I
A
ES
I
n
te
r
n
at
i
o
n
al
Jo
u
r
n
al
o
f
A
r
ti
fi
c
i
al
I
n
te
l
l
i
ge
n
c
e
(I
J
-
AI
)
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
201
8
,
p
p.
63
~
70
IS
S
N
:
2252
-
8938
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
a
i
.
v
7
.i
1
.
pp
63
-
70
63
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
I
J
A
I
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
f
o
r
He
a
l
t
h
y
C
h
i
c
k
e
n
M
e
a
t
Id
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
F
ajar
Y
u
mo
n
o
1
,
I
m
am
M
u
c
h
I
b
n
u
S
u
b
r
o
t
o
2
,
S
r
i
A
r
t
ti
n
i
D
w
i
P
r
as
e
t
yo
w
ati
3
1
,
3
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
I
s
l
a
m
S
u
l
t
a
n
A
g
ung
,
I
ndo
ne
s
i
a
2
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
I
s
l
a
m
S
ul
t
a
n
A
g
ung
,
I
nd
o
ne
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
N
ov
30,
201
7
R
e
v
i
s
e
d
J
a
n
30,
201
8
A
c
c
e
pt
e
d
F
e
b
28,
201
8
A
w
e
l
l
-
pr
e
pa
r
e
d
a
bs
t
r
a
c
t
e
na
bl
e
s
t
he
r
e
a
de
r
t
o
i
d
e
nt
i
f
y
t
he
ba
s
i
c
c
ont
e
n
t
o
f
a
do
c
um
e
nt
qui
c
k
l
y
a
nd
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
,
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
i
t
s
r
e
l
e
v
a
nc
e
t
o
t
he
i
r
i
n
t
e
r
e
s
t
s
,
a
nd
t
hu
s
t
o
de
c
i
de
w
h
e
t
he
r
t
o
r
e
a
d
t
h
e
do
c
um
e
nt
i
n
i
t
s
e
nt
i
r
e
t
y
.
T
h
e
A
bs
t
r
a
c
t
s
ho
ul
d
be
i
nf
o
r
m
a
t
i
v
e
a
nd
c
o
m
pl
e
t
e
l
y
s
e
l
f
-
e
xpl
a
n
a
t
o
r
y
,
pr
o
v
i
de
a
c
l
e
a
r
s
t
a
t
e
m
e
nt
o
f
t
he
pr
o
bl
e
m
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
o
r
s
o
l
ut
i
o
n,
a
nd
po
i
nt
o
ut
m
a
j
o
r
f
i
nd
i
ng
s
a
n
d
c
o
nc
l
us
i
o
ns
.
T
he
A
bs
t
r
a
c
t
s
ho
ul
d
b
e
100
t
o
200
w
o
r
ds
i
n
l
e
ng
t
h
.
T
h
e
a
bs
t
r
a
c
t
s
ho
ul
d
be
w
r
i
t
t
e
n
i
n
t
h
e
pa
s
t
t
e
n
s
e
.
S
t
a
nd
a
r
d
no
m
e
nc
l
a
t
u
r
e
s
ho
ul
d
be
us
e
d
a
nd
a
bbr
e
v
i
a
t
i
o
ns
s
ho
ul
d
be
a
v
o
i
de
d.
N
o
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
s
ho
ul
d
be
c
i
t
e
d
.
T
he
k
e
y
w
o
r
d
l
i
s
t
p
r
o
v
i
de
s
t
he
o
ppo
r
t
un
i
t
y
t
o
a
dd
ke
y
w
o
r
ds
,
u
s
e
d
by
t
he
i
nde
xi
ng
a
nd
a
bs
t
r
a
c
t
i
ng
s
e
r
v
i
c
e
s
,
i
n
a
ddi
t
i
o
n
t
o
t
ho
s
e
a
l
r
e
a
dy
pr
e
s
e
n
t
i
n
t
he
t
i
t
l
e
.
J
ud
i
c
i
o
us
u
s
e
o
f
ke
y
w
o
r
ds
m
a
y
i
nc
r
e
a
s
e
t
he
e
a
s
e
w
i
t
h
w
h
i
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
e
d
pa
r
t
i
e
s
c
a
n
l
o
c
a
t
e
o
ur
a
r
t
i
c
l
e
(
9
pt
)
.
Ke
y
w
or
d
s
:
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
Co
l
o
r
a
na
l
y
s
i
s
H
a
l
a
l
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
H
e
a
l
t
h
y
c
h
i
c
ke
n
C
opy
r
i
gh
t
©
201
8
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
Im
a
m
M
uc
h
Ib
n
u
S
ub
r
o
t
o
,
D
e
pa
rt
e
m
e
nt
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
r
i
ng,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
Is
l
a
m
S
ul
t
a
n
A
gu
ng,
S
e
m
a
r
a
n
g
,
I
n
do
n
e
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
i
m
a
m
@
u
ni
s
s
ul
a
.
a
c
.
i
d
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
In
do
n
e
s
i
a
,
a
s
t
h
e
l
a
r
ge
s
t
M
us
l
i
m
po
pul
a
t
i
o
n
c
o
unt
r
y
i
n
t
h
e
w
o
r
l
d,
m
a
ke
s
t
h
e
gua
ra
n
t
e
e
of
foo
d
a
n
d
i
t
s
i
n
g
r
e
di
e
nt
s
i
m
po
r
t
a
n
t
.
M
o
r
e
o
ve
r
f
o
r
m
e
a
t
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
h
a
s
t
o
c
o
m
pl
e
t
e
a
n
d
ha
v
e
s
o
m
e
c
r
i
t
e
r
i
a
s
uc
h
a
s
s
a
f
e
,
h
e
a
l
t
h
y
,
i
n
t
a
c
t
,
a
n
d
h
a
l
a
l
.
S
o
m
e
s
a
m
p
l
e
s
t
a
ke
n
f
r
o
m
t
r
a
di
t
i
o
na
l
m
a
r
ke
t
o
f
t
e
n
c
a
nn
o
t
m
e
e
t
t
h
o
s
e
A
S
U
H
c
r
i
t
e
r
i
a
.
I
n
f
a
c
t
,
t
h
e
r
e
a
r
e
s
o
m
e
c
a
s
e
s
r
e
v
e
a
l
e
d
s
uc
h
a
s
s
t
a
l
e
m
e
a
t
(o
l
d)
a
n
d
f
r
e
s
h
b
ut
c
o
n
t
a
i
n
s
f
o
r
m
a
l
i
n.
It
w
i
l
l
b
e
di
ff
i
c
ul
t
c
o
n
di
t
i
o
n
f
o
r
c
o
m
m
o
n
pe
o
pl
e
t
o
i
de
n
t
i
f
y
,
s
o
t
h
e
y
of
t
e
n
b
u
y
t
h
o
s
e
ki
n
ds
o
f
m
e
a
t
.
