I
nte
rna
t
io
na
l J
o
urna
l o
f
E
lect
rica
l a
nd
Co
m
p
ute
r
E
ng
in
ee
ring
(
I
J
E
CE
)
Vo
l.
10
,
No
.
5
,
Oc
to
b
er
2
0
2
0
,
p
p
.
4
6
9
5
~
4
7
0
0
I
SS
N:
2
0
8
8
-
8708
,
DOI
: 1
0
.
1
1
5
9
1
/
i
j
ec
e
.
v
1
0
i
5
.
pp
4
6
9
5
-
4
7
0
0
4695
J
o
ur
na
l ho
m
ep
a
g
e
:
h
ttp
:
//ij
ec
e.
ia
esco
r
e.
co
m/in
d
ex
.
p
h
p
/I
JE
C
E
Face
recog
nition
using
select
e
d t
o
p
o
g
ra
phica
l f
ea
tur
es
M
a
it
ha
m
Ali N
a
j
i,
G
ha
li
b A
h
m
ed
Sa
l
m
a
n,
M
uthna
J
a
s
i
m
F
a
d
hil
Co
ll
e
g
e
o
f
En
g
in
e
e
rin
g
a
n
d
El
e
c
tri
c
a
l
T
e
c
h
n
o
lo
g
y
,
M
id
d
le T
e
c
h
n
i
c
a
l
Un
iv
e
rsit
y
(M
T
U),
Ira
q
Art
icle
I
nfo
AB
ST
RAC
T
A
r
ticle
his
to
r
y:
R
ec
eiv
ed
Ma
y
9
,
2
0
1
9
R
ev
i
s
ed
Ma
r
1
6
,
2
0
2
0
A
cc
ep
ted
Ma
r
2
8
,
2
0
2
0
T
h
is
p
a
p
e
r
re
p
re
se
n
ts
a
n
e
w
fe
a
tu
re
s
se
lec
ti
o
n
m
e
th
o
d
to
i
m
p
ro
v
e
a
n
e
x
isted
fe
a
tu
re
t
y
p
e
.
T
o
p
o
g
ra
p
h
ica
l
(TG
H)
fe
a
tu
re
s
p
ro
v
id
e
larg
e
se
t
o
f
f
e
a
tu
re
s
b
y
a
ss
i
g
n
in
g
e
a
c
h
i
m
a
g
e
p
ix
e
l
to
th
e
re
late
d
f
e
a
tu
re
d
e
p
e
n
d
in
g
o
n
im
a
g
e
g
ra
d
ien
t
a
n
d
He
ss
i
a
n
m
a
tri
x
.
S
u
c
h
ty
p
e
o
f
f
e
a
tu
re
s
w
a
s
h
a
n
d
le
d
b
y
a
p
ro
p
o
se
d
f
e
a
tu
re
s
se
le
c
ti
o
n
m
e
th
o
d
.
A
f
a
c
e
r
e
c
o
g
n
it
io
n
f
e
a
tu
re
se
lec
to
r
(F
RF
S
)
m
e
th
o
d
i
s
p
re
se
n
ted
t
o
i
n
sp
e
c
t
T
G
H
f
e
a
tu
re
s.
F
RF
S
d
e
p
e
n
d
s
in
it
s
m
a
in
c
o
n
c
e
p
t
o
n
li
n
e
a
r
d
isc
rim
in
a
n
t
a
n
a
ly
sis
(
L
D
A
)
tec
h
n
i
q
u
e
,
w
h
ich
is
u
se
d
in
e
v
a
lu
a
ti
n
g
fe
a
tu
re
s
e
ff
icie
n
c
y
.
F
RF
S
stu
d
ies
f
e
a
tu
re
b
e
h
a
v
io
r
o
v
e
r
a
d
a
tas
e
t
o
f
i
m
a
g
e
s
to
d
e
ter
m
in
e
th
e
lev
e
l
o
f
it
s
p
e
rf
o
r
m
a
n
c
e
.
A
t
th
e
e
n
d
,
e
a
c
h
f
e
a
tu
re
is
a
ss
i
g
n
e
d
to
it
s
re
late
d
lev
e
l
o
f
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
it
h
d
if
fe
re
n
t
lev
e
ls
o
f
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
v
e
r
th
e
w
h
o
le
ima
g
e
.
D
e
p
e
n
d
i
n
g
o
n
a
c
h
o
se
n
t
h
re
sh
o
l
d
,
t
h
e
h
ig
h
e
st
s
e
t
o
f
f
e
a
tu
re
s
is
se
lec
ted
to
b
e
c
l
a
ss
if
i
e
d
b
y
S
V
M
c
las
sif
ier.
K
ey
w
o
r
d
s
:
Face
f
ea
t
u
r
es
Face
r
ec
o
g
n
itio
n
Featu
r
e
s
elec
to
r
Featu
r
es p
er
f
o
r
m
a
n
ce
to
p
o
g
r
ap
h
ical
Co
p
y
rig
h
t
©
2
0
2
0
In
stit
u
te o
f
A
d
v
a
n
c
e
d
E
n
g
i
n
e
e
rin
g
a
n
d
S
c
ien
c
e
.
Al
l
rig
h
ts re
se
rv
e
d
.
C
o
r
r
e
s
p
o
nd
ing
A
uth
o
r
:
Gh
alib
Ah
m
ed
Sal
m
a
n
,
C
o
lleg
e
o
f
E
n
g
in
ee
r
i
n
g
an
d
E
l
ec
tr
ical
T
ec
h
n
o
lo
g
y
,
Mid
d
le
T
ec
h
n
ical
U
n
i
v
er
s
it
y
(
MT
U)
,
Al
-
Ma
s
af
ee
Stre
et,
Al
-
Do
o
r
a,
B
ag
h
d
ad
,
I
r
aq
.
E
m
ail:
g
h
lb
eth
a
w
i
@
g
m
ail.
co
m
1.
I
NT
RO
D
UCT
I
O
N
Face
r
ec
o
g
n
itio
n
w
as
d
ee
p
l
y
s
tu
d
ied
t
h
r
o
u
g
h
t
h
e
las
t
d
ec
a
d
es
[
1
]
.
Sev
er
al
t
y
p
es
o
f
f
ea
t
u
r
es
w
er
e
p
r
esen
ted
w
i
th
d
i
f
f
er
e
n
t
lev
e
ls
o
f
r
ec
o
g
n
i
tio
n
ac
cu
r
ac
y
[
2
]
.
E
ac
h
ty
p
e
o
f
f
ea
t
u
r
e
r
ep
r
e
s
en
t
a
n
a
m
o
u
n
t
o
f
in
f
o
r
m
atio
n
ex
tr
ac
ted
f
r
o
m
t
h
e
i
m
a
g
e,
a
n
d
m
o
r
e
r
ep
r
esen
t
ed
in
f
o
r
m
atio
n
i
n
c
h
o
s
en
f
ea
t
u
r
e
p
r
o
v
id
es
m
o
r
e
ac
cu
r
ac
y
i
n
r
ec
o
g
n
itio
n
r
es
u
l
ts
[
3
]
.
Sp
atial
f
il
ter
in
g
w
as
ad
o
p
ted
to
ex
tr
ac
t
p
o
in
ts
o
f
in
ter
est,
w
h
ic
h
ar
e
g
r
o
u
p
ed
to
f
o
r
m
ca
n
d
id
ate
f
e
at
u
r
es.
A
p
r
o
b
ab
ilit
y
-
b
ased
s
tati
s
tical
m
o
d
el
is
b
u
ilt
t
o
s
elec
t
th
e
m
o
s
t
p
o
w
er
f
u
l
f
ea
tu
r
e
s
f
o
r
f
ac
e
r
ec
o
g
n
itio
n
[
4
]
.
I
n
an
o
th
er
ap
p
r
o
ac
h
,
th
e
a
u
th
o
r
s
u
s
ed
R
GB
-
D
i
m
a
g
es
b
ased
o
n
th
e
e
x
tr
ac
ti
n
g
a
n
d
t
h
e
co
n
ca
t
en
ati
n
g
o
f
t
h
e
s
ca
le
i
n
v
ar
ian
t
f
ea
t
u
r
e
tr
a
n
s
f
o
r
m
(
SIFT
)
d
escr
ip
to
r
s
f
r
o
m
th
e
s
e
d
ata
s
o
u
r
ce
s
f
o
r
f
ac
e
r
ec
o
g
n
iti
o
n
[
5
]
.
