
e
a
uni
v
e
r
s
a
l
h
u
m
a
n
b
a
s
e
d
bi
o
m
e
t
r
i
c
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
u
s
i
ng
t
h
e
L
S
M
w
i
t
h
i
t
s
bi
o
l
o
g
i
c
a
ll
y
i
n
s
p
i
r
e
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
s
t
r
uc
t
u
r
e
wi
t
h
a
n
e
w
i
m
a
ge
e
n
c
o
d
i
n
g
m
e
t
h
o
d
us
i
n
g,
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
p
i
x
e
l
s
,
a
n
a
n
a
l
o
g
ue
s
i
g
n
a
l
o
b
t
a
i
n
e
d
by
m
a
pp
i
ng
a
f
r
e
que
n
c
y
f
il
t
e
r
e
d
i
m
a
g
e
.
T
o
i
n
c
r
e
a
s
e
f
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
e
v
e
r
y
i
nput
i
m
a
g
e
i
s
s
p
l
i
t
t
e
d
i
n
16
f
r
a
g
m
e
n
t
s
.
T
h
e
i
nput
l
a
y
e
r
i
s
t
h
e
n
c
o
m
po
s
e
d
o
f
16
c
h
a
nne
l
s
(
n
e
ur
o
n
s
)
t
h
a
t
wi
ll
r
e
c
e
i
ve
,
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
,
a
n
i
m
a
ge
f
r
a
g
m
e
n
t
s
s
i
g
n
a
l
.
T
h
e
r
e
s
po
n
s
e
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
r
e
s
e
r
v
o
i
r
n
e
ur
o
n
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
i
m
a
ge
c
o
de
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
a
m
e
s
y
s
t
e
m
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
n
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
wa
s
t
e
s
t
e
d
o
n
t
h
r
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
bi
o
m
e
t
r
i
c
da
t
a
s
e
t
s
:
f
a
c
e
,
pa
l
m
pr
i
n
t
a
n
d
o
f
f
-
li
ne
s
i
g
n
a
t
ur
e
w
i
t
h
s
i
g
ni
f
ica
n
t
a
nd
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
s
.
2.
M
AT
E
RI
AL
S
2.
1.
F
il
t
e
r
in
g
im
age
s
in
f
r
e
q
u
e
n
c
y
d
om
ain
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
S
i
nh
a
e
t
al
.
[
28
]
,
b
ot
h
hi
g
h
a
n
d
l
o
w
f
r
e
que
n
c
y
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
r
e
u
s
e
d
i
n
t
h
e
h
u
m
a
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
a
s
k.
A
s
i
m
p
l
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
t
r
a
n
s
f
o
r
mat
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
u
c
h
a
s
f
o
ur
i
e
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
(
F
T
T
)
or
d
i
s
c
r
e
t
e
c
o
s
i
n
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
(
DC
T
)
c
a
n
c
ha
n
ge
a
n
i
m
a
ge
f
r
o
m
p
i
xe
l
s
to
f
r
e
que
n
c
i
e
s
.
T
h
e
n
,
wi
t
h
a
n
a
p
p
r
opr
i
a
t
e
f
i
l
t
e
r
o
n
e
c
a
n
s
e
pa
r
a
te
l
ow
f
r
e
q
ue
n
c
i
e
s
f
r
o
m
hi
gh
f
r
e
q
ue
n
c
i
e
s
to
p
e
r
f
or
m
i
m
a
ge
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
pa
tt
e
r
n
e
x
tr
a
c
t
i
o
n
.
I
n
s
pa
t
i
a
l
f
r
e
que
n
c
y
a
n
a
ly
s
i
s
,
a
n
i
m
a
ge
i
s
r
e
pr
e
s
e
nt
e
d
a
s
a
we
i
g
h
t
e
d
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
b
a
s
i
c
f
u
n
c
t
i
o
ns
,
i
n
w
hi
c
h
hi
g
h
f
r
e
que
n
c
i
e
s
c
a
r
r
y
f
i
ne
ly
,
d
e
t
a
i
l
e
d
inf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
l
o
w
f
r
e
que
n
c
i
e
s
c
a
r
r
y
c
o
a
r
s
e
,
s
h
a
pe
-
b
a
s
e
d
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
F
il
t
e
r
i
ng
w
i
t
h
fa
s
t
f
o
ur
i
e
r
tr
a
n
s
f
o
r
m
(
F
F
T
)
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
t
e
c
hni
qu
e
s
us
e
d
to
e
m
p
h
a
s
i
s
t
h
e
l
o
w
a
n
d
hi
g
h
s
pa
t
i
a
l
f
r
e
que
n
c
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
A
s
s
u
m
e
I
(
m
,
n
)
i
s
a
M
×
N
i
m
a
g
e
.
L
e
t
F
(
k,
l
)
de
n
ot
e
t
h
e
2DF
F
T
o
f
t
h
e
im
a
ge
s
I
(
m
,
n
)
,
whi
c
h
i
s
g
i
v
e
n
by
(
1)
:
F
(
k
,
l
)
=
∑
∑
I
(
m
,
n
)
e
−
j2
π
(
mk
M
+
nl
N
)
N
−
1
n
=
0
M
−
1
m
=
0
=
A
F
(
k
,
l
)
e
j
θ
F
(
k
,
l
)
(
1)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1508
-
151
7
1510
w
h
e
r
e
AF
(
k,
l
)
i
s
m
a
g
ni
t
ude
c
o
m
po
n
e
n
t
s
,
a
n
d
θ
F
(
k,
l
)
i
s
p
h
a
s
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
F
i
s
c
a
ll
e
d
t
h
e
s
p
e
c
t
r
u
m
o
f
t
h
e
im
a
ge
I
,
l
e
t
H
a
n
d
G
de
n
o
t
e
t
h
e
f
il
t
e
r
t
r
a
n
s
f
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
s
p
e
c
t
r
um
o
f
t
h
e
f
il
t
e
r
e
d
i
m
a
ge
I
’
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
t
h
e
o
r
e
m
s
t
a
t
e
s
t
h
a
t
:
G
(
k
,
l
)
=
F
(
k
,
l
)
∗
H
(
k
,
l
)
(
2)
T
h
e
f
i
l
t
e
r
e
d
i
m
a
ge
I
’
c
a
n
b
e
c
o
m
pu
te
d
us
i
n
g
t
h
e
i
n
v
e
r
s
e
F
F
T
.
Ge
n
e
r
a
l
l
y
,
m
o
s
t
f
i
l
t
e
r
s
d
o
n
ot
a
f
f
e
c
t
ph
a
s
e
s
a
n
d
c
h
a
n
ge
o
n
l
y
m
a
gni
tude
.
A
hi
gh
pa
s
s
f
i
l
t
e
r
i
n
g
s
u
pp
r
e
s
s
e
s
l
o
w
f
r
e
que
n
c
i
e
s
c
o
m
p
o
n
e
n
t
s
a
n
d
p
r
od
uc
e
s
i
m
a
ge
s
wi
t
h
e
n
h
a
n
c
e
d
e
d
ge
s
whi
l
e
l
o
w
pa
s
s
f
i
l
t
e
r
i
n
g
s
up
pr
e
s
s
e
s
hi
gh
f
r
e
q
ue
n
c
y
c
o
m
p
o
n
e
n
t
s
a
n
d
p
r
od
uc
e
s
s
m
ooth
e
d
i
m
a
ge
s
.
F
i
gu
r
e
1
(
a
)
gi
v
e
a
n
e
x
a
m
p
l
e
o
f
a
n
or
gi
n
a
l
i
m
a
ge
b
e
f
or
e
f
i
l
t
e
r
i
n
g
whi
l
e
F
i
gu
r
e
1
(
b
)
a
n
d
(
c
)
il
l
us
t
r
a
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
o
f
hi
g
h
pa
s
s
f
il
t
e
r
i
ng
a
n
d
l
o
w
pa
s
s
f
il
t
e
r
i
ng
o
n
t
h
i
s
i
m
a
g
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
(
a
)
(
b
)
(
c
)
F
i
gur
e
1.
I
m
a
ge
f
il
t
e
r
i
ng
i
n
f
r
e
que
n
c
y
do
m
a
i
n
,
(
a
)
o
r
i
g
i
na
l
im
a
ge
,
(
b
)
hi
g
h
f
r
e
que
n
c
i
e
s
i
m
a
ge
,
(
c
)
l
o
w
f
r
e
que
n
c
i
e
s
i
m
a
g
e
2.
2
.
T
h
e
l
iq
u
id
s
t
at
e
m
ac
h
in
e
I
n
t
r
o
duc
e
d
by
M
a
a
s
s
[
29
]
,
t
h
e
L
S
M
wa
s
o
r
i
g
i
na
ll
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
r
e
a
l
-
t
i
m
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
o
n
c
o
n
t
i
n
uo
us
i
n
put
t
i
m
e
s
e
r
ies
.
H
i
g
hly
i
ns
p
i
r
e
d
by
b
r
a
i
n
mi
c
r
o
c
i
r
c
u
i
t
s
,
t
h
e
L
S
M
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
r
a
n
do
m
l
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
s
p
i
k
i
ng
ne
ur
o
n
s
c
r
e
a
t
e
d
us
i
n
g
bi
o
l
o
g
i
c
a
ll
y
i
ns
p
i
r
e
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
nd
e
x
c
i
t
e
d
by
e
x
t
e
r
n
a
l
i
nput
s
p
i
ke
t
r
a
i
n
s
.
