I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
5
,
N
o
.
3
,
S
e
p
t
e
m
b
e
r
20
2
6
,
pp.
995
~
1003
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/
i
ji
c
t
.
v
1
5
i
3
.
pp
99
5
-
1003
995
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
D
ig
ital for
e
n
si
c
s f
o
r
c
u
ltu
r
al
p
r
e
se
r
v
a
t
io
n
:
m
u
lti
-
d
e
v
ic
e
i
m
age
c
la
ssi
f
ic
at
io
n
of
t
h
e
h
is
t
or
ic
S
u
r
ab
ay
a C
it
y
Hal
l
Ulf
a
M
e
il
in
d
a
P
u
t
r
i
1
,
I
m
am
Yuad
i
2
1
M
a
gi
s
te
r
S
tu
d
y
P
r
o
gr
a
m
of
H
uma
n
R
e
s
o
ur
c
e
D
e
ve
l
o
pm
e
nt
,
P
os
tg
r
a
dua
te
S
c
h
oo
l
,
U
ni
ve
r
s
it
a
s
A
ir
la
ngga
,
S
ur
a
ba
y
a
, I
nd
o
n
e
s
ia
2
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
I
n
f
or
ma
ti
o
n S
c
i
e
nc
e
a
nd
L
ib
r
a
r
y
,
F
a
c
ul
t
y
of
S
oc
ia
l
a
nd P
o
li
ti
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
, U
ni
ve
r
s
it
a
s
A
ir
la
ngga
,
S
ur
a
ba
y
a
,
I
nd
o
n
e
s
ia
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
No
v
12,
2025
R
e
vi
s
e
d
A
pr
16,
2026
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
y
17,
2026
Cu
l
t
u
ral
h
e
ri
t
ag
e
p
r
e
s
e
r
v
at
i
o
n
i
n
c
r
e
as
i
n
g
l
y
r
e
l
i
e
s
o
n
d
i
g
i
t
al
f
o
ren
s
i
c
s
t
o
e
n
s
u
r
e
a
u
t
h
en
t
i
c
i
t
y
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
cy
i
n
h
e
r
i
t
ag
e
d
o
cu
me
n
t
at
i
o
n
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
p
re
s
e
n
t
s
a
d
i
g
i
t
al
fo
r
en
s
i
c
fra
mew
o
r
k
b
as
ed
o
n
mac
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
fo
r
c
l
as
s
i
f
y
i
n
g
mu
l
t
i
-
d
e
v
i
ce
i
m
a
g
e
s
o
f
t
h
e
h
i
s
t
o
ri
c
Su
rab
ay
a
Ci
t
y
H
al
l
.
T
h
e
d
at
as
e
t
w
as
c
o
l
l
ec
t
e
d
fro
m
n
i
n
e
s
m
art
p
h
o
n
e
d
e
v
i
ces
an
d
p
re
p
ro
ce
s
s
e
d
t
h
ro
u
g
h
s
t
an
d
ar
d
i
zat
i
o
n
,
3
6
0
°
ro
t
at
i
o
n
al
au
g
me
n
t
at
i
o
n
,
an
d
t
h
r
ee
f
i
l
t
e
ri
n
g
me
t
h
o
d
s
:
g
a
u
s
s
i
an
,
med
i
a
n
,
an
d
l
ap
l
a
c
i
a
n
.
T
h
r
ee
s
u
p
e
rv
i
s
e
d
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
(s
u
p
p
o
rt
v
ec
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(SV
M)
,
K
-
n
e
ar
e
s
t
n
ei
g
h
b
o
r
(K
N
N
)
,
a
n
d
l
o
g
i
s
t
i
c
re
g
r
e
s
s
i
o
n
(L
R)
)
w
e
r
e
e
v
a
l
u
at
e
d
u
s
i
n
g
a
ccu
racy
,
m
a
c
ro
a
v
e
rag
e
,
an
d
w
ei
g
h
t
ed
av
e
ra
g
e
o
f
p
reci
s
i
o
n
,
r
ec
a
l
l
,
a
n
d
F1
-
s
co
r
e
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
at
e
t
h
at
i
m
ag
e
p
re
p
ro
ce
s
s
i
n
g
s
u
b
s
t
an
t
i
al
l
y
affec
t
s
m
o
d
el
p
e
r
fo
rm
a
n
ce
,
w
i
t
h
t
h
e
g
au
s
s
i
an
-
fi
l
t
e
r
ed
K
N
N
a
c
h
i
e
v
i
n
g
t
h
e
b
e
s
t
re
s
u
l
t
,
r
e
a
ch
i
n
g
9
2
%
a
ccu
ra
cy
,
a
n
d
b
al
an
ced
m
a
c
r
o
a
n
d
w
ei
g
h
t
ed
F1
-
s
co
r
e
s
o
f
0
.
9
2
-
0
.
9
3
.
Co
n
f
u
s
i
o
n
-
m
at
ri
x
an
al
y
s
i
s
r
e
v
e
a
l
ed
m
i
n
o
r
m
i
s
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
s
a
mo
n
g
i
Ph
o
n
e
mo
d
el
s
w
i
t
h
s
i
mi
l
ar
s
e
n
s
o
r
ch
ara
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
,
w
h
i
l
e
o
t
h
e
r
d
e
v
i
ce
s
w
e
r
e
acc
u
rat
e
l
y
i
d
en
t
i
fi
ed
.
T
h
e
fi
n
d
i
n
g
s
co
n
f
i
r
m
t
h
at
g
au
s
s
i
an
f
i
l
t
e
ri
n
g
i
m
p
ro
v
e
s
fe
at
u
r
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
cy
an
d
t
h
at
K
N
N
’s
d
i
s
t
an
ce
-
b
as
e
d
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
e
x
h
i
b
i
t
s
ro
b
u
s
t
n
e
s
s
a
c
ro
s
s
h
e
t
e
ro
g
e
n
eo
u
s
i
m
ag
e
s
o
u
r
ce
s
.
H
o
w
ev
e
r,
t
h
e
s
t
u
d
y
i
s
l
i
m
i
t
ed
t
o
a
s
i
n
g
l
e
h
e
r
i
t
ag
e
o
b
j
ec
t
an
d
a
r
e
s
t
ri
c
t
ed
n
u
m
b
e
r
o
f
d
e
v
i
ce
s
,
w
h
i
c
h
m
a
y
aff
ec
t
g
en
e
ral
i
zab
i
l
i
t
y
.
T
h
e
p
ro
p
o
s
ed
fra
mew
o
r
k
p
ro
v
i
d
e
s
a
re
p
ro
d
u
ci
b
l
e
a
n
d
i
n
t
e
rp
r
e
t
ab
l
e
me
t
h
o
d
t
h
a
t
s
u
p
p
o
rt
s
d
i
g
i
t
al
au
t
h
en
t
i
c
i
t
y
v
e
ri
f
i
c
at
i
o
n
a
n
d
al
i
g
n
s
w
i
t
h
U
N
E
SCO
’s
v
i
s
i
o
n
f
o
r
o
p
e
n
,
t
ran
s
p
are
n
t
cu
l
t
u
ra
l
h
eri
t
ag
e
p
re
s
e
rv
at
i
o
n
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
u
l
t
ur
a
l
he
r
i
t
a
ge
D
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
Ga
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
I
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
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
:
U
l
f
a
M
e
il
i
nda
P
ut
r
i
M
a
g
i
s
t
e
r
S
t
udy
P
r
o
gr
a
m
o
f
Hu
m
a
n
R
e
s
o
ur
c
e
De
v
e
l
o
p
m
e
n
t
,
P
o
s
t
gr
a
dua
t
e
S
c
h
o
o
l
,
Uni
ve
r
s
i
t
a
s
Ai
r
l
a
ng
ga
S
ur
a
b
a
y
a
,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
u
l
f
a
.
m
e
il
i
nda
.
put
r
i
-
2024
@
pa
s
c
a
.
un
a
i
r
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
C
u
l
t
u
r
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
c
o
n
n
e
c
ts
pa
s
t
a
n
d
p
r
e
s
e
n
t
s
oc
i
e
t
i
e
s
,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
c
r
e
a
t
i
vi
t
y
,
hi
s
tor
i
c
a
l
i
de
n
t
i
t
y
,
a
n
d
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
m
e
m
or
y
[
1
]
-
[
3
]
.
I
n
I
n
d
o
n
e
s
i
a
,
c
o
l
o
ni
a
l
-
e
r
a
b
u
i
l
d
i
n
gs
l
i
ke
S
u
r
a
b
a
y
a
C
i
t
y
Ha
l
l
s
y
m
b
o
l
iz
e
c
i
vi
c
g
ov
e
r
n
a
n
c
e
a
n
d
c
ul
tu
r
a
l
r
e
s
i
l
i
e
n
c
e
[
2
]
,
[
4
]
.
H
owe
v
e
r
,
r
a
p
i
d
u
r
b
a
ni
z
a
t
i
o
n
,
e
n
vi
r
o
n
m
e
n
t
a
l
de
g
r
a
da
t
i
on
,
a
n
d
i
n
s
uf
f
i
c
i
e
n
t
d
oc
u
m
e
n
t
a
t
i
o
n
p
r
a
c
t
i
c
e
s
c
o
n
t
i
n
ue
to
th
r
e
a
t
e
n
th
e
s
us
ta
i
n
a
bi
l
i
t
y
o
f
m
a
ny
h
e
r
i
tage
s
i
t
e
s
[
5
]
-
[
7
]
.
U
N
E
S
C
O
a
n
d
s
i
m
i
l
a
r
or
ga
ni
z
a
t
i
o
n
s
a
dv
o
c
a
te
di
g
i
tal
tec
h
n
o
l
ogi
e
s
f
or
r
e
l
i
a
bl
e
,
r
e
p
r
odu
c
i
bl
e
p
r
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
[
6
]
,
[
7]
.
A
d
v
a
n
c
e
s
i
n
A
I
a
n
d
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
c
o
m
bi
ne
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
i
m
a
g
i
n
g
w
i
t
h
a
ut
h
e
n
t
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
to
s
upp
o
r
t
c
ul
t
ur
a
l
pr
e
s
e
r
va
t
i
o
n
[
1]
,
[
8]
-
[
11]
.
Al
t
h
o
ugh
A
I
-
b
a
s
e
d
r
e
s
t
o
r
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
a
r
e
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
ly
a
pp
li
e
d
[
1]
,
[
12]
,
c
h
a
l
l
e
nge
s
pe
r
s
i
s
t
due
to
da
t
a
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
de
vi
c
e
h
e
t
e
r
o
ge
n
e
i
t
y
[
2]
,
[
5]
,
[
8]
.
I
m
a
ge
s
f
r
o
m
d
i
v
e
r
s
e
de
vi
c
e
s
va
r
y
i
n
s
e
ns
o
r
s
a
n
d
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
,
r
i
s
k
i
ng
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
3
,
S
e
p
te
m
b
e
r
20
2
6
:
995
-
1003
996
a
c
c
ur
a
c
y
[
13]
,
[
14]
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
w
i
t
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
ica
t
i
o
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
v
e
r
i
f
i
a
bl
e
wo
r
kf
l
o
ws
[
9]
,
[
14
]
-
[
16
]
.
D
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
n
o
w
a
l
s
o
s
e
r
v
e
s
h
e
r
i
t
a
g
e
do
c
u
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
l
o
n
g
s
i
de
i
t
s
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
c
y
be
r
c
r
i
m
e
r
o
l
e
[
9]
,
[
17
]
-
[
19
]
.
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
e
nh
a
n
c
e
s
f
o
r
e
n
s
ic
a
n
a
ly
s
i
s
w
i
t
h
a
ut
o
m
a
t
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
a
tt
r
i
b
ut
i
o
n
[
16
]
,
[
17]
,
[
20]
-
[
23]
.
