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
i
n
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
,
pp.
5
69
~
5
79
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
cs
.v
3
7
.
i
1
.
pp
5
69
-
5
79
569
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
B
it
-
r
at
e
a
w
ar
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
i
n
t
e
r
-
la
y
e
r
m
ot
io
n
p
r
e
d
ic
t
io
n
u
si
n
g
m
u
lti
-
lo
o
p
e
n
c
od
in
g st
r
u
c
t
u
r
e
S
an
d
e
e
p
Gowd
r
a
S
id
d
ar
am
ap
p
a
,
Gowd
r
a
S
h
iv
an
an
d
ap
p
a
M
am
at
h
a
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
I
n
f
or
ma
ti
o
n S
c
i
e
n
c
e
a
nd E
ngi
n
e
e
r
in
g, R
. V
. C
o
l
le
g
e
of
E
ngi
n
e
e
r
in
g,
A
f
f
il
ia
te
d
t
o
V
is
ve
s
v
a
r
a
y
a
T
e
c
hn
o
l
o
gi
c
a
l
U
ni
ve
r
s
it
y
, B
e
la
ga
v
i,
I
ndi
a
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
M
a
y
22
,
202
4
R
e
vi
s
e
d
S
e
p
11
,
202
4
A
c
c
e
pt
e
d
S
e
p
29
,
202
4
Rece
n
t
l
y
,
t
h
e
r
e
h
as
b
ee
n
a
n
o
t
ab
l
e
i
n
c
r
e
as
e
i
n
t
h
e
u
s
e
o
f
v
i
d
eo
c
o
n
t
en
t
o
n
t
h
e
i
n
t
e
r
n
e
t
,
l
e
ad
i
n
g
fo
r
t
h
e
c
r
e
at
i
o
n
o
f
i
m
p
ro
v
e
d
c
o
d
ec
s
l
i
k
e
v
e
rs
at
i
l
e
-
v
i
d
e
o
-
c
o
d
i
n
g
(
V
V
C)
a
n
d
h
i
g
h
-
e
ffi
ci
e
n
cy
v
i
d
eo
-
c
o
d
i
n
g
(
H
E
V
C).
I
t
i
s
i
m
p
o
rt
an
t
t
o
n
o
t
e
t
h
at
t
h
e
s
e
v
i
d
eo
co
d
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
co
n
t
i
n
u
e
t
o
d
emo
n
s
t
rat
e
q
u
a
l
i
t
y
d
eg
rad
at
i
o
n
a
n
d
t
h
e
p
re
s
en
ce
o
f
n
o
i
s
e
t
h
ro
u
g
h
o
u
t
t
h
e
d
ec
o
d
e
d
fra
me
s
.
A
n
u
m
b
e
r
o
f
d
ee
p
-
l
e
ar
n
i
n
g
(
D
L
)
al
g
o
ri
t
h
m
-
b
as
ed
n
e
t
w
o
rk
s
t
ru
c
t
u
r
e
s
h
a
v
e
b
e
en
d
e
v
el
o
p
ed
b
y
e
x
p
e
rt
s
t
o
t
ac
k
l
e
t
h
i
s
p
ro
b
l
em
;
n
e
v
e
rt
h
el
e
s
s
,
b
ec
au
s
e
m
an
y
o
f
t
h
e
s
e
s
o
l
u
t
i
o
n
s
u
s
e
i
n
-
l
o
o
p
fi
l
t
rat
i
o
n
,
e
x
t
ra
b
i
t
s
mu
s
t
b
e
s
en
t
amo
n
g
t
h
e
en
c
o
d
i
n
g
an
d
d
eco
d
i
n
g
l
a
y
e
rs
.
M
o
r
e
o
v
e
r,
b
ec
au
s
e
t
h
ey
u
s
e
d
f
ew
er
re
f
e
r
e
n
ce
fra
me
s
,
t
h
ey
w
er
e
u
n
ab
l
e
t
o
e
x
t
rac
t
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
f
e
at
u
r
e
s
b
y
t
ak
i
n
g
ad
v
an
t
ag
e
fr
o
m
t
h
e
t
em
p
o
ral
c
o
n
n
ec
t
i
o
n
b
e
t
w
een
fra
me
s
.
H
e
n
ce,
t
h
i
s
p
ap
e
r
i
n
t
ro
d
u
ce
s
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
m
o
t
i
o
n
p
red
i
c
t
i
o
n
a
w
ar
e
mu
l
t
i
-
l
o
o
p
v
i
d
e
o
c
o
d
i
n
g
(I
L
MP
A
-
ML
V
C)
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
.
T
h
e
I
L
MP
A
-
ML
V
C
fi
rs
t
d
e
s
i
g
n
s
a
n
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
ad
ap
t
i
v
e
en
c
o
d
e
r
(M
L
A
E
)
ar
ch
i
t
ec
t
u
r
e
t
o
en
h
a
n
ce
i
n
t
e
r
-
l
a
y
er
mo
t
i
o
n
p
re
d
i
c
t
i
o
n
a
n
d
o
p
t
i
m
i
zat
i
o
n
p
ro
ce
s
s
;
s
e
co
n
d
,
t
h
i
s
w
o
r
k
d
e
s
i
g
n
s
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
p
ro
b
ab
i
l
i
s
t
i
c
-
b
i
t
rat
e
a
w
ar
e
co
m
p
re
s
s
i
o
n
(ML
PB
A
C
)
m
o
d
e
l
t
o
at
t
ai
n
i
m
p
ro
v
e
d
b
i
t
rat
e
e
ffi
ci
e
n
cy
w
i
t
h
mi
n
i
m
al
o
v
e
r
h
e
ad
;
t
h
e
t
rai
n
i
n
g
o
f
I
L
M
PA
-
ML
V
C
i
s
d
o
n
e
t
h
ro
u
g
h
n
o
v
e
l
d
i
s
t
o
rt
i
o
n
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
u
s
i
n
g
U
V
G
d
at
as
e
t
;
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
w
s
t
h
e
p
ro
p
o
s
ed
I
L
MP
A
-
ML
V
C
at
t
ai
n
i
m
p
ro
v
ed
p
e
ak
-
s
i
n
g
a
l
-
to
-
n
o
i
s
e
-
rat
i
o
(
PS
N
R
)
a
n
d
s
t
ru
c
t
u
ra
l
s
i
mi
l
ar
i
t
y
(
SS
IM
)
p
e
rf
o
r
m
an
ce
i
n
c
o
m
p
ari
s
o
n
w
i
t
h
e
x
i
s
t
i
n
g
v
i
d
e
o
co
d
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
i
t
-
r
a
t
e
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
E
n
t
r
o
py
c
o
d
i
n
g
I
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
L
e
a
r
n
e
d
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
M
ot
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
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
:
S
a
n
de
e
p
Go
wdr
a
S
i
dda
r
a
m
a
ppa
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
E
n
g
i
ne
e
r
in
g,
R
.
V.
C
o
l
l
e
ge
o
f
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
Af
f
il
i
a
t
e
d
to
Vi
s
v
e
s
va
r
a
y
a
T
e
c
hn
o
l
o
g
i
c
a
l
U
ni
ve
r
s
it
y
B
e
l
a
ga
vi
-
590018,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
y
a
s
ha
s
go
wda
ni
ha
r
i
ka
@
g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
T
h
e
pr
o
l
i
f
e
r
a
t
i
o
n
o
f
po
r
t
a
bl
e
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
de
vi
c
e
s
l
i
k
e
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
s
a
n
d
t
a
bl
e
t
s
h
a
s
b
o
o
s
t
e
d
i
nn
o
v
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
vi
de
o
s
e
c
tor
,
m
a
k
i
ng
vi
de
o
c
o
n
t
e
n
t
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
f
r
o
m
a
ny
w
he
r
e
,
a
t
a
ny
t
i
m
e
.
H
i
g
h
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
[
1]
m
o
vi
e
s
a
r
e
b
e
c
o
m
i
ng
m
o
r
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
i
n
t
o
t
h
e
da
i
ly
li
ve
s
of
i
nd
i
v
i
dua
l
s
b
e
c
a
us
e
o
f
t
e
c
hni
c
a
l
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
.
T
o
c
r
e
a
t
e
a
m
o
r
e
r
e
a
l
-
l
if
e
e
x
p
e
r
i
e
nc
e
,
n
e
w
vi
d
e
o
c
o
de
c
s
a
r
e
b
e
i
n
g
de
v
e
l
o
pe
d,
s
uc
h
a
s
hi
g
h
-
f
r
a
m
e
r
a
t
e
(
HF
R
)
,
h
i
g
h
-
dy
n
a
mi
c
-
r
a
n
ge
(
HD
R
)
a
n
d
u
l
t
r
a
-
hi
g
h
de
f
i
ni
t
i
o
n
(
UH
D)
h
a
vi
ng
8
K
a
n
d
4
K
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
[
2]
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
t
i
s
c
r
uc
i
a
l
t
o
f
i
nd
wa
y
s
t
o
c
o
m
pr
e
s
s
vi
de
o
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
w
i
t
h
o
ut
l
o
s
i
n
g
qua
li
t
y
[
3]
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
im
pr
o
v
e
d
qua
li
t
y
o
f
t
r
a
n
s
mi
s
s
i
o
n
a
n
d
de
c
r
e
a
s
e
d
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
a
n
d
s
t
or
a
ge
c
o
s
t
s
a
r
e
a
l
s
o
po
s
s
i
bl
e
o
utco
m
e
s
o
f
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
i
n
vi
d
e
o
e
n
c
o
di
n
g
a
nd
de
c
o
di
n
g
[
4]
.
S
e
v
e
r
a
l
g
l
o
ba
l
vi
de
o
-
c
o
di
n
g
s
t
a
n
d
a
r
ds
a
r
e
b
e
i
ng
de
v
e
l
o
pe
d
i
n
o
r
de
r
to
i
m
pr
o
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
e
n
f
ur
t
h
e
r
,
i
nc
r
e
a
s
e
a
da
pt
a
bil
i
t
y
,
a
n
d
e
a
s
e
t
h
e
bur
de
n
o
n
t
h
e
I
n
t
e
r
n
e
t
.
T
h
e
l
a
t
e
s
t
o
f
t
h
e
vi
de
o
-
c
o
di
n
g
s
t
a
n
da
r
ds
i
s
v
e
r
s
a
t
i
l
e
-
vi
de
o
-
c
o
di
n
g
(
VV
C
)
,
whi
c
h
i
s
a
va
r
i
a
n
t
o
f
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
5
69
-
5
79
570
hi
g
h
-
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
vi
de
o
-
c
o
di
n
g
(
HE
VC
)
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
hi
g
h
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
t
a
i
n
e
d
by
t
h
e
s
e
s
t
a
n
da
r
ds
,
t
h
e
y
s
t
i
ll
f
a
c
e
a
n
u
m
b
e
r
o
f
i
s
s
ue
s
.
He
n
c
e
,
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
n
ot
c
a
pa
bl
e
o
f
m
e
e
t
i
n
g
t
h
e
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
f
o
r
l
o
w
l
a
t
e
n
c
y
,
hi
g
h
f
r
a
m
e
-
r
a
t
e
,
a
n
d
hi
g
h
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
[
5]
.
T
h
e
l
a
t
e
s
t
i
nn
o
v
a
t
i
o
n
i
n
vi
d
e
o
a
n
d
i
m
a
g
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
i
s
t
h
r
o
ugh
e
n
d
-
to
-
e
n
d
l
e
a
r
ni
ng
whi
c
h
h
a
s
b
e
e
n
b
r
o
ugh
t
a
b
o
ut
by
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
de
e
p
-
l
e
a
r
ni
ng
(
DL
)
[
6]
,
[
7]
.
W
he
n
c
o
m
pa
r
i
n
g
DL
-
b
a
s
e
d
vi
de
o
a
n
d
im
a
ge
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
to
s
t
a
n
da
r
d
bl
o
c
k
-
b
a
s
e
d
vi
de
o
-
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
i
t
h
a
s
b
e
e
n
o
b
s
e
r
v
e
d
t
h
a
t
t
h
e
DL
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
c
a
n
a
c
c
o
m
p
li
s
h
hi
g
h
e
r
da
t
a
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
r
a
t
e
s
wi
t
h
o
ut
c
o
m
pr
o
m
i
s
i
n
g
t
h
e
im
a
ge
o
r
vi
d
e
o
qua
l
i
t
y
.
Du
e
t
al.