S
o
,
i
t
n
e
e
ds
p
r
a
c
t
i
c
a
l
g
ui
de
t
o
i
de
n
t
i
fy
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
w
hi
c
h
i
s
h
e
a
l
t
h
y
,
c
o
n
s
um
a
b
l
e
,
a
n
d
m
e
e
t
t
h
e
A
S
U
H
c
r
i
t
e
r
i
a
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
b
a
s
e
d
o
n
i
m
a
ge
m
a
na
gi
ng
w
i
t
h
pi
xe
l
c
o
m
po
n
e
nt
v
a
l
ue
R
,
G
,
a
n
d
B
(R
G
B
c
o
l
o
r
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
)
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
f
r
e
s
hn
e
s
s
l
e
ve
l
of
b
r
o
i
l
e
r
m
e
a
t
,
a
n
d
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
c
a
n
b
e
pr
e
di
c
t
e
d
fo
r
i
de
nt
i
fy
i
n
g
c
hi
c
ke
n
m
e
a
t
[1]
.
E
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
m
o
de
rn
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
,
w
hi
c
h
h
a
s
a
dv
a
nt
a
ge
i
n
e
dge
de
t
e
c
t
i
n
g
s
uc
h
a
s
ha
v
i
ng
go
o
d
de
t
e
c
t
i
o
n
,
l
o
c
a
t
i
ng
w
e
l
l
,
a
nd
ha
v
i
ng
go
o
d
r
e
s
pon
s
e
[2]
.
C
a
nn
y
’s
o
pe
r
a
t
o
r
t
o
l
d
by
J
o
h
n
C
a
nn
y
i
n
1986,
i
s
f
a
m
o
us
a
s
o
pt
i
m
a
l
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
o
pe
r
a
t
o
r
[3]
.
2.
R
ELA
TED
S
TU
D
Y
2.
1
.
C
h
i
c
k
e
n
M
e
a
t
Chi
c
ke
n
m
e
a
t
A
S
U
H
i
s
t
h
e
m
e
a
t
w
h
i
c
h
ha
s
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
c
ri
t
e
r
i
a
:
1.
S
a
f
e
:
i
s
n
o
t
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
b
i
o
l
o
gi
c
a
l
,
c
h
e
m
i
c
a
l
,
a
nd
p
h
y
s
i
c
a
l
da
m
a
ge
w
h
i
c
h
c
a
n
c
a
us
e
t
h
e
di
s
e
a
s
e
a
n
d
r
u
i
n
t
h
e
h
e
a
l
t
h
.
2.
H
e
a
l
t
h
y
:
i
s
ha
v
i
ng
go
o
d
a
n
d
c
ruc
i
a
l
s
ub
s
t
a
n
c
e
s
,
w
hi
c
h
i
s
n
e
e
de
d
t
o
g
r
o
w
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
IJ
-
AI
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
20
1
8
:
63
–
70
64
3.
Int
a
c
t
:
i
s
n
o
t
b
l
e
n
de
d
w
i
t
h
t
h
e
o
t
h
e
r
b
o
d
y
pa
rt
o
f
t
h
a
t
a
n
i
m
a
l
a
n
d
o
t
h
e
r
s
.
4.
H
a
l
a
l
:
c
ut
t
i
n
g
a
nd
ha
n
d
l
i
n
g
b
a
s
e
d
o
n
Is
l
a
m
i
c
r
ul
e
s
[4
]
.
2.
2
.
I
m
age
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
T
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
a
n
i
m
a
ge
c
a
n
b
e
do
n
e
by
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
i
m
a
ge
i
n
t
w
o
di
m
e
n
s
i
o
n
s
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
f
un
c
t
i
o
n
o
f
l
i
gh
t
i
nt
e
n
s
i
t
y
f
(x,
y
),
w
h
e
r
e
i
n
e
v
e
r
y
p
o
i
n
t
o
f
x,
y
h
a
s
R
G
B
pi
xe
l
v
a
l
ue
.
S
o
,
t
h
e
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
o
f
a
n
i
m
a
ge
c
a
n
b
e
e
xt
ra
c
t
e
d,
e
dge
de
t
e
c
t
e
d,
a
nd
d
r
a
w
n
a
hi
s
t
o
gra
m
.
2.
2
.
1.
C
o
l
o
r
e
d
I
m
age
T
h
e
o
r
i
gi
na
l
i
m
a
ge
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
1
6.
777.
216
c
o
l
o
r
v
a
r
i
a
n
c
e
s
o
r
24
-
b
i
t
,
b
ut
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
us
e
s
8
-
b
i
t
i
m
a
ge
o
r
ha
s
v
a
l
ue
fo
r
0
-
255
.
Co
l
o
r
e
d
i
m
a
ge
o
r
us
ua
l
l
y
s
a
i
d
R
G
B
i
m
a
ge
m
e
a
n
s
e
v
e
r
y
pi
xe
l
h
a
s
c
o
m
po
n
e
nt
R
,
G
,
a
n
d
B
.
2.
2
.
2.
G
r
ay
S
c
a
l
e
d
I
m
age
T
h
i
s
c
o
l
o
r
h
a
s
i
n
t
e
n
s
i
t
y
0
p
o
i
n
t
f
o
r
b
l
a
c
k
a
n
d
25
5
po
i
n
t
f
or
w
hi
t
e
a
nd
a
l
s
o
s
h
o
w
s
c
o
l
o
r
g
r
a
d
a
t
i
o
n
f
r
o
m
b
l
a
c
k
t
o
w
hi
t
e
.
2.
2
.
3.
B
i
n
a
r
y
I
m
age
T
h
i
s
c
o
l
o
r
h
a
s
t
w
o
c
o
n
di
t
i
o
n
s
,
na
m
e
l
y
0
fo
r
b
l
a
c
k
a
n
d
1f
o
r
w
h
i
t
e
,
w
hi
c
h
i
s
us
e
d
f
o
r
e
dge
de
t
e
c
t
i
n
g
of
i
m
a
ge
o
bj
e
c
t
.
2.
2
.
4.
Ed
g
e
C
an
n
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
E
dge
I
m
a
ge
i
s
t
h
e
d
r
a
s
t
i
c
i
nt
e
n
s
i
t
y
v
a
l
ue
c
h
a
n
ge
b
e
t
w
e
e
n
t
w
o
bo
un
d
r
i
e
s
i
n
t
w
o
a
r
e
a
s
.
[3]
.
E
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
n
b
e
do
n
e
us
i
n
g
f
i
r
s
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
o
r
e
dge
de
t
e
c
t
i
on
t
y
pe
1
t
ow
a
r
d
t
h
e
f
un
c
t
i
o
n
o
f
a
n
i
m
a
ge
,
s
o
t
w
o
m
a
x
i
m
u
m
a
b
s
o
l
ut
e
v
a
l
ue
s
c
a
n
b
e
g
o
t
t
e
n
i
n
t
h
e
f
i
r
s
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
.
It
a
l
s
o
c
a
n
b
e
do
n
e
us
i
n
g
s
e
c
o
n
d
di
f
fe
r
e
n
t
i
a
l
o
r
s
e
c
o
n
d
t
y
pe
of
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
t
o
w
a
r
d
t
h
e
f
un
c
t
i
o
n
o
f
a
n
i
m
a
ge
,
s
o
z
e
r
o
-
c
r
o
s
s
i
n
g
i
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
i
s
go
t
t
e
n
.