J
ie
C
h
en
et
al
tu
r
n
ed
tr
an
s
f
o
r
m
atio
n
f
ea
tu
r
e
b
y
ad
o
p
t
in
g
s
p
ec
i
f
ic
v
er
s
io
n
o
f
lo
ca
l
b
in
ar
y
p
atter
n
s
(
L
B
P
)
as
a
f
ac
e
d
escr
ip
to
r
.
Su
ch
f
ea
t
u
r
es
p
r
o
v
id
ed
en
co
u
r
ag
in
g
clas
s
i
f
icatio
n
ac
cu
r
ac
y
,
b
u
t
w
i
th
u
n
ac
ce
p
tab
le
er
r
o
r
r
ate
s
o
m
eti
m
e
s
[
6
]
.
F
ac
e
d
escr
ip
to
r
is
al
s
o
ad
o
p
ted
f
o
r
e
x
tr
ac
tin
g
f
ac
e
f
ea
t
u
r
e
in
o
r
d
er
to
p
r
o
v
id
e
f
ac
e
r
ec
o
g
n
itio
n
.
T
h
e
au
t
h
o
r
s
ad
o
p
ted
en
h
an
ce
d
lo
ca
l
b
in
ar
y
p
atter
n
(
E
n
L
B
P
)
as
an
ad
ap
tio
n
o
f
L
B
P
an
d
t
h
e
y
d
iv
id
ed
s
t
u
d
ied
i
m
a
g
e
in
to
3
×3
b
lo
ck
s
.
Fo
r
ea
ch
b
lo
ck
,
t
h
e
E
n
L
B
P
f
ea
t
u
r
es
p
r
o
v
id
ed
m
ea
n
v
al
u
es o
f
ea
ch
b
lo
ck
in
s
tead
o
f
t
h
e
o
r
d
in
ar
y
n
u
m
b
er
o
f
L
B
P
[
7
]
.
I
n
th
i
s
p
ap
er
,
s
in
ce
T
GH
p
r
o
v
id
e
m
o
r
e
in
f
o
r
m
at
io
n
t
h
an
tr
ad
itio
n
al
ed
g
es
[
8
]
,
th
e
y
ar
e
a
d
o
p
ted
b
y
co
m
b
i
n
i
n
g
t
h
e
m
w
it
h
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
f
ea
tu
r
e
s
elec
tio
n
m
et
h
o
d
to
ch
o
o
s
e
t
h
e
b
est
s
et
a
m
o
n
g
t
h
e
m
.
T
h
e
r
est
o
f
th
is
o
f
t
h
is
p
ap
er
co
n
tain
s
b
r
ief
ex
p
lan
a
tio
n
o
f
T
GH
th
en
th
e
s
elec
tio
n
m
et
h
o
d
;
th
en
f
ac
e
r
ec
o
g
n
itio
n
r
esu
lt
s
an
d
th
eir
an
a
l
y
s
is
.
Fi
n
al
s
ec
tio
n
co
n
tai
n
s
t
h
e
co
n
cl
u
s
io
n
s
e
x
t
r
ac
t
ed
f
r
o
m
t
h
i
s
w
o
r
k
.
2.
T
O
P
O
G
RAP
H
I
CAL F
E
A
T
URES
T
G
H
A
lt
h
o
u
g
h
T
GH
w
er
e
p
r
ev
io
u
s
l
y
u
s
ed
i
n
r
ec
o
g
n
itio
n
r
esear
c
h
es
[
9
,
1
0
]
,
th
eir
ac
c
u
r
ac
y
r
e
s
u
lts
w
er
e
r
elativ
el
y
lo
w
r
eg
ar
d
in
g
o
t
h
e
r
t
y
p
es
o
f
f
ea
t
u
r
es.
O
n
e
o
f
t
h
e
p
o
ten
tial
r
ea
s
o
n
s
o
f
t
h
e
lac
k
i
n
th
e
ir
u
s
ag
e
i
s
t
h
e
h
u
g
e
a
m
o
u
n
t o
f
p
r
o
d
u
ce
f
e
atu
r
es.
R
ec
e
n
tl
y
,
it
w
a
s
u
s
ed
i
n
o
b
j
ec
t r
ec
o
g
n
itio
n
r
esear
ch
e
s
b
u
t
w
it
h
t
h
e
s
a
m
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8708
I
n
t J
E
lec
&
C
o
m
p
E
n
g
,
Vo
l.
10
,
No
.
5
,
Octo
b
e
r
2
0
2
0
:
4
6
9
5
-
4
7
00
4696
p
r
o
b
lem
o
f
h
u
g
e
n
u
m
b
er
o
f
f
e
atu
r
es
[
1
1
]
.
Si
n
ce
T
GH
ass
ig
n
s
ea
ch
i
m
ag
e
p
ix
el
to
t
h
e
co
r
r
esp
o
n
d
in
g
f
ea
t
u
r
e.
On
t
h
e
o
t
h
er
s
id
e,
T
GH
p
r
o
v
id
es
m
o
r
e
i
n
f
o
r
m
atio
n
th
a
n
tr
a
d
itio
n
al
i
m
a
g
e
ed
g
e
s
an
d
l
in
e
s
,
s
ee
Fig
u
r
e
1
(
a
)
.
Yet,
an
d
ch
o
o
s
in
g
o
n
l
y
i
m
a
g
e
lin
es a
n
d
ed
g
es
m
a
y
i
g
n
o
r
e
s
i
g
n
i
f
ica
n
t i
n
f
o
r
m
atio
n
.
S
u
c
h
p
r
o
b
l
em
ca
n
b
e
s
o
lv
e
d
b
y
ch
o
o
s
in
g
ef
f
ic
i
en
t o
n
es a
m
o
n
g
p
r
o
d
u
c
e
d
f
e
atu
r
e
s
o
v
e
r
a
l
l im
a
g
e
,
w
h
i
c
h
w
as
a
n
o
ti
c
e
a
b
le
o
b
s
t
ac
l
e
[
1
2
]
.
A
f
te
r
m
an
i
p
u
l
a
tin
g
th
e
im
ag
e
w
i
th
s
e
t
o
f
m
ask
s
t
o
f
in
d
th
e
o
r
th
o
g
o
n
a
l
p
o
ly
n
o
m
i
a
l
o
f
th
e
im
ag
e
[
1
3
]
,
im
ag
e
g
r
a
d
i
en
t
an
d
H
ess
i
an
m
a
t
r
ix
o
f
s
e
c
o
n
d
d
e
r
iv
a
tiv
e
s
a
r
e
c
o
m
p
u
t
e
d
t
o
ex
t
r
a
c
t
T
G
H
(
Pe
a
k
,
Pi
t
,
S
a
d
d
l
e
,
R
i
d
g
e
,
R
av
in
e
,
Z
e
r
o
c
r
o
s
s
in
g
,
Fl
a
t
,
I
n
c
r
e
as
in
g
a
r
e
a
an
d
D
e
c
r
e
a
s
in
g
a
r
e
a
)
[
1
4
]
,
s
e
e
Fig
u
r
e
1(
b
)
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
d
e
f
in
it
i
o
n
s
,
ea
ch
l
it
e
r
a
tu
r
e
d
ef
in
es
s
o
m
e
k
i
n
d
s
o
f
T
G
H
t
o
b
e
im
ag
e
e
d
g
es
an
d
l
i
n
e
s
.
A
s
a
r
es
u
l
t
,
d
e
al
in
g
w
ith
T
G
H
p
r
o
v
i
d
e
s
m
o
r
e
in
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
an
d
th
e
n
ex
t
s
e
ct
i
o
n
ex
p
l
a
i
n
s
t
h
e
p
r
o
p
o
s
e
d
f
e
at
u
r
e
s
e
l
e
ct
i
o
n
m
et
h
o
d
t
o
o
v
e
r
c
o
m
e
h
ig
h
n
u
m
b
e
r
o
f
p
r
o
v
i
d
e
d
f
e
a
tu
r
e
.