[
7]
e
s
t
a
bl
i
s
he
d
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
i
nk
a
m
o
n
g
t
h
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
o
f
i
m
a
g
e
s
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
hy
pe
r
pr
i
o
r
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
e
n
d
-
to
-
e
n
d
i
m
a
ge
-
c
o
m
p
r
e
s
s
i
o
n
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
n
u
m
e
r
o
us
c
utt
i
n
g
-
e
dge
n
e
ur
a
l
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
NV
C
)
a
ppr
o
a
c
h
e
s
[
7]
,
[
8
]
us
e
c
o
m
p
e
ns
a
t
i
o
n
n
e
t
wo
r
ks
a
n
d
m
o
t
i
o
n
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
to
f
o
r
e
c
a
s
t
b
e
t
w
e
e
n
f
r
a
m
e
s
to
a
c
hi
e
ve
a
s
h
o
r
t
de
l
a
y
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
i
nc
l
ude
p
i
xe
l
-
m
o
t
i
o
n
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
P
M
C
NN
)
[
8]
,
whi
c
h
r
e
l
i
e
s
o
n
hy
b
r
i
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
n
e
t
wo
r
ks
a
n
d
m
o
v
e
m
e
n
t
e
x
t
e
ns
i
o
n
;
NV
C
[
9]
,
whi
c
h
a
ggr
e
ga
t
e
s
c
o
nn
e
c
t
e
d
s
pa
t
i
a
l
-
t
e
m
po
r
a
l
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
s
;
a
nd
de
e
p
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
DV
C
)
[
10]
,
whi
c
h
us
e
s
e
n
d
-
to
-
e
n
d
de
e
p
vi
de
o
e
n
c
o
di
n
g
i
ns
t
e
a
d
o
f
t
h
e
c
o
n
ve
n
t
i
o
n
a
l
vi
de
o
-
c
o
di
n
g
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
T
h
e
s
e
t
e
c
h
ni
que
s
e
mp
l
o
y
e
d
v
a
r
i
a
t
i
o
na
l
a
ut
o
-
e
n
c
o
de
r
(
VA
E
)
f
o
r
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
o
p
t
i
c
a
l
-
f
l
o
w
a
n
d
r
e
s
i
dua
l
s
,
a
n
d
ut
i
li
z
e
d
m
o
t
i
o
n
v
e
c
to
r
s
e
s
t
i
m
a
t
e
s
,
l
i
ke
o
p
t
i
c
a
l
-
f
l
o
w,
f
o
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
t
e
m
po
r
a
l
da
t
a
c
o
n
t
a
i
n
e
d
w
i
t
hi
n
t
h
e
vi
d
e
o
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
s
e
v
e
r
a
l
s
o
l
ut
i
o
ns
f
o
r
B
-
f
r
a
m
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
h
a
v
e
b
e
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
by
v
a
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
J
i
a
e
t
al.
[
11]
de
v
e
l
o
pe
d
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
t
e
c
hni
que
s
.
Hu
e
t
al.
[
12]
f
o
c
us
e
d
o
n
de
s
i
g
ni
ng
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
vi
de
o
e
n
c
o
d
i
n
g
n
e
t
wor
ks
a
n
d
us
e
d
o
p
t
i
c
a
l
-
f
l
o
w
e
n
c
o
d
i
n
g
n
e
t
wo
r
ks
whi
c
h
w
e
r
e
c
a
pa
bl
e
o
f
d
e
c
o
di
n
g
b
o
t
h
i
n
t
e
r
p
o
l
a
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
a
n
d
o
pt
i
c
a
l
-
f
l
o
w
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
ly
.
Ne
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
ed
DL
-
b
a
s
e
d
vi
de
o
e
n
c
o
d
i
n
g
[
13]
-
[
17]
m
e
t
h
o
ds
h
a
v
e
r
e
s
t
r
i
c
t
i
o
n
s
o
n
t
h
e
tot
a
l
qua
n
t
i
t
y
o
f
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
t
h
a
t
m
a
y
b
e
u
t
i
li
z
e
d
to
e
n
c
o
de
m
o
r
e
f
r
a
m
e
s
,
whi
c
h
l
im
i
t
s
t
h
e
i
r
c
a
pa
c
i
t
y
to
i
nve
s
t
i
g
a
t
e
t
e
m
po
r
a
l
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
a
n
d
e
li
mi
na
t
e
r
e
dun
da
n
c
i
e
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
e
a
r
l
i
e
r
DL
-
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
d
’
s
[
18]
,
[
19]
,
i
.
e
.
,
e
n
t
r
o
py
c
o
di
n
g
s
i
mi
l
a
r
ly
e
s
t
i
m
a
t
e
d
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
wi
t
h
t
h
e
hi
dd
e
n
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
upo
n
e
v
e
r
y
f
r
a
m
e
s
e
pa
r
a
t
e
l
y
,
n
e
g
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
a
m
o
n
g
a
d
j
a
c
e
n
t
f
r
a
m
e
s
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
F
r
o
m
a
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
’
s
pe
r
s
p
e
c
t
i
v
e
,
i
t
i
s
wo
r
t
h
n
o
t
i
n
g
t
h
a
t
t
i
m
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
i
n
t
he
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
a
r
e
a
c
a
n
a
dd
i
t
i
o
na
l
ly
be
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
d
us
i
ng
a
hy
b
r
i
d
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
c
o
m
bi
n
i
ng
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
t
w
o
r
ks
.
He
n
c
e
,
t
hi
s
pa
pe
r
pr
o
p
o
s
e
s
a
n
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
m
o
t
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
-
a
wa
r
e
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
vi
de
o
c
o
di
n
g
(
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
)
w
hi
c
h
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
m
u
l
t
i
l
o
o
p
a
da
pt
i
v
e
e
n
c
o
de
r
a
n
d
m
u
l
t
i
l
o
o
p
pr
ob
a
bil
i
s
t
i
c
bi
t
r
a
t
e
a
wa
r
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
.
T
h
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
m
e
t
h
o
d
u
t
i
li
z
e
s
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
two
r
ks
to
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
gi
v
e
n
i
n
put
;
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
s
e
n
c
o
de
d
out
pu
t
s
a
n
d
m
o
de
l
s
pr
o
b
a
bi
li
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
dur
i
n
g
e
n
t
r
o
py
c
o
di
n
g.
F
o
r
m
o
r
e
s
pe
c
i
f
i
c
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
t
h
e
m
u
l
t
i
-
l
a
y
e
r
a
da
pt
i
v
e
-
e
n
c
o
de
r
(
M
L
A
E
)
ne
t
wor
k
h
a
s
be
e
n
p
r
e
s
e
n
t
e
d
wh
e
r
e
a
ll
pr
e
c
e
d
i
ng
f
r
a
m
e
s
c
a
n
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
po
i
n
t
s
o
f
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
o
r
c
o
m
pr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
pr
e
s
e
nt
f
r
a
m
e
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
t
h
e
gi
v
e
n
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
-
bit
r
a
t
e
a
wa
r
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
M
L
P
B
A
C
)
ne
t
wor
k
i
ter
a
t
i
v
e
l
y
c
o
n
s
t
r
uc
t
s
t
h
e
vi
de
o
f
r
a
m
e
’
s
pr
o
b
a
bil
i
t
y
f
u
n
c
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
a
l
l
pa
s
t
hi
dd
e
n
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
;
t
h
us
,
h
a
s
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
y
o
f
a
c
hi
e
vi
ng
a
l
o
we
r
bi
t
-
r
a
t
e
f
o
r
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
vi
de
o
f
r
a
m
e
s
.
T
h
e
m
a
i
n
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
i
s
g
i
v
e
n
b
e
l
o
w
:
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
ut
i
li
z
e
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
f
r
a
m
e
wo
r
k
wi
t
hi
n
l
e
a
r
ne
d
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
to
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
ut
i
l
i
z
e
t
h
e
t
e
m
po
r
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
a
w
i
d
e
r
a
n
ge
o
f
vi
de
o
f
r
a
m
e
s
.
T
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
po
s
s
i
bl
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
r
a
m
e
s
,
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
pr
e
s
e
n
t
s
a
m
e
t
h
o
d
us
i
n
g
a
n
a
uto
-
e
n
c
o
de
r
de
s
i
g
n
e
d
c
o
m
bi
ni
ng
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
t
wor
ks
.
F
o
r
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
t
h
e
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
l
t
e
m
po
r
a
l
ly
c
o
n
d
i
t
i
o
ne
d
pr
o
b
a
bil
it
y
f
u
nc
t
i
o
ns
,
t
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
ut
i
li
z
e
d
a
r
e
c
u
r
r
e
n
t
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
to
o
b
t
a
i
n
goo
d
b
i
t
-
r
a
t
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
m
e
t
h
o
d
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
t
h
r
o
ugh
o
u
t
t
h
e
t
e
s
t
s
,
a
n
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
wa
s
c
o
nf
i
r
m
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
pa
pe
r
o
r
ga
ni
z
a
t
i
o
n
i
s
a
s
f
o
l
l
o
ws
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
2
d
i
s
c
us
s
e
s
va
r
i
o
us
c
ur
r
e
n
t
m
e
t
h
o
do
l
o
gi
e
s
de
s
i
g
n
e
d
to
a
tt
a
i
n
e
nh
a
n
c
e
d
bi
t
r
a
t
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
hi
g
hl
igh
t
m
e
t
r
i
c
a
n
d
da
t
a
s
e
t
us
e
d
to
v
a
l
i
da
t
e
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
i
t
s
li
mi
t
a
t
i
o
ns
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
3
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
o
v
e
l
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
vi
de
o
e
n
c
o
de
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
t
h
a
t
i
s
e
f
f
ic
i
e
n
t
i
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
m
o
t
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
i
ng
i
t
f
o
r
b
e
tt
e
r
t
e
m
po
r
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
tat
i
o
n
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
4,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
i
s
s
t
ud
i
e
d
us
i
n
g
UV
G
da
t
a
s
e
t
i
n
t
e
r
m
s
o
f
pe
a
k
-
s
i
n
g
a
l
-
to
-
n
o
i
s
e
-
r
a
t
i
o
(
P
S
NR
)
a
n
d
s
t
r
uc
t
ur
a
l
s
i
mi
lar
i
t
y
(
S
S
I
M
)
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
c
ur
r
e
n
t
b
a
s
e
li
n
e
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
5
d
i
s
c
u
s
s
e
s
t
h
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
c
e
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
n
d
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
n
.
2.
L
I
T
E
RA
T
UR
E
S
UR
VE
Y
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
s
t
udi
e
s
va
r
i
o
us
e
xi
s
t
i
n
g
vi
de
o
c
o
di
ng
m
e
t
h
o
d
to
a
tt
a
i
n
i
m
pr
o
v
e
d
vi
de
o
qua
l
i
t
y
w
i
t
h
b
e
t
t
e
r
pe
r
c
e
p
t
i
o
n
a
n
d
l
im
i
t
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
o
v
e
r
h
e
a
d.
Hu
e
t
al.
[
12
]
,
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
a
ppr
o
a
c
h
c
a
l
l
e
d
hy
pe
r
pr
i
o
r
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:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
it
-
r
ate
aw
a
r
e
e
ff
e
c
ti
v
e
int
e
r
-
laye
r
motion
pr
e
diction
us
ing
…
(
Sande
e
p
Go
w
d
r
a
Siddar
amappa
)
571
de
e
p
-
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
HDVC
)
.
T
h
i
s
wo
r
k
c
on
s
i
d
e
r
e
d
e
n
d
-
to
-
e
n
d
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
i
ns
t
e
a
d
o
f
bl
o
c
k
-
b
a
s
e
d
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
us
i
ng
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng.
T
h
e
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
r
e
s
i
dua
l
-
c
h
a
nne
l
a
tt
e
n
t
i
o
n
i
n
t
e
r
m
e
d
i
a
r
y
m
o
du
l
e
f
o
r
b
o
t
h
de
c
o
di
n
g
a
n
d
e
n
c
o
d
i
n
g
f
o
r
e
n
h
a
nc
i
ng
t
h
e
f
r
a
m
e
s
dur
i
n
g
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
wa
s
do
n
e
u
s
i
n
g
M
S
-
S
S
I
M
a
n
d
P
S
NR
o
n
UV
G
da
t
a
s
e
t.
F
i
n
d
i
ng
s
s
h
o
w
t
h
a
t
HD
VC
a
c
hi
e
v
e
d
32.
93
a
v
e
r
a
ge
P
S
NR
a
n
d
40.
92
M
S
-
S
S
I
M
o
n
UV
G
da
t
a
s
e
t.
F
ur
t
h
e
r
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
wa
s
c
on
duc
t
e
d
o
n
M
C
L
-
J
C
V
da
t
a
s
e
t
wh
e
r
e
i
t
a
c
hi
e
ve
d
P
S
NR
o
f
6.
03
a
n
d
M
S
-
S
S
I
M
o
f
21.
85.
Da
s
e
t
al.
[
13]
,
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
n
e
ur
a
l
-
n
e
t
wo
r
k
whi
c
h
wa
s
ba
s
e
d
o
n
po
s
t
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
e
nh
a
n
c
i
ng
de
c
o
de
d
f
r
a
m
e
s
.
He
r
e
,
t
h
e
y
us
e
d
qua
n
t
i
z
a
t
i
o
n
-
pa
r
a
m
e
t
e
r
(
QP
)
m
a
pp
i
ng
i
nit
i
a
ll
y
f
o
r
a
c
hi
e
vi
ng
hi
g
h
-
qua
l
i
t
y
im
a
ge
s
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
i
s
wo
r
k
u
t
i
li
z
e
d
a
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
(
C
NN
)
wh
e
r
e
t
h
e
QP
m
a
p
o
u
t
pu
t
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
f
r
a
m
e
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
we
r
e
us
e
d
a
s
a
n
i
n
put
f
o
r
t
h
e
C
NN
l
a
y
e
r
.