A
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
.
F
i
gu
r
e
1
.
F
i
r
s
t
a
n
d
S
e
c
o
n
d
e
dge
D
e
t
e
c
t
i
o
n
i
n
X
a
r
e
a
T
h
e
r
e
a
r
e
s
o
m
e
o
p
e
r
a
t
o
r
s
i
n
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
,
s
uc
h
a
s
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
S
o
b
e
l
,
P
r
e
w
w
i
t
,
R
o
be
r
t
s
a
n
d
Ca
nn
y
o
pe
r
a
t
o
r,
b
ut
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
n
de
t
e
c
t
t
h
e
e
dge
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
w
i
t
h
m
i
n
i
m
u
m
m
i
s
t
a
ke
[5]
a
n
d
ha
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ
-
AI
IS
S
N
:
2252
-
8938
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
f
or
H
e
al
t
h
y
Ch
i
c
k
e
n
M
e
a
t
Id
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
(
F
aj
ar
Y
um
ono
)
65
a
dv
a
n
t
a
ge
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
e
dge
[6]
.
B
e
c
a
us
e
e
dge
Ca
nn
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
us
e
s
G
a
us
s
i
a
n
D
e
r
i
v
a
t
i
v
e
K
e
r
n
e
l
t
o
s
of
t
e
n
i
m
a
ge
pe
r
f
o
r
m
,
s
o
t
h
e
r
e
a
r
e
t
hr
e
e
t
a
r
ge
t
e
d
c
r
i
t
e
ri
a
o
f
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
:
1.
G
oo
d
de
t
e
c
t
i
o
n
,
m
a
xi
m
i
z
i
n
g
s
i
g
na
l
t
o
n
o
i
s
e
ra
t
i
o
(S
N
R
)
i
n
o
rde
r
t
o
b
e
a
b
l
e
t
o
de
t
e
c
t
w
h
o
l
e
e
dge
w
e
l
l
.
2.
G
oo
d
l
o
c
a
t
i
o
n
,
m
i
n
i
m
i
z
i
n
g
t
h
e
r
e
a
l
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
di
s
t
a
n
c
e
a
n
d
r
e
s
ul
t
o
f
pr
o
c
e
s
s
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
,
s
o
t
h
e
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
l
o
c
a
t
i
o
n
i
s
de
t
e
c
t
e
d
s
i
m
i
l
a
r
t
o
t
h
e
r
e
a
l
e
dge
.
3.
O
n
e
r
e
s
po
n
s
e
t
o
s
i
g
n
a
l
e
dge
,
gi
v
i
n
g
o
n
e
e
dge
n
o
t
t
h
e
o
t
h
e
r
e
dge
.
E
dge
C
a
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
h
a
s
f
i
v
e
s
t
e
ps
,
n
a
m
e
l
y
:
1.
S
m
o
o
t
h
i
n
g
,
us
i
n
g
G
a
us
s
i
a
n
f
i
l
t
e
r
.
T
o
s
o
f
t
e
n
t
h
e
i
m
a
ge
.
2.
E
dge
s
t
r
e
n
g
t
h
,
us
i
ng
G
a
us
s
i
a
n
o
pe
ra
t
o
r
t
o
ge
t
e
dge
s
t
r
e
n
gt
h.
3.
F
i
ndi
n
g
g
ra
di
e
n
t
,
w
i
t
h
ke
rn
e
l
S
o
be
l
g
r
a
d
i
e
nt
di
r
e
c
t
i
o
n
i
n
e
a
c
h
e
s
t
i
m
a
t
e
d
po
i
n
t
.
4.
N
o
n
-
m
a
xi
m
um
-
s
upp
r
e
s
s
i
o
n
,
g
ra
di
e
n
t
f
o
r
e
a
c
h
pi
xe
l
c
o
m
pa
r
i
n
g
t
o
t
w
o
c
l
o
s
e
d
s
c
a
l
e
s
w
h
i
c
h
ha
s
t
h
e
s
a
m
e
di
r
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
t
h
e
g
ra
di
e
n
t
.
T
w
o
pi
xe
l
s
w
i
t
h
t
h
e
s
m
a
l
l
e
s
t
g
ra
di
e
nt
v
a
l
ue
w
i
l
l
b
e
de
l
e
t
e
d.
T
h
e
n,
i
t
w
i
l
l
b
e
a
ppl
i
e
d
t
o
a
l
l
p
i
xe
l
s
u
nt
i
l
m
e
e
t
t
h
e
e
dge
w
h
i
c
h
ha
s
1
p
i
xe
l
w
i
dt
h
.
5.
E
dge
t
ra
c
ki
n
g
by
h
y
s
t
e
r
e
s
i
s
,
t
o
de
l
e
t
e
t
h
e
e
dge
w
i
t
h
t
h
e
s
m
a
l
l
e
s
t
g
ra
di
e
n
t
s
c
a
l
e
w
i
l
l
b
e
a
ppl
i
e
d
l
i
m
i
t
v
a
l
ue
.
B
ut
,
i
f
t
h
e
e
dge
w
i
t
h
t
h
e
s
m
a
l
l
e
s
t
g
ra
di
e
n
t
s
c
a
l
e
c
o
nn
e
c
t
s
t
o
a
pi
xe
l
w
i
t
h
t
o
o
h
i
g
h
g
r
a
di
e
n
t
,
t
h
e
e
dge
w
i
l
l
n
o
t
b
e
de
l
e
t
e
d.
2.
2
.
5.
H
i
s
to
gr
am
o
f
I
m
age
T
h
e
de
f
i
n
i
t
i
o
n
o
f
i
m
a
ge
hi
s
t
o
gra
m
i
s
a
di
a
g
ra
m
t
o
k
n
o
w
t
h
e
s
p
r
e
a
d
o
f
pi
xe
l
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
w
h
e
r
e
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
of
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
pi
xe
l
i
nt
e
n
s
i
t
y
c
a
n
b
e
de
t
e
r
m
i
n
e
d
[
3]
.
H
i
s
t
o
gra
m
c
a
n
b
e
do
n
e
f
o
r
i
m
a
ge
t
y
pe
RG
B
,
H
S
V
o
r
b
i
n
a
r
y
i
m
a
ge
.
T
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
f
h
i
s
t
o
gra
m
i
n
m
a
na
gi
n
g
t
h
e
i
m
a
ge
a
r
e
:
1.
U
s
e
d
fo
r
o
b
s
e
r
v
i
n
g
t
h
e
s
p
r
e
a
d
o
f
c
o
l
o
r
i
nt
e
n
s
i
t
y
a
nd
m
a
de
f
or
t
a
ki
ng
de
c
i
s
i
o
n.
2.
U
s
e
d
fo
r
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
o
b
j
e
c
t
m
a
r
g
i
n
s
t
o
w
a
r
d
t
h
e
b
a
c
kg
r
o
und.