S
in
c
e
T
G
H
i
s
an
e
x
is
t
e
d
f
e
a
tu
r
e
ty
p
e
,
t
h
is
p
a
p
e
r
f
o
cu
s
es
o
n
ex
p
l
a
in
i
n
g
f
e
a
tu
r
e
s
e
le
c
t
i
o
n
,
an
d
af
o
r
em
e
n
ti
o
n
e
d
l
i
t
e
r
atu
r
e
s
d
is
cu
s
s
T
GH
in
d
e
t
a
il
s
.
(
a)
(
b
)
(
c)
Fig
u
r
e
1
.
T
r
ad
itio
n
al
i
m
a
g
e
ed
g
es i
g
n
o
r
e
s
i
g
n
i
f
ican
t i
n
f
o
r
m
a
tio
n
,
w
h
ile
T
GH
s
t
u
d
y
all
a
v
ai
lab
le
f
ea
tu
r
e
s
:
(
a)
o
r
ig
in
al
i
m
a
g
e,
(
b
)
i
m
ag
e
e
d
g
es,
an
d
(
c)
T
GH
f
Featu
r
es
3.
F
ACE RE
CO
G
N
I
T
I
O
N
F
E
AT
UR
E
S
E
L
E
CT
O
R
(
F
RF
S
)
T
h
is
m
et
h
o
d
s
ee
k
s
f
o
r
f
ea
t
u
r
e
s
u
s
in
g
s
i
m
ilar
r
u
les
u
s
ed
in
L
DA
to
e
v
alu
a
te
f
ea
t
u
r
e
s
i
g
n
if
i
ca
n
ce
[
1
5
]
.
A
cc
o
r
d
in
g
to
n
o
n
-
p
ar
a
m
etr
ic
f
ea
tu
r
e
te
s
t
in
L
D
A
,
e
f
f
ici
en
t
f
ea
tu
r
es
m
u
s
t
y
ield
h
i
g
h
d
if
f
er
en
ce
s
o
v
er
in
ter
-
c
lass
i
m
a
g
es
a
g
ai
n
s
t
lo
w
d
i
f
f
er
e
n
ce
s
o
v
er
i
n
tr
a
-
cla
s
s
i
m
ag
e
s
[
1
6
]
.
T
h
is
tech
n
iq
u
e
ad
o
p
t
test
in
g
s
in
g
le
f
ea
t
u
r
e
in
ea
ch
r
o
u
n
d
b
y
m
e
asu
r
i
n
g
y
ield
ed
d
if
f
er
en
ce
s
o
v
er
in
ter
an
d
i
n
tr
a
-
c
lass
to
r
ec
o
r
d
its
lev
el
o
f
ef
f
icien
c
y
.
T
h
en
p
r
o
p
o
s
ed
te
ch
n
iq
u
e
m
o
v
e
s
to
t
h
e
s
ec
o
n
d
f
ea
t
u
r
e
an
d
s
o
o
n
til
l
t
h
e
las
t
f
ea
t
u
r
e.
Di
f
f
er
e
n
t
lev
els
o
f
ef
f
icie
n
c
y
ar
e
f
ilter
e
d
b
y
co
n
tr
o
ll
ed
th
r
es
h
o
ld
th
at
d
eter
m
i
n
es
s
elec
ted
s
et
o
f
f
e
atu
r
es
w
it
h
h
ig
h
es
t
ef
f
icien
c
y
.
L
o
ca
tio
n
s
o
f
s
elec
ted
f
ea
t
u
r
es
f
r
o
m
lear
n
in
g
d
at
aset
ar
e
allo
ca
ted
to
ch
o
o
s
e
r
ec
o
g
n
itio
n
f
ea
t
u
r
es
f
r
o
m
tes
t d
ataset
in
te
s
t sta
g
e.
T
o
illu
s
tr
ate
p
r
o
p
o
s
ed
FR
FS
,
ass
u
m
e
th
at
lear
n
i
n
g
d
ataset
co
n
tain
s
n
×
m
i
m
a
g
es
co
n
tai
n
n
p
er
s
o
n
s
an
d
m
i
m
ag
e
f
o
r
ea
ch
o
f
t
h
e
m
.
E
ac
h
th
e
i
m
a
g
e
I
m
ij
i
s
o
f
h
×
k
s
ize,
w
h
ic
h
is
u
s
ed
to
p
r
o
d
u
ce
T
GH
f
ea
tu
r
es a
s
:
=
[
11
12
13
…
1
21
22
23
…
2
ℎ
1
ℎ
2
ℎ
3
…
ℎ
]
(
1
)
T
h
e
f
ir
s
t f
ea
t
u
r
e
f
r
o
m
ea
c
h
i
m
ag
e
in
lear
n
i
n
g
d
ataset
i
s
tr
an
s
f
er
r
ed
to
th
e
in
s
p
ec
tio
n
m
atr
i
x
:
I
11
=
[
f11
11
…
f11
i
1
…
f11
n1
…
f11
1j
…
f11
1m
f11
ij
…
f11
im
f11
nj
…
f11
nm
]
(
2
)
w
h
er
e
I
11
: is th
e
i
n
s
p
ec
tio
n
m
atr
i
x
o
f
th
e
f
ea
tu
r
e
f
11
o
v
er
lear
n
in
g
d
ataset
f1
1
ij
: th
e
f
ir
s
t
f
ea
t
u
r
e
f
1
1
tak
e
n
f
r
o
m
th
e
i
m
a
g
e
i
n
th
e
r
o
w
i
a
n
d
co
lu
m
n
j
o
f
t
h
e
le
ar
n
in
g
d
ataset
Statis
t
ical
la
w
s
d
i
s
p
er
s
io
n
ar
e
u
s
ed
to
m
ea
s
u
r
e
t
h
e
c
h
an
g
es
w
it
h
i
n
v
alu
e
s
o
v
er
i
n
ter
-
clas
s
a
n
d
in
tr
a
-
c
lass
,
w
h
ic
h
ar
e
s
tan
d
ar
d
d
ev
iatio
n
SD
an
d
r
o
u
g
h
n
e
s
s
co
ef
f
icie
n
t
rc
[
1
7
]
.
Valu
es
d
is
p
er
s
io
n
is
m
ea
s
u
r
in
g
u
s
i
n
g
SD
b
y
co
m
p
u
ti
n
g
th
eir
d
ev
iat
io
n
f
r
o
m
t
h
e
av
er
ag
e,
a
n
d
it
is
u
s
ed
i
n
t
h
is
p
ap
er
to
m
ea
s
u
r
e
t
w
o
t
y
p
e
s
o
f
c
h
an
g
es.
F
ir
s
tl
y
,
SD
o
v
er
ea
ch
r
o
w
i
s
u
s
ed
to
ev
alu
ate
th
e
c
h
an
g
es
o
v
er
d
if
f
er
en
t
i
m
a
g
es
f
o
r
th
e
s
a
m
e
p
er
s
o
n
,
w
h
ic
h
r
ep
r
esen
t
s
i
n
ter
io
r
d
if
f
er
en
ce
s
(
i
n
tr
a
-
ch
a
n
g
es).
Seco
n
d
l
y
,
SD
o
v
e
r
ea
ch
co
lu
m
n
i
s
u
s
ed
to
ev
alu
ate
ch
a
n
g
es
o
v
er
d
if
f
er
en
t
p
er
s
o
n
in
ea
c
h
lin
e
o
f
i
m
a
g
es
(
in
ter
-
ch
a
n
g
es).