Al
go
r
i
t
hm
s
li
ke
s
uppo
r
t
v
e
c
to
r
m
a
c
hi
ne
s
(
S
VM
)
[
24]
,
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
(
K
N
N)
[
25]
,
a
n
d
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
L
R
)
[
26
]
b
a
l
a
n
c
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
i
m
a
ge
da
t
a
[
27]
-
[
30]
.
T
h
e
s
e
ha
v
e
be
e
n
us
e
d
i
n
c
a
m
e
r
a
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[
31]
,
f
o
r
ge
r
y
de
t
e
c
t
i
o
n
[
32]
,
[
33]
,
a
n
d
t
a
m
pe
r
i
ng
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
[
34]
,
s
h
o
w
i
n
g
pr
o
m
i
s
e
i
n
h
e
r
i
t
a
ge
f
o
r
e
n
s
i
c
s
.
Ho
we
v
e
r
,
f
e
w
s
t
udi
e
s
a
ddr
e
s
s
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
f
o
r
e
n
s
ic
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
h
e
r
i
t
a
ge
i
m
a
ge
s
,
o
f
t
e
n
l
a
c
k
i
ng
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
o
h
a
n
d
l
e
s
e
ns
o
r
n
o
i
s
e
a
n
d
d
i
s
t
o
r
t
i
o
n
[
35]
-
[
41]
.
T
h
e
r
e
i
s
a
n
e
e
d
f
o
r
r
e
pr
o
duc
i
bl
e
p
i
pe
li
ne
s
c
o
m
bi
ni
ng
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
a
c
qui
s
i
t
i
o
n
,
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
to
v
e
r
i
f
y
h
e
r
i
t
a
ge
i
m
a
ge
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
[
42]
-
[
44]
.
T
h
i
s
s
t
udy
pr
o
p
o
s
e
s
s
uc
h
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
c
us
e
d
o
n
S
ur
a
b
a
y
a
C
i
t
y
Ha
l
l
im
a
ge
s
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
ga
us
s
i
a
n
,
m
e
d
i
a
n
,
a
n
d
l
a
p
l
a
c
i
a
n
f
il
t
e
r
s
w
i
t
h
S
VM
,
K
NN
,
a
n
d
LR
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
to
e
v
a
l
u
a
t
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
e
f
f
e
c
t
s
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
f
o
r
e
n
s
i
c
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
c
u
l
t
ur
a
l
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n,
di
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
p
l
a
y
s
a
c
r
uc
i
a
l
r
o
l
e
n
o
t
o
nl
y
i
n
do
c
u
m
e
n
t
i
n
g
he
r
i
t
a
ge
a
s
s
e
t
s
b
ut
a
l
s
o
i
n
v
e
r
i
f
yi
ng
t
h
e
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
a
n
d
pr
o
v
e
n
a
n
c
e
o
f
d
i
g
i
t
a
l
im
a
ge
s
.
M
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
na
bl
e
s
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
i
m
a
g
e
s
o
ur
c
e
s
,
whi
c
h
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
e
ns
ur
i
n
g
d
a
t
a
i
n
t
e
g
r
i
t
y
,
pr
e
v
e
n
t
i
n
g
m
a
ni
pu
l
a
t
i
o
n
,
a
n
d
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
t
r
u
s
t
w
o
r
t
hy
d
i
g
i
t
a
l
a
r
c
hi
ve
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
l
i
nk
i
ng
de
vi
c
e
-
l
e
ve
l
f
o
r
e
ns
i
c
a
n
a
ly
s
i
s
w
i
t
h
h
e
r
i
t
a
ge
do
c
um
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
vi
de
s
a
r
o
b
us
t
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
r
e
l
i
a
bl
e
a
n
d
v
e
r
if
i
a
bl
e
c
u
l
t
ur
a
l
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
.
T
h
e
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
o
f
t
hi
s
s
t
udy
a
r
e
t
h
r
e
e
f
o
l
d:
e
s
t
a
bli
s
hi
ng
a
r
e
pr
o
duc
i
bl
e
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
wo
r
kf
l
o
w
f
o
r
h
e
r
i
t
a
ge
im
a
g
e
r
y
;
e
x
a
mi
n
i
ng
m
u
l
t
i
-
d
e
vi
c
e
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
o
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
;
a
n
d
p
r
o
vi
d
i
ng
a
n
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
s
uppo
r
t
i
n
g
s
us
t
a
i
n
a
bl
e
h
e
r
i
t
a
ge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
po
l
ic
i
e
s
.
T
hi
s
s
t
udy
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
to
b
r
i
dg
i
ng
t
h
e
ga
p
b
e
t
we
e
n
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
a
n
d
c
u
l
t
ur
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
by
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
h
o
w
de
vi
c
e
-
l
e
ve
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
c
a
n
e
nh
a
nc
e
da
t
a
a
u
t
h
e
n
t
i
c
i
t
y
,
t
r
a
c
e
a
bi
li
t
y
,
a
n
d
r
e
l
i
a
bil
it
y
i
n
h
e
r
i
t
a
ge
do
c
um
e
n
t
a
t
i
o
n
.
2.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
T
h
e
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
wo
r
kf
l
o
w
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
i
s
s
u
mm
a
r
i
z
e
d
i
n
F
i
gur
e
1,
c
o
m
pr
i
s
i
ng
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
t
a
ge
s
:
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
,
m
u
l
t
i
-
de
vice
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
da
t
a
s
e
t
c
o
m
p
i
l
a
t
i
o
n
a
n
d
s
t
a
n
da
r
d
i
z
a
t
i
o
n
,
im
a
ge
f
il
t
e
r
i
ng,
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1.
W
o
r
kf
l
o
w
o
f
t
h
e
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
c
l
a
s
s
if
ica
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
2.
1.
Re
s
e
ar
c
h
o
b
j
e
c
t
T
h
e
hi
s
t
o
r
i
c
S
ur
a
b
a
y
a
C
i
t
y
Ha
l
l
wa
s
s
e
l
e
c
t
e
d
a
s
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
.
T
hi
s
l
a
n
d
m
a
r
k
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
d
ut
c
h
c
o
l
o
ni
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
wi
t
h
i
t
s
d
i
s
t
i
n
c
t
i
v
e
f
a
c
a
de
s
a
n
d
s
y
mm
e
t
r
i
c
a
l
d
e
s
i
g
n
,
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
c
o
m
p
l
e
x
vi
s
ua
l
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
m
a
ke
i
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
im
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
w
i
t
h
UN
E
S
C
O’
s
c
u
l
t
ur
a
l
-
h
e
r
i
t
a
ge
do
c
u
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
i
n
c
ip
l
e
s
[
6]
,
[
7]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
Digit
al
f
or
e
ns
ics
f
or
c
ult
ur
al
pr
e
s
e
r
v
ati
on:
multi
-
d
e
v
ice
image
c
las
s
if
ication
…
(
Ulf
a
M
e
il
inda
P
utr
i
)
997
2.
2.
Dat
a
c
ol
l
e
c
t
ion
T
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
by
p
h
o
to
g
r
a
p
hi
n
g
S
ur
a
b
a
y
a
C
i
t
y
Ha
ll
u
s
i
ng
ni
ne
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
m
o
de
l
s
s
pa
nni
ng
m
u
l
t
i
p
l
e
b
r
a
n
d
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
i
P
h
o
ne
,
Opp
o
,
Vi
v
o
,
S
a
m
s
u
n
g,
a
n
d
X
i
a
o
m
i
,
w
i
t
h
a
tot
a
l
o
f
3,
240
o
r
i
g
i
na
l
i
m
a
ge
s
.
E
a
c
h
de
vi
c
e
c
a
pt
ur
e
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
360
i
m
a
g
e
s
a
t
di
f
f
e
r
e
n
t
e
l
e
v
a
t
i
o
n
s
a
n
d
a
n
g
l
e
s
,
e
ns
ur
i
n
g
360°
c
o
v
e
r
a
ge
a
r
o
un
d
t
h
e
b
u
il
d
i
ng.
M
e
t
a
da
t
a
s
uc
h
a
s
E
XI
F
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
t
i
m
e
s
t
a
m
ps
,
a
n
d
ge
o
l
o
c
a
ti
o
n
w
e
r
e
pr
e
s
e
r
v
e
d
t
o
m
a
i
n
t
a
i
n
e
vi
de
n
t
i
a
l
i
n
t
e
gr
i
t
y
,
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
wi
t
h
f
o
r
e
ns
i
c
da
t
a
-
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
t
a
n
d
a
r
ds
[
14]
,
[
30
]
,
[
31]
.
2.
3.
Dat
as
e
t
c
om
p
il
at
ion
an
d
s
t
an
d
ar
d
iz
at
ion
T
o
e
l
im
i
na
t
e
i
n
c
o
ns
i
s
t
e
n
c
i
e
s
c
a
us
e
d
by
de
vi
c
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
,
a
l
l
c
o
l
l
e
c
t
e
d
i
m
a
ge
s
u
n
de
r
we
n
t
s
t
r
i
c
t
s
t
a
n
da
r
d
i
z
a
t
i
o
n
.
Al
l
im
a
ge
s
we
r
e
c
o
n
v
e
r
t
e
d
to
a
c
o
m
m
o
n
f
o
r
m
a
t
(
J
P
E
G/P
NG
)
a
n
d
n
o
r
m
a
li
z
i
ng
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
,
r
e
s
i
z
i
ng
e
v
e
r
y
im
a
ge
t
o
128×
128
pi
x
e
l
s
.
T
hi
s
s
t
e
p
pr
e
v
e
n
t
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
bi
a
s
e
s
b
a
s
e
d
o
n
d
i
mens
i
o
n
a
l
d
i
s
p
a
r
i
t
i
e
s
.
I
m
a
ge
s
we
r
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
l
a
be
l
e
d
a
n
d
or
ga
ni
z
e
d
i
n
t
o
de
vi
c
e
-
s
pe
c
i
f
i
c
f
o
l
de
r
s
to
pr
e
s
e
r
v
e
pr
o
v
e
n
a
n
c
e
t
r
a
c
e
a
bi
li
t
y
.
T
hi
s
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
s
t
e
p
e
n
s
ur
e
d
t
h
a
t
s
ubs
e
que
n
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
f
l
e
c
t
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
i
c
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
i
n
put
i
n
c
o
ns
i
s
t
e
n
c
i
e
s
[
32]
,
[
39]
,
[
45
]
.
2.
4.
I
m
age
f
il
t
e
r
in
g
an
d
p
r
e
p
r
oc
e
s
s
in
g
T
o
i
m
pr
o
v
e
i
m
a
g
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
r
e
duc
e
n
o
i
s
e
pr
i
o
r
to
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
f
o
ur
da
t
a
s
e
t
v
a
r
i
a
n
t
s
we
r
e
pr
e
pa
r
e
d:
o
n
e
unf
il
t
e
r
e
d
(
o
r
i
g
i
na
l
)
a
n
d
t
h
r
e
e
f
il
t
e
r
e
d
us
i
n
g
ga
us
s
i
a
n
,
m
e
d
i
a
n
,
a
n
d
l
a
p
l
a
c
i
a
n
t
e
c
h
ni
que
s
.
T
h
e
s
e
f
i
l
t
e
r
s
a
d
j
us
t
i
m
a
g
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
s
uc
h
a
s
s
m
o
ot
h
n
e
s
s
,
c
o
n
t
r
a
s
t
,
a
n
d
e
dge
de
f
i
n
i
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
f
il
t
e
r
s
a
r
e
wi
de
l
y
r
e
c
o
gni
z
e
d
i
n
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
s
a
n
d
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
[
32]
,
[
33]
,
[
39]
-
[
41
]
.
F
i
l
t
e
r
s
we
r
e
a
ppl
i
e
d
po
s
t
-
s
t
a
n
da
r
d
i
z
a
t
i
o
n
t
o
m
a
i
n
t
a
i
n
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
i
n
t
e
ns
i
t
y
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
i
r
im
pa
c
t
o
n
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
F
i
gur
e
2
pr
e
s
e
n
t
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
f
r
o
m
t
h
e
f
o
ur
da
t
a
s
e
t
s
.
