open pdf file c# : How to enter text in pdf file software control dll winforms web page azure web forms 09_chapter%2021-part260

Chapter 2 
26 
Mathematically Hidden Markov Model contains five elements. 
I. 
Internal  States:  These  states  are  hidden  and  give  the  flexibility  to 
model different applications. Although they are hidden, usually there is 
some  kind  of  relation  between  the  physical  significance  to  hidden 
states. 
II. 
Output: O = {O1, O2, O3, . . ., On} an output observation alphabet. 
III.  Transition  Probability  Distribution:  A  =  a
ij
is  a  matrix.  The  matrix 
defines what the probability to transition from one state to another is. 
IV.  Output Observation: Probability Distribution B = b
i
(k) is probability 
of  generating  observation  symbol  O(k)  while  entering  to  state  i  is 
entered. 
V. 
The  initial  state  distribution  (π  =  {πi})  is  the  distribution  of  states 
before jumping into any state. 
Here all three symbols represents probability distributions i.e. A, B and π. The 
probability distributions A, B and π are usually written in HMM as a compact 
form denoted by lambda as λ = (A, B, π) [17]. 
 
Related work in the Statistical Algorithm 
Rajib  et.  al.  [18]  have  proposed  Hidden  Markov  Model  based  system  for 
English  Handwritten  character  recognition.  They  have  employed  global  as 
well as local feature extraction methods. HMM is trained using these feature 
and experiment is carried out. They have created a database of 13000 samples 
collected from 100 writers written five times for each character. 2600 samples 
have been used to train HMM and the rest are used to test recognition model. 
The recognition rate is achieved 98.26% using proposed system. 
Pritpal Singh and Sumit Budhiraja [19] have proposed K Nearest Neighbour 
algorithm  to  recognise  handwritten  Gurumukhi  script.  They  calculate  the 
Euclidean distance between the test point and all the reference points in order 
to find K nearest neighbours, and then arrange the distances in ascending order 
How to enter text in pdf file - insert text into PDF content in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
XDoc.PDF for .NET, providing C# demo code for inserting text to PDF file
how to add text boxes to pdf; add text pdf file
How to enter text in pdf file - VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Providing Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page in VB.NET Program
how to add a text box in a pdf file; adding text to pdf in preview
Chapter 2 
27 
and  take  the  reference  points  corresponding  to  the  k  smallest  Euclidean 
distances. A test sample is then attributed the same class label as the label of 
the majority of its K nearest (reference) neighbours. The recognition rate is 
achieved by proposed system is 72.54%. 
N.  Suguna  and  Dr.  K.  Thanushkodi  [20]  have  proposed  an  improved  K 
Nearest  Neighbour  algorithm.  Genetic  Algorithm  (GA)  is  combined  with 
KNN to improve its classification performance. Instead of considering all the 
training  samples  and  taking  k-neighbours,  the  GA  is  employed  to  take  k-
neighbours straight away and then calculate the distance to classify the test 
samples. Before classification, initially the reduced feature set is received from 
 novel  method  based  on  Rough  set  theory  hybrid  with  Bee  Colony 
Optimization (BCO). 
Emanuel Indermuhle, Marcus Liwicki and Horst Bunke [21] have proposed 
Hidden Markov Model to recognise handwritten manuscripts by writers of the 
20th  century.They  proposed  two  approaches  of  Hidden  Markov  Model  for 
training  the  recognition system.  The  first approach consists  in  training  the 
recognizer directly from scratch, while the second adapts it from a recognizer 
previously trained on a large general off-line handwriting database.  
B.V.Dhandra,  Gururaj  Mukarambi  and  Mallikarjun  Hangarge  [22]  have 
proposed  handwritten  english  uppercase  character  recognition  system. 
Handwriiten  images  are  normalized  into  32×32  dimensions.  Then  the 
normalized  images  are  divided  into  64  zones  and  their  pixel  densities  are 
calculated, generating a total of 64 features. These 64 features are submitted to 
KNN and SVM classifiers with 2 fold cross validation for recognition of the 
said characters. The recognition accuracy of 97.51% for KNN and 98.26% for 
SVM  classifiers  are  obtained  in  case  of  handwritten  English  uppercase 
alphabets. 