T
h
e
C
NN
l
a
y
e
r
e
x
t
r
a
c
t
e
d
n
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
h
e
im
a
ge
s
a
n
d
f
i
na
l
ly
pr
o
vi
d
e
d
a
qua
l
i
t
y
-
e
nh
a
n
c
e
d
f
r
a
m
e
.
T
hi
s
wo
r
k
u
t
i
li
z
e
d
t
h
e
vi
de
o
s
f
r
o
m
M
C
L
-
J
C
V
da
t
a
s
e
t
[
14]
,
a
n
d
t
wo
m
e
t
r
i
c
s
we
r
e
us
e
d
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
i
.
e
.
,
pe
ak
-
s
i
n
g
a
l
-
to
-
n
o
i
s
e
-
r
a
t
i
o
(
P
S
NR
)
a
n
d
B
j
ø
n
t
e
ga
a
r
d
De
l
t
a
(
B
D∆
)
.
F
i
n
d
i
ngs
f
r
o
m
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
we
d
t
h
a
t,
t
h
e
n
e
ur
a
l
-
n
e
t
wo
r
k
a
c
hi
e
v
e
d
B
D∆
v
a
l
ue
s
o
f
5.
21%
f
o
r
a
l
l
-
i
n
t
r
a
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
,
4.
13%
f
o
r
l
o
w
-
de
l
a
y
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
a
n
d
4.
54%
f
o
r
r
a
n
do
m
a
c
c
e
s
s
(
R
A
)
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
.
T
h
e
P
S
NR
v
a
l
ue
s
a
l
s
o
s
h
o
we
d
b
e
t
t
e
r
v
a
l
u
e
s
i
n
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
w
i
t
h
a
C
NN
po
s
t
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
[
15]
.
T
h
a
n
g
a
n
d
B
a
n
g
[
16]
,
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
n
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
i
m
pr
o
vi
n
g
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
i
n
t
e
r
-
f
r
a
m
e
s
.
He
r
e
,
t
h
e
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
R
A
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
w
i
t
hi
n
a
n
e
ur
a
l
vi
de
o
c
o
di
n
g
a
n
d
a
f
r
a
m
e
n
e
t
wo
r
k
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
t
h
e
n
e
x
t
f
r
a
m
e
.
F
i
na
l
ly
,
t
h
e
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
e
n
d
-
to
-
e
n
d
-
hi
e
r
a
r
c
ha
l
de
e
p
vi
de
o
-
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
a
n
d
a
l
o
s
s
f
u
nc
t
i
o
n
wa
s
us
e
d
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
l
o
s
s
e
s
f
o
r
m
a
xi
mi
z
i
ng
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
f
r
a
m
e
dur
i
n
g
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
.
T
hi
s
wo
r
k
u
t
i
li
z
e
d
t
h
e
UV
G
da
t
a
s
e
t
[
17]
a
n
d
HE
VC
da
t
a
s
e
t
[
18]
f
o
r
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
t
h
e
i
r
wo
r
k
.
Al
s
o
,
t
hi
s
wo
r
k
u
t
i
li
z
e
d
t
h
e
B
D∆
a
n
d
r
un
ni
ng
t
i
m
e
a
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
f
o
r
UV
G
da
t
a
s
e
t,
t
h
e
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
a
c
hi
e
v
e
d
48.
01%
o
f
B
D∆
a
n
d
f
o
r
HE
VC
-
c
l
a
s
s
B
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
a
c
hi
e
v
e
d
50.
96%
o
f
B
D∆
wh
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
de
e
p
-
vi
de
o
-
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
DV
C
)
,
DV
C
P
r
o
[
19]
,
a
n
d
s
c
a
l
e
-
s
pa
c
e
f
l
o
w
(
S
S
F
)
c
o
m
pr
e
s
s
io
n
[
20
]
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
Yoo
n
e
t
al.
[
21]
,
f
i
r
s
t
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
t
e
x
t
ur
a
l
-
de
t
a
i
l
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
-
n
e
t
wo
r
k
(
T
DPNe
t
)
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
ng
t
h
e
de
t
a
i
l
s
,
n
o
i
s
e
a
n
d
t
e
x
t
ur
e
o
f
t
h
e
f
r
a
m
e
i
n
a
vi
de
o
.
F
or
m
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
t
hi
s
wo
r
k
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
a
ppr
o
a
c
h
c
a
l
l
e
d
pe
r
c
e
pt
ua
l
-
t
r
a
i
ni
ng
m
e
t
h
o
d
(
P
T
M
)
f
o
r
s
o
l
vi
ng
i
s
s
ue
o
f
P
S
NR
f
o
r
pr
e
s
e
r
vi
ng
hi
g
h
n
u
m
b
e
r
o
f
t
e
x
t
ur
a
l
de
t
a
i
l
s
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
m
u
l
t
i
-
s
c
a
l
e
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
-
t
r
a
i
ni
ng
m
e
t
h
o
d
(
M
R
T
M
)
f
o
r
s
o
l
vi
ng
pr
o
bl
e
m
o
f
poo
r
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
w
he
n
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
o
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
da
t
a
s
e
t
s
.
T
hi
s
wo
r
k
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
i
r
wo
r
k
o
n
UV
G,
S
NU
-
F
I
L
M
[
22]
,
HD
[
23]
,
a
n
d
V
i
m
o
90
K
[
24]
da
t
a
s
e
t
s
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
wa
s
do
n
e
us
i
ng
P
S
NR
,
pe
r
c
e
pt
ua
l
s
im
il
a
r
i
t
i
e
s
,
DI
S
T
S
[
25
]
,
a
n
d
L
P
I
P
S
[
26
]
.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
s
h
o
we
d
P
T
M
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
P
S
NR
of
29.
3.
He
e
t
al
.
[
27]
,
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
a
ppr
o
a
c
h
c
a
l
l
e
d
de
e
p
n
e
ur
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
f
o
r
vi
de
o
s
(
D
-
Ne
R
V
)
f
o
r
e
n
c
o
d
i
n
g
va
r
i
o
us
k
i
n
ds
o
f
vi
d
e
o
s
by
de
c
o
up
l
i
ng
s
pe
c
i
f
i
e
d
f
r
a
m
e
vi
s
ua
l
-
c
o
n
t
e
n
t
us
i
n
g
m
o
t
i
o
n
da
t
a
,
pr
o
vi
d
i
ng
t
e
m
po
r
a
l
de
c
i
s
i
o
n
m
a
k
i
ng
f
o
r
i
m
p
li
c
i
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
a
n
d
us
i
n
g
a
t
a
s
k
-
o
r
i
e
n
t
e
d
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
t
h
e
i
n
t
e
r
m
e
d
i
a
r
y
o
u
t
pu
t
f
o
r
r
e
duc
i
n
g
s
pa
t
i
a
l
r
e
du
n
da
nc
y
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
wa
s
do
n
e
o
n
t
w
o
da
t
a
s
e
t
s
,
i
.
e
.
,
UV
G,
DA
VI
S
[
28]
,
a
n
d
UC
F
101
[
29]
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
e
va
l
u
a
t
i
o
n
w
a
s
do
n
e
us
i
ng
m
u
l
t
i
-
s
c
a
l
e
s
t
r
uc
t
ur
a
l
s
im
il
a
r
i
t
y
(
M
S
-
S
S
I
M
)
a
n
d
P
S
NR
.
T
h
e
D
-
Ne
R
V
a
c
hi
e
ve
d
a
ve
r
a
ge
P
S
NR
o
f
35.
52
f
o
r
UV
G,
30
.
06
a
n
d
0.
951
f
o
r
P
S
NR
a
n
d
M
S
-
S
S
I
M
f
o
r
UC
F
-
101
da
t
a
s
e
t
a
n
d
a
v
e
r
a
ge
P
S
NR
o
f
21.
3
f
o
r
DA
VI
S
da
t
a
s
e
t.
C
h
o
i
e
t
al.
[
30]
,
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
n
a
ppr
o
a
c
h
c
a
l
l
e
d
B
i
-
d
i
r
e
c
t
i
o
na
l
o
p
t
i
c
a
l
-
f
l
o
w
(
B
DO
F
)
f
o
r
r
e
f
i
ni
ng
bi
-
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
bl
o
c
k.
F
ur
t
h
e
r
,
t
hi
s
wo
r
k
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
de
s
i
g
n
c
a
ll
e
d
a
n
a
t
t
e
n
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
Bi
-
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
-
n
e
t
wo
r
k
(
A
B
P
N)
f
o
r
s
ub
s
t
i
t
ut
i
n
g
t
h
e
e
n
t
i
r
e
c
ur
r
e
n
t
e
xi
s
t
i
ng
bi
-
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
a
c
hi
e
vi
ng
b
e
t
t
e
r
vi
de
o
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
.
T
h
e
e
va
l
u
a
t
i
o
n
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
u
s
i
n
g
DV
I
-
DV
C
[
31]
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
a
c
hi
e
v
e
d
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
s
,
i
.
e
.
,
r
e
duc
e
d
B
D∆
by
4.
91
%
a
n
d
5.
89%
f
o
r
L
DB
a
nd
R
A
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
e
xi
s
t
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
.
K
wa
n
e
t
al
.
[
32]
,
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
a
ppr
o
a
c
h
c
a
l
l
e
d
H
i
Ne
R
V
whi
c
h
c
o
n
t
a
i
ns
li
g
h
t
-
we
i
g
h
t
l
a
y
e
r
s
h
a
vi
ng
l
a
y
e
r
e
d
w
i
s
e
po
s
i
t
i
o
n
a
l
-
e
n
c
o
d
i
n
gs
.
T
hi
s
wor
k
us
e
d
de
e
p
C
NN
a
ppr
o
a
c
h
,
m
u
l
t
i
-
l
a
y
e
r
-
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
M
L
P
)
a
n
d
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
n
e
t
wor
ks
f
o
r
e
n
c
o
di
n
g
t
h
e
f
r
a
m
e
s
o
f
vi
d
e
o
s
a
n
d
o
f
f
e
r
i
ng
a
b
e
tt
e
r
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
s
o
l
vi
ng
t
h
e
i
s
s
ue
o
f
pa
t
c
h
e
s
i
n
vi
de
o
s
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
wa
s
do
n
e
us
i
n
g
M
C
L
-
J
C
V
a
nd
UV
G
da
t
a
s
e
t.
Al
s
o
,
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
w
a
s
c
o
n
duc
t
e
d
us
i
ng
P
S
NR
.
F
i
n
d
i
ng
s
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
H
i
Ne
R
V
a
ppr
o
a
c
h
a
c
hi
e
ve
d
b
e
t
t
e
r
bi
t
-
r
a
t
e
s
a
vi
n
g
o
f
72.
3%
a
n
d
43.
4%
P
S
N
R
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
e
xi
s
t
i
n
g
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
T
h
e
H
i
Ne
R
V
a
c
hi
e
ve
d
a
v
e
r
a
ge
P
S
NR
o
f
36.
27
o
n
UV
G
da
t
a
s
e
t.
W
a
n
g
e
t
al.
[
33]
,
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
e
dge
-
o
r
i
e
n
t
e
d
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
-
vi
de
o
s
upe
r
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
(
E
OC
VSR
)
f
o
r
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
vi
de
o
f
r
a
m
e
s
pr
o
v
i
d
i
ng
be
tt
e
r
qua
l
i
t
y
de
t
a
i
l
s
.
I
n
t
hi
s
wo
r
k,
t
h
e
y
f
i
r
s
t
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
m
o
t
i
o
n
-
gu
i
de
d
a
li
g
nm
e
n
t
-
m
o
du
l
e
(
M
G
AM
)
f
o
r
a
c
hi
e
vi
ng
B
i
-
d
i
r
e
c
t
i
o
n
m
o
t
i
o
n
s
i
n
a
m
u
l
t
i
-
s
c
a
l
e
wa
y
.
F
ur
t
h
e
r
,
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
e
dge
-
or
i
e
n
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
-
bl
o
c
k
(
E
OB
)
f
o
r
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
n
g
e
dge
s
o
f
t
h
e
f
r
a
m
e
s
us
i
n
g
i
m
p
li
c
i
t
a
n
d
e
x
p
li
c
i
t
e
dge
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
.
T
h
i
s
wo
r
k
c
o
n
s
i
de
r
e
d
V
i
m
e
o
,
M
C
L
-
J
C
V,
UV
G
,
a
n
d
C
T
C
[
34]
da
t
a
s
e
t
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
E
OC
VSR
wa
s
do
n
e
b
y
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
qua
l
i
t
y
-
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
P
S
NR
a
n
d
r
a
t
e
-
d
i
s
t
o
r
t
i
o
n
(
B
D∆
)
.
T
h
e
E
OC
VSR
a
c
hi
e
v
e
d
a
v
e
r
a
ge
P
S
NR
o
f
30.
262
f
o
r
C
T
C
a
n
d
Vi
m
e
o
a
n
d
a
v
e
r
a
ge
P
S
NR
o
f
31.
76
f
o
r
UV
G
a
n
d
M
C
L
-
J
C
V
da
t
a
s
e
t
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
5
69
-
5
79
572
3.