F
i
gur
e
2(
a
)
,
F
i
gur
e
2(
b
)
,
F
i
gur
e
2(
c
)
,
a
n
d
F
i
gur
e
2(
d)
s
h
o
w
t
h
e
or
i
g
i
na
l
,
ga
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d,
m
e
d
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d,
a
n
d
l
a
p
l
a
c
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d
im
a
ge
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
ve
l
y
.
Ga
u
s
s
i
a
n
a
n
d
m
e
d
i
a
n
f
il
t
e
r
s
y
i
e
l
d
c
l
e
a
n
e
r
,
m
o
r
e
uni
f
o
r
m
i
nput
s
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
pa
tt
e
r
n
-
b
a
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
,
wh
e
r
e
a
s
t
h
e
l
a
p
l
a
c
i
a
n
f
il
t
e
r
e
m
ph
a
s
i
z
e
s
ge
o
m
e
t
r
y
a
n
d
c
o
n
t
r
a
s
t
f
o
r
e
dge
-
f
o
c
us
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
a
r
e
e
x
pe
c
t
e
d
to
i
nf
l
ue
n
c
e
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
d
i
s
c
u
s
s
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
3,
wh
e
r
e
t
h
e
i
r
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
e
f
f
e
c
t
s
a
r
e
c
o
m
pa
r
e
d.
(
a
)
(
b
)
(
c
)
(
d)
F
i
gur
e
2.
S
a
m
p
l
e
i
m
a
g
e
s
i
ll
u
s
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
o
f
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
ds
:
(
a
)
o
r
i
g
i
na
l
,
(
b
)
ga
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d,
(
c
)
m
e
d
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d,
a
n
d
(
d)
l
a
p
l
a
c
i
a
n
-
f
i
l
t
e
r
e
d
i
m
a
ge
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
3
,
S
e
p
te
m
b
e
r
20
2
6
:
995
-
1003
998
2.
5.
Or
igi
n
al
d
at
as
e
t
T
h
e
o
r
i
g
i
na
l
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ns
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
d
i
m
a
g
e
s
w
i
t
h
o
ut
f
il
t
e
r
i
n
g,
pr
e
s
e
r
vi
ng
a
ut
h
e
n
t
i
c
vi
s
ua
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
s
e
ns
o
r
-
s
pe
c
i
f
i
c
n
o
i
s
e
,
c
o
l
o
r
ton
e
s
,
a
n
d
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
a
r
t
i
f
a
c
t
s
.
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
s
e
r
v
e
d
a
s
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
f
il
t
e
r
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
,
a
s
t
h
e
s
e
s
ub
t
l
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
de
vi
c
e
-
l
e
v
e
l
f
o
r
e
ns
i
c
a
tt
r
i
b
ut
i
o
n
,
wh
e
r
e
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
r
e
l
i
e
s
o
n
s
ub
t
l
e
p
i
xe
l
-
l
e
ve
l
d
if
f
e
r
e
n
c
e
s
[
30]
,
[
31
]
.
2.
6.
Gau
s
s
ian
f
il
t
e
r
T
h
e
ga
us
s
i
a
n
f
i
l
t
e
r
s
m
o
ot
h
s
t
h
e
i
m
a
ge
by
a
v
e
r
a
g
i
n
g
n
e
i
g
hb
o
r
i
n
g
pi
xe
l
s
we
i
g
h
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
d
i
s
t
a
nc
e
f
r
o
m
t
h
e
c
e
n
t
e
r
pi
xe
l
.
I
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
r
e
d
uc
i
n
g
hi
g
h
-
f
r
e
que
n
c
y
n
o
i
s
e
a
n
d
i
ll
u
mi
na
t
i
o
n
i
r
r
e
gu
l
a
r
i
t
i
e
s
whil
e
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
s
t
r
uc
t
ur
e
.
T
hi
s
t
e
c
hni
que
i
s
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
i
n
f
o
r
e
ns
i
c
i
m
a
g
i
ng
to
s
t
a
bi
li
z
e
i
n
t
e
n
s
i
t
y
v
a
r
i
a
n
c
e
b
e
f
o
r
e
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
[
28]
,
[
39
]
,
[
41]
.
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
g
a
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
i
ng
pr
o
duc
e
d
b
a
l
a
n
c
e
d
b
r
i
g
h
t
n
e
s
s
a
n
d
r
e
duc
e
d
s
pe
c
k
l
e
n
o
i
s
e
a
c
r
o
s
s
de
vi
c
e
s
o
ur
c
e
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
a
pp
e
a
r
s
s
m
o
o
th
e
r
w
i
t
h
r
e
duc
e
d
r
a
n
do
m
n
o
i
s
e
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
to
n
e
a
c
r
o
s
s
s
ur
f
a
c
e
s
.
2.
7.
M
e
d
ian
f
il
t
e
r
T
h
e
m
e
d
i
a
n
f
i
l
t
e
r
a
pp
l
i
e
s
a
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
a
ppr
o
a
c
h
r
e
p
l
a
c
i
ng
e
a
c
h
p
i
x
e
l
w
i
t
h
t
h
e
m
e
d
i
a
n
v
a
l
u
e
o
f
i
t
s
n
e
i
g
hb
o
r
h
o
o
d
,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
r
e
m
o
vi
ng
“
s
a
l
t
-
a
n
d
-
pe
ppe
r
”
n
o
i
s
e
w
hil
e
pr
e
s
e
r
vi
ng
s
h
a
r
p
e
dge
s
a
n
d
d
e
t
a
i
l
s
t
h
a
t
c
r
i
t
i
c
a
l
f
o
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
l
i
ke
w
i
n
do
w
f
r
a
m
e
s
,
or
n
a
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
wa
ll
pa
t
t
e
r
n
s
w
i
t
h
o
ut
e
x
c
e
s
s
i
v
e
bl
ur
r
i
n
g
[
33]
,
[
39]
.
T
hi
s
f
il
t
e
r
b
a
l
a
n
c
e
s
n
o
i
s
e
r
e
duc
t
i
o
n
w
i
t
h
e
dge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
,
a
n
d
r
a
n
do
m
b
r
i
g
h
t
/dar
k
pi
x
e
l
a
r
t
i
f
a
c
t
s
a
r
e
e
l
im
i
na
t
e
d
,
t
h
a
t
s
ui
t
e
d
to
h
e
r
i
t
a
ge
i
m
a
ge
r
y
.
2.
8.
L
ap
l
ac
ian
f
il
t
e
r
T
h
e
l
a
p
l
a
c
i
a
n
f
il
t
e
r
,
a
s
e
c
o
n
d
-
de
r
i
va
t
i
v
e
o
pe
r
a
to
r
,
e
nh
a
nc
e
s
e
dge
s
by
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
r
e
g
i
o
ns
w
i
t
h
r
a
p
i
d
i
n
t
e
n
s
i
t
y
c
ha
n
ge
s
,
a
c
c
e
n
t
ua
t
i
n
g
s
t
r
uc
t
u
r
a
l
c
o
n
t
o
u
r
s
s
uc
h
a
s
r
oo
f
li
ne
s
a
n
d
f
a
ç
a
de
s
[
32]
,
[
40]
.
Due
to
hi
gh
n
o
i
s
e
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
i
t
i
s
t
y
p
i
c
a
l
ly
a
pp
li
e
d
a
f
t
e
r
n
or
m
a
li
z
a
t
i
o
n
o
r
m
il
d
g
a
us
s
i
a
n
s
m
o
ot
hi
n
g
to
a
v
o
i
d
f
a
l
s
e
e
dge
s
[
39]
,
[
41
]
.
T
hi
s
f
il
t
e
r
a
i
ds
f
o
r
e
n
s
i
c
a
n
a
ly
s
i
s
by
s
h
a
r
pe
ni
ng
de
gr
a
de
d
i
m
a
ge
s
a
n
d
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
b
o
un
da
r
i
e
s
[
32]
,
[
33
]
.
2.
9.
Dat
a
a
u
gm
e
n
t
at
ion
T
o
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
a
n
d
s
i
m
u
l
a
t
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
i
n
vi
e
w
i
ng
a
n
g
l
e
s
,
a
360°
r
o
t
a
t
i
o
n
a
l
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
wa
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d.
E
a
c
h
i
m
a
ge
wa
s
r
ot
a
t
e
d
a
t
f
i
x
e
d
i
n
t
e
r
v
a
l
s
,
15
°
,
30°
,
45°
,
to
i
n
c
r
e
a
s
e
da
t
a
s
e
t
d
i
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
pr
e
v
e
n
t
m
o
de
l
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g.
T
hi
s
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
r
e
l
e
v
a
n
t
f
o
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
o
bj
e
c
t
s
wh
e
r
e
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n
i
nv
a
r
i
a
n
c
e
e
nha
n
c
e
s
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
[
13]
,
[
28
]
,
[
29
]
.
I
n
a
di
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
c
o
n
t
e
x
t
,
r
ot
a
t
i
o
n
a
l
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
r
e
l
e
v
a
n
t
b
e
c
a
us
e
i
t
e
n
s
ur
e
s
t
h
a
t
de
vi
c
e
-
s
p
e
c
i
f
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
s
uc
h
a
s
s
e
n
s
o
r
n
o
i
s
e
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
c
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
a
r
t
i
f
a
c
t
s
r
e
m
a
i
n
inv
a
r
i
a
n
t
un
de
r
ge
o
m
e
t
r
i
c
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
ns
.
T
hi
s
a
l
l
o
ws
t
h
e
m
o
de
l
t
o
f
o
c
us
o
n
i
n
t
r
i
ns
i
c
de
vi
c
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n
-
de
pe
n
de
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
,
i
m
pr
o
vi
ng
r
o
b
us
t
n
e
s
s
i
n
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
f
o
r
e
ns
i
c
s
c
e
n
a
r
i
o
s
w
h
e
r
e
i
m
a
ge
s
m
a
y
b
e
c
a
pt
ur
e
d
f
r
o
m
v
a
r
i
o
us
a
n
g
l
e
s
.
2.
10.
M
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g
c
l
as
s
if
icat
ion
T
h
r
e
e
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
we
r
e
us
e
d
to
c
l
a
s
s
if
y
i
m
a
ge
s
a
c
c
o
r
d
i
n
g
to
t
h
e
de
vi
c
e
s
o
ur
c
e
.
F
i
r
s
t
,
S
VM
:
u
t
i
li
z
e
s
ke
r
n
e
l
-
b
a
s
e
d
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
to
s
e
pa
r
a
t
e
c
l
a
s
s
e
s
i
n
hi
g
h
-
d
im
e
n
s
i
o
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
pa
c
e
s
a
n
d
i
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
b
o
un
da
r
i
e
s
[
24]
,
[
2
7]
,
[
36]
.
S
e
c
o
n
d,
K
NN
:
a
d
i
s
t
a
n
c
e
-
b
a
s
e
d
i
ns
t
a
n
c
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
t
h
a
t
a
s
s
i
g
n
s
l
a
b
e
l
s
ba
s
e
d
o
n
s
im
il
a
r
i
t
y
,
o
f
f
e
r
i
ng
r
ob
us
t
ne
s
s
i
n
s
m
a
ll
e
r
da
t
a
s
e
t
s
[
25]
,
[
30]
.
L
a
s
t,
LR
:
p
r
o
vi
de
s
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
t
h
r
o
ugh
we
i
gh
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
,
f
a
c
il
i
t
a
t
i
n
g
t
r
a
n
s
pa
r
e
n
t
f
o
r
e
ns
i
c
e
vi
de
n
c
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
[
26]
,
[
46]
.