T
h
e
µ
an
d
SD
o
f
ea
ch
r
o
w
ar
e
co
m
p
u
ted
as:
µ
i
=
∑
f11
ij
m
j
=
1
m
(
3
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
E
lec
&
C
o
m
p
E
n
g
I
SS
N:
2
0
8
8
-
8708
F
a
ce
r
ec
o
g
n
itio
n
u
s
in
g
s
elec
ted
to
p
o
g
r
a
p
h
ica
l fe
a
tu
r
es
(
Ma
i
th
a
m
A
li N
a
ji
)
4697
SD
ri
=
∑
(
f11
ij
−
µ
i
)
2
m
j
=
1
m
(
4
)
A
cc
o
r
d
in
g
l
y
,
µ
a
n
d
SD o
f
ea
c
h
co
lu
m
n
ar
e
co
m
p
u
ted
as:
µ
j
=
∑
f11
ij
n
i
=
1
n
(
5
)
SD
cj
=
∑
(
f11
ij
−
µ
j
)
2
n
i
=
1
n
(
6
)
T
h
is
p
r
o
d
u
ce
s
th
e
n
e
x
t
m
a
tr
ix
:
I
11
=
[
f11
11
…
f11
i1
…
f11
n1
SD
c1
…
…
f11
1j
…
f11
1m
SD
r1
f11
ij
…
f11
im
SD
ri
f11
nj
SD
cj
…
…
f11
nm
SD
cm
SD
rn
]
(
7
)
SD
f
o
r
ea
ch
r
o
w
i
s
ca
lled
SD
ri
to
d
is
tin
g
u
is
h
t
h
e
m
f
r
o
m
SD
f
o
r
ea
ch
co
lu
m
n
(
SD
ci
)
.
Sev
e
r
al
v
alu
e
s
o
f
SD
ar
e
p
r
o
d
u
ce
d
o
v
er
i
n
tr
a
-
ch
a
n
g
es
o
n
e
f
o
r
ea
c
h
p
er
s
o
n
.
T
o
g
et
o
n
e
SD
v
al
u
e
o
v
er
all
i
n
tr
a
-
cla
s
s
,
SD
intra
i
s
co
m
p
u
ted
u
s
in
g
n
ex
t a
v
er
ag
e
r
u
le:
SD
i
n
t
r
a
=
∑
SD
ri
n
i
=
1
n
(
8
)
A
cc
o
r
d
in
g
l
y
,
SD
inter
is
co
m
p
u
t
ed
as:
SD
i
n
t
er
=
∑
SD
cj
m
j
=
1
m
(
9
)
T
h
e
f
in
al
v
alu
e
o
f
ef
f
icie
n
c
y
E
f
inal
f
o
r
th
e
f
ea
tu
r
e
f
11
is
co
m
p
u
te
d
b
y
d
iv
id
i
n
g
SD
inter
o
v
er
SD
i
n
tra
as:
E
f
i
n
al
=
SD
i
n
t
er
SD
i
n
t
r
a
(
10
)
T
h
e
s
ec
o
n
d
m
ea
s
u
r
e
o
f
d
is
p
e
r
s
io
n
is
r
o
u
g
h
n
e
s
s
co
e
f
f
icien
t
w
h
ic
h
d
iv
id
es
th
e
d
i
f
f
er
en
ce
s
b
et
w
ee
n
th
e
s
u
cc
e
s
s
i
v
e
v
al
u
es
o
v
er
th
e
ir
d
if
f
er
e
n
ce
s
f
r
o
m
t
h
e
m
ea
n
.
Su
c
h
m
ea
s
u
r
e
r
ed
u
ce
s
o
r
eli
m
in
ates
th
e
ef
f
ec
t
o
f
b
ig
d
if
f
er
en
ce
s
b
et
w
ee
n
s
u
cc
e
s
s
i
v
e
v
al
u
es [
1
7
]
.
rc
=
∑
(
x
i
−
x
i
−
1
)
2
n
i
=
2
∑
(
x
i
−
μ
)
2
n
i
=
2
(
11
)
I
n
s
o
m
e
ca
s
es,
s
u
cc
e
s
s
i
v
e
i
m
a
g
es
y
ield
s
ig
n
i
f
ica
n
t
d
if
f
er
e
n
c
es
d
u
e
to
d
if
f
er
e
n
t
s
t
y
le
s
,
f
ac
e
h
air
,
f
ac
e
ex
p
r
ess
io
n
o
r
o
th
er
f
ac
to
r
s
,
wh
ich
ca
n
b
e
h
a
n
d
led
u
s
i
n
g
r
c.
A
cc
o
r
d
in
g
l
y
,
t
h
e
m
atr
ix
i
n
(
7
)
w
il
l b
e:
I
11
=
[
f11
11
…
f11
i1
…
f11
n1
rc
c1
…
…
f11
1j
…
f11
1m
rc
r1
f11
ij
…
f11
im
rc
ri
f11
nj
rc
cj
…
…
f11
nm
rc
cm
rc
rn
]
(
12
)
T
h
e
b
est
v
alu
e
o
f
E
final
is
th
e
b
ig
g
est
o
n
e
s
i
n
ce
it
r
ef
er
s
S
D
inter
h
as
h
i
g
h
est
le
v
el
r
eg
ar
d
in
g
S
D
intra
.
E
final
is
tr
an
s
f
er
r
ed
to
th
e
co
r
r
esp
o
n
d
in
g
lo
ca
tio
n
in
a
m
atr
i
x
f
o
r
E
f
f
icie
n
c
y
o
f
Feat
u
r
es
EFF
,
th
u
s
,
E
final
f
o
r
th
e
f
ea
t
u
r
e
f
11
i
s
tr
a
n
s
f
er
r
ed
to
EFF
(
1
,
1
)
.
E
q
u
atio
n
s
(
2
)
to
(
10
)
ar
e
r
e
-
ap
p
lied
o
n
th
e
n
ex
t
f
ea
t
u
r
e
a
n
d
s
o
o
n
un
t
il
co
v
er
i
n
g
all
f
ea
t
u
r
es
i
n
th
e
i
m
ag
e
m
atr
i
x
im
ij
.
A
s
r
es
u
lt,
EFF
m
atr
i
x
w
ill
co
n
tain
d
if
f
er
e
n
t
v
a
lu
e
s
f
o
r
d
if
f
er
e
n
t
le
v
els
o
f
e
f
f
icien
c
y
o
f
f
ea
t
u
r
es,
a
n
d
ch
o
o
s
i
n
g
f
ea
tu
r
es
w
i
th
h
i
g
h
est
e
f
f
icie
n
c
y
p
r
o
v
id
e
b
est
s
et
o
f
ca
n
d
id
ate
f
ea
tu
r
e
s
.
T
o
co
n
tr
o
l
th
e
n
u
m
b
er
o
f
ch
o
s
e
n
f
ea
t
u
r
es,
a
th
r
esh
o
ld
is
p
r
o
p
o
s
ed
,
an
d
v
alu
e
s
o
f
E
final
lo
w
er
th
a
n
th
e
t
h
r
es
h
o
ld
is
ig
n
o
r
ed
.
Dep
en
d
in
g
o
n
ch
o
s
en
s
et
o
f
f
ea
tu
r
e
s
,
i
m
a
g
es
a
r
e
class
if
ied
u
s
i
n
g
th
e
s
ta
n
d
ar
d
s
u
p
p
o
r
t v
ec
to
r
m
ac
h
in
e
SVM
[
1
8
,
1
9
]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8708
I
n
t J
E
lec
&
C
o
m
p
E
n
g
,
Vo
l.
10
,
No
.
5
,
Octo
b
e
r
2
0
2
0
:
4
6
9
5
-
4
7
00
4698
4.
RE
SU
L
T
S AN
D
D
I
SCU
SS
I
O
N
E
x
p
er
i
m
e
n
ts
o
f
t
h
is
w
o
r
k
u
s
ed
f
air
l
y
d
is
to
r
ted
an
d
g
o
o
d
im
a
g
es
o
f
s
ta
n
d
ar
d
FG
-
NE
T
w
h
ic
h
co
n
tai
n
s
(
9
1
2
o
f
1
0
0
2
)
f
ac
e
-
i
m
a
g
es,
wh
ich
ar
e
ca
p
tu
r
ed
f
o
r
m
a
les
an
d
f
e
m
ales
i
n
d
if
f
er
en
t
o
cc
asio
n
s
.
Hi
g
h
l
y
d
is
to
r
ted
i
m
a
g
es
ar
e
e
x
cl
u
d
ed
f
r
o
m
t
h
e
s
tu
d
y
d
u
e
to
th
e
ir
af
f
ec
t
io
n
o
n
y
ield
ed
r
es
u
lt
s
.