T
h
e
o
r
e
t
i
c
a
ll
y
s
p
i
k
i
n
g
n
e
ur
o
n
s
a
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
po
we
r
f
u
l
a
s
t
h
e
y
a
r
e
a
bl
e
to
r
e
a
c
t
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
l
y
t
o
i
n
d
i
v
i
dua
ll
y
t
i
m
e
d
i
n
put
s
.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
l
i
qu
i
d
s
t
a
t
e
m
a
c
hi
ne
i
s
a
v
e
r
y
p
o
we
r
f
u
l
m
o
de
l
.
T
h
e
L
S
M
do
e
s
n
o
t
r
e
qui
r
e
a
t
a
s
k
-
de
pe
n
de
n
t
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
a
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
a
n
d
c
o
m
pr
i
s
e
d
e
s
s
e
n
t
i
a
ll
y
t
h
r
e
e
pa
r
t
s
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
2
,
a
n
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
U
,
a
l
a
r
ge
r
a
n
d
o
m
l
y
c
o
n
n
e
c
ted
c
or
e
L
M
(
t
h
e
dy
n
a
m
i
c
r
e
s
e
r
v
o
i
r
or
l
i
qu
i
d
)
whi
c
h
h
a
s
th
e
i
n
t
e
r
m
e
di
a
t
e
s
ta
tes
tr
a
n
s
f
or
m
e
d
f
r
o
m
i
n
pu
t
s
,
a
n
d
a
n
ou
tp
u
t
l
a
y
e
r
F
M
,
a
r
e
a
di
n
g
c
a
r
d
,
t
h
a
t
a
l
l
ows
e
x
tr
a
c
t
i
n
g
f
r
o
m
t
h
e
n
e
twor
k
s
ta
tes
XM
a
t
a
gi
v
e
n
t
i
m
e
a
n
i
nf
or
m
a
t
i
o
n
d
e
ter
m
i
n
e
d
by
l
e
a
r
ni
n
g.
F
i
gur
e
2.
L
S
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
I
n
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
we
c
o
n
s
t
r
uc
t
a
l
i
qu
i
d
h
a
vi
ng
t
h
e
s
a
m
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
pr
o
p
o
s
e
d
i
n
[
29
]
w
i
t
h
135
s
p
i
k
i
ng
n
e
ur
o
n
s
,
s
h
a
pe
d
li
ke
a
c
o
l
u
m
n
o
f
3
by
3
by
15
n
e
ur
o
n
s
r
a
n
do
m
ly
c
o
nn
e
c
t
e
d,
t
h
e
i
n
put
uni
t
i
n
o
ur
c
a
s
e
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
16
n
e
ur
o
n
s
.
I
n
s
t
e
a
d
o
f
t
r
a
i
ni
ng
s
uc
h
a
c
o
m
p
l
e
x
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
l
i
qu
i
d,
M
a
a
s
s
[
2
9]
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
A
human
v
is
ion
bas
e
d
s
y
s
tem
f
or
biome
tr
ic
image
s
r
e
c
ognit
ion
(
W
as
s
il
a
B
ouk
har
i
)
1511
i
n
t
r
o
d
uc
e
d
t
h
e
s
o
-
c
a
l
l
e
d
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
pr
o
pr
i
e
t
y
(
S
P
)
o
f
t
h
e
li
qu
i
d.
S
P
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
a
bi
li
t
y
t
o
s
e
pa
r
a
t
e
t
w
o
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
n
put
s
e
que
nc
e
s
f
r
o
m
e
a
c
h
o
t
h
e
r
,
t
hi
s
i
s
im
po
r
t
a
n
t
b
e
c
a
u
s
e
t
h
e
r
e
a
do
ut
n
e
t
w
o
r
k
n
e
e
ds
t
o
b
e
a
bl
e
t
o
s
e
pa
r
a
t
e
t
w
o
i
n
put
pa
tt
e
r
n
s
to
h
a
v
e
a
go
o
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
I
f
t
w
o
pa
tt
e
r
n
s
l
o
o
k
too
m
uc
h
a
li
ke
i
f
t
h
e
y
s
h
o
u
l
d
n
o
t,
t
h
e
r
e
a
do
u
t
n
e
t
w
o
r
k
c
a
n
n
o
t
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
e
be
t
we
e
n
t
h
e
t
wo
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
t
h
us
i
s
n
o
t
a
bl
e
t
o
t
e
ll
w
hi
c
h
pa
tt
e
r
n
b
e
l
o
n
gs
t
o
whi
c
h
c
l
a
s
s
.
T
h
e
o
t
h
e
r
pr
o
pe
r
ty
o
f
t
h
e
l
i
qu
i
d
i
s
t
h
e
a
ppr
o
xi
m
a
t
i
o
n
pr
o
pe
r
t
y
(
AP)
whi
c
h
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
r
e
a
do
ut
n
e
t
w
o
r
k
to
di
s
t
i
n
gu
i
s
h
t
wo
di
f
f
e
r
e
n
t
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
t
h
e
s
t
a
t
e
s
o
f
t
h
e
l
i
qu
i
d
i
n
t
o
t
h
e
g
i
v
e
n
t
a
r
ge
t
o
u
tpu
t
.
T
h
e
f
u
nc
t
i
o
n
o
f
t
h
e
li
qu
i
d
i
s
to
pr
o
j
e
c
t
i
n
put
s
i
n
t
o
a
hi
g
h
d
im
e
ns
i
o
n
a
l
i
n
t
e
r
m
e
d
i
a
t
e
s
t
a
t
e
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
o
u
t
pu
t
s
to
b
e
l
i
ne
a
r
l
y
s
e
p
a
r
a
bl
e
.
T
h
e
li
qu
i
d
s
t
a
t
e
i
s
s
im
p
ly
t
he
c
ur
r
e
n
t
o
u
t
pu
t
o
f
s
o
m
e
o
pe
r
a
to
r
o
r
f
il
t
e
r
L
M
t
h
a
t
m
a
ps
i
nput
f
u
n
c
t
i
o
n
s
u(
.
)
o
n
to
f
u
n
c
t
i
o
n
s
X
M
(
t
)
.
A
b
a
s
i
c
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
L
S
M
m
e
t
h
o
d
i
s
g
i
ve
n
by
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g:
X
M
(
t
)
=
(
L
M
u
)
(
t
)
(
3)
y
(
t
)
=
F
M
(
X
M
(
t
)
)
(
4)
in
(
4
)
c
o
m
put
e
s
t
h
e
o
ut
pu
t
y
(
t
)
by
a
pp
lyi
ng
a
r
e
a
do
u
t
m
a
p
f
u
n
c
t
i
o
n
F
M
(
t
)
to
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
l
i
qu
i
d
s
t
a
te
XM
(
t
)
.
T
h
e
r
e
a
do
ut
m
a
p
F
M
s
t
r
uc
t
ur
e
i
s
n
o
t
gi
ve
n
e
x
p
li
c
i
t
ly
a
n
d
a
ll
a
v
a
il
a
bl
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
a
ly
s
i
s
o
r
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
c
a
n
b
e
us
e
d.
3.
M
E
T
HO
D
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
pe
r
f
o
r
m
s
bi
o
m
e
t
r
i
c
i
d
e
n
t
i
f
ica
t
i
o
n
by
f
o
ll
o
w
i
ng
a
s
e
r
i
e
s
o
f
s
t
e
ps
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gur
e
3.
T
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
p
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
s
e
p
a
r
a
t
i
n
g
hi
g
h
f
r
e
que
n
c
i
e
s
f
r
o
m
l
o
w
f
r
e
qu
e
n
c
i
e
s
i
n
t
h
e
g
i
ve
n
im
a
ge
r
e
s
u
l
t
i
ng
i
n
t
o
t
w
o
s
ubi
m
a
ge
s
:
HF
im
a
ge
w
hi
c
h
c
o
n
t
a
i
ns
o
nl
y
hi
g
h
f
r
e
que
n
c
i
e
s
a
n
d
L
F
im
a
ge
w
i
t
h
l
o
w
f
r
e
qu
e
n
c
i
e
s
.
T
h
e
n
,
b
o
t
h
HF
a
n
d
L
H
a
r
e
f
r
a
c
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
16
e
qua
l
ly
s
i
z
e
d
p
a
r
t
s
.
M
a
pp
i
n
g
e
a
c
h
pa
r
t
pr
o
duc
e
s
a
f
r
e
qu
e
n
c
y
s
i
g
n
a
l
go
i
n
g
t
o
a
s
pe
c
i
f
i
c
c
h
a
nn
e
l
o
f
t
h
e
i
nput
uni
t
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
4
.
F
i
gur
e
3.
A
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1508
-
151
7
1512
F
i
gur
e
4.
I
n
put
i
m
a
ge
c
o
d
i
n
g
T
h
e
r
e
w
i
l
l
be
t
w
o
s
t
a
t
e
v
e
c
to
r
s
f
o
r
e
v
e
r
y
i
n
put
im
a
ge
.