P
ROP
OS
E
D
M
E
T
HO
D
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
i
n
t
r
o
duc
e
s
a
n
o
v
e
l
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
vi
de
o
c
o
di
n
g
s
c
h
e
m
e
t
h
r
o
ugh
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
m
o
t
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
m
p
l
o
yi
ng
n
o
v
e
l
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
e
n
c
o
de
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
m
u
l
t
il
o
o
p
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
bi
t
r
a
t
e
a
wa
r
e
e
n
c
o
de
r
-
de
c
o
de
r
m
o
de
l
,
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
1
.
F
i
n
a
ll
y
,
s
h
o
ws
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
d
o
p
t
e
d
us
i
n
g
pr
o
po
s
e
d
vi
de
o
e
n
c
o
de
r
m
o
de
l
to
a
tt
a
i
n
i
m
pr
o
v
e
d
P
S
NR
a
n
d
S
S
I
M
.
F
i
gur
e
1.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
m
o
t
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
wa
r
e
vi
de
o
c
o
de
r
3.
1.
S
ys
t
e
m
f
r
a
m
e
wo
r
k
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
i
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2.
T
hi
s
wo
r
k
h
a
s
dr
a
wn
i
ns
p
i
r
a
t
i
o
n
f
r
o
m
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
vi
d
e
o
c
o
de
c
s
a
n
d
us
e
s
m
o
t
i
o
n
-
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
,
whi
c
h
h
a
s
a
l
r
e
a
d
y
b
e
e
n
s
h
o
wn
t
o
b
e
e
x
t
r
e
m
e
l
y
us
e
f
u
l
i
n
l
e
a
r
ni
ng
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
[
34]
,
a
n
d
to
de
c
r
e
a
s
e
vi
de
o
f
r
a
m
e
r
e
du
n
da
n
c
i
e
s
.
T
o
pi
n
po
i
n
t
t
h
e
t
e
m
po
r
a
l
m
o
t
i
o
n
d
i
f
f
e
r
e
nc
e
a
m
o
n
g
t
h
e
pr
e
c
e
d
i
n
g
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
f
r
a
m
e
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
e
a
r
l
i
e
r
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
f
r
a
m
e
,
f
o
r
i
ns
t
a
nc
e
,
a
n
d
̂
−
1
,
we
u
t
i
l
i
z
e
a
n
o
pt
i
c
a
l
-
f
l
o
w
n
e
t
wo
r
k
[
34]
.
F
i
gur
e
2.
F
r
a
m
e
wo
r
k
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
a
da
pti
ve
vi
d
e
o
c
o
di
n
g
I
n
t
hi
s
wo
r
k
t
h
e
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
a
n
d
r
a
w
f
r
a
m
e
s
a
r
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
{
̂
}
=
1
a
n
d
{
}
=
1
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
M
L
A
E
c
o
m
pr
e
s
s
e
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
m
o
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
t
i
o
n
̂
i
s
us
e
d
a
s
m
o
t
i
o
n
-
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
t
i
o
n
-
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
i
n
o
ur
wor
k
i
s
s
im
i
l
a
r
to
[
34]
.
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:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
it
-
r
ate
aw
a
r
e
e
ff
e
c
ti
v
e
int
e
r
-
laye
r
motion
pr
e
diction
us
ing
…
(
Sande
e
p
Go
w
d
r
a
Siddar
amappa
)
573
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
t
h
e
r
e
s
i
du
a
l
(
)
a
m
o
n
g
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
f
r
a
m
e
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
m
o
t
i
o
n
-
o
p
t
i
mi
z
e
d
f
r
a
m
e
′
wa
s
de
t
e
r
m
i
ne
d
a
n
d
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
us
i
ng
a
n
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
M
L
A
E
.
C
o
n
s
i
de
r
i
ng
t
h
e
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
-
r
e
s
i
dua
l
a
s
̂
,
t
h
e
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
f
r
a
m
e
̂
=
′
+
̂
i
s
c
a
pa
bl
e
o
f
be
i
n
g
r
e
c
o
ns
t
r
u
c
t
e
d.
T
h
e
r
e
s
i
dua
l
a
n
d
m
o
t
i
o
n
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
a
n
d
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
,
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
M
L
A
E
ut
i
l
i
z
e
s
t
wo
l
a
y
e
r
-
e
n
c
o
de
r
s
(
L
E
s
)
i
n
e
v
e
r
y
f
r
a
m
e
to
ge
n
e
r
a
t
e
l
a
t
e
n
t
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
F
ur
t
h
e
r
,
f
o
r
c
om
pr
e
s
s
i
ng
a
n
d
i
n
t
o
bi
t
-
s
t
r
e
a
m
s
,
t
hi
s
wo
r
k
pr
e
s
e
n
t
s
M
L
P
B
AC
n
e
t
wo
r
k
f
o
r
r
e
c
ur
s
i
v
e
ly
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
te
m
po
r
a
l
c
o
n
d
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
t
y
-
f
u
n
c
t
i
o
n
o
f
{
}
=
1
a
n
d
{
}
=
1
.
T
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
ne
d
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
i
s
a
n
t
i
c
i
p
a
t
e
d
to
b
e
l
e
s
s
c
o
m
p
a
r
e
d
to
t
h
e
i
n
de
pe
n
de
n
t
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
p
y
e
m
p
l
o
y
e
d
i
n
s
t
a
n
da
r
d
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
r
e
e
xi
s
t
s
a
t
e
m
po
r
a
l
li
nk
b
e
t
we
e
n
vi
de
o
f
r
a
m
e
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
bi
t
-
r
a
t
e
f
o
r
e
n
t
r
o
py
-
c
o
d
i
n
g
i
s
s
u
c
c
e
s
s
f
u
ll
y
de
c
r
e
a
s
e
d
by
e
m
p
l
o
yi
ng
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
pr
ob
a
bil
i
t
y
-
f
u
n
c
t
i
o
n
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
by
pr
o
p
o
s
e
d
M
L
P
B
A
C
n
e
t
wo
r
k
[
12]
.
3.
2.
M
u
l
t
i
-
l
oop
ad
ap
t
ive
e
n
c
od
e
r
ar
c
h
it
e
c
t
u
r
e
As
pr
e
vi
o
us
ly
s
t
a
t
e
d,
t
w
o
L
E
s
a
r
e
u
t
i
l
i
z
e
d
f
o
r
c
om
pr
e
s
s
i
ng
a
n
d
.
T
o
ke
e
p
t
h
i
n
g
s
s
i
m
p
l
e
,
we
w
i
ll
r
e
f
e
r
to
b
ot
h
a
n
d
a
s
i
n
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
u
b
s
e
c
ti
o
n
s
s
i
nc
e
t
h
e
s
t
r
uc
t
ur
e
o
f
t
h
e
t
w
o
L
E
s
i
s
i
de
n
t
i
c
a
l
.
I
n
s
t
a
n
da
r
d
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
[
12]
,
t
h
e
ℎ
f
r
a
m
e
i
s
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
by
m
a
pp
i
n
g
t
h
e
i
nput
i
n
t
o
a
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
us
i
ng
a
n
e
nc
o
de
r
,
whi
c
h
i
s
pa
r
a
m
e
t
e
r
i
z
e
d
w
i
t
h
.
Ne
x
t,
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
-
v
a
l
ue
d
̃
i
s
c
o
nv
e
r
t
e
d
i
n
t
o
a
di
s
c
r
e
t
e
-
v
a
l
ue
d
=
⌊
̂
⌋
by
qua
n
t
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
̂
c
a
n
be
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
us
i
n
g
(
1)
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
o
u
tpu
t
whi
c
h
h
a
s
b
e
e
n
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
i
s
b
u
i
l
t
a
ga
i
n
us
i
ng
de
c
o
de
r
by
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
o
f
qua
n
t
i
z
e
d
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
2)
.
B
y
pr
o
vi
d
i
ng
t
h
e
de
c
ode
r
a
n
d
e
n
c
o
de
r
w
i
t
h
s
o
l
e
ly
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
f
r
a
m
e
’
s
a
n
d
a
s
i
n
put
s
,
t
h
e
y
a
r
e
un
a
bl
e
t
o
m
a
ke
us
e
o
f
t
h
e
t
e
m
p
o
r
a
l
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
s
u
c
c
e
e
d
i
ng
f
r
a
m
e
s
.
̂
=
(
;
)
(
1)
̂
=
(
;
)
(
2)
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
M
L
A
E
s
i
nc
o
r
p
or
a
t
e
r
e
c
ur
r
i
n
g
c
e
l
l
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
de
c
o
de
r
a
n
d
e
n
c
o
de
r
.
T
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
f
o
r
t
h
e
M
L
A
E
s
n
e
t
wo
r
k
i
s
de
p
i
c
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
3.
I
n
t
hi
s
wo
r
k
,
we
i
m
p
l
e
men
t
e
d
a
n
e
n
c
o
de
r
f
o
r
M
L
A
E
us
i
ng
f
o
ur
2
×
do
wn
-
s
a
m
p
li
ng
l
a
ye
r
s
o
f
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
,
f
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
a
ppr
o
a
c
h
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
[
12]
.
W
e
a
l
s
o
us
e
d
t
h
e
e
nh
a
n
c
e
d
GD
N
[
35]
a
s
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
n
g
f
u
n
c
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
e
n
c
o
de
r
.
W
i
t
hi
n
t
h
e
M
L
A
E
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
4
l
a
y
e
r
s
o
f
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
,
a
C
o
n
v
GR
U
[
36]
c
e
l
l
i
s
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
d
to
e
s
t
a
bl
i
s
h
a
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
e
n
c
o
de
r
f
r
a
m
e
wo
r
k.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
a
ny
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
c
o
m
i
ng
f
r
o
m
pr
e
c
e
d
i
ng
f
r
a
m
e
s
i
s
tr
a
n
s
mi
t
t
e
d
a
c
r
o
s
s
t
h
e
e
n
c
o
di
n
g
n
e
t
wor
k
f
o
r
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
f
r
a
m
e
us
i
ng
t
h
e
hi
dde
n
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
o
f
C
o
n
v
G
R
U.
T
h
us
,
t
h
e
M
L
A
E
s
s
ugge
s
t
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
pr
o
duc
e
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
by
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
b
ot
h
pr
e
s
e
n
t
a
n
d
pr
i
o
r
i
nput
s
.
F
i
gur
e
3.
M
ul
t
i
l
o
o
p
a
da
pt
i
v
e
e
n
c
o
de
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
de
c
o
de
r
p
r
e
s
e
n
t
i
n
M
L
A
E
ut
i
l
ize
s
C
o
n
v
G
R
U
c
e
l
l
i
n
b
e
t
we
e
n
o
f
f
o
ur
2
×
up
-
s
a
m
p
l
i
ng
l
a
y
e
r
s
o
f
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
u
s
i
ng
I
GD
N
[
35]
,
a
n
d
f
ur
t
h
e
r
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
̂
t
a
ke
s
pl
a
c
e
us
i
n
g
pr
e
vi
o
us
a
n
d
c
ur
r
e
n
t
l
a
t
e
n
t
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
I
n
c
o
nc
l
u
s
i
o
n
,
t
h
e
M
L
A
E
n
e
t
wor
k
i
s
f
o
r
m
u
l
a
t
e
d
us
i
ng
(
3)
.
F
r
o
m
b
o
t
h
t
h
e
(
3)
a
n
d
(
4)
,
i
t
i
s
po
s
s
i
bl
e
to
c
o
n
s
i
d
e
r
a
l
l
pr
i
o
r
f
r
a
m
e
s
a
s
f
r
a
m
e
s
o
f
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
o
r
c
o
m
pr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
o
n
e
.
T
hi
s
m
e
a
n
s
t
h
a
t
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
m
e
t
h
o
d
c
a
n
ut
i
li
z
e
da
t
a
f
r
o
m
a
n
e
x
t
e
n
s
i
ve
v
a
r
i
e
t
y
o
f
f
r
a
m
e
s
,
whi
c
h
i
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
s
m
a
l
l
n
u
m
be
r
o
f
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
r
a
m
e
s
us
e
d
i
n
up
-
to
-
da
t
e
b
a
s
e
li
ne
t
e
c
h
ni
que
s
[
12]
.
=
⌊
(
1
,
…
,
;
)
⌉
(
3)
̂
=
(
1
,
…
,
;
)
(
4)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
5
69
-
5
79
574
3.
3.
M
u
l
t
i
-
l
oop
p
r
ob
ab
il
is
t
ic
b
it
r
at
e
awar
e
c
om
p
r
e
s
s
ion
m
od
e
l
I
n
c
o
m
pr
e
s
s
i
ng
t
h
e
c
o
m
p
l
e
t
e
s
e
que
n
c
e
s
o
f
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
{
}
=
1
,
i
n
t
hi
s
wo
r
k
a
n
e
t
wor
k
c
a
l
l
e
d
a
s
M
L
P
B
AC
i
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
f
o
r
e
n
t
r
o
py
-
c
o
d
i
n
g
i
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
4.