A
ll
s
tu
d
ied
i
m
a
g
es
ar
e
m
an
ip
u
lated
to
b
e
g
r
a
y
-
s
ca
le
an
d
w
ith
s
ize
o
f
(
5
1
2
×5
1
2
)
.
C
o
m
p
ar
is
o
n
u
s
ed
i
n
t
h
is
p
ap
er
is
m
ea
n
ab
s
o
lu
te
er
r
o
r
(
MA
E
)
.
A
lt
h
o
u
g
h
b
u
i
ld
in
g
2
D
p
o
l
y
n
o
m
ial
f
o
r
th
e
i
m
a
g
e
u
s
e
s
s
et
o
f
en
h
a
n
ci
n
g
m
a
s
k
s
,
i
m
ag
e
q
u
al
it
y
a
f
f
ec
t
s
r
ec
o
g
n
itio
n
r
ate
(
R
R
)
.
L
o
w
i
m
ag
e
q
u
alit
y
m
a
y
ca
u
s
e
b
l
u
r
r
y
o
r
ad
d
lin
es
an
d
u
n
d
esira
b
le
d
etails
to
th
e
i
m
a
g
e,
w
h
ic
h
m
a
y
ca
u
s
e
n
o
n
-
r
ea
l
d
etails.
W
h
er
e
T
GH
d
ep
en
d
s
o
n
d
if
f
er
en
ce
s
b
et
w
ee
n
v
al
u
e
s
[
2
0
]
,
u
n
d
esira
b
le
ef
f
ec
t
s
m
a
y
cr
ea
te
n
o
n
-
r
ea
l f
e
atu
r
es a
s
s
h
o
w
n
in
Fig
u
r
e
2
.
(
a)
(
b
)
(
c)
Fig
u
r
e
2
.
I
m
a
g
e
q
u
ali
t
y
a
f
f
ec
t
s
th
e
clas
s
i
f
icatio
n
ac
cu
r
ac
y
a
n
d
ca
u
s
e
s
er
r
o
r
r
ate
in
r
ec
o
g
n
i
tio
n
r
esu
l
ts
:
(
a)
f
air
l
y
d
is
to
r
ted
MA
E
=9
2
.
7
8
,
(
b
)
ac
ce
p
tab
le
MA
E
=9
3
.
9
3
,
an
d
(
c)
h
ig
h
q
u
alit
y
M
A
E
=9
4
.
1
2
A
s
f
a
c
e
r
ec
o
g
n
it
i
o
n
f
e
atu
r
e
s
el
e
c
t
o
r
(
F
R
F
S
)
m
e
asu
r
e
s
th
e
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
o
f
e
a
ch
f
e
a
tu
r
e
a
n
d
c
h
o
o
s
es
t
h
e
h
i
g
h
es
t
s
e
t
o
f
t
h
em
u
s
in
g
a
th
r
esh
o
l
d
,
c
o
n
t
r
o
l
lin
g
th
e
t
h
r
esh
o
l
d
v
a
lu
e
af
f
ec
ts
R
R
v
a
lu
e
.
I
n
c
r
ea
s
in
g
t
h
e
th
r
e
s
h
o
l
d
v
alu
e
p
r
o
v
i
d
e
s
f
e
a
t
u
r
e
s
w
i
th
h
i
g
h
es
t
l
ev
e
l
o
f
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
,
y
e
t
i
t
m
ay
ig
n
o
r
e
s
ig
n
if
i
c
an
t
s
e
t
o
f
f
e
at
u
r
es
,
a
n
d
b
i
g
n
u
m
b
e
r
o
f
c
h
o
s
e
n
f
e
a
tu
r
es
r
e
q
u
i
r
es
l
o
n
g
e
r
p
r
o
c
e
s
s
in
g
t
im
e.
On
t
h
e
o
th
e
r
s
i
d
e
,
d
ec
r
e
a
s
in
g
t
h
r
esh
o
l
d
v
a
lu
e
en
s
u
r
es
ch
o
o
s
in
g
al
l
s
ig
n
if
i
c
an
t
f
e
a
tu
r
es
,
b
u
t
th
ey
b
e
c
o
m
b
in
e
d
b
y
l
o
w
l
ev
el
-
p
e
r
f
o
r
m
an
ce
f
e
at
u
r
es
,
w
h
i
ch
af
f
e
c
ts
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
s
a
c
cu
r
a
cy
.
E
x
p
e
r
im
en
ts
y
i
el
d
e
d
b
e
s
t
r
e
s
u
lt
s
w
h
en
th
r
es
h
o
l
d
v
a
lu
e
ch
o
o
s
es
t
h
e
h
ig
h
e
s
t
2
7
%
o
f
th
e
f
e
a
tu
r
es p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
.
On
ly
l
o
w
p
e
r
c
en
t
a
g
e
o
f
f
ea
tu
r
e
s
is
ch
o
s
en
,
th
o
u
g
h
s
u
ch
p
e
r
c
e
n
t
ag
e
p
r
o
v
i
d
e
s
s
ig
n
if
ic
an
t
n
u
m
b
e
r
o
f
f
e
at
u
r
es
d
u
e
t
o
th
e
h
u
g
e
n
u
m
b
er
o
f
p
r
o
d
u
c
e
d
f
e
at
u
r
e
s
.
S
e
e
Fig
u
r
e
3
.
Fig
u
r
e
3
.
R
ec
o
g
n
i
tio
n
r
ate
d
u
e
t
o
th
e
v
al
u
e
o
f
ch
o
s
e
n
t
h
r
es
h
o
ld
FG
-
Ne
t
f
ac
e
d
ataset
is
co
lle
cted
f
r
o
m
n
u
m
b
er
o
f
o
r
d
in
ar
y
i
m
a
g
es,
w
h
ich
ar
e
n
o
t
p
r
ep
ar
ed
f
o
r
s
cien
t
if
ic
p
u
r
p
o
s
es
[
2
1
]
.
Face
s
i
n
s
u
c
h
i
m
a
g
es
m
a
y
co
n
tai
n
g
las
s
es,
h
air
s
t
y
le
a
n
d
f
ac
e
h
air
a
s
s
h
o
w
n
i
n
Fig
u
r
e
4
.
S
u
ch
u
n
d
esira
b
le
c
o
n
d
itio
n
s
af
f
ec
t
s
r
ec
o
g
n
itio
n
ac
cu
r
ac
y
,
y
et
e
x
p
er
i
m
e
n
t
s
y
i
eld
ed
en
co
u
r
ag
i
n
g
r
esu
lt
s
as
s
h
o
w
n
i
n
T
ab
le
1
.
Face
s
i
n
s
o
m
e
o
f
i
m
a
g
es
ar
e
r
o
tated
in
t
w
o
d
ir
ec
tio
n
s
,
f
i
r
s
t
o
n
e
is
t
h
e
r
o
tatio
n
ar
o
u
n
d
th
e
v
er
tical
a
x
is
w
h
e
n
s
o
m
e
p
er
s
o
n
s
ar
e
lean
i
n
g
h
i
s
h
ea
d
to
th
e
le
f
t
o
r
r
ig
h
t,
w
h
ile
s
o
m
e
o
th
er
s
tu
r
n
s
th
eir
f
ac
e
s
to
lef
t o
r
r
ig
h
t d
ir
ec
t
io
n
ar
o
u
n
d
t
h
e
h
o
r
izo
n
tal
a
x
is
as sh
o
w
n
in
Fig
u
r
e
5
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
E
lec
&
C
o
m
p
E
n
g
I
SS
N:
2
0
8
8
-
8708
F
a
ce
r
ec
o
g
n
itio
n
u
s
in
g
s
elec
ted
to
p
o
g
r
a
p
h
ica
l fe
a
tu
r
es
(
Ma
i
th
a
m
A
li N
a
ji
)
4699
Fig
u
r
e
4
.