L
e
t
X1
a
n
d
X2
de
n
o
t
e
t
h
e
s
t
a
t
e
v
e
c
to
r
s
r
e
s
u
l
t
i
n
g
f
r
o
m
H
F
s
im
u
l
a
t
i
o
n
a
n
d
L
F
s
im
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
.
T
he
t
r
a
i
ni
ng
s
t
a
t
e
s
da
t
a
b
a
s
e
s
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
b
y
r
e
c
o
r
di
n
g
a
ll
t
he
s
t
a
t
e
v
e
c
t
o
r
s
o
f
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
s
a
m
p
l
e
s
.
A
m
a
t
c
hi
ng
pr
o
c
e
s
s
b
e
t
we
e
n
b
o
t
h
X1
a
n
d
X2
w
i
t
h
t
h
e
i
r
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
b
a
s
e
w
il
l
de
t
e
r
m
in
e
t
wo
di
f
f
e
r
e
n
t
o
r
s
i
mi
l
a
r
t
a
r
ge
t
s
;
a
f
us
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
w
i
l
l
b
e
a
pp
li
e
d
o
n
t
h
e
s
e
t
w
o
o
u
tpu
t
s
to
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
f
in
a
l
e
de
c
i
s
i
o
n
.
De
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
s
im
u
l
a
t
i
o
n
t
a
r
ge
t
o
u
t
pu
t
i
s
t
h
e
r
o
l
e
o
f
t
h
e
F
M
u
ni
t
(
F
i
gur
e
2)
.
S
i
nc
e
t
h
e
r
e
i
s
n
o
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
a
s
s
i
g
ne
d
to
t
hi
s
u
ni
t
,
m
a
ny
pa
t
t
e
r
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
h
a
ve
be
e
n
us
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
a
s
t
a
t
e
v
e
c
t
o
r
XM
.
I
n
hi
s
o
r
i
g
i
na
l
pa
pe
r
,
M
a
a
s
s
[
29
]
us
e
d
a
s
i
m
p
l
e
E
uc
l
i
d
i
a
n
d
i
s
t
a
nc
e
to
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
pr
o
pe
r
t
y
o
f
t
h
e
L
S
M
,
s
im
i
l
a
r
ge
o
m
e
t
r
i
c
d
i
s
t
a
n
c
e
b
e
t
we
e
n
t
h
e
c
e
n
t
r
o
ï
ds
o
f
t
h
e
s
t
a
t
e
s
t
h
a
t
b
e
l
o
n
g
t
o
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
l
a
s
s
e
s
i
s
us
e
d
i
n
[
30
]
a
n
d
a
f
e
e
d
f
o
r
wa
r
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
i
n
[
31
]
.
I
n
o
ur
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
,
a
s
im
p
l
e
H
a
m
mi
ng
d
i
s
t
a
nc
e
de
s
c
r
i
be
d
i
n
(
5
)
i
s
us
e
d
to
c
o
m
pa
r
e
b
e
t
we
e
n
s
t
a
t
e
v
e
c
to
r
s
:
D
(
x
,
y
)
=
∑
[
x
k
≠
y
k
]
/
n
n
−
1
k
=
0
(
5)
w
h
e
r
e
x
,
y
is
t
wo
v
e
c
to
r
o
f
s
i
z
e
n
,
t
h
e
h
a
mm
i
ng
d
i
s
t
a
nc
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
c
o
o
r
di
na
t
e
s
th
a
t
d
i
f
f
e
r
b
e
t
we
e
n
x
a
n
d
y
.
F
o
r
t
h
e
b
e
s
t
m
a
t
c
hi
ng,
t
h
e
Ha
m
mi
ng
d
i
s
t
a
n
c
e
s
h
o
u
l
d
b
e
z
e
r
o
.
A
do
ubl
e
s
im
u
l
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
L
S
M
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d,
f
ir
s
t
wi
t
h
hi
g
h
f
r
e
que
nc
i
e
s
im
a
ge
s
o
f
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
t
h
e
n
w
i
t
h
l
o
w
f
r
e
que
n
c
i
e
s
i
m
a
ge
s
r
e
s
u
l
t
i
ng
i
n
t
o
t
w
o
gi
ve
n
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
r
i
g
h
t
de
c
i
s
i
o
n
i
s
t
h
e
n
o
b
t
a
i
n
e
d
by
f
us
i
o
n
us
i
ng
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
s
u
m
r
u
l
e
a
l
go
r
i
t
hm
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
t
e
ps
.
C
o
m
pa
r
e
X1
a
n
d
X2
w
i
t
h
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
s
(
s
e
e
s
e
c
t
i
o
n
2.
3)
,
l
e
t
R
1
a
n
d
R
2
t
h
e
h
a
mm
i
ng
d
i
s
t
a
n
c
e
ve
c
t
or
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
o
r
X1
a
n
d
X2
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
.
R
i
s
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
s
u
m
o
f
R
1
a
n
d
R
2
a
s
de
s
c
r
i
be
d
i
n
(
6
)
:
R
=
w
1
∗
R1
+
w
2
∗
R2
(
6)
w
h
e
r
e
w1,
w2
a
r
e
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
we
i
g
h
t
s
f
o
r
R
1
a
n
d
R
2
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
m
i
n
im
u
m
d
i
s
t
a
n
c
e
i
n
R
w
i
ll
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
r
i
g
h
t
c
l
a
s
s
o
f
t
h
e
i
n
put
i
m
a
ge
.
4.
RE
S
UL
T
S
AND
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
pa
pe
r
pr
e
s
e
n
t
s
a
uni
ve
r
s
a
l
bi
o
m
e
t
r
i
c
s
y
s
t
e
m
ba
s
e
d
o
n
h
u
m
a
n
vi
s
i
o
n
.
W
i
t
h
ne
a
r
l
y
t
h
e
s
a
m
e
i
nput
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
t
h
i
s
s
y
s
t
e
m
s
h
o
u
l
d
wo
r
k
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
bi
o
m
e
t
r
i
c
da
t
a
.
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
,
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
we
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
t
h
r
e
e
f
a
m
o
us
d
a
t
a
b
a
s
e
s
:
t
h
e
O
R
L
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
,
t
h
e
P
o
l
y
U
pa
l
m
pr
i
n
t
da
t
a
b
a
s
e
a
n
d
GPDS
o
f
f
-
l
i
ne
s
i
g
na
t
ur
e
da
t
a
b
a
s
e
.
4.
1.
T
h
e
ORL
d
a
t
ab
as
e
t
h
e
OR
L
f
a
c
e
da
t
a
b
a
s
e
wa
s
c
o
n
c
e
i
ve
d
a
t
t
h
e
O
l
i
ve
tt
i
R
e
s
e
a
r
c
h
L
a
b
o
r
a
to
r
y
i
n
C
a
m
b
r
i
dg
e
U
ni
ve
r
s
i
t
y
,
UK
.
T
h
e
O
R
L
da
t
a
b
a
s
e
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
400
f
a
c
e
im
a
ge
s
t
a
ke
n
f
r
o
m
40
d
i
f
f
e
r
e
n
t
pe
r
s
o
n
s
(
4
f
e
m
a
l
e
a
n
d
36
m
a
l
e
)
c
a
pt
ur
e
d
o
v
e
r
t
h
e
s
pa
n
o
f
a
2
-
y
e
a
r
pe
r
i
o
d
f
r
o
m
s
u
bj
e
c
t
s
a
ge
d
b
e
t
we
e
n
18
t
o
81.
T
h
e
t
ot
a
l
s
a
m
p
l
e
s
f
o
r
e
a
c
h
i
n
d
i
v
i
dua
l
i
s
10.
All
im
a
ge
s
a
r
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
n
t
e
r
m
o
f
po
s
i
t
i
o
n
o
f
t
h
e
f
a
c
e
,
r
ot
a
t
i
o
n
,
s
c
a
l
e
a
n
d
e
xpr
e
s
s
i
o
n
.
F
o
r
s
o
m
e
pe
r
s
o
ns
,
t
h
e
im
a
ge
s
we
r
e
t
a
ke
n
a
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
i
m
e
,
v
a
r
yi
ng
f
a
c
i
a
l
de
t
a
i
l
s
(
g
l
a
s
s
e
s
/
n
o
g
l
a
s
s
e
s
)
.
Al
s
o
,
t
h
e
i
m
a
ge
s
we
r
e
m
a
n
ua
ll
y
c
r
o
ppe
d
a
n
d
r
e
s
c
a
l
e
d
t
o
a
di
m
e
n
s
i
o
n
o
f
112
x
92,
8
-
bi
t
s
gr
e
y
l
e
ve
l
s
.
E
x
a
m
p
l
e
s
o
f
t
h
e
OR
L
i
m
a
ge
s
a
m
p
l
e
s
a
r
e
g
i
v
e
n
i
n
F
i
gur
e
5
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
A
human
v
is
ion
bas
e
d
s
y
s
tem
f
or
biome
tr
ic
image
s
r
e
c
ognit
ion
(
W
as
s
il
a
B
ouk
har
i
)
1513
F
i
gur
e
5
.
F
a
c
e
s
a
m
p
l
e
s
f
r
o
m
OR
L
da
t
a
b
a
s
e
4.
2
.
