how to view pdf file in asp.net using c# : Extract images from pdf acrobat software Library dll winforms asp.net azure web forms 09_chapter%2022-part108

Chapter 2 
36 
 
Back Propagation Training Algorithm 
Back propagation is a simplest and most general methods used for supervised 
training of multilayered neural networks. The back-propagation algorithm uses 
supervised  learning,  which  means  that  we  provide  the  algorithm  with 
examples of the input and outputs we want the network to compute, and then 
the  error  is  computed.  Back-propagation  algorithm  is  the  most  familiar, 
powerful,  and  effective  algorithm  used  to  train  the  multilayer  perception 
(MLP) networks. 
The back propagation algorithm trains a given feed-forward multilayer neural 
network for a given set of input patterns with known classifications. When 
each entry of the sample set is presented to the network, the network examines 
its output response to the sample input pattern. The output response is then 
compared to the known and desired output and the error value is calculated. 
Based on the error, the connection weights are adjusted [45]. The aim of the 
back-propagation algorithm is to reduce the error, until the ANN learns the 
training data. The training starts with random weights, and aim is to adjust 
them to arrive at minimal error. 
The  back  propagation  learning  algorithm  can  be  divided  into  two  phases: 
propagation and weight update. 
Phase 1: Propagation 
Each propagation involves the following steps: 
I. 
Forward propagation  of a  training  pattern's  input  through the  neural 
network in order to generate the propagation's output activations. 
II. 
Backward propagation of the propagation's output activations through 
the neural network using the training pattern target in order to generate 
the deltas of all output and hidden neurons. 
Extract images from pdf acrobat - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
some pdf image extractor; pdf extract images
Extract images from pdf acrobat - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract image from pdf using; extract color image from pdf in c#
Chapter 2 
37 
Phase 2: Weight Update 
For each weight-synapse follow the following steps: 
I. 
Multiply its output delta and input activation to get the gradient of the 
weight. 
II. 
Subtract a ratio (percentage) of the gradient from the weight. 
This ratio (percentage) influences the speed and quality of learning; it is called 
the learning rate. The greater the ratio, the faster the neuron trains; the lower 
the ratio, the more accurate the training is. The sign of the gradient of a weight 
indicates where the error is increasing; this is why the weight must be updated 
in the opposite direction [46]. 
Repeat phase 1 and 2 until the performance of the network is satisfactory. 
 
Related work in the Neural Network Algorithm 
Parveen Kumar, Nitin Sharma and Arun Rana [47] have proposed handwritten 
character recognition system using multi-layer feed forward back propagation 
neural  network  without  feature  extraction.  For  the  neural  network,  each 
character is resized into 70x50 pixels, which is directly subjected to training. 
That is, each resized character has 3500 pixels and these pixels are taken as 
features for training the neural network. The proposed system has 4 layers – 
one input layer, one output layer and two hidden layers, having 200 neurons in 
the  first  hidden  layer  and  100  neurons  in  the  second  hidden  layer.  The 
recognition rate is 80.96%. 
Yusuf Perwej and Ashish Chaturvedi [48] have proposed neural networks for 
developing a system that can recognize handwritten English alphabets. Each 
English alphabet is represented by binary values that are used as input to a 
simple  feature  extraction  system,  whose  output  is  fed  to  neural  network 
system. The recognition rate is 82.5%. 
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Extract hyperlink inside PDF. PDF Write. Redact text content, images, whole pages from PDF file. Edit, update, delete PDF annotations from PDF file. Print.
extract images from pdf acrobat; extract images pdf acrobat
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. NET supports file conversion between PDF and various documents and images, like Microsoft
extract image from pdf c#; extract pdf images
Chapter 2 
38 
Sameeksha Barve [49]  has proposed  optical character  recognition  based on 
artificial  neural  network  (ANN).  The  ANN  is  trained  using  the  Back 
Propagation  algorithm. In  the proposed  system, each typed English letter is 
represented  by  binary  numbers  that  are  used  as  input  to  a  simple  feature 
extraction system whose output, in addition to the input, are fed to an ANN. 