I
ni
t
i
a
l
ly
,
th
i
s
w
or
k
u
t
i
l
i
z
e
s
(
)
a
n
d
(
)
f
or
r
e
p
r
e
s
e
n
t
i
n
g
e
s
t
i
m
a
t
e
d
a
n
d
tr
u
e
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
p
r
o
b
a
bi
l
i
t
y
f
un
c
t
i
o
n
s
o
f
.
F
i
gur
e
4.
A
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
m
u
l
t
il
o
o
p
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
bit
r
a
t
e
a
wa
r
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
T
h
e
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
bi
t
-
r
a
t
e
f
o
r
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
c
r
os
s
-
e
n
t
r
o
py
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
5)
.
I
t
s
h
o
u
l
d
b
e
t
a
ke
n
i
n
t
o
a
c
c
o
un
t
t
h
a
t
e
n
t
r
o
py
-
c
o
d
i
n
g
[
12]
h
a
s
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
y
o
f
e
n
c
o
d
i
n
g
wi
t
h
a
bi
t
-
r
a
t
e
whi
c
h
i
s
e
qu
i
va
len
t
t
o
t
h
a
t
o
f
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
,
w
i
t
h
mi
n
i
m
a
l
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
da
t
a
.
I
t
i
s
e
vi
d
e
n
t
f
r
o
m
(
5)
t
h
a
t
wh
e
n
po
s
s
e
s
s
e
s
a
hi
g
h
e
r
l
e
v
e
l
o
f
c
e
r
t
a
i
n
t
y
,
t
h
e
bi
t
-
r
a
t
e
i
s
l
i
ke
ly
t
o
b
e
r
e
duc
e
d.
M
or
e
o
v
e
r
,
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
i
n
s
uc
c
e
s
s
i
ve
f
r
a
m
e
s
i
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
b
e
c
a
us
e
o
f
t
h
e
t
e
m
po
r
a
l
li
nk
b
e
t
we
e
n
vi
de
o
f
r
a
m
e
s
.
T
h
us
,
g
i
v
e
n
t
h
e
kn
o
w
l
e
dge
o
f
pr
i
o
r
l
a
t
e
n
t
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
1
,
…
,
−
1
,
i
t
i
s
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
w
i
l
l
e
xhi
b
i
t
a
hi
g
h
e
r
l
e
v
e
l
o
f
c
e
r
t
a
i
n
t
y
.
I
n
ot
h
e
r
w
or
ds
,
we
c
a
n
de
f
i
ne
(
|
1
,
…
,
−
1
)
a
n
d
(
|
1
,
…
,
−
1
)
a
s
e
s
t
i
m
a
t
e
d
a
n
d
t
r
ue
t
e
m
po
r
a
l
c
o
n
d
i
t
i
o
ni
ng
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
nc
t
i
o
ns
o
f
,
a
n
d
i
t
ha
s
t
o
b
e
n
ot
e
d
t
h
a
t
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
c
o
ul
d
b
e
l
e
s
s
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
5)
.
He
n
c
e
,
f
o
r
a
c
hi
e
vi
ng
t
h
e
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
bi
t
-
r
a
t
e
,
(
6)
i
s
pr
e
s
e
n
t
e
d.
T
h
e
(
6)
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
M
L
P
B
A
C
n
e
t
wo
r
k
whi
c
h
i
s
us
e
d
a
s
r
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
l
f
o
r
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
nc
t
i
o
ns
(
|
1
,
…
,
−
1
)
.
(
,
)
=
ℰ
~
[
−
2
(
)
]
(
5)
(
,
)
=
ℰ
~
[
−
2
(
|
1
,
…
,
−
1
)
]
(
6)
T
o
b
e
m
o
r
e
p
r
e
c
i
s
e
,
a
da
pt
a
bl
e
e
n
t
r
o
py
-
c
o
d
i
n
g
[
12]
e
n
a
bl
e
s
us
to
m
o
d
i
f
y
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
f
u
nc
t
i
o
ns
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
e
v
e
r
y
c
o
m
po
n
e
n
t
i
n
,
r
e
s
ul
t
i
n
g
i
n
t
h
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
pr
o
ba
bil
i
t
y
f
u
n
c
t
i
o
n
s
(
|
1
,
…
,
−
1
)
,
f
o
r
v
a
r
i
o
us
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
I
n
t
hi
s
s
tud
y
,
h
a
s
b
e
e
n
de
f
i
ne
d
a
s
t
h
e
c
o
m
po
n
e
n
t
l
o
c
a
t
e
d
wi
t
hi
n
t
h
e
ℎ
3
po
s
i
t
i
o
n
i
n
.
T
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
s
o
f
a
r
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
e
x
pr
e
s
s
e
d
a
s
(
7)
wh
e
r
e
r
e
pr
e
s
e
nt
s
o
v
e
r
a
l
l
3
po
s
i
t
i
o
ns
pr
e
s
e
n
t
i
n
.
I
n
t
hi
s
wo
r
k
,
t
h
e
(
|
1
,
…
,
−
1
)
i
s
m
o
de
l
e
d
f
o
r
e
v
e
r
y
c
o
m
po
n
e
n
t
a
s
s
e
pa
r
a
t
e
d
l
o
g
i
s
t
i
c
-
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
G
i
ve
n
t
h
a
t
t
h
e
qua
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
ni
ng
i
n
L
E
qua
n
t
i
f
i
e
s
a
l
l
̃
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
va
l
u
e
o
f
,
h
e
n
c
e
,
we
c
a
n
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
qua
n
t
i
f
i
e
d
t
h
r
o
ugh
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
a
c
o
n
t
i
n
uo
us
l
o
gi
s
t
i
c
-
d
i
s
t
r
i
but
i
o
n
f
r
o
m
(
+
τ
)
to
(
−
τ
).
(
|
1
,
…
,
−
1
)
=
∏
(
|
1
,
…
,
−
1
)
=
1
(
7)
(
|
1
,
…
,
−
1
)
=
∫
L
o
g
is
ti
c
(
;
,
)
+
τ
−
τ
(
8)
W
h
e
r
e
t
h
e
l
o
g
i
s
t
i
c
-
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
ng
(
9)
.
Al
s
o
,
t
h
e
s
i
g
m
o
i
d
-
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
f
o
r
(
9)
c
a
n
be
de
n
o
t
e
d
us
i
n
g
(
10)
.
F
r
o
m
(
8)
-
(
10)
,
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
c
o
nd
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
c
a
n
be
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
us
i
ng
(
11)
.
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:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
it
-
r
ate
aw
a
r
e
e
ff
e
c
ti
v
e
int
e
r
-
laye
r
motion
pr
e
diction
us
ing
…
(
Sande
e
p
Go
w
d
r
a
Siddar
amappa
)
575
F
ur
t
h
e
r
,
f
r
o
m
(
11)
,
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
f
o
r
e
v
e
r
y
l
o
c
a
t
i
o
n
i
s
de
f
i
ne
d
us
i
ng
v
a
r
i
a
bl
e
s
(
12)
a
n
d
(
13)
whi
c
h
ke
e
p
o
n
v
a
r
y
w
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
to
t
h
e
v
a
r
i
o
us
l
o
c
a
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
i
n
.
He
n
c
e
,
t
h
e
M
L
P
B
AC
n
e
t
wo
r
k
pe
r
s
i
s
t
e
n
t
l
y
e
s
t
i
m
a
t
e
s
t
h
e
l
o
g
i
s
t
i
c
-
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
us
i
ng
(
10)
.
L
o
g
is
ti
c
(
;
,
)
=
e
x
p
(
−
(
−
)
⁄
)
(
1
+
e
x
p
(
−
(
−
)
⁄
)
)
2
(
9)
L
o
g
is
ti
c
(
;
,
)
=
S
ig
m
o
id
(
;
,
)
+
(
10)
(
|
1
,
…
,
−
1
)
=
S
ig
m
o
id
(
+
0
.
5
;
,
)
−
S
ig
m
o
id
(
+
0
.
5
;
,
)
(
11)
=
{
}
=
1
(
12)
=
{
}
=
1
(
13)
F
i
gur
e
4
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
m
a
ke
s
up
t
h
e
M
L
P
B
A
C
n
e
t
wo
r
k
,
s
h
o
wc
a
s
i
n
g
t
h
e
i
nc
l
us
i
o
n
o
f
a
n
e
t
wo
r
k
o
f
r
e
c
ur
r
e
n
c
e
w
i
t
h
l
a
y
e
r
s
o
f
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
o
n
g
w
i
t
h
a
C
o
nv
G
R
U
c
e
ll
po
s
i
t
i
o
ne
d
i
n
t
h
e
c
e
n
t
e
r
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
o
f
a
n
d
i
s
de
pe
n
de
n
t
up
o
n
a
l
l
pr
i
o
r
hi
dd
e
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
,
whi
c
h
i
s
c
a
us
e
d
by
t
he
r
e
c
ur
r
e
n
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
T
hi
s
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
us
i
n
g
(
14)
wh
e
r
e
,
de
n
o
t
e
s
t
h
e
tr
a
i
ni
n
g
v
a
r
i
a
bl
e
i
n
M
L
P
B
AC
.
A
s
c
o
n
s
i
d
e
r
s
pr
i
o
r
hi
dde
n
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
1
,
…
,
−
1
a
s
a
n
i
n
put
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
r
a
i
n
s
t
h
e
m
o
de
l
u
s
i
n
g
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
f
u
nc
t
i
o
n
o
f
e
v
e
r
y
o
n
t
h
e
b
a
s
i
s
o
f
1
,
…
,
−
1
us
i
n
g
(
11)
.
F
ur
t
h
e
r
,
c
o
n
d
i
t
i
o
n
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
(
|
1
,
…
,
−
1
)
a
r
e
s
ubj
e
c
t
e
d
to
t
h
e
a
da
pt
a
bl
e
e
n
t
r
o
py
-
c
o
d
i
n
g
[
12]
f
o
r
e
n
c
o
d
i
n
g
i
n
t
o
a
bi
t
-
s
t
r
e
a
m
.
,
=
(
1
,
…
,
−
1
;
)
(
14)
3.
4.
T
r
ain
in
g
o
p
t
im
iz
at
ion
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
t
h
e
P
S
NR
a
n
d
MS
-
S
S
I
M
i
n
de
x
a
r
e
u
t
i
li
z
e
d
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
qua
l
i
t
y
t
h
r
o
ugh
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
o
f
d
i
s
t
or
t
i
o
n
.
T
h
e
bi
t
-
r
a
tes
f
o
r
1
a
n
d
1
a
r
e
de
n
o
t
e
d
a
s
1
(
1
)
a
n
d
1
(
1
)
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
.
T
h
e
P
-
f
r
a
m
e
s
pr
o
vi
de
d
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
us
i
n
g
t
h
e
M
L
P
B
AC
n
e
t
wo
r
k
s
ugge
s
t
e
d
i
n
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
o
r
≥
2
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
i
s
a
bl
e
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
e
x
a
c
t
bi
t
-
r
a
t
e
.
T
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
(
|
1
,
…
,
−
1
)
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
M
L
P
B
AC
a
ppr
o
a
c
h
,
a
s
de
s
c
r
i
be
d
i
n
(
7)
to
(
14)
.
I
t
s
h
o
u
l
d
b
e
n
o
t
e
d
t
h
a
t,
un
de
r
t
h
e
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
t
h
a
t
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
f
o
r
t
h
e
s
e
t
us
e
d
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
i
s
t
h
e
s
a
m
e
a
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
t
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
F
ur
t
h
e
r
,
t
h
e
a
c
t
ua
l
bi
t
-
r
a
t
e
(
)
i
s
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
to
c
or
r
e
s
p
o
n
d
w
i
t
h
t
h
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
e
d
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
i
n
(
6)
.
I
n
o
u
r
r
e
s
e
a
r
c
h
s
t
r
a
t
e
gy
,
we
u
t
i
li
z
e
a
pa
i
r
M
L
P
B
A
C
n
e
t
wor
ks
to
pr
oc
e
s
s
t
h
e
hi
dde
n
t
f
e
a
t
ur
e
-
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
o
f
r
e
s
i
dua
l
a
n
d
m
ot
i
o
n
.
T
h
e
bi
t
-
r
a
t
e
s
f
o
r
b
ot
h
o
f
t
h
e
s
e
n
e
t
wo
r
ks
a
r
e
de
n
ot
e
d
a
s
(
)
a
n
d
(
)
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
i
n
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
de
v
e
l
o
pe
d
o
n
t
h
e
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
UV
G
[
37]
da
t
a
s
e
t.
I
n
t
hi
s
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
f
r
a
m
e
s
we
r
e
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
a
s
t
h
e
I
-
f
r
a
m
e
,
whil
e
a
ll
t
h
e
r
e
m
a
i
nde
r
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
n
g
f
r
a
m
e
s
we
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
P
-
f
r
a
m
e
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
wa
s
i
m
pr
o
v
e
d
by
pr
o
gr
e
s
s
i
ve
l
y
i
nc
o
r
po
r
a
t
i
n
g
P
-
f
r
a
m
e
1
.