E
a
c
h
m
o
de
l
wa
s
t
r
a
i
n
e
d
u
s
i
ng
i
d
e
n
t
i
c
a
l
t
r
a
i
ni
ng
-
v
a
li
da
t
i
o
n
s
p
l
i
t
s
,
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
we
r
e
o
p
t
i
mi
z
e
d
vi
a
gr
i
d
-
b
a
s
e
d
c
r
o
s
s
-
v
a
li
da
t
i
o
n
to
e
n
s
ur
e
f
a
i
r
a
n
d
r
i
go
r
o
us
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
.
2.
11.
E
val
u
at
ion
M
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
ly
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
,
m
a
c
r
o
a
v
e
r
a
ge
,
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
m
e
t
r
i
c
s
[
27]
.
C
o
n
f
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
we
r
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
to
i
de
n
t
i
f
y
c
o
m
m
o
n
m
i
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
a
s
s
e
s
s
r
ob
us
t
ne
s
s
a
c
r
o
s
s
de
vi
c
e
c
l
a
s
s
e
s
.
C
r
o
s
s
-
v
a
li
da
t
i
o
n
m
i
t
i
ga
t
e
d
r
i
s
ks
o
f
bi
a
s
e
d
r
e
s
u
l
t
s
due
to
da
t
a
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
s
t
ud
y
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
ga
p
i
n
pr
e
vi
o
u
s
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
l
a
t
e
d
to
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
f
o
r
e
n
s
i
c
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
c
u
l
t
ur
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
i
m
a
ge
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
ha
n
d
l
in
g
de
vi
c
e
he
t
e
r
o
ge
n
e
i
t
y
a
n
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
.
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
r
e
e
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
S
VM
,
K
NN
,
a
n
d
LR
a
c
r
o
s
s
f
o
ur
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
:
o
r
i
g
i
na
l
,
ga
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d,
m
e
d
i
a
n
-
f
i
l
t
e
r
e
d,
a
n
d
l
a
p
l
a
c
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
1,
whi
c
h
s
u
mm
a
r
i
z
e
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
m
a
c
r
o
-
a
v
e
r
a
ge
d,
a
n
d
we
i
g
h
t
e
d
-
a
v
e
r
a
ge
d
v
a
l
ue
s
f
o
r
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
Digit
al
f
or
e
ns
ics
f
or
c
ult
ur
al
pr
e
s
e
r
v
ati
on:
multi
-
d
e
v
ice
image
c
las
s
if
ication
…
(
Ulf
a
M
e
il
inda
P
utr
i
)
999
T
a
bl
e
1.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
r
e
s
u
l
t
s
f
r
o
m
a
l
l
m
o
de
l
s
D
a
ta
s
e
t
M
o
de
l
A
c
c
u
r
a
c
y
M
a
c
r
o
A
v
g
p
r
e
c
is
i
o
n
M
a
c
r
o
A
v
g
r
e
c
a
ll
M
a
c
r
o
A
v
g
F1
-
s
c
o
r
e
W
e
ig
ht
e
d
A
v
g
p
r
e
c
is
i
o
n
W
e
ig
ht
e
d
A
v
g
r
e
c
a
ll
W
e
ig
ht
e
d
A
v
g
F1
-
s
c
o
r
e
O
r
ig
in
a
l
S
V
M
0.79
0.82
0.79
0.79
0.82
0.79
0.79
K
N
N
0.92
0.93
0.92
0.92
0.93
0.92
0.92
LR
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
G
a
us
s
ia
n
-
f
i
lt
e
r
e
d
S
V
M
0.79
0.82
0.79
0.79
0.82
0.79
0.79
K
N
N
0.92
0.93
0.92
0.92
0.93
0.92
0.92
LR
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
0.84
M
e
di
a
n
-
f
i
lt
e
r
e
d
S
V
M
0.80
0.81
0.80
0.80
0.81
0.80
0.80
K
N
N
0.91
0.91
0.90
0.91
0.91
0.90
0.91
LR
0.79
0.80
0.79
0.79
0.80
0.79
0.79
L
a
pl
a
c
ia
n
-
f
i
lt
e
r
e
d
S
V
M
0.78
0.79
0.77
0.78
0.79
0.77
0.78
K
N
N
0.86
0.87
0.86
0.86
0.87
0.86
0.86
LR
0.76
0.77
0.76
0.76
0.77
0.76
0.76
Ov
e
r
a
ll
,
t
he
K
NN
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
h
e
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
i
n
a
l
l
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
.
I
n
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
,
t
h
e
g
a
us
s
i
a
n
-
f
i
l
t
e
r
e
d
K
N
N
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
hi
g
he
s
t
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
wi
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
92,
m
a
c
r
o
a
v
e
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
0.
93,
r
e
c
a
l
l
o
f
0.
92,
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
92.
T
hi
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
e
s
upe
r
i
o
r
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
g
a
us
s
i
a
n
-
KN
N
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
i
n
h
a
n
d
li
ng
h
e
t
e
r
o
ge
n
e
o
us
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
im
a
g
e
da
t
a
.
T
hi
s
b
e
ha
vi
o
r
i
s
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
w
i
t
h
t
h
e
n
a
t
ur
e
o
f
s
e
ns
o
r
pa
tt
e
r
n
n
o
i
s
e
(
S
P
N)
,
wh
e
r
e
i
m
a
ge
s
c
a
pt
ur
e
d
by
t
h
e
s
a
m
e
de
vi
c
e
t
e
n
d
to
f
o
r
m
c
o
m
p
a
c
t
c
l
us
t
e
r
s
i
n
f
e
a
t
ur
e
s
pa
c
e
,
m
a
k
i
ng
d
i
s
t
a
nc
e
-
ba
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
s
uc
h
a
s
K
NN
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
e
f
f
e
c
t
i
v
e
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
S
VM
a
c
hi
e
v
e
d
l
o
we
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
w
i
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
n
g
i
ng
b
e
t
we
e
n
0.
78
a
n
d
0.
80.
T
hi
s
li
mi
t
a
t
i
o
n
i
s
a
t
tr
i
b
ut
e
d
to
S
VM
’
s
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
t
o
o
v
e
r
l
a
pp
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
i
t
s
de
pe
n
d
e
n
c
e
o
n
ke
r
n
e
l
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
f
o
r
n
o
nl
i
ne
a
r
da
t
a
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
.
LR
,
on
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
de
l
i
ve
r
e
d
m
o
de
r
a
t
e
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
s
b
e
t
we
e
n
0.
76
a
n
d
0.
84
.
W
hil
e
i
t
pr
o
vi
de
d
c
l
e
a
r
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
ns
,
i
t
s
l
i
ne
a
r
n
a
t
ur
e
m
a
d
e
i
t
l
e
s
s
c
a
p
a
bl
e
o
f
c
a
pt
ur
i
n
g
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
,
n
o
nl
i
ne
a
r
pa
tt
e
r
n
s
i
nhe
r
e
n
t
i
n
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
t
e
x
t
ur
e
s
.
Amo
n
g
t
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
ds
,
g
a
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
i
n
g
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
l
y
pr
o
duc
e
d
t
h
e
m
o
s
t
b
a
l
a
n
c
e
d
r
e
s
u
l
t
s
,
f
o
l
l
o
we
d
by
m
e
d
i
a
n
f
il
t
e
r
i
ng,
whi
c
h
a
c
hi
e
ve
d
s
l
i
g
h
t
l
y
l
o
we
r
a
c
c
ur
a
c
y
(
0.
91)
.
T
h
e
l
a
p
l
a
c
i
a
n
f
il
t
e
r
y
i
e
l
de
d
t
h
e
we
a
ke
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
(
0.
76
–
0.
86
)
,
a
s
i
t
t
e
n
ds
to
a
m
p
li
f
y
e
dge
n
o
i
s
e
a
n
d
r
e
duc
e
to
n
a
l
s
t
a
bil
i
t
y
,
c
o
nf
i
r
mi
ng
pr
e
vi
o
us
f
i
nd
i
n
g
s
t
h
a
t
e
dge
-
o
nl
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
a
r
e
i
n
s
u
f
f
i
c
i
e
n
t
f
o
r
r
o
b
us
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
[
32]
,
[
40]
.
T
h
e
s
e
o
ut
c
o
m
e
s
hi
g
hli
g
h
t
t
h
a
t
i
m
a
ge
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
p
l
a
y
s
a
c
r
i
t
i
c
a
l
r
o
l
e
i
n
e
nha
n
c
i
ng
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
w
he
n
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
d
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
l
e
de
vi
c
e
s
.
Ga
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
i
n
g
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
s
uppr
e
s
s
e
s
r
a
n
do
m
i
n
t
e
n
s
i
t
y
f
l
u
c
t
ua
t
i
o
n
s
whil
e
pr
e
s
e
r
vi
ng
s
t
r
uc
t
ur
a
l
de
t
a
i
l
s
,
pr
o
vi
d
i
n
g
c
l
e
a
n
e
r
i
nput
f
o
r
t
h
e
K
NN
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
c
o
m
put
e
a
c
c
ur
a
t
e
d
i
s
t
a
nc
e
-
ba
s
e
d
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
m
e
a
s
ur
e
s
.
T
hi
s
e
x
p
l
a
i
ns
why
t
h
e
g
a
us
s
i
a
n
-
K
NN
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
pr
o
duc
e
d
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
u
l
t
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
m
e
t
r
i
c
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
hi
s
f
i
nd
i
ng
a
li
g
n
s
w
i
t
h
e
a
r
l
i
e
r
s
t
ud
i
e
s
i
n
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
,
whi
c
h
r
e
po
r
t
t
h
a
t
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
im
a
ge
s
l
e
a
d
to
hi
g
h
e
r
a
tt
r
i
b
ut
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
d
f
o
r
e
n
s
i
c
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
[
16]
,
[
36]
,
[
37]
.
T
h
e
s
tr
o
n
g
F1
-
s
c
o
r
e
b
a
l
a
n
c
e
b
e
t
we
e
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
f
ur
t
h
e
r
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
m
a
i
n
t
a
i
ne
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
y
w
i
t
h
o
ut
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
t
o
s
pe
c
i
f
ic
de
vi
c
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
T
o
f
ur
t
h
e
r
v
a
l
i
da
t
e
t
h
e
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
Ga
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d
da
t
a
s
e
t,
F
i
gur
e
3
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
c
e
s
f
o
r
a
l
l
t
h
r
e
e
m
o
de
l
s
(
S
VM
,
K
NN
,
a
n
d
LR
)
un
d
e
r
Ga
us
s
i
a
n
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng.
T
h
e
S
V
M
m
o
de
l
s
h
o
w
s
t
h
a
t
i
P
h
o
n
e
c
l
u
s
t
e
r
(
12,
13,
15
,
8+
)
e
x
hi
b
i
t
e
d
s
t
r
o
n
g
o
v
e
r
l
a
p,
whil
e
n
o
n
-
i
P
h
o
ne
de
vice
s
(
e
.
g.
,
Oppo
_A
60,
V
i
v
o
Y36,
Xi
a
o
m
i
14T
)
we
r
e
m
o
r
e
s
e
pa
r
a
bl
e
.
T
hi
s
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
S
VM
s
t
r
uggl
e
d
m
a
inl
y
w
i
t
h
vi
s
u
a
l
ly
s
im
il
a
r
i
P
h
o
n
e
m
o
de
l
s
,
w
hil
e
e
x
c
e
ll
i
ng
o
n
de
vi
c
e
s
w
i
t
h
m
o
r
e
d
i
s
t
i
n
c
t
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
K
N
N
m
o
de
l
s
h
o
ws
n
e
a
r
-
pe
r
f
e
c
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
s
e
ve
r
a
l
de
vi
c
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
i
P
h
o
n
e
16
a
n
d
V
i
v
o
Y36,
w
i
t
h
o
nl
y
m
i
n
o
r
o
v
e
r
l
a
p
o
b
s
e
r
v
e
d
a
m
o
n
g
s
im
il
a
r
i
P
h
o
n
e
m
o
de
l
s
(
12
,
13,
8+
)
a
n
d
b
e
t
we
e
n
X
i
a
o
m
i
14T
a
n
d
S
a
m
s
u
ng_A
52
s
.