C# HTML5 Viewer: Deployment on DotNetNuke Site
Select “DNN Platform” in App Frameworks, and enter a Site Name. RasterEdge.XDoc.PDF. HTML5Editor.dll. Copy following file and folders to DNN Site project:
how to add text to pdf; add text to pdf file
C#: XDoc.HTML5 Viewer for .NET Online Help Manual
Enter the URL to view the online document. Office 2003 and 2007, PDF, DICOM, Gif, Png, Jpeg, Bmp Click to OCR edited file (one for each) to plain text which can
add text to pdf in preview; add text to pdf file online
Chapter 2 
28 
In [23] k-nearest neighbor classifier approach has been used for the Gujarati 
character  recognition.  It  used  the  k-nearest  samples  to  test  sample  and 
identifies it to that class which has the largest number of votes. The nearest 
neighbor  is  found  by  using  the  Euclidean  distance  measure.  For  1-NN 
classifier  the  best  recognition  rate  achieved  was  67% in the  binary  feature 
space and in regular moment space the rate was 48% [24]. 
Noha  A.  Yousri,  Mohamed  S.  Kamel  and  Mohamed  A.  Ismail  have  [25] 
proposed  distance  based  clustering  that  identifies  the  natural  shapes  of 
clusters.  In case of character recognition, where it is natural to have different 
writing styles for same character, the algorithm can be used to discover the 
continuity between character  feature  vectors,  which can’t  be  discovered by 
traditional algorithms. 
2.2.3  Structural/Syntactic Algorithm 
The recursive  description of a complex pattern in terms of  simpler patterns 
based on the  shape of the object was the initial idea behind the creation of 
structural pattern recognition [26].  
Structural algorihtm classifies  the input patterns on the basis of components 
of the  characters and  the relationship among these components.  Firstly the 
primitives of the character are identified and then strings of the primitives are 
checked on the  basis of pre-decided rules [11]. Structural pattern recognition 
is intuitively appealing because in addition to classification, this approach also 
provides a description of how the given path constructed from the primitives 
[27].  Generally  a  character  is  represented  as  a  production  rules  structure, 
whose left-hand side represents character labels  and whose right-hand side 
represents string of primitives. The right-hand side of rules is compared to the 
string of primitives extracted from a word. So  classifying a character means 
finding a path to a leaf [11].  
VB.NET Image: Image Rotator SDK; .NET Document Image Rotation
which allows VB.NET developers to enter the rotating Q 2: As the source image file (which I provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
add text box in pdf; add text to pdf document in preview
VB.NET TWAIN: TWAIN Image Scanning in Console Application
WriteLine("---Ending Scan---" & vbLf & " Press Enter To Quit & automatic scanning and stamp string text on captured to scan multiple pages to one PDF or TIFF
add text box to pdf; how to insert a text box in pdf
Chapter 2 
29 
 
Related work in the Structural Algorithm 
Jonathan J. HULL, Alan COMMIKE and Tin-Kam HO [28] have presented 
Structural analysis algorithm. The structural analysis algorithm has been fully 
implemented and tested in the proposed work.  
Hewavitharana,  S,  and  H.C.  Fernando  [29]  have  proposed  a  system  to 
recognize  handwritten  Tamil  characters  using  a  two-stage  classification 
approach, for a subset of the Tamil alphabet, which is a hybrid of structural 
and  statistical  techniques.  In  the  first  stage,  an  unknown  character  is  pre-
classified  into  one  of  the  three  groups:  core,  ascending  and  descending 
characters. Structural properties of the text line are used for this classification. 
Then, in  the  second stage, members  of the pre-classified  group are  further 
analysed using a statistical classifier for final recognition [30]. 
2.2.4  Neural Network Algorithm 
An Artificial Neural Network (ANN) is an information processing paradigm 
that  is  inspired  by  the  way  biological  nervous  systems,  such  as  the  brain, 
process  information.  It  is  composed  of  a  large  number  of  highly 
interconnected  processing  elements  (neurons)  working  in  unison  to  solve 
specific problems [31]. A neural network is a powerful data modeling tool that 
is  able  to  capture  and  represent  complex  input/output  relationships.  The 
motivation for the development of neural network technology stemmed from 
the desire to develop an artificial system that could perform "intelligent" tasks 
similar to those performed by the human brain. 
Neural Network consists three layers - input layer, hidden layer (optional) and 
output layer. 