Glass
es,
h
air
s
t
y
le
a
n
d
f
ac
e
h
a
ir
af
f
ec
t th
e
r
ec
o
g
n
it
io
n
b
y
h
id
i
n
g
s
o
m
e
f
ea
t
u
r
es o
r
cr
ea
tin
g
n
e
w
o
n
es
T
ab
le
1
.
R
ec
o
g
n
itio
n
r
ate
u
n
d
er
th
e
ef
f
ec
ts
o
f
g
la
s
s
es,
h
air
s
t
y
le
an
d
f
ac
e
h
air
C
o
n
d
i
t
i
o
n
RR
H
a
i
r
S
t
y
l
e
9
3
.
4
1
F
a
c
e
H
a
i
r
9
3
.
0
3
G
l
a
sse
s
9
2
.
8
1
Fig
u
r
e
5
.
So
m
e
f
ac
e
s
a
r
e
r
o
tated
ar
o
u
n
d
th
e
h
o
r
izo
n
tal
o
r
v
e
r
tical
ax
is
E
x
p
e
r
im
en
ta
l
r
es
u
l
ts
s
h
o
w
e
d
t
h
at
T
G
H
f
e
a
tu
r
es
h
av
e
m
o
r
e
r
o
b
u
s
tn
es
s
ag
a
in
s
t
r
o
t
a
tio
n
a
r
o
u
n
d
t
h
e
v
e
r
t
i
c
al
ax
is
,
w
h
i
ch
i
s
j
u
s
ti
f
i
e
d
b
y
tw
o
p
o
in
ts
.
A
s
T
G
H
f
e
at
u
r
es
a
r
e
p
r
o
d
u
c
e
d
u
s
in
g
d
i
f
f
e
r
en
ce
s
b
etw
e
en
v
a
lu
e
s
r
a
th
e
r
th
an
th
e
v
a
lu
es
th
em
s
e
lv
es
,
th
ey
h
av
e
l
o
w
e
r
l
ev
e
l
o
f
ef
f
ec
t
s
ag
a
in
s
t
r
o
t
a
ti
o
n
a
n
d
il
lu
m
in
a
ti
o
n
[
9
]
.
Seco
n
d
l
y
,
t
h
i
s
t
y
p
e
o
f
r
o
tatio
n
c
h
an
g
es
f
ea
tu
r
es
p
o
s
itio
n
s
o
n
l
y
,
w
h
ile
t
h
e
s
ec
o
n
d
t
y
p
e
o
f
r
o
tatio
n
h
id
es
o
r
cr
ea
tes
f
ea
tu
r
e
s
d
u
e
to
t
h
e
ill
u
m
i
n
atio
n
an
d
th
e
v
ie
w
a
n
g
le.
R
o
tatio
n
ar
o
u
n
d
th
e
h
o
r
izo
n
ta
l
ax
i
s
y
ield
ed
lo
w
er
r
ate
in
r
ec
o
g
n
it
io
n
ac
cu
r
ac
y
.
Fo
r
b
en
ch
m
ar
k
i
n
g
w
it
h
s
tate
o
f
ar
t,
p
r
o
p
o
s
ed
co
llectio
n
b
e
t
w
ee
n
T
GH
f
ea
t
u
r
es
a
n
d
F
R
F
S
m
et
h
o
d
y
ield
ed
en
co
u
r
a
g
i
n
g
r
e
s
u
l
ts
.
C
o
m
p
ar
in
g
w
i
th
h
i
g
h
e
s
t
y
iel
d
ed
R
R
,
p
r
o
p
o
s
ed
tech
n
iq
u
e
y
ield
ed
n
o
ticea
b
le
i
m
p
r
o
v
e
m
en
t
co
n
s
id
er
in
g
all
t
y
p
es
o
f
te
s
ted
i
m
a
g
es
b
y
r
ea
ch
in
g
(
9
3
.
9
5
%)
f
o
r
r
ec
o
g
n
iti
o
n
ac
cu
r
ac
y
,
w
h
ile
b
est
r
es
u
lts
ar
e
y
ield
ed
b
y
ap
p
l
y
i
n
g
p
r
o
p
o
s
ed
tech
n
iq
u
e
o
n
i
m
ag
e
s
w
it
h
b
est
co
n
d
itio
n
w
h
en
T
GH
a
n
d
F
R
FS
r
ea
ch
(
9
4
.
1
2
)
f
o
r
r
ec
o
g
n
itio
n
ac
cu
r
ac
y
as
s
h
o
w
n
in
T
ab
le
2
.
T
ab
le
2
.
C
o
m
p
ar
in
g
p
r
o
p
o
s
ed
tech
n
iq
u
e
w
it
h
s
ta
te
o
f
ar
t
T
e
c
h
n
i
q
u
e
s
RR
A
f
f
i
n
e
t
r
a
n
sf
o
r
mat
i
o
n
d
u
e
t
o
v
i
e
w
i
n
g
a
n
g
l
e
a
n
d
d
i
s
t
a
n
c
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
a
f
f
i
n
e
i
n
v
a
r
i
a
n
t
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
[
2
2
]
9
2
.
5
0
Lo
c
a
l
a
n
d
H
o
l
i
st
i
c
f
e
a
t
u
r
e
s w
i
t
h
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s [2
3
]
9
3
.
4
6
S
i
g
n
a
l
R
e
c
o
n
st
r
u
c
t
i
o
n
w
i
t
h
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s[
2
4
]
9
3
.
8
9
H
A
A
R
-
l
i
k
e
f
e
a
t
u
r
e
s a
n
d
e
i
g
e
n
f
a
c
e
s [2
5
]
9
3
.
9
1
P
r
o
p
o
se
d
T
e
c
h
n
i
q
u
e
(
A
v
e
r
a
g
e
)
9
3
.
9
5
P
r
o
p
o
se
d
T
e
c
h
n
i
q
u
e
(
B
e
st
)
9
4
.
1
2
5.
CO
NCLU
SI
O
N
I
n
t
h
is
p
ap
er
,
a
co
llectio
n
o
f
to
p
o
g
r
ap
h
ical
f
ea
tu
r
e
s
w
h
ic
h
ar
e
e
x
tr
ac
ted
f
r
o
m
f
ac
e
i
m
ag
es
a
f
ter
f
i
n
d
in
g
th
e
2
D
p
o
ly
n
o
m
ial
o
f
th
e
i
m
a
g
e.
T
h
e
y
ar
e
ex
tr
ac
ted
b
y
co
m
p
u
ti
n
g
i
m
a
g
e
g
r
ad
ien
t
an
d
Hess
ia
n
m
atr
i
x
o
f
s
ec
o
n
d
o
r
d
er
d
er
iv
ati
v
es
o
f
i
m
a
g
e.
D
u
e
t
h
e
h
u
g
e
n
u
m
b
er
o
f
p
r
o
d
u
c
ed
f
ea
t
u
r
es,
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
tech
n
iq
u
e
o
f
f
ac
e
r
ec
o
g
n
it
io
n
f
ea
t
u
r
e
s
ele
ctio
n
FR
FS
is
ap
p
lied
to
ch
o
o
s
e
th
e
b
est
s
et
o
f
p
r
o
d
u
ce
d
f
ea
tu
r
es.
Selecte
d
f
ea
t
u
r
es
r
ec
o
r
d
ed
r
o
b
u
s
tn
es
s
ag
ain
s
t
r
o
tatio
n
w
it
h
i
n
s
i
g
n
if
ican
t
lev
e
l
o
f
ef
f
ec
t
s
f
o
r
g
las
s
es,
h
air
s
t
y
le
a
n
d
f
a
ce
h
air
.
T
h
e
e
n
tire
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
o
f
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
tech
n
iq
u
e
r
ec
o
r
d
ed
en
co
u
r
ag
in
g
r
esu
lts
ag
ain
s
t
s
tate
o
f
ar
t.
Fo
r
f
u
t
u
r
e
w
o
r
k
s
,
w
e
p
r
o
p
o
s
e
s
tu
d
y
in
g
t
h
e
ef
f
ec
t
s
o
f
f
ac
ial
e
x
p
r
ess
io
n
o
n
T
GH
f
ea
tu
r
es e
x
t
r
ac
ted
b
y
FR
FS
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
8
-
8708
I
n
t J
E
lec
&
C
o
m
p
E
n
g
,
Vo
l.