K
NN
’
s
i
ns
t
a
n
c
e
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
pr
o
v
e
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
m
o
s
t
m
o
de
l
s
,
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
S
VM
by
h
a
n
d
li
n
g
i
n
t
r
a
-
c
l
a
s
s
s
im
il
a
r
i
t
i
e
s
m
o
r
e
r
o
b
us
t
l
y
.
LR
s
h
o
w
s
t
h
a
t
m
i
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
we
r
e
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
e
d
i
n
t
h
e
i
P
h
o
n
e
s
e
r
i
e
s
(
12,
13
,
8+
)
a
n
d
o
c
c
a
s
i
o
n
a
l
o
v
e
r
l
a
p
b
e
t
we
e
n
Opp
o
_A
60
a
n
d
S
a
m
s
u
n
g_
A
52
s
.
W
hil
e
l
e
s
s
r
o
b
us
t
t
h
a
n
K
NN
,
LR
m
a
i
n
t
a
i
ne
d
a
s
t
r
o
n
g
b
a
l
a
n
c
e
be
t
we
e
n
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bil
i
t
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
F
r
o
m
a
di
g
i
t
a
l
f
o
r
e
n
s
i
c
a
n
d
c
ul
t
ur
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
,
t
h
e
s
e
f
i
n
d
i
n
gs
de
m
o
n
s
t
r
a
te
t
h
a
t
m
a
c
hi
ne
-
l
e
a
r
ni
n
g
-
dr
i
v
e
n
a
ut
h
e
n
t
i
c
a
t
i
o
n
c
a
n
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
l
ly
im
pr
o
v
e
t
h
e
r
e
l
i
a
bi
li
t
y
a
n
d
r
e
pr
oduc
i
bi
l
i
t
y
o
f
h
e
r
i
tage
i
m
a
ge
d
o
c
um
e
n
t
a
t
i
o
n
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
,
t
h
e
g
a
us
s
i
a
n
-
K
NN
m
ode
l
o
f
f
e
r
s
a
pr
a
c
t
i
c
a
l
,
i
n
t
e
r
p
r
e
t
a
b
l
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
c
a
n
b
e
i
n
c
o
r
p
or
a
t
e
d
i
n
to
a
u
t
o
m
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
s
f
o
r
v
e
r
i
f
y
i
ng
i
m
a
ge
pr
o
v
e
n
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
di
v
e
r
s
e
a
c
qui
s
i
t
i
o
n
de
v
i
c
e
s
.
S
uc
h
c
a
pa
bi
l
i
t
i
e
s
a
l
i
g
n
c
l
o
s
e
l
y
w
i
t
h
UN
E
S
C
O’
s
r
e
c
o
m
m
e
n
da
t
i
o
n
s
f
o
r
di
g
i
t
a
l
a
r
c
hi
vi
ng
a
n
d
a
u
t
h
e
n
t
i
c
i
t
y
v
e
r
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
h
e
r
i
t
a
ge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
[
6
]
,
[
7]
.
F
u
t
u
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
ul
d
f
u
r
t
h
e
r
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
i
n
t
e
r
-
de
vi
c
e
m
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pa
tt
e
r
n
s
,
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
l
y
a
m
o
n
g
vi
s
ua
l
ly
s
im
il
a
r
s
m
a
r
t
p
h
o
n
e
m
o
de
l
s
,
to
e
n
h
a
n
c
e
f
o
r
e
n
s
i
c
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
o
n
c
a
pa
bi
l
i
t
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
3
,
S
e
p
te
m
b
e
r
20
2
6
:
995
-
1003
1000
F
i
gur
e
3.
C
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
c
e
s
o
f
S
VM
,
K
N
N,
a
n
d
LR
m
o
de
l
s
o
n
ga
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d
da
t
a
s
e
t
4.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
s
t
ud
y
pr
o
p
o
s
e
d
a
di
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
-
b
a
s
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
c
ul
t
ur
a
l
he
r
i
t
a
ge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
hi
s
t
o
r
i
c
S
ur
a
b
a
y
a
C
i
t
y
Ha
ll
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng,
n
o
i
s
e
f
il
t
e
r
i
n
g,
a
n
d
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
e
v
a
l
u
a
t
e
t
h
e
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
a
nd
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
o
f
h
e
r
i
t
a
ge
i
m
a
ge
r
y
c
a
pt
ur
e
d
by
nin
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
a
t
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
p
l
a
y
s
a
p
i
v
o
t
a
l
r
o
l
e
i
n
e
nha
n
c
i
ng
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wh
e
n
de
a
li
ng
w
i
t
h
h
e
t
e
r
o
ge
n
e
ou
s
i
m
a
ge
s
o
ur
c
e
s
.
Am
o
n
g
t
h
e
t
h
r
e
e
m
o
de
l
s
(
S
VM
,
K
NN
,
a
n
d
LR
)
,
t
h
e
K
NN
m
o
de
l
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
g
a
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
i
n
g
a
c
hi
e
ve
d
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
92%
,
wi
t
h
ba
l
a
n
c
e
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
v
a
l
ue
s
b
e
t
we
e
n
0.
92
a
n
d
0.
93
.
T
h
e
g
a
us
s
i
a
n
s
m
o
o
t
hi
n
g
pr
o
c
e
s
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
r
e
duc
e
d
s
e
ns
o
r
-
r
e
l
a
t
e
d
n
o
i
s
e
a
n
d
i
n
t
e
n
s
i
t
y
va
r
i
a
t
i
o
n
,
e
n
a
bli
ng
K
NN
to
r
o
b
us
t
l
y
i
de
n
t
i
f
y
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
pa
t
ter
n
s
a
c
r
o
s
s
de
vi
c
e
s
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
S
VM
a
n
d
LR
pe
r
f
o
r
m
e
d
l
e
s
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
due
to
t
h
e
i
r
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
t
o
o
v
e
r
l
a
pp
in
g
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
l
i
ne
a
r
de
c
i
s
i
o
n
b
o
un
d
a
r
i
e
s
.
C
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
n
a
ly
s
i
s
f
ur
t
h
e
r
c
o
nf
i
r
m
e
d
t
h
e
s
upe
r
i
o
r
de
vi
c
e
-
l
e
v
e
l
d
i
s
c
r
im
i
na
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
g
a
us
s
i
a
n
-
f
il
t
e
r
e
d
K
NN
a
ppr
o
a
c
h
,
w
i
t
h
m
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
pr
i
m
a
r
il
y
c
o
nf
i
ne
d
to
vi
s
ua
ll
y
s
im
i
l
a
r
i
P
h
o
n
e
m
o
de
l
s
.
T
he
s
e
f
i
nd
i
ngs
s
ugg
e
s
t
t
h
a
t
t
h
e
s
y
n
e
r
g
y
o
f
g
a
us
s
i
a
n
f
il
t
e
r
i
ng
a
n
d
K
NN
o
f
f
e
r
s
a
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
m
u
l
t
i
-
de
vi
c
e
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
s
uppo
r
t
i
n
g
e
nh
a
n
c
e
d
da
t
a
a
uth
e
n
t
i
c
i
t
y
a
n
d
r
e
pr
o
duc
i
bil
i
t
y
i
n
c
u
l
t
ur
a
l
he
r
i
t
a
ge
do
c
um
e
nt
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
a
l
i
g
n
s
w
i
t
h
UN
E
S
C
O’
s
vis
i
o
n
f
o
r
t
r
a
n
s
pa
r
e
n
t
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
d
i
g
i
t
a
l
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
o
f
h
e
r
i
t
a
ge
a
s
s
e
t
s
.
De
s
p
i
t
e
pr
o
m
i
s
i
ng
o
ut
c
o
m
e
s
,
s
e
v
e
r
a
l
li
mi
t
a
t
i
o
n
s
m
e
r
i
t
a
tt
e
n
t
i
o
n
.
T
he
da
t
a
s
e
t
wa
s
r
e
s
t
r
i
c
t
e
d
to
ni
n
e
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
de
vi
c
e
s
a
n
d
f
o
c
u
s
e
d
o
n
a
s
i
ng
l
e
h
e
r
i
t
a
ge
s
i
t
e
,
l
i
mi
t
i
ng
ge
n
e
r
a
li
z
a
bil
i
t
y
t
o
b
r
o
a
de
r
c
o
n
t
e
x
t
s
.
T
h
e
s
t
ud
y
e
m
p
l
o
y
e
d
t
wo
-
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
m
a
g
e
r
y
a
nd
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
f
il
t
e
r
i
ng
m
e
t
h
o
ds
,
w
i
t
h
o
u
t
e
x
p
l
o
r
i
n
g
a
dv
a
nc
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
Digit
al
f
or
e
ns
ics
f
or
c
ult
ur
al
pr
e
s
e
r
v
ati
on:
multi
-
d
e
v
ice
image
c
las
s
if
ication
…
(
Ulf
a
M
e
il
inda
P
utr
i
)
1001
de
e
p
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
o
r
m
u
l
t
i
m
o
da
l
f
o
r
e
ns
i
c
c
u
e
s
.
F
ut
ur
e
w
o
r
k
s
h
o
ul
d
e
x
pa
n
d
da
t
a
s
e
t
di
v
e
r
s
i
t
y
,
i
n
t
e
gr
a
t
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
f
e
a
t
ur
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
a
n
d
i
nc
o
r
po
r
a
t
e
E
x
p
l
a
i
na
bl
e
A
I
(
X
A
I
)
f
r
a
m
e
wo
r
ks
to
i
m
pr
o
v
e
t
r
a
n
s
pa
r
e
nc
y
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
.
Add
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
e
x
t
e
n
d
i
ng
t
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
to
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
e
3D
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
a
n
d
m
u
l
t
i
s
p
e
c
t
r
a
l
im
a
g
i
ng
m
o
da
l
i
t
i
e
s
c
o
u
l
d
f
ur
t
h
e
r
e
nha
n
c
e
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
v
e
r
if
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
a
dv
a
nc
e
s
us
t
a
i
n
a
bl
e
,
o
pe
n
-
a
c
c
e
s
s
d
i
g
i
t
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
pr
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
hi
s
s
t
ud
y
pr
o
v
i
d
e
s
pr
a
c
t
i
c
a
l
e
vi
de
n
c
e
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
d
i
g
i
t
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
c
a
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
e
nha
n
c
e
t
h
e
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
t
r
us
t
w
o
r
t
h
i
ne
s
s
o
f
d
i
g
i
t
a
l
c
u
l
t
ur
a
l
h
e
r
i
t
a
ge
do
c
um
e
n
t
a
t
i
o
n
.
AC
K
NOWL
E
DGM
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
w
o
ul
d
l
i
ke
to
e
x
pr
e
s
s
s
i
nc
e
r
e
gr
a
t
i
t
ude
to
Dr
.
I
m
a
m
Yu
a
d
i
,
S
.
S
o
s
.
,
M
.
M
T
.
,
P
h
.
D.
,
f
o
r
hi
s
v
a
l
ua
bl
e
gu
i
da
nc
e
a
n
d
s
uppo
r
t
t
h
r
o
ugh
o
u
t
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
A
ppr
e
c
i
a
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
e
x
t
e
n
de
d
t
o
a
l
l
l
e
c
t
u
r
e
r
s
a
nd
s
t
a
f
f
o
f
t
h
e
M
a
s
t
e
r
P
r
o
gr
a
m
o
f
Hu
m
a
n
R
e
s
o
ur
c
e
De
v
e
l
o
p
m
e
n
t
(
P
S
DM
)
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
o
c
i
a
l
a
n
d
P
o
l
i
t
i
c
a
l
S
c
i
e
n
c
e
s
,
Uni
ve
r
s
i
t
a
s
Ai
r
l
a
n
gga
,
f
o
r
t
h
e
i
r
a
s
s
i
s
t
a
n
c
e
dur
i
n
g
t
h
e
s
t
udy
.