Afterwards, the Feed Forward Algorithm gives insight into the enter workings 
of  a  neural  network  followed  by  the  Back  Propagation  Algorithm  which 
compromises Training, Calculating Error, and Modifying Weights. 
MdFazlul  Kader  and  Kaushik  Deb  [50]  have  proposed  artificial  neural 
network based simple colour and size invariant character recognition system 
using  feed-forward  neural  network  to  recognize  English  alphanumeric 
characters. They use single layer feed forward neural network so there is no 
hidden  layer  and  only  one  type  of  weight,  input-output  weight.  The  input 
character matrix is normalized into 12×8 matrix for size invariant recognition 
and fed into the proposed network which consists of 96 input and 36 output 
neurons. They have tested network by more than 20 samples per character on 
average  and  give  99.99%  accuracy  only  for  numeric  digits  (0-9),  98% 
accuracy only for letters (A-Z) and more than 94% accuracy for alphanumeric 
characters by considering inter-class similarity measurement. 
Pradeep  et.  al.  [51]  have  proposed  neural  network  based  classification  of 
handwritten character recognition system. Each individual character is resized 
to 30 X 20 pixels for processing. They are using binary features to train neural 
network.  However  such  features  are  not  robust.  In  post  processing  stage, 
recognized  characters  are  converted  to  ASCII  format.  Input  layer  has  600 
neurons equal to number of pixels. Output layer has 26 neurons as English has 
26  alphabets.  Proposed  ANN  uses  back  propagation  algorithm  with 
momentum and adaptive learning rate [52]. 
C# Windows Viewer - Image and Document Conversion & Rendering in
in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Convert to PDF. Convert to Various Images.
extract image from pdf in; extract image from pdf java
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. 2003, 2007 and above versions, raster images (Jpeg, Png PowerPoint to PDF Conversion.
extract image from pdf; extract jpg pdf
Chapter 2 
39 
Velappa et.al. [53] have proposed multi scale neural network based approach.  
Proposed system first convert camera captured RGB image to binary image. 
Width to Height Ratio (WH), Relative Height (RH) ratio, Relative Width ratio 
(RW) is calculated to remove unnecessary connected components from image. 
For multi scale neural network, detected character is resized to 20 X 28 pixels, 
10 X 14 pixels and 5 X 7 pixels. Binary features of these different resolution 
images are given to three layer feed forward back propagation algorithm [52]. 
Akash Ali et al. [54] have proposed handwritten Bangla character recognition 
using  Back  propagation  Feed-forward  neural  network.  First,  Create  binary 
image then, extract the feature and form input vector. Then, apply the input 
vector in the neural network. The experimental result shows that the proposed 
recognition method gives 84% accuracy and less computational cost than other 
method. 
V. Kalaichelvi and Ahammed Shamir Ali [55] have proposed Application of 
Neural  Networks  in  Character  Recognition.  The  application  of  neural 
networks in recognizing characters from a printed script is explored. Contrast 
to  traditional  methods  of  generalizing  the  character  set,  a  highly  specific 
character set is trained for each type. 
Ujjwal  Bhattacharya,  B. B.  Chaudhuri  [56]  used a  distinct  MLP classifier. 
They worked on Devanagari, Bengali and English handwritten numerals. A 
back propagation (BP) algorithm was used for training the MLP classifiers. It 
provided 99.27% and 99.04% recognition accuracies on the original training 
and test sets of Devanagari numeral database, respectively [57]. 
2.2.5  Support Vector Machine 
Support vector machines  (SVMs also support vector networks)  are  a  set of 
related supervised learning methods used for classification. 
C# Word - Word Conversion in C#.NET
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. document, including Jpeg, Png, Bmp, Gif images, .NET Graphics PDF to Word Conversion.
pdf image extractor; extract image from pdf acrobat
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
Features and Benefits. Powerful image converter to convert images of JPG, JPEG formats to PDF files; No need for Adobe Acrobat Reader; Seamlessly integrated into
extract images from pdf file; extract images from pdf
Chapter 2 
40 
SVMs are relatively new approach compared to other supervised classification 
algorithms,  they  are  based  on  statistical  learning  theory  developed  by  the 
Russian scientist Vladimir Naumovich Vapnik back in 1962 and since then, 
his  original  ideas  have  been  perfected  by  a  series  of  new  techniques  and 
algorithms [58]. 