3.
U
s
e
d
fo
r
g
i
v
i
ng
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
c
o
l
o
r
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
a
n
d
t
e
xt
ur
e
i
n
t
e
n
s
i
t
y
i
n
c
o
l
o
r
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
B
ut
,
hi
s
t
o
gra
m
c
a
nn
o
t
b
e
us
e
d
t
o
k
n
o
w
t
h
e
f
o
r
m
o
f
a
n
i
m
a
ge
.
2.
3
.
B
a
c
k
P
r
o
p
aga
ti
o
n
A
r
t
i
fi
c
i
a
l
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
B
a
c
k
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
s
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
s
upe
r
v
i
s
e
d
t
r
e
a
t
m
e
n
t
m
e
t
h
o
d,
t
h
e
t
r
e
a
t
m
e
nt
m
i
n
i
m
i
z
e
s
o
ut
put
e
rr
o
r
a
n
d
us
ua
l
l
y
b
e
us
e
d
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
c
o
n
t
a
i
n
i
ng
i
nput
l
a
y
e
r
,
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
,
a
nd
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
[7]
.
A
f
t
e
r
do
i
n
g
t
h
e
t
r
e
a
t
m
e
n
t
,
t
h
e
t
e
s
t
o
f
t
r
e
a
t
i
n
g
A
N
N
i
s
do
n
e
.
A
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
h
e
t
hr
e
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
s
t
e
p
o
f
do
i
n
g
A
N
N
t
r
e
a
t
m
e
nt
:
1.
F
o
r
w
a
r
d
p
r
o
pa
ga
t
i
o
n,
a
dd
da
t
a
t
o
N
N
i
n
put
,
e
a
c
h
i
n
p
ut
u
n
i
t
(X
i
)
i
s
p
r
o
pa
g
a
t
e
d
t
o
hi
dde
n
l
a
y
e
r
(Z
j
)
w
i
t
h
f
un
c
t
i
o
n
e
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n;
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
w
i
l
l
ha
v
e
o
ut
put
a
n
d
b
e
pr
o
pa
g
a
t
e
d
t
o
t
h
e
n
e
xt
l
e
v
e
l
w
i
t
h
a
c
t
i
v
a
t
e
d
f
un
c
t
i
o
n.
T
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
w
i
l
l
b
e
un
t
i
l
o
ut
put
n
e
t
w
o
r
k
p
a
r
t
(Y
k),
r
e
s
ul
t
o
f
o
ut
put
f
r
o
m
(Y
k)
w
i
l
l
b
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
a
n
a
c
hi
e
v
e
d
t
a
r
ge
t
(t
k).
R
a
n
ge
o
f
(t
k
–
Y
k)
w
i
l
l
b
e
a
e
r
r
o
r
h
a
ppe
n
e
d
δ
k
,
i
f
t
h
e
e
rr
o
r
s
m
a
l
l
e
r
t
h
a
n
c
e
r
t
a
i
n
t
hr
e
s
h
o
l
d
l
i
m
i
t
s
o
i
t
e
r
a
t
i
o
n
w
i
l
l
b
e
s
t
o
ppe
d,
b
u
t
i
f
t
h
e
e
rr
o
r
i
s
s
t
i
l
l
hi
g
h
e
r
t
ha
n
t
hr
e
s
h
o
l
d
l
i
m
i
t
,
s
o
t
h
e
l
o
a
d
o
f
e
a
c
h
n
e
t
w
o
r
k
l
i
n
e
w
i
l
l
b
e
m
o
di
f
i
e
d
t
o
r
e
duc
e
e
rr
o
r.
2.
B
a
c
k
pr
o
pa
ga
t
i
o
n,
p
r
o
pa
g
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
f
r
o
m
o
ut
put
t
o
hi
dde
n
l
a
y
e
r
a
n
d
e
rr
o
r
δ
k
ha
ppe
n
e
d
(t
h
e
m
ul
t
i
p
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
a
r
ge
t
,
o
ut
put
r
e
s
ul
t
,
a
n
d
f
i
r
s
t
d
i
f
fe
r
e
nt
i
a
l
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
)
w
h
i
s
h
i
s
us
e
d
t
o
c
h
a
nge
t
h
e
w
e
i
gh
t
f
o
r
t
h
e
b
e
t
t
e
r
o
ut
pu
t
.
T
h
i
s
i
s
a
l
s
o
ha
ppe
n
e
d
f
o
r
h
i
d
de
n
pa
rt
t
o
w
a
r
d
i
n
pu
t
.
3.
W
e
i
gh
t
C
ha
n
g
i
n
g
F
r
o
m
t
h
e
e
rr
o
r
o
f
w
e
i
gh
t
m
o
di
f
i
c
a
t
i
o
n
do
n
e
i
n
e
a
c
h
l
i
n
e
a
n
d
r
e
pe
a
t
t
h
e
t
h
i
rd
p
r
o
c
e
s
s
of
t
h
i
s
s
t
e
p
s
o
t
h
e
c
o
n
di
t
i
o
n
f
ul
f
i
l
l
e
d
,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
i
s
s
t
o
ppe
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
t
e
ra
t
i
o
n
a
nd
c
e
r
t
a
i
n
M
S
E
.
F
i
gu
r
e
2
.
A
N
N
B
a
c
kp
r
o
pa
g
a
t
i
o
n
T
r
e
a
t
m
e
n
t
P
r
o
c
e
s
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
IJ
-
AI
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
20
1
8
:
63
–
70
66
3.
M
ET
H
O
D
O
L
O
G
Y
F
r
e
s
h
m
e
a
t
ha
s
di
f
f
e
r
e
n
t
c
o
l
o
r
a
n
d
t
e
xt
u
r
e
c
o
m
pa
r
i
n
g
t
o
n
o
t
t
o
o
f
r
e
s
h
o
n
e
s
a
n
d
a
l
s
o
di
f
fe
r
e
n
t
w
i
t
h
i
n
j
e
c
t
e
d
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
i
m
a
ge
m
a
na
ge
m
e
n
t
a
ppr
o
a
c
h
a
n
d
pa
t
t
e
rn
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
r
e
c
h
o
s
e
n
.
I
n
t
h
i
s
c
a
s
e
,
R
G
B
i
m
a
ge
e
xt
ra
c
t
i
o
n
t
o
i
de
n
t
i
fy
m
e
a
t
c
o
l
o
r
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
a
n
d
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
t
o
i
de
n
t
i
fy
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
t
e
xt
u
r
e
a
r
e
p
r
e
di
c
t
e
d
t
o
b
e
a
b
l
e
t
o
di
ff
e
r
e
n
t
i
a
t
e
f
r
e
s
h
a
n
d
h
e
a
l
t
h
y
m
e
a
t
w
i
t
h
u
nh
e
a
l
t
h
y
a
d
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
a
d
di
c
t
i
v
e
s
ub
s
t
a
n
c
e
m
e
a
t
.