S
pe
c
i
a
l
t
h
a
n
ks
a
r
e
a
ddr
e
s
s
e
d
to
t
h
e
Go
v
e
r
nm
e
n
t
o
f
S
ur
a
b
a
y
a
C
i
t
y
f
o
r
pr
o
vi
d
i
ng
pe
r
mi
s
s
i
o
n
,
da
t
a
,
a
n
d
v
a
l
ua
bl
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
a
ut
h
o
r
i
s
de
e
p
ly
t
h
a
n
k
f
u
l
t
o
h
e
r
f
a
m
il
y
a
n
d
f
r
i
e
n
d
s
f
o
r
t
h
e
i
r
e
n
c
o
ur
a
ge
m
e
n
t
a
nd
m
o
r
a
l
s
uppo
r
t
du
r
i
n
g
t
hi
s
a
c
a
de
mi
c
j
o
ur
n
e
y
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
u
n
d
i
ng
i
nv
o
l
v
e
d.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
j
o
ur
n
a
l
u
s
e
s
t
h
e
C
o
n
t
r
i
b
ut
or
R
o
l
e
s
T
a
x
o
n
o
m
y
(
C
R
e
d
i
T
)
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
,
r
e
duc
e
a
ut
h
or
s
hi
p
d
i
s
put
e
s
,
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
U
l
f
a
M
e
il
i
nda
P
ut
r
i
I
m
a
m
Yua
d
i
C
:
C
o
n
c
e
p
tu
a
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nv
e
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
p
e
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
n
is
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
da
t
a
t
h
a
t
s
upp
o
r
t
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
f
r
o
m
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
a
ut
h
o
r
,
U
.
M
.
P
.
,
upo
n
r
e
a
s
o
n
a
bl
e
r
e
que
s
t
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
N
.
B
e
r
id
s
e
,
“
A
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
in
c
ul
tu
r
a
l
pr
e
s
e
r
v
a
ti
o
n:
r
e
v
i
v
in
g
h
e
r
it
a
g
e
th
r
o
ugh
d
e
e
p
le
a
r
ni
ng
a
nd
v
i
r
tu
a
l
r
e
c
o
ns
tr
u
c
ti
o
n,”
2025.
[
2]
A
. L
ukma
n,
G
. A
s
s
il
mi
, a
nd I
. N
. I
ma
ndi
ha
r
ja
, “
C
ul
tu
r
a
l
h
e
r
it
a
ge
di
gi
ti
z
a
ti
o
n i
n
I
nd
o
ne
s
ia
:
a
ne
w
p
e
r
s
p
e
c
ti
ve
o
n pr
e
s
e
r
v
in
g
d
e
po
k
c
o
l
o
ni
a
l
h
e
r
it
a
g
e
,”
K
apat
a A
r
k
e
ol
ogi
, vo
l.
15, n
o
. 1, pp. 15
–
24,
J
un. 2020, do
i:
10.24832/kapa
ta
.v
1
5i
1.15
-
24.
[
3]
R
.
R
is
ta
w
a
ti
,
R
.
S
a
lm
a
n,
S
.
A
.
F
it
r
ia
n
y
,
a
nd
S
.
T
a
s
ke
s
e
n,
“
C
o
n
s
ti
tu
ti
o
na
l
P
r
o
t
e
c
ti
o
n
of
C
ul
tu
r
a
l
H
e
r
i
ta
ge
in
I
nd
o
n
e
s
ia
:
th
e
r
o
l
e
of
mus
e
ums
in
pr
e
s
e
r
vi
ng
na
ti
o
na
l
id
e
nt
it
y
a
nd
publ
ic
w
e
l
f
a
r
e
,”
Sr
iw
ij
ay
a
L
aw
R
e
v
ie
w
,
pp.
49
-
70,
J
a
n.
2025,
do
i
:
10.28946/s
lr
e
v
.V
o
l9
.I
s
s
1.3348.pp49
-
70.
[
4]
F
.
R
ib
e
r
a
,
A
.
N
e
s
ti
c
ò,
P
.
C
uc
c
o
,
a
nd
G
.
M
a
s
e
ll
i,
“
A
mul
ti
c
r
i
te
r
ia
a
ppr
o
a
c
h
t
o
id
e
nt
i
f
y
th
e
hi
ghe
s
t
a
nd
be
s
t
us
e
f
or
hi
s
to
r
i
c
a
l
bui
ld
in
gs
,”
J
our
nal
o
f
C
ul
tu
r
al
H
e
r
it
age
, v
o
l.
41, pp. 166
–
177,
J
a
n. 2020, do
i:
10.1
016/
j.
c
ul
he
r
.2019.06.004.
[
5]
I
.
R
o
b
e
r
tu
s
a
nd
R
.
R
a
s
mi
ta
,
“
P
r
e
s
e
r
v
in
g
th
e
c
u
lt
ur
a
l
h
e
r
i
ta
ge
of
I
nd
o
n
e
s
ia
n
s
o
c
i
e
t
y
th
r
o
ugh
d
ig
it
a
l
pr
e
s
e
r
v
a
ti
o
n
in
li
br
a
r
i
e
s
,”
K
now
le
dge
G
ar
de
n
, v
o
l.
3, n
o
. 1, pp. 48
–
63, Ap
r
. 2025, d
o
i:
10
.21776/ub.kno
w
l
e
dg
e
ga
r
de
n.2025.3.1.3
2.
[
6]
U
N
E
S
C
O
,
“
O
pe
r
a
ti
o
na
l
gui
d
e
li
n
e
s
f
o
r
th
e
im
p
le
m
e
nt
a
ti
o
n
of
th
e
w
o
r
ld
h
e
r
i
ta
ge
c
o
n
ve
nt
i
o
n,”
2025.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/whc
.un
e
s
c
o
.
or
g/
f
r
/
o
r
i
e
nt
a
ti
o
ns
[
7]
U
N
E
S
C
O
,
“
U
N
E
S
C
O
a
nd
c
ul
tu
r
a
l
he
r
it
a
g
e
pr
e
s
e
r
v
a
ti
o
n
2017,”
2017.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
t
p:
//
w
w
w
.un
e
s
c
o
.
or
g/
ope
n
-
a
c
c
e
s
s
/t
e
r
ms
-
us
e
-
c
c
b
y
s
a
-
en
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
3
,
S
e
p
te
m
b
e
r
20
2
6
:
995
-
1003
1002
[
8]
P
.
W
e
s
t
e
nbe
r
ge
r
a
nd
D
.
F
a
r
ma
ki
,
“
A
r
t
i
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
f
or
c
ul
tu
r
a
l
h
e
r
it
a
g
e
r
e
s
e
a
r
c
h:
th
e
c
ha
ll
e
nge
s
in
U
K
c
o
p
y
r
ig
ht
la
w
a
nd
po
li
c
y
,”
E
ur
ope
an J
our
nal
of
C
ul
tu
r
al
M
anage
m
e
nt
and P
ol
ic
y
, vo
l.
15, S
e
p
. 2025, d
o
i:
10.3389/
e
j
c
mp.2025.14009.
[
9]
M
.
C
.
S
ta
mm
,
M
in
W
u,
a
nd
K
.
J
.
R
.
L
iu
,
“
I
n
f
o
r
ma
ti
o
n
f
or
e
ns
i
c
s
:
a
n
o
ve
r
vi
e
w
of
th
e
f
ir
s
t
de
c
a
d
e
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
1,
pp. 167
–
200, 2013, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2013.2260814.
[
10]
F
.
D
e
d
o
ui
t
e
t
al
.
,
“
T
h
e
c
u
r
r
e
nt
s
ta
te
of
f
o
r
e
ns
i
c
im
a
gi
ng
–
pe
r
s
pe
c
ti
ve
s
,”
N
ov
.
01,
2025,
S
pr
in
g
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
B
us
in
e
s
s
M
e
di
a
D
e
ut
s
c
hl
a
nd
G
mb
H
. d
o
i:
10.1007/s
00414
-
025
-
03466
-
6.
[
11]
F
.
C
o
la
c
e
,
R
.
G
a
e
ta
,
A
.
L
o
r
us
s
o
,
M
.
P
e
ll
e
gr
in
o
,
a
nd
D
.
S
a
nt
a
ni
e
ll
o
,
“
N
e
w
A
I
c
ha
ll
e
ng
e
s
f
o
r
c
ul
tu
r
a
l
h
e
r
it
a
g
e
pr
o
t
e
c
t
i
o
n:
a
ge
ne
r
a
l
ove
r
v
i
e
w
,”
J
our
nal
of
C
ul
tu
r
al
H
e
r
it
age
, v
o
l.
75, pp. 168
–
193,
S
e
p. 2025, d
o
i:
10.1016/j
.
c
ul
h
e
r
.2025.07.019.
[
12]
C
.
G
a
o
e
t
al
.
,
“
A
ppl
y
in
g
o
pt
i
mi
z
e
d
Y
O
L
O
v
8
f
or
h
e
r
it
a
g
e
c
o
ns
e
r
v
a
ti
o
n:
e
nha
nc
e
d
o
bj
e
c
t
d
e
t
e
c
t
i
o
n
in
J
ia
n
gna
n
tr
a
di
ti
o
na
l
p
r
i
v
a
t
e
ga
r
de
ns
,”
H
e
r
it
S
c
i,
vol
. 12, n
o
. 1, p. 31, J
a
n. 2024, do
i:
10.118
6/
s
40494
-
024
-
01144
-
1.
[
13]
J
.
L
.
L
e
r
ma
,
M
.
C
a
br
e
ll
e
s
,
S
.
N
a
v
a
r
r
o
,
a
nd
S
.
F
a
ba
do
,
“
F
r
o
m
di
gi
ta
l
ph
o
t
o
g
r
a
ph
y
t
o
ph
o
t
o
gr
a
mm
e
tr
y
f
or
c
ul
tu
r
a
l
h
e
r
i
ta
ge
doc
um
e
nt
a
ti
o
n a
nd
di
s
s
e
mi
na
ti
o
n,”
2013, doi:
ht
tp
s
:/
/d
o
i.
o
r
g/
1
0.6092/i
s
s
n.1828
-
5961/3850.
[
14]
D
.
Q
ui
c
k
a
nd
K
.
-
K
.
R
.
C
h
oo
,
“
B
ig
f
or
e
ns
i
c
da
ta
r
e
duc
t
i
o
n:
di
g
it
a
l
f
or
e
ns
i
c
im
a
g
e
s
a
nd
e
le
c
t
r
o
ni
c
e
v
id
e
n
c
e
,”
C
lu
s
te
r
C
om
put
i
ng
,
vo
l.
19, n
o
. 2, pp. 723
–
740, J
un. 2016, d
o
i:
10.1007
/s
10586
-
01
6
-
0553
-
1.
[
15]
V
.
S
r
iv
a
s
ta
v
a
,
S
.
O
ma
r
,
V
.
S
hr
iv
a
s
ta
v
a
,
a
nd
A
.
P
r
of
e
s
s
o
r
,
“
D
i
gi
ta
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
in
ve
s
ti
ga
ti
o
n
t
oo
l
us
in
g
ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
p
e
r
s
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n i
n i
ma
ge
s
,”
2023.
[
16]
F
o
lu
ke
E
kunda
y
o
,
“
B
ig
da
ta
a
nd
m
a
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
in
d
ig
it
a
l
f
o
r
e
ns
ic
s
:
pr
e
di
c
ti
ve
te
c
hno
lo
g
y
f
o
r
pr
o
a
c
ti
ve
c
r
im
e
pr
e
v
e
nt
i
o
n,”
W
or
ld
J
ou
r
n
al
o
f
A
dv
anc
e
d R
e
s
e
a
r
c
h
and
R
e
v
ie
w
s
, v
o
l.
24, no
.
2, pp
. 26
92
–
2
709,
N
o
v
. 2024,
do
i:
10.3
0574
/wj
a
r
r
.202
4.24
.2.3
6
59.