I
ni
t
i
a
ll
y
,
t
h
e
i
n
t
e
r
-
l
a
y
e
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
m
o
t
i
o
n
ne
t
wor
k
un
de
r
we
n
t
tr
a
i
ni
ng
u
s
i
n
g
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
16)
wh
e
r
e
,
1
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
o
u
t
pu
t
f
o
r
m
o
t
i
o
n
e
s
t
i
m
a
t
e
d
n
e
t
wo
r
k
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2,
a
n
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
wa
r
pi
ng
pr
o
c
e
s
s
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
wh
e
n
t
h
e
wa
s
c
o
n
v
e
r
ge
d,
t
h
e
M
L
A
E
n
e
t
wo
r
k
wa
s
i
n
c
o
r
por
a
t
e
d
f
o
r
m
o
t
i
o
n
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
a
n
d
f
o
r
m
o
t
i
o
n
-
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
n
e
t
wor
k
i
n
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
u
t
i
li
z
i
ng
t
h
e
l
o
s
s
-
f
u
n
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
17)
.
(
)
=
−
log
2
(
(
|
1
,
…
,
−
1
)
)
=
∑
log
2
(
(
|
1
,
…
,
−
1
)
)
=
1
)
(
15)
=
(
1
,
(
0
,
1
)
)
)
(
16)
=
∙
(
1
,
1
′
)
+
1
(
1
)
)
(
17)
F
ur
t
h
e
r
,
a
f
t
e
r
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
o
f
,
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
n
e
t
wor
k
wa
s
m
e
r
ge
d
a
n
d
t
r
a
i
n
e
d
o
n
1
by
us
i
ng
t
he
l
o
s
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
18)
.
Ne
x
t
,
we
us
e
a
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
f
o
r
tr
a
i
ni
ng
r
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
l
e
n
d
-
to
-
e
n
d
us
i
n
g
t
h
e
s
e
que
n
t
i
a
l
-
t
r
a
i
ni
ng
f
r
a
m
e
s
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
19
)
.
T
h
r
o
ugh
o
u
t
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
t
h
e
r
e
l
a
xa
t
i
o
n
o
f
qua
n
t
i
z
a
t
i
o
n
wa
s
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
m
e
t
h
o
d
de
s
c
r
i
be
d
i
n
[
12]
.
T
hi
s
i
s
do
ne
i
n
o
r
de
r
to
p
r
e
v
e
n
t
t
h
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
5
69
-
5
79
576
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
o
f
z
e
r
o
gr
a
di
e
n
t
s
.
I
n
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
,
we
f
o
l
l
o
we
d
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
o
u
t
l
i
ne
d
i
n
[
12]
to
de
t
e
r
mi
ne
t
h
e
v
a
l
ue
s
o
f
.
T
h
e
A
da
m
o
p
t
i
mi
z
e
r
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
tr
a
i
ni
ng.
F
o
r
e
a
c
h
l
o
s
s
-
f
u
n
c
t
i
o
n
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
16
)
-
(
19)
,
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
r
a
t
e
a
t
whi
c
h
t
h
e
y
a
r
e
l
e
a
r
n
e
d
wa
s
s
e
t
to
10
−
4
.
W
h
e
n
t
r
a
i
ni
ng
t
h
e
e
n
t
i
r
e
m
o
de
l
us
i
ng
t
h
e
f
i
na
l
lo
s
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
19)
,
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
wa
s
de
c
r
e
a
s
e
d
by
a
f
a
c
t
o
r
o
f
10
f
o
l
l
o
w
i
ng
c
o
nv
e
r
ge
n
c
e
t
i
ll
i
t
r
e
a
c
h
e
s
10
−
6
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
ppr
o
a
c
h
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
a
f
a
v
o
r
a
bl
e
e
qu
i
li
b
r
i
u
m
a
m
o
n
g
a
c
c
o
m
p
li
s
hi
ng
hi
g
h
e
r
P
S
NR
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
d
M
S
-
S
S
I
M
,
a
s
i
ll
u
s
t
r
a
ted
i
n
t
h
e
b
e
l
o
w
s
e
c
t
i
o
n
.
1
=
∙
(
1
,
̂
1
)
+
1
(
1
)
+
1
(
1
)
)
(
18)
=
∙
∑
(
1
,
̂
1
)
+
1
(
1
)
+
1
(
1
)
=
1
+
∑
(
(
)
+
(
)
)
=
1
)
(
19)
4.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
s
t
ud
i
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
o
v
e
r
v
a
r
i
o
us
e
xi
s
t
i
n
g
vi
de
o
c
o
di
n
g
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
li
ke
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
r
a
n
do
m
-
a
c
c
e
s
s
c
o
di
n
g
f
o
r
de
e
p
n
e
ur
a
l
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
HR
AC
)
de
e
p
n
e
ur
a
l
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
(
DN
V
C
)
[
4]
,
HD
VC
[
25]
.
T
h
e
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
s
t
ud
i
e
d
us
i
n
g
UV
G
[
37]
da
t
a
s
e
t
;
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
w
i
t
h
vi
de
o
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
o
f
3840×
2160,
a
tot
a
l
o
f
7
vi
de
o
s
,
o
u
t
o
f
whi
c
h
li
ke
[
16]
t
h
e
f
i
r
s
t
300
f
r
a
m
e
s
a
r
e
us
e
d
i
n
e
a
c
h
vi
de
o
f
o
r
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
.
D
i
f
f
e
r
e
n
t
c
a
s
e
s
t
ud
i
e
s
a
n
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
m
e
a
s
ur
e
d
i
n
t
e
r
m
s
o
f
P
S
NR
a
n
d
M
S
-
S
S
I
M
.
4.
1.
Cas
e
-
s
t
u
d
y
1
I
n
t
h
e
f
i
r
s
t
c
a
s
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
HR
A
C
-
DN
V
C
[
16]
,
DV
C
-
P
r
o
[
19]
,
DV
C
[
10
]
,
a
n
d
S
S
F
[
3
8
]
us
i
n
g
UV
G
da
t
a
s
e
t
.
F
i
gur
e
5
s
h
o
ws
t
h
e
P
S
NR
o
u
t
c
o
m
e
c
o
ns
i
d
e
r
i
n
g
va
r
i
e
d
B
PP
i
.
e
.
,
r
a
t
e
di
s
to
r
t
i
o
n
c
ur
v
e
;
T
h
e
c
ur
v
e
w
i
t
h
hi
g
h
e
r
v
a
l
ue
i
nd
i
c
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
ws
S
S
F
e
x
p
e
r
i
e
nc
e
po
or
P
S
NR
a
n
d
HR
A
C
-
DN
VC
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
b
e
t
t
e
r
P
S
NR
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
DV
C
a
nd
DV
C
P
r
o
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
im
pr
o
v
e
d
P
S
NR
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
HR
AC
-
DN
VC
.
T
h
us
,
a
r
e
to
l
e
r
a
bl
e
t
o
v
a
r
y
i
ng
d
i
s
t
or
t
i
o
n
l
e
v
e
l
s
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
a
ll
c
ur
r
e
n
t
vi
de
o
c
om
pr
e
s
s
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
4.
2.
Cas
e
-
s
t
u
d
y
2
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
s
t
udi
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
f
l
o
w
-
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
l
i
ke
C
A
I
N
[
1]
,
A
da
C
o
F
[
2]
,
A
B
M
E
[
3]
,
R
I
F
E
[
4]
,
I
F
R
Ne
t
[
5]
,
T
DPNe
t
[
20]
,
a
n
d
pr
o
p
os
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
m
e
t
h
o
ds
.
F
i
gur
e
6
s
h
o
ws
t
h
e
P
S
NR
o
u
t
c
o
m
e
c
o
ns
i
d
e
r
i
n
g
v
a
r
i
e
d
B
pp
i
.
e
.
,
r
a
t
e
di
s
t
o
r
t
i
o
n
c
ur
v
e
;
T
h
e
c
ur
v
e
w
i
t
h
hi
g
he
r
v
a
l
ue
i
nd
i
c
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
ws
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
m
e
t
h
o
ds
a
t
t
a
i
n
i
m
pr
o
v
e
d
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
v
a
r
i
e
d
B
PP
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
C
A
I
N,
A
da
C
o
F
,
A
B
M
E
,
R
I
F
E
,
I
F
R
Ne
t
[
5]
,
a
n
d
T
DP
Ne
t
[
10
]
m
e
t
h
o
ds
.
I
n
T
a
bl
e
1,
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
ud
y
b
e
t
we
e
n
pr
o
p
o
s
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
n
d
T
DPNe
t
m
e
t
h
o
ds
i
n
ter
m
s
o
f
P
S
NR
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
t
wo
UV
G
vi
de
o
s
e
que
n
c
e
s
uc
h
a
s
Ho
n
e
y
be
e
a
n
d
B
e
ut
y
.
I
n
b
o
t
h
c
a
s
e
s
t
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
hi
g
h
e
r
P
S
NR
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
to
T
D
P
Ne
t
.
T
h
us
,
s
h
o
ws
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
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
.
F
i
gur
e
5.
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
t
a
i
n
e
d
by
d
if
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
w
i
t
h
va
r
y
i
ng
B
PP
l
e
v
e
l
s
F
i
gur
e
6.
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
t
a
i
n
e
d
by
d
if
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
w
i
t
h
va
r
y
i
ng
B
PP
l
e
v
e
l
s
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:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
it
-
r
ate
aw
a
r
e
e
ff
e
c
ti
v
e
int
e
r
-
laye
r
motion
pr
e
diction
us
ing
…
(
Sande
e
p
Go
w
d
r
a
Siddar
amappa
)
577
T
a
bl
e
1.
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
an
c
e
s
u
m
m
a
r
y
o
f
li
t
e
r
a
t
ur
e
s
ur
v
e
y
M
o
de
ls
P
S
N
R
[
T
D
P
N
e
t]
P
S
N
R
[
I
L
M
P
A
-
M
L
V
C
]
H
o
n
e
y
B
e
e
38.672
40
.3297
B
e
a
ut
y
30.294
35.2415
4.
3.
Cas
e
-
s
t
u
d
y
3
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
e
n
t
r
o
p
y
c
o
di
n
g
m
e
t
h
o
ds
l
i
ke
DV
C
[
17]
,
a
n
d
HD
VC
[
34]
us
i
n
g
UV
G
da
t
a
s
e
t.
F
i
gur
e
7
s
h
o
ws
t
h
e
P
S
NR
o
u
t
c
o
m
e
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
v
a
r
i
e
d
B
P
P
i
.
e
.
,
r
a
t
e
di
s
t
or
t
i
o
n
c
ur
v
e
;
t
h
e
c
ur
v
e
w
i
t
h
hi
g
h
e
r
v
a
l
ue
i
nd
i
c
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
ws
DV
C
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
poo
r
P
S
NR
a
n
d
HD
VC
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
be
tt
e
r
P
S
NR
i
n
c
o
m
pa
r
is
o
n
w
i
t
h
DV
C
.
On
t
h
e
o
t
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
t
ta
i
ns
m
u
c
h
i
m
pr
o
v
e
d
P
S
NR
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
DV
C
a
n
d
HD
VC
.
F
i
gur
e
8
s
h
o
ws
t
h
e
M
S
-
S
S
I
M
o
u
t
c
o
m
e
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
v
a
r
i
e
d
B
PP
i
.
e
.
,
r
a
t
e
di
s
t
or
t
i
o
n
c
ur
v
e
;
T
h
e
c
ur
ve
w
i
t
h
hi
g
h
e
r
v
a
l
ue
i
n
d
i
c
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
h
o
ws
DV
C
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
poo
r
M
S
-
S
S
I
M
a
n
d
HD
VC
a
tt
a
i
ns
m
u
c
h
b
e
t
t
e
r
M
S
-
S
S
I
M
i
n
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
w
i
t
h
DV
C
.
On
t
h
e
o
t
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
i
m
pr
o
v
e
d
M
S
-
S
S
I
M
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
DV
C
a
n
d
HD
VC
.
T
h
us
,
a
r
e
to
l
e
r
a
bl
e
to
v
a
r
y
i
ng
d
i
s
t
o
r
t
i
o
n
l
e
v
e
l
s
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
a
ll
c
ur
r
e
n
t
vi
d
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
F
i
gur
e
7.
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
t
a
i
n
e
d
by
d
if
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
w
i
t
h
va
r
y
i
ng
B
PP
l
e
v
e
l
s
F
i
gur
e
8.
P
S
NR
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
t
a
i
n
e
d
by
d
if
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
w
i
t
h
va
r
y
i
ng
B
PP
l
e
v
e
l
s
5.
CONC
L
USI
ON
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
a
n
o
v
e
l
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
e
t
ho
d
i
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
o
f
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k.
A
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
a
da
pt
i
v
e
e
nc
o
de
r
a
n
d
m
u
l
t
i
-
l
o
o
p
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
bi
t
r
a
t
e
a
wa
r
e
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
i
s
de
vi
s
e
d
t
o
de
s
i
g
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
da
pt
i
v
e
e
n
t
r
o
py
-
ba
s
e
d
c
o
di
n
g
t
e
c
h
ni
que
s
.