T
h
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
i
s
do
n
e
by
b
u
y
i
n
g
s
o
m
e
m
e
a
t
i
n
t
r
a
di
t
i
o
na
l
m
a
r
ke
t
w
h
i
c
h
f
urt
h
e
r
w
i
l
l
b
e
l
a
bo
r
a
t
o
r
y
t
e
s
t
e
d
a
n
d
t
h
e
r
e
s
ul
t
w
i
l
l
b
e
l
a
b
e
l
l
e
d
i
n
t
o
5
c
a
t
e
go
r
i
e
s
,
na
m
e
l
y
f
r
e
s
h
m
e
a
t
(D
A
S
)
,
f
r
e
e
z
e
r
m
e
a
t
(D
A
F
)
,
r
o
t
t
e
n
m
e
a
t
(D
A
K
S
),
i
n
j
e
c
t
e
d
f
r
e
s
h
m
e
a
t
(D
A
S
S
)
a
nd
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
(D
A
S
F
).
3.
1
.
I
m
age
A
c
q
u
i
s
i
ti
o
n
T
o
ke
e
p
t
h
e
c
o
l
o
r
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
a
n
d
t
e
xt
u
r
e
,
i
t
i
s
n
e
e
de
d
t
h
e
s
i
m
i
l
a
r
c
a
m
e
r
a
a
nd
c
o
n
d
i
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
l
i
g
ht
i
n
t
e
n
s
i
t
y
e
dge
a
n
d
c
o
l
o
r
.
T
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
l
i
g
ht
i
ng
c
a
n
c
a
us
e
c
h
a
n
g
i
n
g
c
o
l
o
r
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
a
nd
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
f
un
c
t
i
o
n
o
f
t
oo
l
a
c
c
ur
a
c
y
.
In
t
h
i
s
i
n
t
hi
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
,
c
l
o
s
e
d
bo
x
c
o
m
pl
e
t
e
d
w
i
t
h
l
i
g
ht
i
ng
P
a
d
a
pe
r
c
o
b
a
a
n
i
ni
di
gu
na
ka
n
b
o
x
t
e
r
t
ut
u
p
y
a
n
g
d
i
l
e
n
gka
pi
de
n
g
a
n
T
L
10
W
A
T
T
a
n
d
N
I
K
O
N
D
90
c
a
m
e
r
a
.
F
i
g
u
r
e
3
i
s
t
h
e
e
xa
m
pl
e
o
f
5
ki
n
ds
o
f
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
f
r
e
s
hn
e
s
s
a
n
d
c
h
e
m
i
c
a
l
s
ub
s
t
a
n
c
e
s
c
o
n
t
e
nt
.
E
a
c
h
c
a
pt
u
r
e
d
pi
c
t
u
r
e
i
s
c
r
o
ppe
d
i
n
s
i
z
e
35
4x472
pi
xe
l
.
1.
Chi
c
ke
n
m
e
a
t
w
h
i
c
h
i
s
t
a
ke
n
a
s
t
h
e
s
a
m
p
l
e
i
s
t
h
e
b
r
e
a
s
t
be
c
a
us
e
i
t
h
a
s
l
o
t
s
o
f
m
e
a
t
a
n
d
t
h
e
pa
rt
f
o
r
i
n
j
e
c
t
c
h
e
m
i
c
a
l
s
ub
s
t
a
n
c
e
.
T
h
e
m
e
a
t
i
s
c
ut
us
i
n
g
s
ha
r
p
k
n
i
f
e
,
s
o
t
h
e
t
e
xt
u
r
e
i
s
c
l
e
a
r
l
y
s
e
e
n
.
T
h
e
p
i
e
c
e
s
of
t
h
o
s
e
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
t
h
e
n
c
a
p
t
u
r
e
d
us
i
n
g
di
g
i
t
a
l
c
a
m
e
ra
i
n
F
i
g
ur
e
3.
(a
)
(b
)
(c
)
(d)
(e
)
F
i
gu
r
e
3
.
E
xa
m
p
l
e
o
f
5
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
t
y
pe
s
(a
)
F
r
e
s
h
C
hi
c
ke
n
m
e
a
t
(b
)
F
r
e
e
z
e
r
C
hi
c
ke
n
m
e
a
t
(c
)
R
o
t
t
e
n
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
(d)
I
n
j
e
c
t
e
d
f
r
e
s
h
c
hi
c
ke
n
m
e
a
t
(
e
)
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
.
2.
Co
l
o
r
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
do
i
n
g
h
i
s
t
o
gra
m
b
e
c
o
m
e
3
m
a
t
ri
xe
s
b
a
s
e
d
o
n
R
e
d,
G
r
e
e
n
a
n
d
B
l
ue
(R
G
B
)
c
o
l
o
r
.
3.
E
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
do
i
ng
h
i
s
t
o
g
r
a
m
,
b
i
n
a
r
y
m
a
t
ri
x
i
s
go
t
t
e
n
,
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
pa
t
t
e
rn
w
i
t
h
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
o
f
b
i
n
a
r
y
m
a
t
r
i
x
4
o
r
16
pa
t
t
e
rn
s
(pa
t
t
e
rn
1
-
16)
,
t
o
ge
t
m
o
r
e
o
b
j
e
c
t
i
ve
da
t
a
.
4.
S
t
a
r
t
f
r
o
m
m
a
t
ri
x
0
,
0
,
0
,
1
,
1
,
0
a
nd
1
,
1
i
f
t
h
e
m
a
t
r
i
x
v
a
l
ue
i
s
s
a
m
e
t
o
t
h
e
p
a
t
t
e
rn,
s
o
m
a
t
r
i
x
po
s
i
t
i
o
n
0
,
0
i
s
s
i
m
i
l
a
r
t
o
1
i
f
di
f
f
e
r
e
n
t
,
t
h
e
v
a
l
ue
w
i
l
l
b
e
0.
T
h
e
c
o
l
um
n
a
n
d
l
i
n
e
o
f
b
i
na
r
y
m
a
t
r
i
x
i
s
m
o
v
e
d
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
pa
t
t
e
rn.
T
h
e
v
a
l
ue
1
a
s
r
e
s
ul
t
o
f
m
a
t
r
i
x
c
o
m
pa
ri
s
o
n
i
s
a
dde
d
s
o
t
h
e
da
t
a
o
f
e
a
c
h
pa
t
t
e
rn
a
r
e
go
t
t
e
n
(
p
a
t
t
e
rn1
–
p
a
t
t
e
rn16
)
.
3.
2
.
I
m
age
H
i
s
to
gr
am
3.
2
.
1.
R
G
B
C
o
l
o
r
Ex
tr
a
c
ti
o
n
H
i
s
to
gr
am
R
e
s
u
l
t
T
h
e
e
xa
m
p
l
e
o
f
5
c
a
t
e
go
r
i
e
s
hi
s
t
o
g
r
a
m
na
m
e
l
y
n
a
m
e
l
y
c
h
i
c
ke
n
f
r
e
s
h
m
e
a
t
(D
A
S
),
c
h
i
c
ke
n
f
r
e
e
z
e
r
m
e
a
t
(D
A
F
),
c
h
i
c
ke
n
r
o
t
t
e
n
m
e
a
t
(D
A
K
S
),
c
h
i
c
ke
n
i
n
j
e
c
t
e
d
f
r
e
s
h
m
e
a
t
(D
A
S
S
)
a
nd
c
h
i
c
ke
n
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
(D
A
S
F
)
a
s
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
F
i
gu
r
e
s
4
-
8.