10
,
No
.
5
,
Octo
b
e
r
2
0
2
0
:
4
6
9
5
-
4
7
00
4700
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[1
]
M
.
M
.
Ka
sa
r,
D.
Bh
a
tt
a
c
h
a
ry
y
a
,
a
n
d
T
.
H.
Kim
,
“
F
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
u
si
n
g
n
e
u
ra
l
n
e
tw
o
rk
:
a
re
v
ie
w
,”
In
ter
n
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
S
e
c
u
rity
a
n
d
Its
A
p
p
li
c
a
ti
o
n
s
,
v
o
l
.
10
,
n
o
.
3
,
p
p
.
81
-
1
0
0
,
2
0
1
6
.
[2
]
R
.
Ro
u
h
i,
e
t
a
l
,
“
A
Re
v
ie
w
o
n
F
e
a
tu
re
Ex
trac
ti
o
n
T
e
c
h
n
iq
u
e
s
i
n
F
a
c
e
Re
c
o
g
n
it
io
n
,”
S
i
g
n
a
l
&
Im
a
g
e
Pr
o
c
e
ss
in
g
:
An
In
ter
n
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
(
S
IPI
J
)
,
v
o
l.
3
,
n
o.
6
,
2
0
1
2
.
[3
]
I
.
G
u
y
o
n
,
e
t
a
l
,
“
F
e
a
tu
re
Ex
trac
ti
o
n
,
F
o
u
n
d
a
ti
o
n
s a
n
d
A
p
p
li
c
a
ti
o
n
s
,”
S
p
ri
n
g
e
r
,
2
0
0
6
.
[4
]
K
.
C
.
Yo
w
a
n
d
R
.
Cip
o
ll
a
,
“
F
e
a
tu
re
-
b
a
s
e
d
Hu
m
a
n
F
a
c
e
D
e
tec
ti
o
n
,
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
Ima
g
e
a
n
d
Vi
si
o
n
Co
mp
u
ti
n
g
,
v
o
l.
15
,
n
o
.
9
,
p
p
.
7
1
3
-
7
3
5
,
1
9
9
7
.
[5
]
H.
Ou
a
n
a
n
,
M.
Ou
a
n
a
n
,
a
n
d
B.
Ak
sa
s
se
,
“
Ga
b
o
r
-
HO
G
fe
a
tu
re
s
b
a
se
d
f
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
sc
h
e
m
e
,”
T
EL
KOM
NIKA
In
d
o
n
e
sia
n
J
o
u
rn
a
l
o
f
El
e
c
trica
l
En
g
i
n
e
e
rin
g
,
v
o
l.
15
,
n
o
.
2
,
p
p
.
3
3
1
-
3
3
5
,
2
0
1
5
.
[6
]
J
.
Ch
e
n
e
t
a
l
,
“
R
o
b
u
st
lo
c
a
l
f
e
a
tu
re
s
f
o
r
re
m
o
te
f
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
,
”
J
o
u
rn
a
l
o
f
Im
a
g
e
a
n
d
V
isio
n
Co
mp
u
ti
n
g
,
v
o
l.
6
4
,
p
p
.
3
4
–
4
6
,
2
0
1
7
.
[7
]
H.
H.
A
b
b
a
s,
A
.
A
.
A
lt
a
m
e
e
m
i
,
a
n
d
H.
R.
F
a
rh
a
n
,
“
Bio
l
o
g
ica
l
lan
d
m
a
r
k
v
s
q
u
a
si
-
lan
d
m
a
rk
s
f
o
r
3
D
f
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
a
n
d
g
e
n
d
e
r
c
las
sif
ic
a
ti
o
n
,”
I
n
ter
n
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
El
e
c
trica
l
a
n
d
C
o
mp
u
ter
E
n
g
i
n
e
e
rin
g
(
IJ
ECE
)
,
v
o
l.
9
,
n
o
.
5
,
p
p
.
4
0
6
9
-
4
0
7
6
,
2
0
1
9
.
[8
]
M
.
E.
W
ib
o
w
o
,
e
t
a
l
.,
“
Im
p
ro
v
e
d
F
a
c
e
Re
c
o
g
n
it
i
o
n
a
c
ro
ss
P
o
se
s
u
sin
g
F
u
sio
n
o
f
P
ro
b
a
b
il
isti
c
L
a
ten
t
V
a
riab
le
M
o
d
e
ls
,
”
T
E
L
KOM
NIKA
T
e
lec
o
mm
u
n
ica
ti
o
n
C
o
mp
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
ics
a
n
d
Co
n
tr
o
l
,
v
o
l.
1
5
,
n
o
.
4
,
p
p
.
1
9
7
1
-
1
9
8
1
,
2
0
1
7
.
[9
]
L
.
Wan
g
a
n
d
T
.
P
a
v
li
d
is,
“
Dire
c
t
G
ra
y
-
S
c
a
le
E
x
trac
ti
o
n
o
f
F
e
a
tu
re
s
f
o
r
Ch
a
ra
c
ter
re
c
o
g
n
it
io
n
,
”
IEE
E
T
ra
n
s
a
c
ti
o
n
s
on
P
a
tt
e
rn
An
a
lys
is a
n
d
M
a
c
h
in
e
In
telli
g
e
n
c
e
,
v
o
l.
15
,
n
o
.
10
,
p
p
.
1
0
5
3
-
1
0
6
7
,
1
9
9
3
.
[1
0
]
S.
-
W
.
Lee
a
n
d
Y.
J.
Ki
m
,
“
Dire
c
t
Ex
trac
ti
o
n
o
f
T
o
p
o
g
ra
p
h
ic F
e
a
tu
re
s
f
o
r
G
r
a
y
S
c
a
l
e
Ch
a
ra
c
t
e
r
Re
c
o
g
n
it
io
n
,
”
IEE
E
T
ra
n
sa
c
ti
o
n
s
o
n
Pa
tt
e
rn
A
n
a
lys
is
a
n
d
M
a
c
h
i
n
e
In
telli
g
e
n
c
e
,
v
o
l.
1
7
,
n
o
.
7
,
p
p
.
7
2
4
-
7
2
8
,
1
9
9
5
.
[1
1
]
N.
S
.
Ra
n
i,
S
.
K
.
V
e
rm
a
,
a
n
d
A
.
Jo
se
p
h
,
“
A
Zo
n
e
Ba
se
d
A
p
p
r
o
a
c
h
f
o
r
Clas
sif
ica
ti
o
n
a
n
d
Re
c
o
g
n
it
io
n
o
f
T
e
lu
g
u
Ha
n
d
w
rit
ten
Ch
a
ra
c
ters
,”
In
ter
n
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
r
n
a
l
o
f
El
e
c
trica
l
a
n
d
Co
mp
u
ter
En
g
in
e
e
rin
g
(
IJ
ECE
)
,
v
o
l.
6
,
n
o
.
4
,
p
p
.
1
6
4
7
-
1
6
5
3
,
2
0
1
6
.
[1
2
]
P.
V
e
n
k
a
tes
wa
rLal,
G
.
R.
Nitt
a
,
a
n
d
A
.
P
ra
sa
d
,
“
En
se
m
b
le
o
f
tex
tu
re
a
n
d
sh
a
p
e
d
e
sc
rip
t
o
rs
u
sin
g
s
u
p
p
o
rt
v
e
c
to
r
m
a
c
h
in
e
c
las
si
f
ica
ti
o
n
f
o
r
f
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
A
mb
ien
t
In
telli
g
e
n
c
e
a
n
d
Hu
ma
n
i
ze
d
Co
mp
u
ti
n
g
,
p
p
.
1
-
8
,
2
0
1
9
.
[1
3
]
E.
B.
M
o
o
d
y
,
“
Disc
re
te
Orth
o
g
o
n
a
l
P
o
ly
n
o
m
ial
Re
sto
ra
ti
o
n
o
f
Im
a
g
e
s
De
g
ra
d
e
d
b
y
S
p
a
ti
a
ll
y
V
a
r
y
in
g
P
o
in
t
S
p
re
a
d
F
u
n
c
ti
o
n
s
,
”
Pro
c
e
e
d
in
g
s o
f
1
st I
n
ter
n
a
ti
o
n
a
l
Co
n
fer
e
n
c
e
o
n
Ima
g
e
Pro
c
e
ss
in
g
,
p
p
.