[
17]
D
.
D
uns
in
,
M
.
C
.
G
ha
ne
m,
K
.
O
ua
z
z
a
n
e
,
a
nd
V
.
V
a
s
s
il
e
v
,
“
A
c
o
mpr
e
h
e
n
s
i
v
e
a
na
l
y
s
is
of
th
e
r
o
l
e
of
a
r
ti
f
ic
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
nc
e
a
nd
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
in
m
o
d
e
r
n
d
ig
it
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
a
nd
in
c
id
e
nt
r
e
s
po
ns
e
,”
F
or
e
ns
ic
Sc
ie
nc
e
I
nt
e
r
nat
io
nal
:
D
ig
it
al
I
nv
e
s
ti
gat
io
n
,
vo
l.
48, M
a
r
. 2024, d
o
i:
10.1016/j
.
f
s
id
i.
2023.301675.
[
18]
M
.
A
r
ja
ma
nd
e
t
al
.
,
“
T
h
e
r
ol
e
of
a
r
t
i
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
in
f
o
r
e
ns
i
c
s
c
i
e
n
c
e
:
tr
a
ns
f
o
r
m
in
g
in
ve
s
ti
ga
ti
o
ns
th
r
o
ugh
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
M
ul
ti
di
s
c
ip
li
nar
y
R
e
s
e
a
r
c
h and P
ubl
ic
at
io
ns
(
I
J
M
R
A
P
)
,
vo
l.
7
,
n
o
.
5
, pp.
67
-
70
,
2024.
[
19]
C
.
S
.
R
.
S
.
C
ha
ndr
a
,
S
.
P
a
li
t,
a
nd
C
.
S
in
ha
R
oy
,
“
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
in
D
ig
it
a
l
F
o
r
e
ns
i
c
I
n
ve
s
ti
ga
ti
o
n,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
A
dv
anc
e
s
i
n C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
C
lo
ud C
om
put
in
g
, no
. 10, pp. 2321
–
4392, 2022, [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:
//
ir
a
j.
in
[
20]
A
.
J
.
J
o
ne
s
,
“
M
a
c
hi
ne
le
a
r
n
in
g
in
di
gi
ta
l
f
o
r
e
ns
ic
a
na
l
y
s
is
,”
in
D
ig
it
al
F
or
e
ns
ic
s
in
th
e
A
ge
o
f
A
i
,
2024,
pp.
219
-
246.
do
i:
10.4018/979
-
8
-
3373
-
0857
-
9.c
h009.
[
21]
L
.
T
a
g
e
ld
in
a
nd
H
.
V
e
n
te
r
,
“
M
a
c
hi
n
e
-
l
e
a
r
ni
ng
f
or
e
ns
ic
s
:
s
ta
t
e
of
th
e
a
r
t
in
th
e
us
e
of
ma
c
h
in
e
-
le
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
f
or
d
i
gi
ta
l
f
or
e
ns
i
c
in
ve
s
ti
ga
ti
o
ns
w
it
hi
n
s
ma
r
t
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
s
,”
A
p
pl
ie
d
Sc
ie
nc
e
s
,
v
o
l.
13,
n
o
.
18,
p.
10169,
S
e
p.
20
23,
do
i:
10.3390/app131810
169.
[
22]
T
.
N
a
y
e
r
i
f
a
r
d,
H
.
A
mi
nt
oo
s
i,
A
.
G
.
B
a
f
ghi
,
a
nd
A
.
D
e
hgha
nt
a
nha
,
“
M
a
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
in
di
gi
ta
l
f
or
e
ns
ic
s
:
a
s
y
s
te
ma
ti
c
li
t
e
r
a
tu
r
e
r
e
v
i
e
w
,”
A
r
x
iv
, 2023, [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:/
/a
r
x
i
v
.
o
r
g
/a
bs
/2
306.04965
[
23]
A
.
M
.
Q
a
di
r
a
nd
A
.
V
a
r
o
l,
“
T
he
r
o
l
e
of
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
in
d
ig
it
a
l
f
o
r
e
ns
i
c
s
,”
in
2020
8t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
Sy
m
pos
iu
m
on
D
ig
it
al
F
or
e
ns
ic
s
and Se
c
ur
it
y
(
I
SD
F
S)
, I
E
E
E
, J
un. 2020, pp. 1
–
5. do
i
:
10.1109/I
S
D
F
S
49300.2020.9116298.
[
24]
C
.
C
o
r
te
s
a
nd
V
.
V
a
pni
k,
“
S
uppo
r
t
-
ve
c
t
o
r
n
e
tw
o
r
ks
,”
M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng
,
v
o
l.
20,
n
o
.
3,
pp.
273
–
297,
S
e
p.
1995,
do
i:
10.1007/
B
F
00994018.
[
25]
O
.
K
r
a
m
e
r
,
D
ime
ns
io
nal
it
y
r
e
duc
ti
on
w
it
h
uns
upe
r
v
i
s
e
d
ne
a
r
e
s
t
ne
ig
hbor
s
,
v
o
l.
51.
in
I
nt
e
ll
ig
e
nt
S
y
s
t
e
ms
R
e
f
e
r
e
n
c
e
L
ib
r
a
r
y
,
vo
l.
51.
B
e
r
li
n,
H
e
id
e
lb
e
r
g:
S
pr
in
ge
r
B
e
r
li
n
H
e
id
e
lb
e
r
g, 2013.
do
i:
10.1007/978
-
3
-
642
-
38652
-
7.
[
26]
D
. W
. H
o
s
me
r
,
S
.
L
e
m
e
s
ho
w
, a
nd R
. X
.
St
ur
di
v
ant
, A
ppl
ie
d l
o
gi
s
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
,
W
il
e
y
, 2013.
[
27]
S
.
I
s
la
m
e
t
al
.
,
“
I
ma
ge
pr
oc
e
s
s
in
g
a
nd
s
uppo
r
t
v
e
c
t
or
ma
c
hi
n
e
(
S
V
M
)
f
or
c
la
s
s
if
y
in
g
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
a
l
s
tr
e
s
s
s
y
mpt
o
ms
of
p
e
ppe
r
s
e
e
dl
in
gs
gr
o
w
n i
n a
pl
a
nt
f
a
c
t
o
r
y
,”
A
gr
onomy
,
vo
l.
14, n
o
. 9, p
. 2043, S
e
p. 2024, d
o
i:
10.3390/agr
o
n
o
m
y
14092043.
[
28]
E
.
A
da
mo
p
o
ul
o
s
,
“
L
e
a
r
n
in
g
-
ba
s
e
d
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
of
mul
ti
s
p
e
c
tr
a
l
im
a
ge
s
f
o
r
d
e
t
e
r
i
o
r
a
ti
o
n
ma
ppi
ng
of
hi
s
t
o
r
i
c
s
tr
uc
tu
r
e
s
,”
J
our
nal
of
B
ui
ld
in
g P
at
hol
ogy
and R
e
habi
li
ta
t
io
n
,
vo
l.
6, n
o
. 1,
D
e
c
. 2021, d
oi
:
10.1007/s
41024
-
021
-
00136
-
z.
[
29]
R.
J
a
nko
vi
ć
,
“
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
ls
f
o
r
c
ul
tu
r
a
l
h
e
r
it
a
ge
im
a
ge
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n:
c
o
mpa
r
is
o
n
ba
s
e
d
o
n
a
tt
r
ib
ut
e
s
e
l
e
c
ti
on
,”
I
nf
or
m
at
io
n
, v
o
l.
11, n
o
. 1, p. 12, D
e
c
. 2019, d
o
i:
10.3390/i
n
f
o11010012.
[
30]
S
.
F
e
r
r
e
i
r
a
,
M
.
A
nt
un
e
s
,
a
nd
M
.
E
.
C
o
r
r
e
ia
,
“
A
da
ta
s
e
t
of
ph
o
t
o
s
a
nd
v
id
e
o
s
f
or
di
g
it
a
l
f
or
e
ns
i
c
s
a
na
l
y
s
is
us
in
g
ma
c
hi
n
e
le
a
r
ni
ng
pr
oc
e
s
s
i
ng,”
D
at
a (
B
as
e
l)
, vo
l.
6, n
o
. 8, p. 87, Aug. 2021
, d
o
i
:
10.3390/data
6080087.
[
31]
J
.
L
uka
,
J
.
F
r
id
r
ic
h,
a
nd
M
.
G
o
lj
a
n,
“
D
ig
it
a
l
c
a
me
r
a
id
e
nt
i
f
i
c
a
t
io
n
f
r
om
s
e
ns
o
r
pa
tt
e
r
n
n
o
is
e
,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
I
nf
o
r
m
at
io
n
F
or
e
ns
ic
s
and Se
c
ur
it
y
, v
o
l.
1, n
o
. 2, pp. 205
–
214, J
un. 2006, do
i:
10.1109/
T
I
F
S
.2006.873602.
[
32]
H
.
F
a
r
id
, “
E
x
p
o
s
in
g
di
gi
ta
l
f
or
g
e
r
i
e
s
f
r
o
m
J
P
E
G
g
h
o
s
ts
,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on I
nf
or
m
at
io
n F
or
e
ns
ic
s
and Se
c
ur
it
y
, vo
l.
4, n
o
. 1,
pp. 154
–
160, M
a
r
. 2009, do
i:
10.1109/
T
I
F
S
.2008.2012215.
[
33]
M
o
ni
ka
a
nd
A
.
P
a
s
s
i,
“
D
ig
it
a
l
im
a
ge
f
or
e
ns
ic
ba
s
e
d
o
n
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
pp
r
o
a
c
h
f
or
f
o
r
g
e
r
y
de
te
c
ti
o
n
a
nd
l
oc
a
li
z
a
ti
o
n
,”
J
our
nal
of
P
hy
s
ic
s
:
C
on
f
e
r
e
nc
e
Se
r
ie
s
, v
o
l.
1950, n
o
. 1, p. 01
2
035, Aug. 2021, do
i:
10.1088/1742
-
6596/1950/
1/
012035.
[
34]
P
.
C
hi
tt
i,
K
.
P
r
a
bhus
h
e
tt
y
,
a
nd
S
.
A
l
la
gi
,
“
A
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
f
or
im
a
g
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
of
te
mp
e
r
e
d
im
a
ge
s
in
di
gi
ta
l
f
or
e
ns
ic
a
na
l
y
s
is
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
A
dv
anc
e
d C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
v
o
l.
13,
no
.
10,
2022,
do
i:
10.14569/
I
J
A
C
S
A
.2022.0131069.
[
35]
Y
.
A
l
B
a
lu
s
hi
,
H
.
S
ha
ke
r
,
a
nd
B
.
K
uma
r
,
“
T
h
e
us
e
of
ma
c
h
in
e
le
a
r
ni
ng
in
di
gi
ta
l
f
or
e
ns
ic
s
:
r
e
vi
e
w
pa
pe
r
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
1s
t
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
I
nnov
at
io
n
in
I
n
f
or
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
and
B
us
in
e
s
s
(
I
C
I
I
T
B
2022)
,
A
tl
a
nt
is
P
r
e
s
s
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
B
V
, 2023, pp. 96
–
113. d
o
i:
10.2991/978
-
94
-
6463
-
110
-
4_9.
[
36]
C
.
S
hi
,
L
.
C
he
n,
C
.
W
a
ng,
X
.
Z
ho
u,
a
nd
Z
.
Q
in
,
“
R
e
v
i
e
w
of
im
a
ge
f
o
r
e
ns
ic
t
e
c
hni
qu
e
s
ba
s
e
d
o
n
de
e
p
le
a
r
n
in
g
,”
M
at
he
m
at
ic
s
,
vo
l.
11, n
o
. 14, p. 3134, J
ul
. 2023, d
o
i:
10.3390/m
a
th
11143134.
[
37]
J
.
R
.
D
e
l
M
a
r
-
R
a
a
v
e
,
H
.