E
a
c
h
h
i
s
t
o
gra
m
ha
s
di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
r
m
t
o
R
,
G
a
n
d
B
c
o
m
po
n
e
n
t
w
hi
c
h
m
e
a
n
s
e
v
e
r
y
t
y
pe
o
f
m
e
a
t
ha
s
d
i
f
fe
r
e
nt
c
o
l
o
r
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
.
H
i
s
t
o
gr
a
m
o
f
R
c
o
m
po
n
e
n
t
f
r
o
m
t
h
o
s
e
5
t
y
pe
s
h
a
s
t
h
e
b
i
gge
s
t
v
a
l
ue
,
t
h
e
n
f
o
l
l
ow
e
d
by
G
c
o
m
po
n
e
n
t
a
n
d
t
h
e
s
m
a
l
l
e
s
t
i
s
B
c
o
m
po
n
e
n
t
.
E
xc
e
pt
r
o
t
t
e
n
c
hi
c
ke
n
m
e
a
t
o
r
D
A
K
S
G
c
o
m
po
n
e
n
t
v
a
l
ue
i
s
s
i
m
i
l
a
r
w
i
t
h
R
c
o
m
po
n
e
n
t
,
b
ut
i
n
di
f
f
e
r
e
n
t
v
a
r
i
a
b
l
e
r
a
n
ge
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ
-
AI
IS
S
N
:
2252
-
8938
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
f
or
H
e
al
t
h
y
Ch
i
c
k
e
n
M
e
a
t
Id
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
(
F
aj
ar
Y
um
ono
)
67
F
i
gu
r
e
4
.
I
m
a
ge
h
i
s
t
o
g
r
a
m
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
R
G
B
of
f
r
e
s
h
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
F
i
gu
r
e
5
.
I
m
a
ge
h
i
s
t
o
g
r
a
m
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
R
G
B
of
f
r
e
e
z
e
r
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
F
i
gu
r
e
6
.
I
m
a
ge
h
i
s
t
o
g
r
a
m
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
R
G
B
of
r
o
t
t
e
n
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
F
i
gu
r
e
7
.
I
m
a
ge
h
i
s
t
o
g
r
a
m
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
R
G
B
of
i
n
j
e
c
t
e
d
f
r
e
s
h
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
F
i
gu
r
e
8
.
I
m
a
ge
h
i
s
t
o
g
r
a
m
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
R
G
B
of
c
h
i
c
ke
n
f
o
rm
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
3.
2
.
2.
H
i
s
to
gr
am
R
e
s
u
l
t
o
f
e
d
g
e
C
an
n
y
D
e
t
e
c
ti
o
n
H
i
s
t
o
gr
a
m
i
s
do
n
e
a
f
t
e
r
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
F
r
om
c
hi
c
ke
n
m
e
a
t
.
T
h
e
e
xa
m
pl
e
o
f
e
dg
e
de
t
e
c
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
f
r
o
m
f
r
e
a
s
h
m
e
a
t
(
DA
S
)
a
n
d
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
(
DASF
)
c
a
n
b
e
s
e
e
n
i
n
t
h
e
F
i
gu
r
e
s
9
a
n
d
1
1.
H
i
s
t
o
gr
a
m
o
f
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
f
o
r
f
r
e
s
h
m
e
t
a
n
d
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
i
n
F
i
gu
r
e
s
10
a
n
d
12
a
r
e
s
i
m
i
l
a
r
b
i
n
a
r
y
m
a
t
r
i
x
,
di
f
f
e
r
e
n
t
w
i
t
h
c
o
l
o
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
gra
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
IJ
-
AI
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
20
1
8
:
63
–
70
68
F
i
gu
r
e
9
.
E
dge
C
a
nn
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
A
S
F
i
gu
r
e
10
.
H
i
s
t
o
gra
m
o
f
e
dge
Ca
nn
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
DAS
F
i
gu
r
e
11
.
E
dge
Ca
nn
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
A
S
F
F
i
gu
r
e
12
.
H
i
s
t
o
gra
m
o
f
e
dge
Ca
nn
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
DASF
3.
3
.
I
m
age
I
d
e
n
t
i
fi
c
ati
o
n
In
t
hi
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
,
hi
s
t
o
g
r
a
m
p
a
t
t
e
rn
r
e
s
ul
t
f
r
o
m
c
o
l
o
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
fo
r
e
a
c
h
t
y
p
e
of
m
e
a
t
m
a
de
a
s
t
h
e
m
a
i
n
f
e
a
t
u
r
e
t
o
i
de
nt
i
fy
he
a
l
t
h
y
m
e
a
t
.
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
s
us
e
d
t
o
i
de
nt
i
fy
t
h
e
pa
t
t
e
rn.
By
pi
xe
l
i
n
p
ut
o
f
R
,
G
,
a
n
d
B
e
xt
ra
c
t
i
o
n
a
n
d
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
w
h
i
c
h
i
s
a
b
o
ut
t
h
e
a
ddi
t
i
o
n
o
f
po
i
n
t
1
f
r
o
m
m
a
t
ri
x
o
f
c
o
m
pa
ri
s
o
n
r
e
s
ul
t
f
o
r
pa
t
t
e
rn
1
t
o
16
a
n
d
t
h
e
o
ut
put
i
s
3
b
i
t
r
e
p
r
e
s
e
n
t
i
n
g
5
gr
o
ups
o
f
m
e
a
t
t
y
p
e
.
A
N
N
m
o
de
l
us
e
d
i
s
B
ac
k
P
r
opag
at
i
on
Ne
ur
a
l
Ne
t
w
or
k
(
B
P
NN
)
,
w
i
t
h
t
h
e
s
a
m
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
b
ut
di
f
f
e
r
e
n
t
i
nput
.
N
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
w
i
t
h
c
o
l
o
r
i
n
pu
t
e
xt
ra
c
t
i
o
n
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
3
w
h
e
r
e
t
h
e
r
e
a
r
e
3
n
e
u
r
o
n
i
nput
s
,
1
b
l
oc
k
of
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
(10
n
e
u
r
o
n
s
)
a
nd
3
n
e
u
r
o
n
s
fo
r
o
ut
put
.
W
h
i
l
e
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
w
i
t
h
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
i
n
pu
t
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
14
.
w
h
e
r
e
t
h
e
r
e
a
r
e
16
b
ua
h
n
e
u
r
o
n
i
n
put
s
,
1
b
l
o
c
k
of
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
(10
n
e
u
r
o
n
s
)
a
nd
3
n
e
ur
o
n
s
fo
r
o
ut
put
.