T
h
e
P
ol
yU
p
al
m
p
r
in
t
s
d
at
ab
as
e
W
e
m
a
de
u
s
e
o
f
t
h
e
h
o
n
g
ko
n
g
po
l
y
t
e
c
hni
c
u
niv
e
r
s
i
t
y
(
P
o
l
y
U)
p
a
lm
pr
i
n
t
da
t
a
b
a
s
e
ve
r
s
i
o
n
I
I
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
i
e
n
c
y
o
f
o
ur
a
ppr
o
a
c
h
.
W
e
too
k
o
u
t
1000
p
a
l
m
pr
i
n
t
gr
e
y
s
c
a
l
e
im
a
ge
s
f
r
o
m
t
hi
s
d
a
t
a
b
a
s
e
o
f
100
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
n
d
i
v
i
dua
l
s
w
i
t
h
10
s
a
m
p
l
e
s
f
o
r
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
.
E
a
c
h
e
x
pe
r
im
e
n
t
wa
s
s
e
t
up
o
n
t
w
o
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
s
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
o
f
pa
lm
s
,
t
h
e
f
i
r
s
t
da
t
a
b
a
s
e
c
o
n
t
a
i
n
s
500
im
a
ge
s
f
r
o
m
50
d
i
f
f
e
r
e
n
t
pa
l
m
s
a
n
d
t
h
e
s
e
c
o
n
d
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
ba
s
e
h
a
s
1000
t
e
m
p
l
a
t
e
s
f
r
o
m
100
d
i
f
f
e
r
e
n
t
pa
l
m
s
.
I
n
t
hi
s
da
t
a
b
a
s
e
,
t
h
e
c
e
n
t
r
a
l
pa
r
t
o
f
e
a
c
h
o
r
i
g
i
na
l
im
a
ge
wa
s
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
ll
y
c
r
o
ppe
d
us
i
n
g
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
m
e
n
t
i
o
ne
d
i
n
[
32
]
.
T
h
e
c
r
o
ppe
d
im
a
ge
s
we
r
e
r
e
s
i
z
e
d
t
o
128x
128
p
i
x
e
l
s
a
n
d
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
e
d
by
hi
s
t
o
gr
a
m
e
qua
li
z
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
6
s
h
o
ws
s
o
m
e
s
a
m
p
l
e
i
m
a
ge
s
o
f
t
w
o
pa
l
m
s
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
.
F
i
gur
e
6
.
S
a
m
p
l
e
ima
g
e
s
i
n
t
h
e
P
o
l
y
U
pa
lm
pr
i
n
t
d
a
t
a
b
a
s
e
4.
3
.
T
h
e
GP
DS
of
f
-
l
in
e
s
ign
at
u
r
e
d
at
ab
as
e
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
n
o
f
f
-
l
i
ne
s
i
g
n
a
t
ur
e
s
i
m
a
g
e
s
g
i
ve
n
i
n
t
hi
s
p
a
pe
r
a
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d
us
i
ng
t
h
e
“
Gr
upo
de
P
r
o
c
e
s
a
do
Di
g
i
t
a
l
de
S
e
n
a
l
e
s
”
(
GPDS
)
s
i
g
n
a
t
ur
e
d
a
t
a
b
a
s
e
.
W
e
us
e
d
a
t
ot
a
l
o
f
210
s
i
g
n
a
t
ur
e
s
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
o
s
e
210
s
i
g
n
a
t
ur
e
s
a
r
e
c
o
m
pr
i
s
e
d
o
f
30
s
e
t
s
(
i
.
e
.
f
r
o
m
30
d
i
f
f
e
r
e
n
t
pe
o
pl
e
)
a
n
d,
f
o
r
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
t
h
e
r
e
a
r
e
7
s
a
m
p
l
e
s
o
f
g
e
n
u
i
ne
s
i
g
na
t
ur
e
s
.
F
i
gu
r
e
7
s
h
o
ws
s
om
e
o
f
t
h
e
s
i
gn
a
t
u
r
e
s
i
n
t
h
e
G
P
D
S
d
a
tab
a
s
e
,
t
h
r
e
e
s
a
m
p
l
e
s
f
r
o
m
t
h
e
s
a
m
e
pe
r
s
o
n
a
r
e
g
i
v
e
n
i
n
F
i
gu
r
e
7
(
a
)
a
n
d
th
r
e
e
s
i
gn
a
t
u
r
e
s
o
f
a
n
oth
e
r
pe
r
s
o
n
a
r
e
gi
v
e
n
i
n
F
i
g
u
r
e
7
(
b
)
.
On
e
a
c
h
e
x
pe
r
i
m
e
n
t,
di
f
f
e
r
e
n
t
tr
a
i
ni
n
g
a
n
d
tes
t
i
n
g
s
e
t
s
i
z
e
s
we
r
e
a
d
op
ted
to
e
v
a
l
ua
te
t
h
e
s
y
s
te
m
a
c
c
u
r
a
c
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1508
-
151
7
1514
(
a
)
(
b
)
F
i
gur
e
7
.
S
i
g
n
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
w
o
di
f
f
e
r
e
n
t
pe
r
s
o
n
s
f
r
o
m
t
h
e
GPDS
da
t
a
b
a
s
e
,
(a
)
s
a
m
p
l
e
s
o
f
t
h
e
f
i
r
s
t
pe
r
s
o
n
a
n
d
(
b)
s
a
m
p
l
e
s
o
f
t
h
e
s
e
c
o
n
d
pe
r
s
o
n
4.
4
.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
s
on
t
h
e
ORL
d
a
t
ab
as
e
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
o
n
f
a
c
e
im
a
ge
s
,
t
w
o
di
f
f
e
r
e
n
t
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
we
r
e
c
o
n
duc
t
e
d.
I
n
t
h
e
f
i
r
s
t
e
x
pe
r
im
e
n
t
,
a
f
i
xe
d
s
e
t
o
f
im
a
ge
s
i
s
us
e
d
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
w
hi
l
e
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
ng
s
a
m
p
l
e
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g.
T
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
v
a
r
yi
ng
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
s
e
t
f
r
o
m
o
ne
u
p
to
s
i
x
s
a
m
p
l
e
s
(
T
a
bl
e
1)
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
c
o
n
s
i
s
t
o
f
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
a
ve
r
a
ge
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
a
m
o
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
m
a
ge
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
(
T
a
bl
e
2)
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
i
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
t
h
r
e
e
s
a
m
p
l
e
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
a
n
d
s
e
v
e
n
s
a
m
p
l
e
s
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
;
e
a
c
h
t
i
m
e
a
d
if
f
e
r
e
n
t
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
t
h
r
e
e
im
a
ge
s
o
f
a
g
i
v
e
n
f
a
c
e
i
s
t
a
ke
n
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
;
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
i
s
do
n
e
o
n
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
ng
i
m
a
g
e
s
a
n
d
t
h
e
m
a
xi
m
u
m
s
c
o
r
e
o
f
e
a
c
h
pe
r
s
o
n
i
s
e
n
r
o
l
l
e
d.
T
he
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
s
y
s
t
e
m
i
s
t
h
e
n
g
i
ve
n
by
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
s
c
o
r
e
a
m
o
n
g
a
ll
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
.
T
a
bl
e
1
a
n
d
T
a
bl
e
2
s
h
o
w
t
h
e
o
b
ta
i
n
e
d
r
e
s
u
l
t
s
o
f
f
i
r
s
t
a
n
d
s
e
c
o
n
d
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
ot
h
e
r
b
e
nc
hm
a
r
ke
d
f
a
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
a
bl
e
1.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
n
t
h
e
OR
L
da
t
a
b
a
s
e
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
s
o
f
de
t
e
r
m
i
n
i
s
t
i
c
t
r
a
i
ni
n
g
s
a
m
p
l
e
s
pe
r
c
l
a
s
s
M
e
th
o
ds
R
e
c
o
gni
t
i
o
n r
a
te
s
(
%
)
r
=
1
2
3
4
5
6
P
C
A
-
71
73
77
78
89
L
D
A
-
78
82
87
87
93
P
C
A
-
NN
-
75
76
80
85
90
L
D
A
-
NN
-
80
84
89
91
93
H
L
S
M
68.65
73.75
80
83.75
85
89.38
L
L
S
M
50.83
62.19
74.29
75.83
81
83.75
F
L
S
M
75.90
84.38
89.64
93.75
96
98.75
T
a
bl
e
2.
R
e
s
u
l
t
s
o
n
t
h
e
OR
L
da
t
a
b
a
s
e
un
de
r
d
i
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
s
a
n
d
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
a
mp
l
e
s
M
e
th
o
ds
A
ve
r
a
ge
r
e
c
o
gni
ti
o
n r
a
t
e
s
(
%
)
r=
1
2
3
4
5
6
R
B
F
N
N
-
86.31
93.86
96.25
97.30
-
H
L
S
M
80.95
90
92.50
94.58
94.50
95
L
L
S
M
67.27
82.19
87.50
92.08
93
95
F
L
S
M
86.75
96.25
96.43
98.33
98.50
99.38
F
o
r
b
o
t
h
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
o
n
t
h
e
OR
L
da
t
a
ba
s
e
,
r
e
s
u
lt
s
o
f
hi
g
h
f
r
e
que
n
c
i
e
s
s
i
m
u
l
a
t
i
o
ns
(
HL
S
M
)
,
l
o
w
f
r
e
qu
e
n
c
i
e
s
s
i
m
u
l
a
t
i
o
ns
(
L
L
S
M
)
a
n
d
t
h
e
f
us
i
o
n
de
c
i
s
i
o
n
(
F
L
S
M
)
a
r
e
r
e
por
t
e
d
o
n
T
a
bl
e
1
a
n
d
T
a
bl
e
2.