Support  vector  machines  have  proved  to  achieve  good  generalization 
performance with no prior knowledge of the data. The principle of an SVM is 
to  map  the  input  data  onto  a  higher  dimensional feature  space  nonlinearly 
related  to  the  input  space  and  determine  a  separating  hyper  plane  with 
maximum margin between the two classes in the feature space[60] [61]. This 
approach, in general, guarantees that the larger the margin is the lower is the 
generalization error of the classifier [62]. 
If such hyper plane exists, it is clear that it provides the best separation border 
between the two classes and it is known as the maximum-margin hyper plane 
and such a linear classifier is known as the maximum margin classifier [62]. 
Figure 2.10 Separation hyper planes. H1does not separate the two classes; 
H2separates but with a very tinny margin between the classes and H3separates the 
two classes with much better margin than H2 
PDF to WORD Converter | Convert PDF to Word, Convert Word to PDF
No need for Adobe Acrobat and Microsoft Word; Has built-in wizard to guide your Open PDF to Word Convert first; Load PDF images from local folders in "File" in
extract images from pdf files; some pdf image extract
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. PPT) 2003, 2007 and above versions, raster images (Jpeg, Png Excel to PDF Conversion.
pdf image extractor online; extract jpg from pdf
Chapter 2 
41 
A support vector machine is a maximal margin hyper plane in feature space 
built by  using a  kernel function  in  gene  space. This  results  in a  nonlinear 
boundary  in  the  input  space.  The  optimal  separating  hyper  plane  can  be 
determined without any computations in the higher dimensional feature space 
by using  kernel  functions  in  the  input space [60].  Commonly  used kernels 
include:-  
I. 
Linear Kernel:   
K(x, y) = x * y  
II. 
Radial Basis Function (Gaussian) Kernel:   
K(x, y) = exp (-||x – y||2/2σ2)  
III.  Polynomial Kernel:   
K(x, y) = (x * y + 1) 
For  multi-class  classification,  binary  SVMs  are  combined  in  either  one 
against-All or one-against-one (pair wise) scheme. 
I. 
One against All 
The “one against all” strategy consists of constructing one SVM per class to 
separate  members  of  that  class  from  members  of  other  classes.  Usually, 
classification of an unknown pattern is done according to the maximum output 
among all SVMs. 
GIF to PDF Converter | Convert GIF to PDF, Convert PDF to GIF
and convert PDF files to GIF images with high quality. It can be functioned as an integrated component without the use of external applications & Adobe Acrobat
how to extract images from pdf file; extract image from pdf file
DICOM to PDF Converter | Convert DICOM to PDF, Convert PDF to
organized interface, allowing users to convert DICOM (DICOM) images to, from PDF documents with converters, users do not need to load Adobe Acrobat or any
extract image from pdf acrobat; extract images pdf
pport Vector Machine 
osed a recognition model for English handwritten 
letter)  character  recognition  that  uses  Freeman 
representation  technique  of  an  image  character. 
VM) has  been  chosen  for  the  classification. The 
, built from SVM classifiers was efficient enough 
Figure 2.12 Diagram of binary One against One region boundaries on a basic 
problem 
Chapter 2 
43 
Shailedra  Kumar  Shrivastava  and  Sanjay  S.  Gharde  [66]  have  proposed 
Support Vector Machine for Handwritten Devanagari  Numeral Recognition. 
Binary classification techniques of Support Vector Machine is implemented 
and linear kernel function is used in SVM.  This linear SVM produces 99.48% 
overall recognition rate. 
Munish Kumar, M. K. Jindal and R. K. Sharma [67] have proposed Support 
Vector Machine for Handwritten Gurumukhi characters. The classifier that has 
been employed is SVM with three flavors, i.e., SVM with linear kernel, SVM 
with polynomial kernel and SVM with RBF kernel.  The features have been 
inputted  to  the  classifiers  individually  and  have  also  been  inputted 
simultaneously. The recognition rate achieved by proposed system is 94.29%. 