I
n
p
ut
c
o
n
t
a
i
n
s
da
t
a
o
f
c
o
m
pa
ri
s
o
n
f
o
r
pa
t
t
e
rn
1
t
o
p
a
t
t
e
rn
16
a
nd
de
l
e
t
e
d
a
t
a
w
h
i
c
h
ha
v
e
r
e
l
a
t
i
v
e
w
i
de
ra
n
ge
.
F
i
gu
r
e
13
.
A
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
o
f
A
N
N
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
c
o
l
o
r
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ
-
AI
IS
S
N
:
2252
-
8938
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
f
or
H
e
al
t
h
y
Ch
i
c
k
e
n
M
e
a
t
Id
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
(
F
aj
ar
Y
um
ono
)
69
F
i
gu
r
e
14
.
A
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
o
f
A
N
N
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
3.
4
.
Ev
al
u
ati
o
n
P
r
o
c
e
s
s
of
BP
N
N
i
de
n
t
i
f
y
i
n
g
a
f
t
e
r
h
a
v
i
n
g
o
ut
pu
t
w
i
t
h
M
S
E
v
a
l
ue
t
ow
a
r
d
c
e
r
t
a
i
n
t
a
r
ge
t
da
t
a
i
n
e
v
e
r
y
m
e
a
t
c
a
t
e
go
r
y
,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
r
o
un
di
n
g
i
s
do
n
e
a
l
s
o
t
o
kn
ow
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
ve
l
o
f
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
A
c
c
ur
a
c
y
l
e
v
e
l
w
i
l
l
b
e
de
t
e
r
m
i
n
e
d
by
kn
o
w
i
n
g
t
h
e
e
rr
o
r
ha
ppe
n
e
d
i
n
e
v
e
r
y
s
a
m
pl
e
t
e
s
t
i
n
g
.
4.
EX
P
ER
I
M
EN
T
R
ES
U
LT
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
4.
1
.
C
o
l
o
r
Ex
tr
ac
t
i
o
n
A
f
t
e
r
a
l
l
c
a
t
e
go
r
i
e
s
o
f
i
m
a
ge
s
a
m
p
l
e
i
s
d
r
a
w
n
a
s
hi
s
t
o
g
r
a
m
,
t
h
e
da
t
a
o
f
RG
B
c
o
l
o
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
a
r
e
us
e
d
f
o
r
i
n
pu
t
t
i
n
g
i
n
t
h
e
b
ui
l
t
A
N
N
s
y
s
t
e
m
.
T
h
i
s
i
s
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
of
A
N
N
s
y
s
t
e
m
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
y
p
e
of
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
.
T
a
b
l
e
1
.
10
s
h
o
w
s
t
h
e
da
t
a
o
f
f
r
e
s
h
c
hi
c
ke
n
m
e
a
t
t
y
p
e
(D
A
S
).
It
i
s
kn
ow
n
t
ha
t
9
po
i
nt
i
s
pr
e
di
c
t
e
d
f
o
r
f
r
e
s
h
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
a
n
d
t
h
e
r
e
s
t
1
i
s
p
r
e
di
c
t
e
d
a
s
D
A
S
F
.
T
a
b
l
e
1
.
C
hi
c
ke
n
M
e
a
t
Ide
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
A
N
N
P
r
e
di
c
t
i
o
n
t
o
i
m
a
ge
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
DAS
DAF
DAKS
D
A
S
S
D
A
S
F
DAS
9
1
10
1
DAF
9
1
10
1
DAKS
1
9
10
1
D
A
S
S
10
10
0
D
A
S
F
10
10
0
T
ot
a
l
D
a
t
a
50
T
a
rg
e
t
9
9
9
10
10
47
J
um
l
a
h E
ror
3
% T
a
rg
e
t
94
% E
rr
or
6
K
a
t
e
g
ori
P
re
di
ks
i
J
um
l
a
h
E
rr
or
F
o
r
f
r
e
e
z
e
r
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
(D
A
F
)
a
n
d
n
o
t
f
r
e
s
h
c
h
i
c
ke
n
m
e
a
t
(D
A
K
S
),
f
r
o
m
10
da
t
a
,
t
h
e
r
e
i
s
1
w
h
i
c
h
i
s
pr
e
di
c
t
e
d
u
n
s
u
i
t
a
b
l
e
fo
r
e
a
c
h
.
A
nd
f
o
r
i
n
j
e
c
t
e
d
f
r
e
s
h
m
e
a
t
a
n
d
f
o
r
m
a
l
i
n
i
n
j
e
c
t
e
d
m
e
a
t
,
10
da
t
a
a
r
e
p
r
e
di
c
t
e
d
s
ui
t
a
b
l
e
t
o
t
h
e
m
e
a
t
c
a
t
e
go
r
y
t
y
pe
.
T
h
e
n
e
x
t
s
t
e
p
i
s
do
i
n
g
A
N
N
s
y
s
t
e
m
t
e
s
t
,
by
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d
s
uc
h
a
s
t
ra
i
ni
n
g
pr
o
c
e
s
s
b
ut
by
gi
v
i
n
g
d
i
f
fe
r
e
nt
i
n
p
ut
,
p
r
e
di
c
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
i
n
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
c
a
us
i
n
g
s
i
m
i
l
a
r
a
c
c
ura
c
y
r
e
s
ul
t
.
F
r
o
m
50
da
t
a
o
r
10
s
a
m
pl
e
s
f
o
r
e
a
c
h
m
e
a
t
c
a
t
e
go
r
y
t
y
pe
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
p
r
e
di
c
t
i
o
n
i
s
47
d
a
t
a
o
n
t
a
r
ge
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
IJ
-
AI
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
20
1
8
:
63
–
70
70
a
n
d
3
d
a
t
a
do
e
s
n
o
t
m
a
t
c
h.
S
o
,
f
r
o
m
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
n
g
A
N
N
f
o
r
c
o
l
o
ur
e
xt
ra
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
,
94
%
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
v
e
l
o
r
6
%
e
rr
o
r
l
e
v
e
l
i
s
go
t
t
e
n.
4.
2
.
Ed
ge
C
an
n
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
c
o
m
pa
ri
n
g
b
i
na
r
y
m
a
t
ri
x
w
i
t
h
pa
t
t
e
rn
c
o
n
f
i
gu
ra
t
i
o
n
1
t
o
16
,
t
h
e
pa
t
t
e
rn
da
t
a
us
e
d
f
o
r
i
n
put
t
i
ng
da
t
a
i
n
A
N
N
s
y
s
t
e
m
i
s
pa
t
t
e
rn
da
t
a
2
t
o
15
(14
d
a
t
a
).
P
a
t
t
e
rn
1
a
nd
16
a
r
e
n
o
t
us
e
d
b
e
c
a
us
e
t
h
e
y
ha
v
e
w
i
de
r
a
nge
.
A
N
N
a
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
s
uc
h
a
s
F
i
gu
r
e
14,
t
r
a
i
n
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
i
s
g
o
t
t
e
n
f
r
o
m
50
pr
e
di
c
t
i
o
n
da
t
a
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
a
r
ge
t
da
t
a
a
m
o
un
t
e
d
33
p
i
e
c
e
s
a
n
d
17
da
t
a
do
no
t
m
a
t
c
h
t
h
e
t
a
r
ge
t
i
n
i
de
n
t
i
fy
i
n
g
t
h
e
m
e
a
t
t
y
pe
c
a
t
e
go
r
y
a
s
f
i
gur
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2
.