6
8
0
-
6
8
4
,
1
9
9
4
.
[1
4
]
R.
M
.
Ha
ra
li
c
k
,
“
Dig
it
a
l
S
tep
E
d
g
e
s
f
ro
m
Zero
Cro
ss
in
g
o
f
S
e
c
o
n
d
Dire
c
ti
o
n
a
l
De
riv
a
ti
v
e
s,”
IEE
E
T
ra
n
sa
c
ti
o
n
s
o
n
Pa
tt
e
rn
A
n
a
lys
is a
n
d
M
a
c
h
i
n
e
In
t
e
ll
ig
e
n
c
e
,
v
o
l.
1
,
p
p
.
58
-
68
,
1
9
8
4
.
[1
5
]
W
.
Ch
e
n
,
M
.
J.
Er,
a
n
d
S.
W
u
,
“
P
CA
a
n
d
L
D
A
in
DC
T
Do
m
a
in
,
”
Pa
tt
e
rn
Rec
o
g
n
it
io
n
L
e
tt
e
rs
,
v
o
l.
2
6
,
n
o
.
15
,
p
p
.
2
4
7
4
-
2
4
8
2
,
2
0
0
5
.
[1
6
]
I.
G
.
P
.
S
.
W
ij
a
y
a
,
A
.
Y.
Hu
so
d
o
,
a
n
d
I.
W
.
A
.
A
rim
b
a
wa
,
“
Re
a
l
Ti
m
e
F
a
c
e
Re
c
o
g
n
it
io
n
Ba
se
d
o
n
F
a
c
e
De
sc
rip
to
r
a
n
d
Its
A
p
p
li
c
a
ti
o
n
,
”
T
E
L
KOM
NIKA
T
e
lec
o
mm
u
n
ic
a
ti
o
n
C
o
mp
u
ti
n
g
E
lec
tro
n
ics
a
n
d
Co
n
tro
l
,
v
o
l.
1
6
,
n
o
.
2
,
p
p
.
7
3
9
-
7
4
6
,
2
0
1
8
.
[1
7
]
R.
V.
Ho
g
g
,
J.
M
c
Ke
a
n
,
a
n
d
A
.
T
.
Cra
ig
,
“
In
tro
d
u
c
ti
o
n
to
m
a
th
e
m
a
ti
c
a
l
sta
ti
stics
,”
Pea
rs
o
n
E
d
u
c
a
ti
o
n
,
2
0
0
5
.
[1
8
]
J.
A
.
S
u
y
k
e
n
s
a
n
d
J.
V
a
n
d
e
w
a
ll
e
,
“
L
e
a
st
sq
u
a
re
s
su
p
p
o
rt
v
e
c
to
r
m
a
c
h
in
e
c
la
ss
i
f
iers
,
”
N
e
u
ra
l
p
ro
c
e
ss
in
g
letter
s
,
v
o
l.
9
,
n
o
.
3
,
p
p
.
2
9
3
-
3
0
0
,
1
9
9
9
.
[1
9
]
F
.
E.
G
u
n
a
wa
n
,
J.
Ha
re
fa
,
a
n
d
N.
S
e
k
ish
it
a
,
“
F
a
c
e
Re
c
o
g
n
it
io
n
o
n
L
in
e
a
r
M
o
ti
o
n
-
b
l
u
rre
d
Im
a
g
e
,
”
T
EL
KOM
NIKA
(
T
e
lec
o
mm
u
n
ica
ti
o
n
Co
mp
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
ics
a
n
d
C
o
n
tro
l
)
,
v
o
l.
1
6
,
n
o
.
3
,
p
p
.
1
2
4
9
-
1
2
5
5
,
2
0
1
8
.
[2
0
]
S.
M
izu
g
a
k
i
,
e
t
a
l
.
,
“
F
in
g
e
rp
ri
n
ti
n
g
su
sp
e
n
d
e
d
se
d
im
e
n
t
so
u
rc
e
s
in
th
e
Nu
k
a
b
ira
Riv
e
r,
n
o
rth
e
rn
Ja
p
a
n
,”
In
ter
n
a
t
io
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
Er
o
sio
n
Co
n
tro
l
E
n
g
i
n
e
e
rin
g
,
v
o
l.
5
,
n
o
.
1
,
p
p
.
60
-
69
,
2
0
1
2
.
[2
1
]
R.
P
.
P
e
rsa
d
a
,
e
t
a
l
.
,
“
A
u
to
m
a
ti
c
f
a
c
e
a
n
d
V
L
P
'
S
re
c
o
g
n
it
io
n
f
o
r
s
m
a
rt
p
a
rk
in
g
s
y
ste
m
,
”
T
EL
KOM
NIKA
(
T
e
lec
o
mm
u
n
ica
ti
o
n
Co
m
p
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
ics
a
n
d
C
o
n
tro
l
)
,
v
o
l.
1
7
,
n
o
.
4
,
p
p
.
1
6
9
8
-
1
7
0
5
,
2
0
1
9
.
[2
2
]
L
.
Yu
,
e
t
a
l
.
,
“
A
ff
in
e
in
v
a
rian
t
f
u
sio
n
f
e
a
tu
re
e
x
tr
a
c
ti
o
n
b
a
se
d
o
n
g
e
o
m
e
tr
y
d
e
sc
rip
to
r
a
n
d
BIT
f
o
r
o
b
jec
t
re
c
o
g
n
it
io
n
,”
IET
Im
a
g
e
Pr
o
c
e
ss
in
g
,
v
o
l.
13
,
n
o
.
1
,
p
p
.
57
-
7
2
,
2
0
1
8
.
[2
3
]
S
.
X
ie
a
n
d
H.
Hu
,
“
F
a
c
ial
Ex
p
re
ss
io
n
Re
c
o
g
n
it
io
n
Us
in
g
Hie
ra
rc
h
ica
l
F
e
a
tu
re
s
W
it
h
De
e
p
Co
m
p
re
h
e
n
siv
e
M
u
lt
i
p
a
tch
e
s
Ag
g
re
g
a
ti
o
n
Co
n
v
o
lu
ti
o
n
a
l
Ne
u
ra
l
Ne
tw
o
rk
s
,
”
IE
EE
T
ra
n
sa
c
ti
o
n
s
o
n
M
u
lt
ime
d
ia
,
v
o
l.
21
,
n
o
.
1
,
p
p
.
2
1
1
-
2
2
0
,
2
0
1
9
.
[2
4
]
B.
X
u
,
Q.
L
iu
,
a
n
d
T
.
Hu
a
n
g
,
“
A
d
isc
re
t
e
-
ti
m
e
p
ro
jec
ti
o
n
n
e
u
ra
l
n
e
tw
o
rk
f
o
r
sp
a
rs
e
sig
n
a
l
r
e
c
o
n
stru
c
ti
o
n
w
it
h
a
p
p
li
c
a
ti
o
n
to
f
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
,
”
IEE
E
tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
n
e
u
ra
l
n
e
two
rk
s
a
n
d
lea
r
n
in
g
sy
ste
ms
,
v
o
l.
3
0
,
n
o
.
1
,
p
p
.
1
5
1
-
162
,
2
0
1
8
.
[2
5
]
G
.
I.
Ha
p
sa
ri,
G
.
A
.
M
u
ti
a
ra
,
a
n
d
H.
T
a
ri
g
a
n
,
“
F
a
c
e
re
c
o
g
n
it
io
n
sm
a
rt
c
a
n
e
u
sin
g
H
AA
R
-
li
k
e
f
e
a
tu
re
s
a
n
d
e
ig
e
n
f
a
c
e
s
,
”
T
EL
KOM
NIK
A
T
e
lec
o
mm
u
n
ica
ti
o
n
C
o
mp
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
ics
a
n
d
Co
n
tro
l
,
v
o
l.
17
,
n
o
.
2
,
p
p
.
9
7
3
-
9
8
0
,
2
0
1
9
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.