W
h
e
n
t
h
e
tr
a
i
ni
n
g
s
e
t
wa
s
de
t
e
r
m
i
n
i
s
t
i
c
,
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
r
e
s
u
l
t
(
98.
75%
)
wa
s
o
b
t
a
i
n
e
d
by
t
h
e
F
L
S
M
m
e
t
h
o
d.
C
o
m
pa
r
e
d
to
p
o
pul
a
r
f
a
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
s
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
o
r
l
i
ne
a
r
d
i
s
c
r
im
i
na
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
(
L
DA
)
w
i
t
h
a
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
o
f
89%
a
n
d
93%
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
,
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
g
i
ve
s
b
e
s
t
r
e
s
u
l
t
s
.
A
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
P
C
A
a
n
d
L
D
A
[
33
]
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
t
t
e
r
a
t
t
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
l
e
v
e
l
(
90%
a
n
d
93%
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
)
,
b
ut
r
e
m
a
i
ns
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
by
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
(
98.
75%
)
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
e
x
pe
r
im
e
n
t
wa
s
m
a
de
by
a
r
a
n
do
m
ly
s
e
l
e
c
t
e
d
t
r
a
i
ni
ng
t
e
m
p
l
a
t
e
s
(
T
a
bl
e
2)
,
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
s
(
A
R
R
)
o
f
t
h
e
HL
S
M
a
n
d
L
L
S
M
w
i
t
h
a
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
o
f
s
i
x
im
a
ge
s
a
r
e
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
t
h
e
s
a
m
e
(
95%
)
,
wh
e
n
t
h
e
F
L
S
M
a
ppr
o
a
c
h
o
b
t
a
i
n
e
d
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
a
n
AR
R
o
f
99.
38%
.
A
r
a
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
u
n
c
t
i
o
n
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
R
B
F
NN
)
m
e
t
h
o
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
A
human
v
is
ion
bas
e
d
s
y
s
tem
f
or
biome
tr
ic
image
s
r
e
c
ognit
ion
(
W
as
s
il
a
B
ouk
har
i
)
1515
f
or
f
a
c
e
r
e
c
ogn
i
t
i
o
n
p
r
op
os
e
d
i
n
[
34
]
i
s
us
e
d
f
o
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
.
T
h
e
A
R
R
o
f
t
h
e
R
B
F
NN
m
e
t
h
od
wi
t
h
f
i
ve
tr
a
i
ni
n
g
tem
pl
a
t
e
s
i
s
9
7
.
3
0%
whi
c
h
i
s
ou
tp
e
r
f
or
m
e
d
by
t
h
e
F
L
S
M
A
R
R
(
98
.
50
%
)
wi
t
h
t
h
e
s
a
m
e
tr
a
i
ni
n
g
s
e
t
s
i
z
e
.
4.
5
.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
s
on
t
h
e
P
ol
yU
d
at
ab
as
e
D
i
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
s
o
f
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
t
e
m
p
l
a
t
e
s
o
n
t
h
e
t
wo
pa
l
m
pr
i
n
t
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
s
we
r
e
t
a
ke
n
,
w
i
t
h
n
o
o
v
e
r
l
a
p
b
e
t
we
e
n
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
ng
s
e
t
s
.
S
i
n
c
e
e
a
c
h
pa
l
m
ha
s
10
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
e
m
p
l
a
t
e
s
,
t
h
r
e
e
o
f
t
h
e
m
ha
v
e
be
e
n
u
s
e
d
a
s
t
e
s
t
i
n
g
t
e
m
p
l
a
t
e
s
a
t
t
h
e
f
i
r
s
t
t
i
m
e
t
h
e
n
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
c
ha
n
ge
s
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
t
r
a
i
ni
n
g
t
e
m
p
l
a
t
e
s
.
E
a
c
h
o
f
t
h
e
pa
lm
pr
i
n
t
i
m
a
g
e
s
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
b
a
s
e
i
s
m
a
t
c
h
e
d
w
i
t
h
a
ll
o
f
t
h
e
pa
l
m
pr
i
n
t
im
a
g
e
s
i
n
t
h
e
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
d
a
t
a
b
a
s
e
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
i
n
c
o
r
r
e
c
t
a
n
d
c
o
r
r
e
c
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
A
s
u
m
m
a
r
y
o
f
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
s
t
s
r
e
s
ul
t
s
i
s
g
i
v
e
n
i
n
T
a
bl
e
3
w
i
t
h
N=
50
a
n
d
N=
100.
T
a
bl
e
3
.
R
e
s
u
l
t
s
o
n
t
h
e
P
o
l
y
U
da
t
a
b
a
s
e
(
N=
50
a
n
d
N=
100)
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
b
e
r
s
o
f
t
r
a
i
ni
ng
s
a
m
p
l
e
s
(
r
)
a
n
d
t
e
s
t
s
a
m
p
l
e
s
(
k)
pe
r
c
l
a
s
s
D
a
ta
ba
s
e
s
T
e
s
t
s
a
mpl
e
s
R
e
c
o
gni
t
i
o
n r
a
te
s
(
%
)
r=
1
r=
2
r=
3
N
=
50
k=
10
-
(
tr
a
in
in
g s
a
mpl
e
s
)
92.22
97.75
99.71
k=
3
91
96
98.33
N
=
100
k=
10
-
(
tr
a
in
in
g s
a
mpl
e
s
)
85.56
92.88
96
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
i
nc
r
e
a
s
i
ng
N
i
s
e
qu
i
va
l
e
n
t
to
de
c
r
e
a
s
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
A
hi
g
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
(
99.
71%
)
wa
s
o
b
t
a
i
ne
d
us
i
ng
t
h
e
f
i
r
s
t
r
e
gi
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
(
N=
50)
w
i
t
h
o
nly
t
h
r
e
e
t
r
a
i
ni
ng
s
a
m
p
l
e
s
a
n
d
s
e
v
e
n
t
e
s
t
i
n
g
im
a
ge
s
whi
c
h
i
s
a
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
c
o
m
p
a
r
e
d
to
ot
h
e
r
pa
l
m
pr
i
n
t
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
l
i
ke
i
n
[
35
]
,
t
h
e
s
a
m
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
o
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
da
t
a
b
a
s
e
(
N=
100)
r
e
s
u
l
t
s
i
n
a
r
e
a
s
o
n
a
bl
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
98.
33%
wh
e
n
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
t
e
s
t
i
n
g
s
a
m
p
l
e
s
wa
s
t
h
r
e
e
a
n
d
96%
wi
t
h
s
e
v
e
n
t
e
m
p
l
a
t
e
s
a
s
t
e
s
t
i
n
g
i
mage
s
.
4
.6
.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
s
on
t
h
e
of
f
-
l
in
e
s
ign
at
u
r
e
s
GP
DS
d
at
ab
as
e
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
o
n
t
h
e
GPDS
da
t
a
b
a
s
e
we
r
e
m
a
de
by
c
h
a
n
g
i
ng
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
ga
ll
e
r
y
(
10,
20
a
n
d
30
pe
r
s
o
n
s
)
a
n
d
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
(
2,
3
a
n
d
4
s
i
g
n
a
t
ur
e
te
m
p
l
a
t
e
s
)
.
F
i
gur
e
8
s
h
o
ws
t
h
e
o
b
t
a
i
n
e
d
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
o
n
e
a
c
h
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
.
W
h
e
n
t
h
e
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
c
o
m
pr
i
s
e
d
o
nly
t
e
n
pe
r
s
o
n’
s
s
i
g
n
a
t
ur
e
s
,
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
R
R
(
96.
67%
)
wa
s
o
b
t
a
i
n
e
d
w
i
t
h
f
o
ur
t
r
a
i
ni
ng
t
e
m
p
l
a
t
e
s
,
whil
e
w
i
t
h
t
h
e
s
a
m
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
s
i
z
e
t
h
e
s
e
c
o
n
d
r
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
(
20
pe
r
s
o
n
s
)
a
n
d
t
h
e
t
hi
r
d
da
t
a
b
a
s
e
(
30
pe
r
s
o
n
s
)
o
b
t
a
i
n
e
d
a
n
R
R
o
f
93.
33%
a
n
d
85.
60%
r
e
s
pe
c
t
i
ve
l
y.
F
i
gur
e
8.
R
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
s
(
R
R
)
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
o
n
t
h
e
GPDS
da
t
a
b
a
s
e
5.
CONC
L
USI
ON
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
a
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
i
ns
p
i
r
e
d
by
h
u
m
a
n
vi
s
i
o
n
w
a
s
pr
o
po
s
e
d
f
o
r
bi
o
m
e
t
r
i
c
im
a
ge
s
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
a
n
e
w
i
m
a
ge
c
o
d
i
n
g
b
a
s
e
d
o
n
f
r
e
que
n
c
y
s
i
g
n
a
l
s
a
n
d
a
hi
g
hly
b
r
a
i
n
m
i
c
r
o
c
i
r
c
u
i
t
s
i
ns
p
i
r
e
d
n
e
ur
a
l
ne
t
wo
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
n
a
m
e
ly
li
qu
i
d
s
t
a
t
e
m
a
c
hi
ne
.