T
h
e
s
t
ud
y
s
h
o
ws
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
m
e
t
h
o
d
us
e
s
l
e
s
s
e
r
n
u
m
be
r
o
f
f
r
a
m
e
s
to
pe
r
f
o
r
m
e
n
c
o
d
i
n
g
o
pe
r
a
t
i
o
n;
o
n
c
o
n
t
r
a
r
y
,
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
vi
de
o
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
m
e
t
h
o
d
us
e
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
m
o
un
t
o
f
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
r
a
mes
w
i
t
h
mi
n
im
a
l
o
ve
r
h
e
a
d.
T
h
e
a
do
pt
i
o
n
o
f
m
o
t
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
i
d
e
d
i
n
im
pr
o
vi
n
g
m
o
de
l
s
P
S
NR
a
nd
MS
-
S
S
I
M
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
I
L
M
P
A
-
M
L
VC
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
e
xi
s
t
i
n
g
m
e
t
h
o
do
l
o
gi
e
s
w
hi
c
h
i
nc
l
ude
s
f
l
o
w
-
b
a
s
e
d,
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d,
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
c
o
di
n
g
s
c
h
e
m
e
;
i
n
a
ll
t
h
e
c
a
s
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
a
tt
a
i
ns
m
uc
h
im
pr
o
v
e
d
P
S
NR
a
n
d
M
S
-
S
S
I
M
;
h
o
we
v
e
r
,
i
n
f
ut
ur
e
wor
k
m
o
r
e
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
w
il
l
b
e
do
ne
dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
i
m
pr
o
v
e
d
m
o
t
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
d
i
s
t
or
t
i
o
n
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
m
o
r
e
di
v
e
r
s
e
da
t
a
s
e
t
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
X
.
J
in
,
H
.
S
un,
a
nd
Y
.
Z
ha
ng,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
V
V
C
in
tr
a
-
f
r
a
me
bi
t
a
ll
oc
a
ti
o
n
s
c
h
e
m
e
ba
s
e
d
o
n
s
i
gni
f
i
c
a
n
c
e
d
e
t
e
c
ti
o
n,”
A
ppl
ie
d Sc
ie
nc
e
s
(
Sw
it
z
e
r
la
nd)
, vo
l.
14, n
o
. 1, p. 471, J
a
n. 2024, do
i:
10.3390/app140104
71.
[
2]
C
.
B
o
nni
ne
a
u,
W
.
H
a
mi
d
o
u
c
h
e
,
J
.
F
.
T
r
a
ve
r
s
,
N
.
S
id
a
t
y
,
a
nd
O
.
D
e
f
o
r
g
e
s
,
“
M
ul
ti
ta
s
k
l
e
a
r
ni
ng
f
or
V
V
C
qua
li
t
y
e
nha
nc
e
m
e
nt
a
nd
s
upe
r
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n,”
in
2021
P
ic
tu
r
e
C
odi
ng
Sy
m
pos
iu
m
,
P
C
S
2021
-
P
r
oc
e
e
di
ngs
,
J
un.
2021,
pp.
1
–
5,
do
i:
10.1109/
P
C
S
50896.2021.9477492.
[
3]
X
.
S
he
ng,
L
.
L
i,
D
.
L
iu
,
a
nd
H
.
L
i,
“
S
pa
ti
a
l
D
e
c
o
mp
o
s
it
i
on
a
nd
te
mp
o
r
a
l
f
us
i
o
n
ba
s
e
d
in
te
r
pr
e
di
c
ti
o
n
f
or
le
a
r
n
e
d
v
i
de
o
c
o
mpr
e
s
s
i
o
n,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
ir
c
ui
ts
and
Sy
s
te
m
s
fo
r
V
id
e
o
T
e
c
hnol
ogy
,
vo
l.
34,
n
o
.
7,
pp.
6460
–
6473,
J
ul
.
2
024,
do
i:
10.1109/
T
C
S
V
T
.2024.3360248.
[
4]
W
.
X
ia
o
,
Y
.
H
a
o
,
J
.
L
ia
ng,
L
.
H
u,
S
.
A
.
A
lq
a
ht
a
ni
,
a
nd
M
.
C
he
n,
“
A
da
pt
i
ve
c
o
mpr
e
s
s
io
n
of
f
l
o
a
di
ng
a
nd
r
e
s
o
ur
c
e
a
ll
oc
a
ti
on
f
o
r
e
dg
e
v
is
i
o
n
c
o
mput
in
g,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
og
ni
ti
v
e
C
om
m
uni
c
at
io
ns
and
N
e
tw
or
k
in
g
,
pp.
1
–
1,
20
24,
do
i:
10.1109/
T
C
C
N
.2024.3400820.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
5
69
-
5
79
578
[
5]
Y
. L
i,
B
. C
h
e
n, B
. C
h
e
n, M
. W
a
ng, S
. W
a
ng, a
nd W
. L
in
, “
P
e
r
c
e
pt
ua
l
qua
li
t
y
a
s
s
e
s
s
me
nt
of
f
a
c
e
vi
de
o
c
o
mp
r
e
s
s
i
o
n:
a
be
n
c
h
ma
r
k
a
nd a
n e
f
f
e
c
ti
v
e
me
th
o
d,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on M
ul
ti
m
e
di
a
, vo
l.
26, pp. 8596
–
8608, 2024, d
o
i:
10.1109/
T
M
M
.2024.3380260
.
[
6]
Y
.
T
ia
n,
G
.
L
u,
Y
.
Y
a
n,
G
.
Z
ha
i,
L
.
C
he
n,
a
nd
Z
.
G
a
o
,
“
A
c
o
di
ng
f
r
a
me
w
o
r
k
a
nd
be
n
c
hma
r
k
t
o
w
a
r
ds
l
o
w
-
bi
tr
a
t
e
v
i
de
o
unde
r
s
ta
ndi
ng,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
P
at
te
r
n
A
nal
y
s
is
and
M
ac
hi
ne
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
v
o
l.
46,
n
o
.
8,
pp.
5852
–
5872,
A
ug.
2024,
do
i:
10.1109/
T
P
A
M
I
.2024.3367879.
[
7]
P
.
D
u,
Y
.
L
iu
,
a
nd
N
.
L
in
g,
“
C
G
V
C
-
T
:
c
o
nt
e
x
tu
a
l
ge
n
e
r
a
ti
ve
v
id
e
o
c
ompr
e
s
s
io
n
w
it
h
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
s
,”
I
E
E
E
J
our
nal
on
E
m
e
r
gi
ng
and Se
le
c
te
d T
opi
c
s
i
n C
i
r
c
ui
ts
and Sy
s
te
m
s
, v
o
l.
14, n
o
. 2, pp.
209
–
223, J
un. 2024, do
i:
10.1109/J
E
T
C
A
S
.2024.3387301.
[
8]
Z
.
C
he
n,
T
.
H
e
,
X
.
J
in
,
a
nd
F
.
W
u,
“
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
v
id
e
o
c
o
m
pr
e
s
s
io
n,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
ir
c
ui
ts
a
nd
Sy
s
te
m
s
f
o
r
V
id
e
o
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
30, n
o
. 2, pp. 566
–
576, F
e
b. 2020, d
o
i:
10.110
9/
T
C
S
V
T
.2019.2892608.
[
9]
H
.
L
iu
e
t
al
.
,
“
N
e
ur
a
l
v
id
e
o
c
o
di
ng
us
in
g
mul
ti
s
c
a
le
m
o
ti
o
n
c
ompe
ns
a
ti
o
n
a
nd
s
pa
ti
o
t
e
mp
o
r
a
l
c
o
nt
e
x
t
m
o
d
e
l,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
io
ns
on C
ir
c
ui
ts
and Sy
s
t
e
m
s
f
o
r
V
id
e
o T
e
c
hnol
ogy
, v
o
l.
31, n
o
. 8, p
p. 3182
–
3196, Aug. 2021, do
i:
10.1109/
T
C
S
V
T
.2020.3035680.
[
10]
G
.
L
u,
W
.
O
u
y
a
ng,
D
.
X
u,
X
.
Z
ha
ng,
C
.
C
a
i,
a
nd
Z
.
G
a
o,
“
D
vc
:
a
n
e
nd
-
to
-
e
nd
de
e
p
vi
de
o
c
o
mp
r
e
s
s
i
o
n
f
r
a
me
w
o
r
k,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
I
E
E
E
C
om
put
e
r
Soc
i
e
ty
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
o
m
put
e
r
V
is
io
n
and
P
at
te
r
n
R
e
c
ogni
ti
on
,
J
un.
2019,
v
ol
.
2019
-
J
une
,
pp. 10998
–
11007, do
i:
10.1109/C
V
P
R
.2019.01126.
[
11]
D
.
J
ia
,
K
.
W
a
ng,
S
.
L
u
o
,
T
.
L
iu
,
a
nd
Y
.
L
iu
,
“
B
R
A
F
T
:
r
e
c
u
r
r
e
nt
a
ll
-
pa
ir
s
f
i
e
ld
t
r
a
ns
f
or
ms
f
o
r
o
pt
i
c
a
l
f
l
o
w
ba
s
e
d
o
n
c
o
r
r
e
la
ti
o
n
bl
oc
ks
,”
I
E
E
E
Si
gnal
P
r
oc
e
s
s
in
g L
e
tt
e
r
s
, v
o
l.
28, pp. 1575
–
157
9, 2021, do
i:
10.1109/
L
S
P
.2021.3099076.
[
12]
Y
.
H
u,
C
.
J
ung,
Q
.
Q
in
,
J
.
H
a
n,
Y
.
L
iu
,
a
nd
M
.
L
i,
“
H
D
V
C
:
de
e
p
v
id
e
o
c
o
mp
r
e
s
s
i
o
n
w
it
h
h
y
p
e
r
p
r
i
o
r
-
ba
s
e
d
e
nt
r
o
p
y
c
o
di
ng,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
ol
. 1
2, pp. 17541
–
17551, 2024, d
o
i:
10.1109/A
C
C
E
S
S
.2024.3350643.
[
13]
T
.
D
a
s
,
K
.
C
h
o
i,
a
nd
J
.
C
ho
i,
“
H
ig
h
qua
li
t
y
v
id
e
o
f
r
a
m
e
s
f
r
om
V
V
C
:
a
de
e
p
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k
a
ppr
o
a
c
h,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
ol
.
11,
pp. 54254
–
54264, 2023, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2023.3281975.
[
14]
“
U
S
C
m
e
di
a
c
o
mm
uni
c
a
ti
o
ns
L
a
b
–
M
C
L
-
J
C
V
D
a
ta
s
e
t.
”
ht
tp
s
:/
/m
c
l.
us
c
.e
du/
mc
l
-
j
c
v
-
da
ta
s
e
t/
.
[
15]
F
.
Z
ha
ng,
D
.
M
a
,
C
.
F
e
ng,
a
nd
D
.
R
.
B
ul
l,
“
V
id
e
o
c
o
mpr
e
s
s
io
n
w
it
h
C
N
N
-
ba
s
e
d
p
o
s
tp
r
oc
e
s
s
in
g,”
I
E
E
E
M
u
lt
ime
di
a
,
vol
.
28,
no
. 4, pp. 74
–
83, O
c
t.
2021, d
o
i:
10.1109/M
M
U
L
.20
21.305243
7.
[
16]
N
.
V
.
T
ha
ng
a
nd
L
.
V
.
B
a
ng,
“
H
i
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
r
a
ndom
a
c
c
e
s
s
c
o
di
ng
f
o
r
d
e
e
p
ne
ur
a
l
v
id
e
o
c
o
mp
r
e
s
s
i
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l.
11,
pp. 57494
–
57502, 2023, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2023.3283277.
[
17]
“
U
lt
r
a
v
id
e
o
gr
o
up (
U
V
G
)
d
a
ta
s
e
t,
”
ul
tr
av
id
e
o.f
i.
ht
tp
:
//
ul
tr
a
v
id
e
o
.
f
i/
#ma
in
(
a
c
c
e
s
s
e
d A
pr
. 29, 2024)
.
[
18]
J
.
J
.
Q
ui
nl
a
n,
A
.
H
.
Z
a
hr
a
n,
a
nd
C
.
J
.
S
r
e
e
na
n,
“
D
a
ta
s
e
ts
f
or
A
V
C
(
H
.264)
a
nd
H
E
V
C
(
H
.265)
e
v
a
lu
a
ti
o
n
of
d
y
na
mi
c
a
da
pt
iv
e
s
tr
e
a
mi
ng
ove
r
H
T
T
P
(
D
A
S
H
)
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
7t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
M
ul
ti
m
e
di
a
Sy
s
te
m
s
,
M
M
Sy
s
2016
,
M
a
y
2016, pp. 386
–
391, do
i:
10.1145/2910017.2
910625.
[
19]
G
.
L
u,
X
.
Z
h
a
ng
,
W
.
O
uy
a
n
g,
L
.
C
he
n
,
Z
.
G
a
o
,
a
nd
D
.
X
u,
“
A
n
e
n
d
-
to
-
e
n
d
le
a
r
n
in
g
f
r
a
me
w
o
r
k
f
o
r
v
id
e
o
c
o
mpr
e
s
s
io
n
,
”
I
E
E
E
T
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
P
a
t
t
e
r
n
A
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
M
a
c
h
i
n
e
I
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
,
v
o
l
.
4
3,
n
o
.