Parveen Kumar, Nitin Sharma and Arun Rana [68] have proposed handwritten 
character recognition system using SVM. For the SVM classifier, recognition 
model  is divided  in  two  phases  namely,  training  and  testing  phase.  In  the 
training phase 25 features are extracted from each character and these features 
are used  to  train  the SVM.  In  the  testing  phase  SVM  classifier  is  used  to 
recognize the characters. Recognition rate using linear function is 94.8%. 
Anshuman  Sharma  [57]  has  proposed  handwritten  digit  Recognition  using 
Support Vector Machine. In this proposed work the SVM (binary classifier) is 
applied to multi class numeral recognition problem by using one-versus-rest 
type  method.  The  SVM  is  trained  with  the  training  samples  using  linear 
kernel.  
Pritpal  Singh  and  Sumit  Budhiraja  [19]  have  proposed  SVM  algorithm  to 
recognise  handwritten  Gurumukhi  script.  They  use  Radial  Basis  Function 
(Gaussian) Kernel and Polynomial Kernel and achieved 73.02% and 95.04% 
recognition rate respectively. 
Chapter 2 
44 
ZHAO Bin et. al. [69] have used Support Vector Machine for classification 
and its Application in Chinese check recognition system.  The experiment on 
NIST numeral database and the actual check samples shows that comparison 
with other classifiers, SVM possesses better generalization ability. They have 
got 99.95% accuracy [70]. 
Gita  Sinha  et.al.  [70]  have  proposed  SVM  for  Handwritten  Gurumukhi 
Character Recognition. In the proposed system Radial Basis Function kernel is 
used and they achieved 95.11% recognition rate. 
N. Shanthi and K. Duraiswamy [71] have proposed a recognition system for 
offline unconstrained handwritten Tamil characters based on  support vector 
machine.  Due  to  the  difficulty  in  great  variation  among  handwritten 
characters, the system is trained with 106 characters and tested for 34 selected 
Tamil  characters.  The  characters  are  chosen  such  that  the  sample  data  set 
represents almost all the characters. Pixel densities are calculated for different 
zones of the image and these values are used as the features of a character. 
These features are used to train and test the support vector machine [72]. 
In [73] authors propose the Support Vector Machine (SVM) based recognition 
scheme towards the recognition of Gujarati handwritten numerals. A technique 
based on  affine invariant  moments for feature extraction is  applied and the 
recognition rate of 91% approximately [74]. 
2.2.6  Decision Tree Classifier 
The  concept  of  decision  tree  is  decomposition  of  complex  problem  into 
smaller,  more  manageable  whereby  it  represents  the  relationship  among 
attribute  and  decision  in  a  diagram  that  mimic  to  tree  [75]  [76].  The 
classification is produced by algorithm that identifies various ways of splitting 
a data into branch-like tree segment. The segmentations basically comprise 3 
structures; internal node donates a test on attribute, branch node represent an 
Chapter 2 
45 
outcome of the test, and leaf nodes represent class distribution. Decision Tree 
has  several  algorithms  such  as  ID3,  C4.5  (extension  of  ID3),  and  CART. 
Generally, tree induction and tree pruning are two main processes in Decision 
tree classifier. Tree induction is an iterative training process which involves 
splitting the attributes into smaller subsets. This process starts by analyzing the 
whole dataset to find the condition attributes whereby when it is selected as a 
splitting rule, it will result in nodes that are most different from each other 
with respect to the target class. Subsequently, the tree will be generalized in 
pruning process by removing least reliable tree branches and accuracy will be 
improved [75].  
A  Decision  Tree  is  a  tree  in  which  each  branch  node  represents  a  choice 
between  a  numbers  of  alternatives,  and  each  leaf  node  represents  a 
classification or decision [75]. In the decision tree, the root and internal nodes 
contain  attribute  test  conditions  to  separate  records  that  have  different 
characteristics. 
Figure 2.13 Decision Tree 
Documents you may be interested
Documents you may be interested