L
S
M
wa
s
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
ly
u
s
e
d
i
n
s
pa
t
i
o
-
t
e
m
po
r
a
l
pa
tt
e
r
n
r
e
c
ogni
t
i
o
n
,
whi
c
h
m
o
t
i
v
e
s
t
h
e
us
e
o
f
a
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
od
i
n
g
o
f
i
m
a
ge
s
b
e
i
n
g
i
n
tr
odu
c
e
d
to
th
e
r
e
s
e
r
v
o
i
r
.
T
h
r
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
da
tab
a
s
e
s
wa
s
us
e
d
to
e
v
a
l
ua
te
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
t
h
e
p
r
op
os
e
d
s
y
s
t
e
m
:
t
h
e
O
R
L
f
a
c
e
da
tab
a
s
e
,
th
e
P
o
l
y
U
pa
l
m
pr
i
n
t
da
tab
a
s
e
a
n
d
f
i
n
al
l
y
t
h
e
G
P
DS
o
f
f
-
l
i
n
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1508
-
151
7
1516
s
i
gn
a
t
u
r
e
s
da
tab
a
s
e
.
M
a
ny
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
we
r
e
c
o
n
d
uc
te
d
o
n
t
h
e
th
r
e
e
g
a
l
l
e
r
i
e
s
us
i
n
g
hi
gh
f
r
e
q
ue
n
c
i
e
s
i
m
a
ge
s
a
nd
l
ow
f
r
e
q
ue
n
c
i
e
s
i
m
a
ge
s
i
n
L
S
M
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
n
a
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
de
c
i
s
i
o
n
l
e
v
e
l
f
us
i
o
n
a
l
g
or
i
t
hm
a
p
p
r
o
a
c
h
wa
s
a
ppl
i
e
d
r
e
s
ul
t
i
n
g
wi
t
h
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
r
e
c
ogni
t
i
o
n
r
a
tes
th
a
t
s
h
ow
t
h
e
r
e
l
i
a
bi
l
i
t
y
o
f
t
h
e
p
r
op
o
s
e
d
bi
o
m
e
tr
i
c
s
y
s
tem
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
W
.
S
.
M
c
C
ul
l
oc
a
nd
W
.
P
it
ts
,
“
A
l
o
gi
c
a
l
c
a
l
c
ul
us
of
th
e
id
e
a
s
im
ma
ne
n
t
in
ne
u
r
o
ns
a
c
ti
v
i
t
y
,
”
B
ul
le
ti
n
of
M
at
he
m
at
i
c
al
B
io
phy
s
ic
s
, v
o
l.
5
2
, pp. 115
-
133, 1943.
[
2]
R.
J
.
S
c
ha
lk
of
f
,
“
N
e
ur
a
l
P
a
tt
e
r
n
R
e
c
o
gn
it
i
o
n,”
in
P
at
te
r
n
R
e
c
ogni
ti
on:
St
at
is
ti
c
al
,
St
r
uc
tu
r
al
and
N
e
ur
al
A
ppr
oac
he
s
,
N
e
w
Y
o
r
k
,
U
S
A
:
J
o
hn W
il
e
y
& S
o
ns
, 1991.
[
3]
H
.
J
a
e
g
e
r
,
“
T
h
e
“
e
c
h
o
s
ta
te
”
a
ppr
o
a
c
h
t
o
a
na
l
y
z
in
g
a
nd
t
r
a
in
i
ng
r
e
c
ur
r
e
nt
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
B
onn,
G
e
r
m
any
:
G
e
r
m
an
N
at
io
nal
R
e
s
e
ar
c
h C
e
nt
e
r
f
o
r
I
nf
o
r
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
G
M
D
T
e
c
hni
c
al
R
e
por
t
, vo
l.
148,
n
o
. 34,
2001.
[
4]
W
.
M
a
a
s
s
,
T
.
N
a
ts
c
hl
ä
ge
r
,
a
nd
H
.
M
a
r
kr
a
m
“
R
e
a
l
-
ti
m
e
c
o
mpu
t
in
g
w
it
ho
ut
s
ta
bl
e
s
ta
te
s
:
a
ne
w
f
r
a
me
w
o
r
k
f
or
ne
ur
a
l
c
o
mput
a
t
io
n
ba
s
e
d o
n p
e
r
tu
r
ba
ti
o
ns
,
”
N
e
ur
al
C
om
put
at
io
n
, v
o
l.
14, n
o
.
11, p
p. 2531
-
2560
, 2002
, do
i
:
10.1162/089976602
760407955
.
[
5]
J
.
K
a
is
e
r
,
R
.
S
ta
l
,
A
.
S
ubr
a
mo
ne
y
,
A
.
R
oe
nna
u
,
a
nd
R
.
D
il
lm
a
n
n
,
“
S
c
a
li
ng
up
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
ne
s
to
pr
e
di
c
t
ove
r
a
ddr
e
s
s
e
ve
nt
s
f
r
o
m
d
y
na
mi
c
vi
s
io
n s
e
ns
o
r
s
,
”
B
io
in
s
pi
r
at
io
n
&
B
io
m
ime
ti
c
,
vol
. 12, no
. 5, 2017, d
o
i:
10.1088/1748
-
3190/a
a
7663.
[
6]
H
.
B
ur
gs
te
in
e
r
,
M
.
K
r
ö
ll
,
A
.
L
e
o
p
o
ld
,
a
nd
G
.
S
t
e
in
ba
u
e
r
,
“
M
ov
e
m
e
nt
p
r
e
d
ic
t
i
o
n
f
r
o
m
r
e
a
l
-
w
o
r
ld
im
a
g
e
s
us
in
g
a
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
ne
,
”
A
ppl
ie
d I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, vol
. 26, n
o
. 2, pp. 99
–
109, 200
7, do
i:
10.1007/s
10489
-
006
-
0007
-
1.
[
7]
Y
. Z
ha
ng, P
.
L
i,
Y
. J
in
, a
nd Y
.
C
hoe
,
“
A
D
ig
it
a
l
L
iq
ui
d
S
ta
te
M
a
c
hi
ne
W
it
h
B
i
o
l
o
gi
c
a
ll
y
I
ns
pi
r
e
d
L
e
a
r
ni
ng a
nd
I
ts
A
ppl
i
c
a
ti
o
n
t
o
S
pe
e
c
h
R
e
c
o
gni
ti
o
n,”
in
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
and
L
e
ar
ni
ng
Sy
s
te
m
s
,
v
ol
.
26,
n
o
.
11,
pp.
2635
-
2649,
N
ov
.
2015
, do
i:
10.1109/
T
N
N
L
S
.2015.2388544
.
[
8]
Y
.
J
in
a
nd
P
.
L
i,
“
P
e
r
f
or
ma
n
c
e
a
nd
r
o
bus
tn
e
s
s
of
b
i
o
-
in
s
pi
r
e
d
di
gi
ta
l
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
n
e
s
,
”
N
e
ur
oc
om
put
in
g
,
v
o
l.
226,
pp. 145
-
160, 2017, do
i
:
10.1016/j
.n
e
uc
o
m.2016.11.045.
[
9]
W
.
Z
ha
ng
a
nd
P
.
L
i,
“
I
n
f
or
ma
ti
o
n
-
th
e
o
r
e
ti
c
in
tr
in
s
i
c
pl
a
s
ti
c
it
y
f
or
o
n
li
ne
uns
up
e
r
v
is
e
d
l
e
a
r
ni
ng
in
s
pi
ki
ng
n
e
ur
a
l
ne
twor
ks
,
”
F
r
ont
ie
r
s
i
n
N
e
ur
os
c
i
e
nc
e
, v
o
l.
13, 2019, d
o
i:
10.3389/
f
ni
ns
.2019.00031.
[
10]
N
.
S
o
ur
e
s
a
nd
D
.
K
udi
th
ip
udi
,
“
D
e
e
p
L
iq
ui
d
S
ta
t
e
M
a
c
hi
ne
s
W
it
h
N
e
ur
a
l
P
la
s
ti
c
it
y
f
or
V
id
e
o
A
c
ti
v
it
y
R
e
c
o
gni
ti
o
n
,”
F
r
ont
i
e
r
s
in
N
e
ur
os
c
ie
nc
e
,
v
o
l.
13, 2019, d
o
i:
10.3389/
f
n
in
s
.2019.00686.
[
11]
B
.
J
.
G
r
z
y
b,
E
.
C
hi
ne
l
la
to
,
G
.
M
.
W
o
j
c
ik
,
a
nd
W
.
A
.
K
a
mi
ns
ki
,
“
F
a
c
ia
l
e
x
pr
e
s
s
io
n
r
e
c
o
gni
ti
o
n
ba
s
e
d
o
n
L
iq
ui
d
S
ta
te
M
a
c
h
in
e
s
bui
lt
of
a
lt
e
r
na
ti
v
e
n
e
ur
o
n
m
o
de
ls
,”
2009
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
oi
nt
C
onf
e
r
e
nc
e
on
N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
,
2009,
pp.
1011
-
1017,
do
i:
10.1109/I
J
C
N
N
.2009.5179025
.