B
a
hş
i,
L
.
M
r
š
ić
,
a
nd
K
.
H
a
us
kne
c
ht
,
“
A
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
f
o
r
e
ns
ic
t
oo
l
f
or
im
a
ge
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
-
a
de
s
ig
n
s
c
i
e
nc
e
a
ppr
o
a
c
h,”
F
or
e
ns
ic
Sc
ie
nc
e
I
nt
e
r
nat
io
n
al
:
D
ig
it
al
I
nv
e
s
ti
gat
io
n
,
vo
l.
38,
p.
301265,
S
e
p.
2
021,
do
i:
10.1016/j
.
f
s
id
i.
2021.301265.
[
38]
J
.
L
e
e
a
nd
J
.
M
.
Y
u,
“
A
ut
o
ma
ti
c
s
ur
f
a
c
e
da
ma
ge
c
la
s
s
if
i
c
a
t
io
n
d
e
ve
l
o
pe
d
ba
s
e
d
o
n
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
w
oo
d
e
n
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
he
r
it
a
g
e
,”
I
S
P
R
S
A
nnal
s
of
th
e
P
hot
ogr
am
m
e
tr
y
,
R
e
m
ot
e
Se
ns
in
g
and
Spat
ia
l
I
nf
o
r
m
at
io
n
Sc
ie
nc
e
s
,
v
o
l.
X
-
M
-
1
–
2
023,
pp. 151
–
157, J
un. 2023, do
i:
10.5194/i
s
pr
s
-
a
nna
ls
-
X
-
M
-
1
-
2023
-
151
-
2023.
[
39]
R
. C
. G
o
n
z
a
l
e
z
,
D
ig
i
ta
l
image
pr
oc
e
s
s
in
g
,
P
e
a
r
s
o
n, 20
09
.
[
40]
D
.
C
.
M
a
r
r
a
nd
E
.
C
.
H
il
dr
e
th
,
“
T
he
or
y
of
e
dg
e
de
te
c
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
R
oy
al
Soc
ie
t
y
o
f
L
ondon
-
B
io
lo
gi
c
al
Sc
ie
n
c
e
s
,
vo
l.
207, n
o
. 1167, pp. 187
–
217, F
e
b. 1980, d
o
i:
10.1098/
r
s
pb.1980.0020.
[
41]
C
. E
. R
a
s
mus
s
e
n a
nd C
. K
. I
. W
il
li
a
ms
,
G
aus
s
ia
n pr
oc
e
s
s
e
s
f
or
m
ac
hi
ne
l
e
ar
ni
ng
,
M
I
T
P
r
e
s
s
, 2006.
[
42]
A
.
M
.
Q
a
di
r
a
nd
A
.
V
a
r
o
l,
“
T
he
R
ol
e
of
M
a
c
h
in
e
L
e
a
r
ni
ng
in
D
ig
it
a
l
F
or
e
ns
i
c
s
,”
in
8t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
Sy
m
pos
iu
m
on
D
ig
it
al
F
or
e
ns
ic
s
and Se
c
ur
it
y
, I
SD
F
S 2020
, 2020, doi:
10.1109/I
S
D
F
S
49300.2020.9116298.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
Digit
al
f
or
e
ns
ics
f
or
c
ult
ur
al
pr
e
s
e
r
v
ati
on:
multi
-
d
e
v
ice
image
c
las
s
if
ication
…
(
Ulf
a
M
e
il
inda
P
utr
i
)
1003
[
43]
A.
K
uz
in
,
A
.
F
a
tt
a
khov
,
I
.
K
ib
a
r
di
n,
V
.
I
.
I
gl
ov
ik
ov
,
a
nd
R
.
D
a
ut
ov
,
“
C
a
me
r
a
mo
d
e
l
id
e
n
ti
f
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
ur
a
l
ne
tw
o
r
ks
,”
in
2018
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
B
ig
D
at
a
(
B
ig
D
at
a)
,
I
E
E
E
,
D
e
c
.
2018,
pp.
3107
–
3110.
do
i:
10.1109/
B
ig
D
a
ta
.2018.8622031.
[
44]
W
.
A
.
B
a
r
o
t
o
,
“
A
d
v
a
nc
in
g
di
gi
ta
l
f
o
r
e
ns
ic
th
r
o
ugh
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng:
a
n
in
te
g
r
a
te
d
f
r
a
me
w
or
k
f
o
r
f
r
a
ud
in
ve
s
ti
ga
ti
o
n
,”
A
s
ia
P
ac
if
ic
F
r
aud J
our
nal
, vo
l.
9, n
o
. 1, pp. 1
–
16, J
un. 2024,
do
i:
10.21532/ap
f
j
o
ur
na
l.
v
9i
1.346.
[
45]
E
.
C
a
s
e
y
,
D
ig
it
a
l
e
v
id
e
nc
e
a
nd c
om
put
e
r
c
r
ime
:
F
or
e
ns
ic
s
c
ie
n
c
e
, c
om
put
e
r
s
, and the
i
nt
e
r
n
e
t
,
A
c
a
de
mi
c
pr
e
s
s
, 2011.
[
46]
M
. J
o
r
da
n, J
. K
l
e
in
be
r
g, a
nd B
. S
c
höl
k
o
p
f
, “
P
a
tt
e
r
n
r
e
c
o
gn
it
i
o
n
a
nd ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
,”
2006.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
U
l
f
a
M
e
i
l
i
n
da
P
u
tri
U
l
fa
M
ei
l
i
n
d
a
P
u
t
ri
w
as
b
o
rn
i
n
B
o
j
o
n
eg
o
r
o
,
In
d
o
n
e
s
i
a,
o
n
May
1
9
,
1
9
9
4
.
Sh
e
e
arn
ed
h
e
r
Ba
c
h
el
o
r’s
d
e
g
r
ee
i
n
St
at
i
s
t
i
c
s
fro
m
I
n
s
t
i
t
u
t
T
e
k
n
o
l
o
g
i
S
e
p
u
l
u
h
N
o
p
em
b
e
r
(
I
T
S),
Su
rab
a
y
a,
i
n
2
0
1
6
,
w
i
t
h
an
u
n
d
e
rg
r
ad
u
at
e
t
h
e
s
i
s
t
i
t
l
e
d
“
Ri
s
k
In
v
e
s
t
me
n
t
A
n
al
y
s
i
s
o
f
I
s
l
a
m
i
c
St
o
c
k
s
U
s
i
n
g
V
al
u
e
at
Ri
s
k
b
y
A
p
p
ro
ac
h
o
f
Ba
y
e
s
i
an
Mi
x
t
u
r
e
N
o
r
m
a
l
A
u
t
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
”
s
u
p
e
r
v
i
s
e
d
b
y
Pro
f.
D
rs
.
N
u
r
I
r
i
a
w
a
n
,
M.
I
k
o
m
.
,
P
h
.
D
.
S
h
e
h
as
p
ro
f
e
s
s
i
o
n
al
e
x
p
e
ri
en
ce
i
n
a
m
an
a
g
eme
n
t
co
n
s
u
l
t
i
n
g
fi
r
m
,
fo
cu
s
i
n
g
o
n
d
at
a
a
n
al
y
s
i
s
,
o
rg
a
n
i
zat
i
o
n
a
l
p
e
rfo
r
m
an
ce,
an
d
p
ro
ce
s
s
i
m
p
ro
v
eme
n
t
.
S
h
e
c
u
rr
en
t
l
y
w
o
rk
s
at
t
h
e
O
rg
an
i
zat
i
o
n
D
i
v
i
s
i
o
n
o
f
t
h
e
Su
rab
a
y
a
C
i
t
y
G
o
v
e
r
n
me
n
t
,
w
h
e
r
e
s
h
e
i
s
e
n
g
ag
e
d
i
n
i
n
s
t
i
t
u
t
i
o
n
al
a
n
al
y
s
i
s
,
p
u
b
l
i
c
s
e
r
v
i
ce
e
v
a
l
u
at
i
o
n
,
an
d
b
u
r
e
au
c
rat
i
c
r
e
fo
r
m
i
n
i
t
i
at
i
v
e
s
.
H
e
r
a
cad
emi
c
an
d
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
d
at
a
an
al
y
t
i
c
s
,
o
r
g
an
i
zat
i
o
n
al
p
e
rf
o
r
m
an
ce
,
h
u
m
an
r
e
s
o
u
r
ce
d
e
v
el
o
p
me
n
t
,
a
n
d
p
u
b
l
i
c
s
ec
t
o
r
m
an
a
g
eme
n
t
.
S
h
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
u
l
fa
me
i
l
i
n
d
a@
g
m
ai
l
.
co
m
.
I
m
a
m
Y
u
a
di
H
e
i
s
a
s
en
i
o
r
l
ec
t
u
r
e
r
at
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
a
n
d
L
i
b
rar
y
Sci
en
ce
,
Fa
cu
l
t
y
o
f
So
ci
al
a
n
d
P
o
l
i
t
i
c
al
S
ci
e
n
ce
s
,
U
n
i
v
ers
i
t
as
A
i
rl
an
g
g
a,
S
u
rab
a
y
a,
I
n
d
o
n
e
s
i
a.
Bo
rn
i
n
I
n
d
o
n
e
s
i
a,
h
e
e
ar
n
e
d
a
D
i
p
l
o
m
a
i
n
L
i
b
rar
y
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
fr
o
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
A
i
rl
a
n
g
g
a
(b
e
s
t
g
rad
u
at
e
,
1
9
9
6
),
a
Bac
h
el
o
r’s
i
n
L
i
b
rar
y
a
n
d
In
fo
r
m
at
i
o
n
S
ci
e
n
ce
fr
o
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
Pad
j
ad
j
aran
(1
9
9
9
),
an
M.
MT
.
i
n
Ma
n
ag
emen
t
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
fro
m
I
n
s
t
i
t
u
t
T
ek
n
o
l
o
g
i
S
e
p
u
l
u
h
N
o
p
em
b
e
r
(2
0
0
9
),
an
d
a
Ph
.
D
.
i
n
In
fo
r
m
at
i
o
n
Ma
n
ag
emen
t
fro
m
N
at
i
o
n
al
C
h
i
a
o
T
u
n
g
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
T
ai
w
a
n
(2
0
1
7
),
w
h
e
r
e
h
e
r
ece
i
v
e
d
t
h
e
O
u
t
s
t
an
d
i
n
g
Co
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
A
w
ard
.
H
i
s
t
e
ach
i
n
g
an
d
r
e
s
e
ar
ch
co
v
e
r
d
i
g
i
t
al
l
i
b
rari
e
s
,
d
i
g
i
t
al
fo
r
en
s
i
c
s
,
i
m
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
a
n
d
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
.
N
o
t
e
d
f
o
r
an
i
n
t
e
r
d
i
s
c
i
p
l
i
n
ar
y
ap
p
ro
ach
c
o
n
n
ec
t
i
n
g
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
s
c
i
en
ce,
d
i
g
i
t
al
f
o
ren
s
i
c
s
,
an
d
c
o
m
p
u
t
at
i
o
n
al
a
n
al
y
s
i
s
t
o
fi
e
l
d
s
s
u
c
h
as
an
t
h
ro
p
o
l
o
g
y
,
l
i
n
g
u
i
s
t
i
c
s
,
an
d
d
at
a
p
re
s
e
rv
at
i
o
n
,
h
e
h
as
au
t
h
o
r
e
d
n
u
me
ro
u
s
n
at
i
o
n
al
a
n
d
i
n
t
e
r
n
at
i
o
n
al
p
u
b
l
i
c
at
i
o
n
s
a
n
d
l
e
ad
s
c
o
l
l
ab
o
rat
i
v
e
a
c
a
d
em
i
c
p
ro
j
ec
t
s
.
H
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
i
m
a
m
.
y
u
a
d
i
@
fi
s
i
p
.
u
n
a
i
r.
a
c
.
i
d
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.