M
o
r
e
o
ve
r
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
s
o
ut
of
t
h
e
t
a
rge
t
o
f
m
e
a
t
t
y
p
e
c
a
t
e
g
o
r
y
n
a
m
e
l
y
F
A
L
SE
,
i
t
i
s
h
a
ppe
n
e
d
o
n
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
o
f
A
N
N
s
y
s
t
e
m
t
e
s
t
.
S
o
,
by
i
de
n
t
i
f
y
i
n
g
us
i
n
g
A
N
N
f
o
r
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
ve
l
66%
o
r
34%
e
rr
o
r
i
s
g
o
t
t
e
n
.
T
a
b
l
e
2
.
C
hi
c
ke
n
M
e
a
t
Ide
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
A
N
N
P
r
e
di
c
t
i
o
n
t
o
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
DAS
DAF
DAKS
D
A
S
S
D
A
S
F
F
A
L
S
E
DAS
5
1
3
1
10
5
DAF
5
3
1
1
10
5
DAKS
4
6
10
4
D
A
S
S
1
8
1
10
2
D
A
S
F
1
9
10
1
T
o
t
a
l
D
a
t
a
50
T
a
r
g
e
t
5
5
6
8
9
33
J
u
m
l
a
h
E
r
r
o
r
17
%
T
a
r
g
e
t
66
%
E
r
r
o
r
34
K
a
t
e
g
o
r
i
J
u
m
l
a
h
E
r
r
o
r
P
r
e
d
i
k
s
i
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
w
s
t
h
a
t
i
de
n
t
i
fy
i
n
g
c
hi
c
k
e
n
m
e
a
t
us
i
ng
A
N
N
a
nd
R
G
B
c
o
l
o
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
a
p
p
r
o
a
c
h
m
o
r
e
a
c
c
u
r
a
t
e
i
n
i
de
n
t
i
f
y
i
n
g
c
ha
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
p
a
t
t
e
rn
o
f
m
e
a
t
’s
c
o
l
o
r
t
h
a
n
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
do
e
s
i
n
i
d
e
n
t
i
fy
i
n
g
m
e
a
t
t
e
xt
u
r
e
pa
t
t
e
rn.
Co
l
o
r
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
i
s
94%
w
h
i
l
e
us
i
n
g
e
dge
Ca
nn
y
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
o
n
l
y
66%.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
M
EN
T
T
h
i
s
p
a
pe
r
i
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
r
e
s
e
a
r
c
h
u
n
de
r
t
h
e
t
h
e
m
e
Is
l
a
m
i
c
A
p
l
i
c
a
t
i
o
n
o
n
IC
T
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
b
e
t
w
e
e
n
r
e
s
e
a
r
c
h
g
r
o
up
o
f
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
F
a
c
ul
t
y
of
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
Is
l
a
m
S
ul
t
a
n
A
gu
ng
(U
N
IS
S
U
L
A
)
S
e
m
a
r
a
ng
I
n
do
n
e
s
i
a
a
nd
E
ngi
n
e
e
ri
n
g
F
a
c
u
l
t
y
o
f
U
n
i
v
e
r
s
i
t
a
s
Is
l
a
m
K
a
d
i
ri
(U
N
IS
K
A
)
K
e
di
r
i
J
a
w
a
T
i
m
u
r
I
n
do
n
e
s
i
a
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
W
.
P
r
i
m
a
,
W
.
O
y
a
s
,
a
n
d
S
.
I
nda
h,
“
I
de
nt
i
f
i
ka
s
i
T
i
ng
ka
t
K
e
s
e
g
a
r
a
n
D
a
g
i
ng
A
y
a
m
B
r
o
i
l
e
r
B
e
r
d
a
s
a
r
C
i
r
i
T
e
ks
t
u
r
D
a
n
W
a
r
na
D
a
g
i
ng
,
”
Al
-
M
a
bs
u
t
J
.
S
t
ud
.
I
s
l
am
da
n
Sos
.
,
v
o
l
.
6,
no
.
1,
pp
.
186
–
195
,
2013
.
[
2]
M
.
K
a
m
a
l
a
nd
R
.
S
.
B
A
S
U
K
I
,
“
S
e
g
m
e
nt
a
s
i
C
i
t
r
a
D
a
un
T
e
m
b
a
ka
u
B
e
r
ba
s
i
s
D
e
t
e
ks
i
T
e
p
i
M
e
ng
g
una
ka
n
A
l
go
r
i
t
m
a
C
a
nny
,
”
201
3.
[
3]
A
.
K
a
di
r
a
nd
A
.
S
us
a
nt
o
,
T
e
or
i
da
n
A
pl
i
k
a
s
i
P
e
ngol
ah
an
C
i
t
r
a
.
P
e
n
e
r
b
i
t
A
ndi
,
2
013
.
[
4]
P
.
P
r
o
duk
s
i
a
nd
P
.
D
.
A
.
y
a
ng
H
i
g
i
e
ni
s
,
“
D
i
r
e
k
t
o
r
a
t
K
e
s
e
ha
t
a
n
M
a
s
y
a
r
a
ka
t
V
e
t
e
r
i
ne
r
da
n
P
a
s
c
a
pa
ne
n
,
”
D
i
r
e
k
t
or
a
t
J
e
nde
r
al
P
e
t
e
r
nal
an
dan
K
e
s
e
hat
.
H
e
w
an,
K
e
m
e
nt
r
i
an
P
e
r
t
an
.
,
20
1
0.
[
5]
J
.
W
.
Y
o
dha
a
nd
A
.
W
.
K
ur
ni
a
w
a
n,
“
P
e
ng
e
na
l
a
n
M
o
t
i
f
B
a
t
i
k
M
e
ng
g
una
ka
n
D
e
t
e
ks
i
T
e
pi
C
a
n
ny
da
n
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
r
,
”
T
e
c
hn
o.
c
om
,
v
o
l
.
1
3,
no
.
4,
p
p.
25
1
–
26
2,
20
14.
[
6]
N
a
i
l
i
s
,
“
v
a
r
i
a
s
i
F
i
l
t
e
r
p
a
da
D
e
t
e
k
s
i
T
e
pi
M
e
t
o
de
C
a
nny
unt
uk
M
e
n
d
e
t
e
ks
i
K
a
nke
r
P
a
y
uda
r
a
.
”
[
7]
S
.
K
u
s
um
a
d
e
w
i
,
“
M
e
m
ba
ng
un
J
a
r
i
ng
a
n
S
y
a
r
a
f
T
i
r
u
a
n
M
e
ng
g
una
ka
n
M
A
T
L
A
B
&
E
X
C
E
L
L
I
N
K
,
”
Y
ogy
ak
a
r
t
a
G
r
aha
I
l
m
u
,
2
004
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.