1
0, pp. 3292
–
3308,
2021,
do
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/T
P
A
M
I
.
2
0
2
0
.
2
9
8
8
4
5
3.
[
20]
E
.
A
gus
ts
s
o
n,
D
.
M
in
ne
n,
N
.
J
o
hns
to
n,
J
.
B
a
ll
é
,
S
.
J
.
H
w
a
ng,
a
nd
G
.
T
o
d
e
r
ic
i,
“
S
c
a
le
-
s
pa
c
e
f
l
o
w
f
or
e
nd
-
to
-
e
nd
o
pt
i
mi
z
e
d
vi
de
o
c
o
mpr
e
s
s
io
n,”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
I
E
E
E
C
om
put
e
r
Soc
ie
ty
C
onf
e
r
e
nc
e
on C
om
put
e
r
V
is
io
n and P
at
te
r
n R
e
c
ogni
ti
on
, J
un. 2
020,
pp. 8500
–
8509, do
i:
10.1109/C
V
P
R
42600.2020.00853.
[
21]
K
.
Y
oo
n,
J
.
H
uh,
Y
.
H
.
K
im
,
S
.
K
im
,
a
nd
J
.
J
e
o
ng,
“
T
e
x
tu
r
a
l
de
ta
il
pr
e
s
e
r
v
a
ti
o
n
ne
tw
o
r
k
f
o
r
v
id
e
o
f
r
a
m
e
in
te
r
p
o
la
ti
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l.
11, pp. 71994
–
72006, 2023, d
o
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2023.3294964.
[
22]
M
.
C
ho
i,
H
.
K
im
,
B
.
H
a
n,
N
.
X
u,
a
nd
K
.
M
.
L
e
e
,
“
C
ha
nne
l
a
tt
e
nt
i
o
n
is
a
ll
y
o
u
ne
e
d
f
o
r
v
id
e
o
f
r
a
m
e
in
te
r
p
o
la
ti
o
n,”
A
A
A
I
2020
-
34t
h A
A
A
I
C
onf
e
r
e
n
c
e
on A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, v
o
l.
34, n
o
. 07
, pp. 10663
–
10671, Apr
. 2020, do
i:
10.1609
/a
a
a
i.
v
34i
07.6693.
[
23]
W
.
B
a
o
,
W
.
S
.
L
a
i,
X
.
Z
ha
ng,
Z
.
G
a
o
,
a
nd
M
.
H
.
Y
a
ng,
“
M
E
M
C
-
N
e
t:
m
o
ti
o
n
e
s
ti
ma
ti
o
n
a
nd
m
o
ti
o
n
c
o
mp
e
ns
a
ti
o
n
dr
i
ve
n
n
e
ur
a
l
ne
tw
o
r
k
f
or
v
id
e
o
in
t
e
r
p
o
la
ti
o
n
a
nd
e
nha
nc
e
m
e
nt
,”
I
E
E
E
T
r
a
ns
ac
ti
ons
on
P
at
te
r
n
A
nal
y
s
is
and
M
ac
hi
ne
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
v
o
l.
43,
no
. 3, pp. 933
–
948, M
a
r
. 2021, d
o
i:
10.1109/
T
P
A
M
I
.2019.2941941.
[
24]
T
.
X
u
e
,
B
.
C
h
e
n,
J
.
W
u,
D
.
W
e
i,
a
nd
W
.
T
.
F
r
e
e
ma
n,
“
V
id
e
o
e
nha
n
c
e
me
nt
w
it
h
ta
s
k
-
or
i
e
nt
e
d
f
l
o
w
,”
I
nt
e
r
nat
i
onal
J
our
nal
of
C
om
put
e
r
V
is
io
n
, v
o
l.
127, n
o
. 8, pp. 1106
–
1125, Aug. 2019, d
o
i:
10.1007/s
11263
-
018
-
01144
-
2.
[
25]
K.
d
in
g,
K
.
m
a
,
S
.
w
a
n
g,
a
n
d
E
.
P
.
s
im
o
nc
e
ll
i,
“
I
m
a
ge
q
u
a
l
it
y
a
s
s
e
s
s
me
n
t:
u
ni
f
y
in
g
s
tr
uc
t
ur
e
a
n
d
te
x
tu
r
e
s
im
il
a
r
it
y
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
ti
on
s
o
n P
at
t
e
r
n A
na
ly
s
i
s
an
d M
ac
hi
n
e
I
nt
e
l
li
ge
n
c
e
, v
o
l.
4
4
,
no
.
5,
p
p.
2
56
7
–
25
81
,
20
22
,
do
i:
10
.1
10
9/
T
P
A
M
I
.2
02
0.
30
458
1
0.
[
26]
R
.
Z
ha
ng,
P
.
I
s
o
la
,
A
.
A
.
E
f
r
o
s
,
E
.
S
he
c
ht
ma
n,
a
nd
O
.
W
a
ng,
“
T
he
unr
e
a
s
o
na
bl
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
of
de
e
p
f
e
a
tu
r
e
s
a
s
a
pe
r
c
e
p
tu
a
l
me
tr
i
c
,”
in
P
r
o
c
e
e
di
ngs
of
th
e
I
E
E
E
C
om
put
e
r
Soc
ie
ty
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
is
io
n
and
P
at
te
r
n
R
e
c
ogni
ti
on
,
J
un.
2
018,
pp. 586
–
595, do
i:
10.1109/C
V
P
R
.2018.00068.
[
27]
B
.
H
e
e
t
al
.
, “
T
o
w
a
r
ds
s
c
a
la
bl
e
n
e
ur
a
l
r
e
p
r
e
s
e
nt
a
ti
o
n
f
or
d
i
v
e
r
s
e
v
id
e
o
s
,”
i
n
2023 I
E
E
E
/C
V
F
C
onf
e
r
e
n
c
e
on C
om
put
e
r
V
is
io
n and
P
a
tt
e
r
n R
e
c
ogni
ti
on (
C
V
P
R
)
, J
un. 2023, pp. 6132
–
6142, doi:
1
0.1109/c
v
pr
52729.2023.00594.
[
28]
K
.
S
oo
mr
o
,
A
. R
.
Z
a
mi
r
, a
nd
M
. S
ha
h, “
U
C
F
101:
a
da
ta
s
e
t
of
101
huma
n a
c
t
i
o
ns
c
la
s
s
e
s
f
r
o
m
vi
de
o
s
i
n
t
h
e
w
il
d,”
ar
X
iv
(
C
o
r
ne
ll
U
ni
v
e
r
s
it
y
)
,
2012, [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:
//
a
r
x
i
v
.
o
r
g/
a
bs
/1
21
2.0402.
[
29]
F
. P
e
r
a
z
z
i,
J
. P
o
nt
-
T
us
e
t,
B
.
M
c
W
il
li
a
ms
,
L
.
V
a
n
G
oo
l,
M
.
G
r
os
s
, a
nd A
. S
o
r
k
in
e
-
H
or
nung, “
A
b
e
n
c
hma
r
k da
ta
s
e
t
a
nd
e
v
a
lu
a
ti
o
n
me
th
o
d
o
l
o
g
y
f
o
r
v
id
e
o
o
bj
e
c
t
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
I
E
E
E
C
om
put
e
r
Soc
ie
t
y
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
is
io
n
and
P
a
tt
e
r
n R
e
c
ogni
ti
on
, J
un. 2016, vo
l.
2016
-
D
e
c
e
mbe
r
, pp. 724
–
732, do
i:
10.1109/C
V
P
R
.2016.85.
[
30]
Y
.
J
.
C
ho
i,
Y
.
W
.
L
e
e
,
J
.
K
im
,
S
.
Y
.
J
e
o
ng,
J
.
S
.
C
h
o
i,
a
nd
B
.
G
.
K
im
,
“
A
tt
e
nt
i
o
n
-
b
a
s
e
d
B
i
-
p
r
e
di
c
ti
o
n
n
e
tw
o
r
k
f
or
ve
r
s
a
ti
le
vi
de
o
c
o
d
in
g (
V
V
C
)
ove
r
5
G
N
e
tw
o
r
k,”
Se
ns
or
s
, v
o
l.
23, n
o
. 5, p. 26
31, F
e
b. 2023, d
o
i:
10.3390/s
23052631.
[
31]
D
.
M
a
,
F
.
Z
ha
ng,
a
nd
D
.
R
.
B
ul
l,
“
B
V
I
-
D
V
C
:
a
tr
a
in
in
g
da
ta
ba
s
e
f
or
de
e
p
v
id
e
o
c
o
mpr
e
s
s
io
n,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
M
ul
ti
m
e
di
a
,
vol
. 24, pp. 3847
–
3858, 2022, d
o
i:
10.1109/
T
M
M
.2021.3108943.
[
32]
H
.
M
.
K
w
a
n,
G
.
G
a
o
,
F
.
Z
ha
ng,
A
.
G
o
w
e
r
,
a
nd
D
.
B
ul
l,
“
H
i
N
e
R
V
:
v
id
e
o
c
o
mpr
e
s
s
io
n
w
i
th
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
e
n
c
o
di
ng
-
ba
s
e
d
n
e
ur
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
ta
ti
o
n,”
A
dv
anc
e
s
i
n N
e
ur
al
I
n
f
or
m
at
io
n P
r
oc
e
s
s
in
g S
y
s
te
m
s
, v
o
l.
36, 2023, d
o
i:
10.5555/3666122.3
669299.
[
33]
Z
.
W
a
ng,
G
.
Q
ua
n,
a
nd
G
.
H
e
,
“
E
dge
-
o
r
i
e
nt
e
d
c
o
mp
r
e
s
s
e
d
v
i
de
o
s
upe
r
-
r
e
s
o
lu
ti
o
n,”
Se
ns
or
s
,
v
o
l.
24,
n
o
.
1,
p.
170,
D
e
c
.
2024,
do
i:
10.3390/s
24010170.
[
34]
F
r
a
nk
B
o
s
s
e
n,
“
C
o
mm
o
n
t
e
s
t
c
o
nd
it
i
o
ns
a
nd
s
of
twa
r
e
r
e
f
e
r
e
nc
e
c
o
n
f
ig
ur
a
ti
o
ns
,”
J
C
T
-
V
C
D
oc
um
e
nt
,
J
C
T
V
C
-
G
1200
,
vo
l.
12,
no
. 1, 2010.
[
35]
A
.
R
a
v
i
a
nd
F
.
K
a
r
r
a
y
,
“
E
x
pl
o
r
in
g
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
r
e
c
u
r
r
e
nt
a
r
c
hi
te
c
tu
r
e
s
f
o
r
a
no
ma
l
y
d
e
t
e
c
ti
o
n
in
v
id
e
o
s
:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
,”
D
is
c
ov
e
r
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, v
o
l.
1, n
o
. 1,
p. 6, De
c
. 2021, d
o
i:
10.1007/s
44163
-
021
-
00004
-
2.
[
36]
H
.
S
ha
o
,
B
.
L
iu
,
Z
.
L
i,
C
.
Y
a
n,
Y
.
S
un,
a
nd
T
.
W
a
ng,
“
A
hi
gh
-
th
r
o
ughput
pr
oc
e
s
s
or
f
o
r
G
D
N
-
ba
s
e
d
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
i
ma
ge
c
o
mpr
e
s
s
io
n,”
E
le
c
tr
oni
c
s
(
Sw
it
z
e
r
la
nd)
,
vo
l.
12, n
o
. 10, p. 228
9, M
a
y
2023, d
o
i
:
10
.3390/e
le
c
tr
o
n
ic
s
12102289.
[
37]
A
.
M
e
r
c
a
t,
M
. V
i
it
a
ne
n,
a
n
d
J
.
V
a
nne
, “
U
V
G
d
a
ta
s
e
t
:
5
0/
1
20f
p
s
4K
s
e
q
ue
nc
e
s
f
o
r
v
id
e
o
c
o
de
c
a
n
a
l
y
s
i
s
a
nd
de
v
e
lo
pme
nt
,”
i
n
M
M
Sy
s
2
0
20
-
P
r
oc
e
e
d
in
g
s
o
f
t
he
2
02
0 M
ul
ti
m
e
di
a
S
y
s
t
e
m
s
C
o
n
fe
r
e
n
c
e
, M
a
y
2
02
0,
p
p.
2
97
–
3
02
,
do
i:
10
.1
14
5/
33
39
82
5.
33
94
93
7.
[
38]
R
.
P
o
u
r
r
e
z
a
,
H
.
L
e
,
A
.
S
a
id
,
G
.
S
a
ut
i
e
r
e
,
a
nd
A
.
W
ig
g
e
r
s
,
“
B
oo
s
ti
ng
n
e
ur
a
l
v
id
e
o
c
o
d
e
c
s
b
y
e
x
pl
o
it
in
g
h
ie
r
a
r
c
h
ic
a
l
r
e
dunda
nc
y
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
2023
I
E
E
E
W
in
te
r
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
A
ppl
ic
at
io
ns
o
f
C
o
m
put
e
r
V
is
io
n,
W
A
C
V
2023
,
J
a
n.
2023,
pp.
5344
–
5
353,
do
i:
10.1109/WA
C
V
56688.2023.00532.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.