[
12]
Q
.
W
a
ng
a
nd
P
.
L
i,
“
D
-
L
S
M
:
D
e
e
p
L
iq
ui
d
S
ta
te
M
a
c
h
in
e
w
it
h
uns
upe
r
v
is
e
d
r
e
c
u
r
r
e
nt
r
e
s
e
r
vo
ir
tu
ni
ng,”
2016
23r
d
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on P
at
te
r
n R
e
c
o
gni
ti
on (
I
C
P
R
)
, 2016, pp. 2652
-
26
57, do
i:
10.1109/
I
C
P
R
.2016.7900035
.
[
13]
F
.
R
he
a
ume
,
D
.
G
r
e
ni
e
r
,
a
nd
É
.
B
o
s
s
é
,
“
M
ul
ti
s
ta
te
c
o
mbi
na
ti
on
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
n
e
s
in
s
upe
r
v
is
e
d
s
pa
ti
o
-
t
e
mp
o
r
a
l
pa
tt
e
r
n
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
,
”
N
e
ur
oc
om
put
in
g
, vo
l.
74, pp. 2842
-
2
851
, 2011,
do
i:
10.1016/j
.n
e
u
c
o
m.2011.03.033
.
[
14]
S
.
S
c
hl
i
e
bs
,
E
.
C
a
pe
c
c
i
,
a
nd
N
.
K
a
s
a
bov
,
“
S
pi
ki
ng
n
e
ur
a
l
n
e
two
r
k
f
or
o
n
-
li
n
e
c
o
gni
ti
ve
a
c
t
i
v
it
y
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
ba
s
e
d
o
n
E
E
G
da
ta
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on N
e
ur
al
I
n
f
or
m
at
io
n P
r
oc
e
s
s
in
g
,
pp. 55
-
62,
2013, doi:
10.1007/978
-
3
-
642
-
42051
-
1_8
.
[
15]
A
.
P
ol
e
pa
ll
i,
N
.
S
o
ur
e
s
,
a
nd
D
.
K
udi
th
ip
udi
,
“
R
e
c
o
n
f
ig
ur
a
bl
e
di
gi
ta
l
de
s
ig
n
of
a
li
qui
d
s
ta
t
e
ma
c
hi
ne
f
o
r
s
pa
ti
o
-
te
mp
or
a
l
da
ta
,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
3r
d
A
C
M
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
N
anos
c
al
e
C
om
put
in
g
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
:
N
aN
oC
om
’
16
,
no
.
15,
2016,
pp. 1
-
6,
do
i
:
10.1145/2967446.29
67449
.
[
16]
A
.
D
a
s
e
t
al
.,
“
U
ns
upe
r
v
is
e
d
h
e
a
r
t
-
r
a
t
e
e
s
ti
ma
ti
o
n
w
e
a
r
a
bl
e
w
it
h
li
qui
d
s
ta
te
s
a
nd
a
pr
o
ba
li
s
ti
c
r
e
a
do
ut
,
”
N
e
ur
al
N
e
tw
o
r
k
s
,
vo
l.
99, pp. 134
-
147, 2018, d
oi
:
10.1016/j
.n
e
une
t.
2017.12.015.
[
17]
H
.
H
a
z
a
n
a
nd
L
.
M
.
M
a
ne
v
it
z
,
“
T
o
p
ol
o
gi
c
a
l
c
o
ns
tr
a
in
ts
a
nd
r
o
bus
tn
e
s
s
in
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
ne
s
,
”
E
x
pe
r
t
Sy
s
te
m
s
w
it
h
A
ppl
ic
at
io
ns
, vo
l.
39, n
o
. 2, pp. 1597
–
1606, 2012, d
o
i
:
10.1016
/j
.e
s
w
a
.2011.06.052
.
[
1
8
]
S
.
L
uo
,
H
.
G
u
a
n
,
X
.
L
i
,
F
.
X
u
e
,
a
n
d
H
.
Z
ho
u
,
“
I
m
p
r
o
v
i
n
g
l
i
q
u
i
d
s
ta
t
e
m
a
c
h
i
ne
i
n
t
e
m
po
r
a
l
p
a
t
t
e
r
n
c
l
a
s
s
if
ic
a
t
i
o
n
,
”
2
0
1
8
1
5
t
h
I
n
t
e
r
n
a
t
io
n
a
l
C
o
n
fe
r
e
n
c
e
o
n
C
o
n
t
r
o
l
,
A
u
t
o
m
a
t
i
o
n
,
R
o
b
o
t
i
c
s
a
n
d
V
i
s
i
o
n
(
I
C
A
R
C
V
)
, 2018, pp. 88
-
9
1
,
do
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
I
C
A
R
C
V
.
2
0
1
8
.
8
5
8
1
1
2
2
.
[
19]
Y
.
Z
ho
u,
Y
.
J
in
,
a
nd
J
.
D
in
g,
“
S
ur
r
o
ga
te
-
a
s
s
is
te
d
e
vo
lu
ti
o
na
r
y
s
e
a
r
c
h
of
s
pi
ti
ng
ne
ur
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
s
in
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
ne
s
,
”
N
e
ur
oc
om
put
in
g
, v
o
l.
406, pp. 12
-
23, 2020, d
o
i
:
10.1016/j
.n
e
uc
o
m.2020.04.079
.
[
20]
E
.
H
o
u
r
da
ki
s
a
nd
P
.
T
r
a
ha
ni
a
s
,
“
U
s
e
of
th
e
s
e
pa
r
a
ti
o
n
pr
o
p
e
r
t
y
t
o
d
e
r
i
ve
li
qui
d
s
ta
t
e
ma
c
hi
n
e
s
w
it
h
e
nha
n
c
e
d
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
pe
r
f
or
ma
nc
e
,
”
N
e
ur
oc
om
put
in
g
, vo
l.
107, pp. 40
-
48, 2013,
d
o
i:
10.1016/j
.ne
u
c
o
m.2012.07.032
.
[
21]
B
.
P
e
t
r
o
,
N
.
K
a
s
a
bov
,
a
nd
R
.
M
.
K
is
s
,
“
S
e
l
e
c
ti
o
n
a
nd
O
pt
i
m
iz
a
ti
o
n
of
T
e
mp
or
a
l
S
pi
k
e
E
n
c
o
di
ng
M
e
th
o
ds
f
or
S
pi
k
in
g
N
e
ur
a
l
N
e
tw
o
r
ks
,”
in
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
and
L
e
ar
ni
ng
Sy
s
te
m
s
,
v
o
l.
31,
n
o
.
2,
pp.
358
-
370,
F
e
b.
2020,
do
i:
10.1109/
T
N
N
L
S
.2019.2906158
.
[
22]
Y
.
X
u,
H
.
T
a
ng,
J
.
X
in
g,
a
nd
H
.
L
i,
“
S
pi
k
e
tr
a
in
s
e
n
c
o
di
ng
a
nd
th
r
e
s
hol
d
r
e
s
c
a
li
ng
me
th
o
d
f
or
de
e
p
s
pi
ki
ng
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
2017 I
E
E
E
Sy
m
pos
iu
m
Se
r
ie
s
on
C
om
put
at
io
nal
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
(
SSC
I
)
, 2017, pp. 1
-
6, d
o
i:
10.1109/S
S
C
I
.2017.
8285427
.
[
23]
S
.
N
a
z
a
r
i
a
nd
K
.
F
a
e
z
,
“
S
pi
ki
ng
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
ti
o
n
us
in
g
in
f
o
r
ma
ti
ve
s
ig
na
l
of
im
a
g
e
a
nd
uns
up
e
r
v
is
e
d
bi
o
l
o
gi
c
a
ll
y
pl
a
us
ib
le
le
a
r
ni
ng
,
”
N
e
ur
oc
om
put
in
g
, vo
l.
330, pp. 196
-
211, 2019, d
o
i:
1
0.1016/j
.ne
u
c
o
m.2018.10.066
.
[
24]
M.
A
.
A
o
un
a
nd
M
.
B
o
uka
d
o
um,
“
C
ha
o
t
ic
li
qui
d
s
ta
t
e
ma
c
h
in
e
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
C
ogni
ti
v
e
I
nf
or
m
at
ic
s
and
N
at
ur
al
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, vo
l.
9, n
o
. 4, pp. 1
-
20,
2015, d
o
i:
10.4018
/I
J
C
I
N
I
.
2015100101
.
[
25]
T
.
R
e
e
d
a
nd
H
.
W
e
c
hs
le
r
,
“
S
pa
ti
a
l/
s
pa
ti
a
l
-
f
r
e
qu
e
n
c
y
r
e
pr
e
s
e
n
ta
ti
o
ns
f
o
r
im
a
g
e
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
a
nd
gr
o
upi
ng
,
”
I
m
age
and
V
is
io
n
C
om
put
in
g
, vo
l.
9, n
o
. 3, pp. 175
-
193, 1991
, d
o
i:
10.1016
/0
262
-
8856(
91)
90012
-
E
.
[
26]
R.
J
. S
c
ha
lk
of
f
,
D
ig
it
al
i
m
age
pr
oc
e
s
s
in
g and c
om
put
e
r
v
is
io
n
,
N
e
w
Y
or
k, U
S
A
:
J
o
hn W
il
e
y
&
S
o
ns
, 1989.
[
27]
F
.
H
o
ur
a
li
a
nd
S
.
G
ha
r
r
a
v
i,
“
A
n
e
a
r
r
e
c
o
gni
ti
o
n
m
e
th
o
d
ba
s
e
d
r
o
ta
ti
o
n
in
v
a
r
ia
nt
tr
a
ns
f
or
m
e
d
D
C
T
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
E
le
c
tr
ic
al
and C
om
put
e
r
E
ngi
ne
e
r
in
g
, v
ol
. 7, n
o
. 5, pp. 2895
-
2
901, 2017, do
i:
10.11591/i
je
c
e
.
v
7i
5.pp2895
-
2901
.
[
28]
P
.
S
in
ha
,
B
.
B
a
la
s
,
Y
.
O
s
tr
o
v
s
k
y
,
a
n
d
R
.
R
u
s
s
e
ll
,
“
F
a
c
e
R
e
c
o
gn
it
io
n
by
H
um
a
ns
:
N
i
ne
te
e
n
R
e
s
ul
t
s
A
ll
C
o
m
pu
te
r
V
i
s
io
n
R
e
s
e
a
r
c
he
r
s
S
ho
ul
d K
no
w
A
bo
ut
,
”
in
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
t
h
e
I
E
E
E
, v
o
l.
9
4,
no
.
11
,
p
p.
1
94
8
-
1
96
2,
N
o
v
.
20
06
,
do
i:
1
0.
11
09/
J
P
R
O
C
.
20
06
.8
84
09
3
.
[
29]
W
.
M
a
a
s
s
,
“
L
iq
ui
d
s
ta
t
e
ma
c
hi
ne
:
m
o
ti
v
a
ti
o
n,
th
e
or
y
a
nd
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
,
”
C
om
put
abi
li
ty
in
c
ont
e
x
t:
c
om
put
at
io
n
and
lo
gi
c
in
th
e
r
e
al
w
or
ld
, pp. 275
-
296, 2010, do
i:
10.1142/978184816
2778_0
008
.
[
30]
E
.
G
oo
dma
n
a
nd
D
.
V
e
nt
ur
a
,
“
S
pa
ti
o
t
e
mp
o
r
a
l
P
a
tt
e
r
n
R
e
c
o
g
ni
ti
o
n
v
ia
L
iq
ui
d
S
ta
t
e
M
a
c
hi
n
e
s
,”
T
he
2006
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
oi
nt
C
onf
e
r
e
nc
e
on N
e
u
r
al
N
e
tw
or
k
P
r
oc
e
e
di
ngs
, 2006, pp. 38
48
-
3853
, do
i
:
10.1109/I
J
C
N
N
.2006.246880
.
[
31]
L
.
P
a
p
e
,
J
.
D
e
G
r
ui
jl
,
a
nd
M
.
W
e
ir
in
g,
“
D
e
m
o
c
r
a
ti
c
li
qui
d
s
ta
te
ma
c
hi
n
e
s
f
o
r
mus
ic
r
e
c
o
gni
ti
o
n
,
”
Spe
e
c
h,
A
udi
o,
I
m
age
and
B
io
m
e
di
c
al
Si
gnal
P
r
oc
e
s
s
in
g us
in
g N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
, pp.
191
-
215, 2008
, do
i:
10.1007/978
-
3
-
540
-
75398
-
8_9
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
A
human
v
is
ion
bas
e
d
s
y
s
tem
f
or
biome
tr
ic
image
s
r
e
c
ognit
ion
(
W
as
s
il
a
B
ouk
har
i
)
1517
[
32]
D
.
Z
ha
ng,
W
a
i
-
K
in
K
o
ng,
J
.
Y
o
u,
a
nd
M
.
W
o
ng,
“
O
nl
in
e
pa
l
mpr
in
t
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n,”
in
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
P
at
te
r
n
A
nal
y
s
i
s
and M
ac
hi
ne
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, vo
l.
25, n
o
. 9, pp. 1041
-
1050, S
e
pt
.
2003, do
i:
10.1109/
T
P
A
M
I
.2003.1227981
.
[
33]
A
.
E
l
e
y
a
n
a
nd
H
.
D
e
mi
r
e
l,
“
P
C
A
a
nd
L
D
A
B
a
s
e
d
N
e
u
r
a
l
N
e
tw
o
r
ks
f
or
H
uma
n
F
a
c
e
R
e
c
o
gni
ti
o
n
,
”
I
-
T
e
c
h
E
duc
at
io
n
and
P
ub
li
s
hi
ng
, pp. 93
-
106, 2007.
[
34]
J.
K
.
S
i
ng
,
S
.
T
ha
k
ur
,
D
.
K
.
B
a
s
u
,
M
. N
a
s
i
pur
i
,
a
n
d
M
.
K
u
nd
u
,
“H
i
gh
-
s
pe
e
d
f
a
c
e
r
e
c
o
gn
it
io
n
u
s
in
g s
e
lf
-
a
d
a
p
ti
v
e
r
a
d
ia
l
b
a
s
i
s
f
u
nc
ti
o
n
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,”
N
e
u
r
a
l
C
o
m
p
ut
in
g
an
d
A
pp
li
c
a
ti
on
s
, v
o
l.
18
,
no
.
8
,
pp
.
97
9
-
9
90
,
20
09
,
do
i:
10
.1
00
7/
s
00
52
1
-
0
09
-
0
24
2
-
6
.
[
35]
S
.
X
u,
M
.
L
i
,
a
nd
Y
.
C
ui
,
“
A
mi
xe
d
two
-
di
m
e
ns
io
na
l
li
n
e
a
r
di
s
c
r
im
in
a
te
me
th
o
d
,”
T
E
L
K
O
M
N
I
K
A
I
ndone
s
ia
n
J
our
nal
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
i
ng and
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
11, n
o
. 6, p
p.
3012
-
3019, 2013, do
i
:
10.11591/t
e
lk
o
mni
ka
.
v
11i
6.2608
.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Wa
s
s
i
l
a
B
o
u
kh
a
ri
i
s
a
Ph
d
s
t
u
d
en
t
an
d
A
s
s
o
ci
at
e
Pro
f
e
s
s
o
r
at
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
Sci
en
ce
s
an
d
T
ech
n
o
l
o
g
y
o
f
O
ran
Mo
h
a
me
d
Bo
u
d
i
af
U
ST
O
-
MB,
A
l
g
e
r
i
a.
Sh
e
H
o
l
d
s
a
Mas
t
e
r
d
eg
r
ee
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
w
i
t
h
s
p
e
ci
al
i
zat
i
o
n
i
n
p
at
t
e
rn
rec
o
g
n
i
t
i
o
n
an
d
art
i
f
i
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
are
as
are
i
m
a
g
e
/
s
i
g
n
a
l
p
ro
ces
s
i
n
g
,
b
i
o
me
t
ri
c
s
,
p
at
t
e
rn
rec
o
g
n
i
t
i
o
n
,
art
i
fi
ci
al
n
e
u
ral
n
e
t
w
o
r
k
s
.
Sh
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
w
as
s
i
l
a.
b
o
u
k
h
ari
@
u
n
i
v
-
u
s
t
o
.
d
z
an
d
b
o
u
k
h
ari
.
w
as
s
i
l
a
@
g
m
ai
l
.
c
o
m
.
M
o
h
a
m
ed
Be
n
y
etto
u
i
s
a
Pro
f
e
s
s
o
r
at
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
Sci
en
ce
s
an
d
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
o
f
O
ran
Mo
h
amed
Bo
u
d
i
af
U
ST
O
-
MB
,
A
l
g
e
ri
a
.
H
e
w
as
al
s
o
t
h
e
D
i
r
ec
t
o
r
o
f
t
h
e
Mo
d
el
i
n
g
an
d
s
i
mu
l
at
i
o
n
o
f
i
n
d
u
s
t
ri
al
s
y
s
t
em
s
l
ab
o
rat
o
r
y
(
L
A
MO
SI
),
U
ST
O
-
MB,
fro
m
2
0
1
9
.
His
re
s
e
arch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
m
o
d
e
l
i
n
g
an
d
s
i
mu
l
t
ai
o
n
o
f
i
n
d
u
s
t
ri
al
s
y
s
t
em
,
m
at
h
em
at
i
c
s
,
an
d
co
m
p
u
t
e
r
s
c
i
e
n
ce
.
He
c
an
b
e
co
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
med
_
b
e
n
y
e
t
t
o
u
@
y
a
h
o
o
.
fr
.
A
bderra
hi
m
Bel
m
a
da
n
i
i
s
a
Pro
fe
s
s
o
r
at
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
Sci
e
n
ce
s
an
d
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
o
f
O
ran
M
o
h
a
med
B
o
u
d
i
af
U
ST
O
-
MB
,
A
l
g
e
ri
a
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
ar
e
a
ar
e
d
at
a
p
ro
ce
s
s
i
n
g
an
d
c
o
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
,
m
o
d
e
l
i
n
g
a
n
d
s
i
mu
l
at
i
o
n
,
o
p
t
i
m
i
mi
zat
i
o
n
a
n
d
d
at
a
an
al
y
s
i
s
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
ab
d
e
rrah
i
m
.
b
e
l
m
a
d
an
i
@
g
m
ai
l
.
c
o
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.