C# TWAIN - Scan Multi-pages into One PDF Document
true; device.Acquire(); Console.Out.WriteLine("---Ending Scan---\n Press Enter To Quit also illustrates how to scan many pages into a PDF or TIFF file in C#
add text pdf reader; add text box in pdf document
VB.NET TIFF: .NET TIFF Splitting Control to Split & Disassemble
Developers can enter the page range value in this VB Data Imports System.Drawing Imports System.Text Imports System use TIFDecoder open a pdf file Dim baseDocs
adding text to a pdf; add editable text box to pdf
Chapter 2 
30 
I. 
Input Layer 
The input layer is the conduit through which the external environment presents 
a pattern to the neural network. Input layer take input from the external world 
and encode it into a convenient form.  Every input neuron should represent 
some independent variable that has an influence over the output of the neural 
network. 
The number of input neurons for the OCR is the number of pixels that might 
represent any given character. A character which represents by a 5×7 grids has 
35 pixels. So it has 35 input neurons. 
II. 
Hidden Layer 
Hidden  layer can’t see or act upon the outside world directly. These  inter-
neurons  communicate  only  with  other  neurons.  Deciding  the  number  of 
neurons in the hidden layers is a very important part of deciding your overall 
neural network architecture. Both the number of hidden layers and the number 
of neurons in each of these hidden layers must be carefully considered [32]. 
VB.NET Image: VB.NET Planet Barcode Generator for Image, Picture &
REFile.SaveDocumentFile(doc, "c:/planet.pdf", New PDFEncoder()). type barcode.Data = "01234567890" 'enter a 11 Color.Black 'Human-readable text-related settings
how to insert text box in pdf document; add text field to pdf acrobat
31 
There are many rule-of-thumb methods for determining the correct number of 
neurons to use in the hidden layers, such as the following: 
• 
The number of hidden neurons should be between the size of the input 
layer and the size of the output layer. 
• 
The number of hidden neurons should be 2/3 the size of the input layer, 
plus the size of the output layer. 
• 
The number of hidden neurons should be less than twice the size of the 
input layer. 
III.  Output Layer 
The output layer of the neural network is what actually presents a pattern to 
the external environment. The number of output neurons should be directly 
related to the type of work that the neural network is to perform.  
The number of output neurons used by the OCR program will vary depending 
on  how  many  characters  the  program  has  been  trained  to  recognize.  The 
default training file that is provided with the OCR program is used to train it to 
recognize 26 characters. Using this file, the neural network will have 26 output 
neurons. Presenting a  pattern  to the input  neurons  will  fire the appropriate 
output neuron that corresponds to the letter that the input pattern represents 
[33]. 
In a neural network, each node performs some simple computations, and each 
connection conveys a signal from one node to another, labeled by a number 
called the “connection strength” or “weight” indicating the extent to which a 
signal is amplified or diminished by a connection. 
2.2.4.1 Types of Neural Network 
Neural  network  architectures  can  be  classified  as,  Feed  Forward  network, 
Feedback (Recurrent) networks and Self Organizing Map. 
Chapter 2 
32 
2.2.4.1.1 Feed Forward Neural Network 
In feed forward neural network, the information moves in only one direction, 
forward, from the input nodes, through the hidden nodes (if any) and to the 
output nodes. There are no cycles or loops in the network [34]. There are two 
types  of Feed  Forward Network. Single Layer Feed Forward  Network  (An 
input layer directly connected to output layer) and Multi-Layer Feed Forward 
Network (an input layer and an output layer with one or more hidden layers). 
2.2.4.1.2 Feedback(Recurrent) Neural Network 
A Feed forward neural network having one or more hidden layers with at least 
one feedback loop is known as feedback network. A feedback neural network 
is  any  network  whose  neurons  send  feedback  signals  to  each  other.    The 
feedback may be a self-feedback, i.e., where output of neuron is feedback to 
its own input [33]. Unlike feed forward neural networks, feedback network 
can use their internal memory to process arbitrary sequences of inputs. This 
makes  them  applicable  to  tasks  such  as  unsegment  connected  handwriting 
recognition, where they have achieved the best known results [35]. 
Figure 2.7 Feed Forward Neural Network 
Chapter 2 
33 
2.2.4.1.3 Self-Organizing Map 
A self-organizing  map (SOM)  or self-organizing  feature  map (SOFM)  is  a 
type  of artificial  neural  network (ANN)  that  is  trained  using unsupervised 
learning to  produce  a  low-dimensional  (typically  two-dimensional), 
discretized  representation of the input  space of the  training samples,  called 
a map. Self-organizing maps are different from other artificial neural networks 
in  the  sense  that  they  use  a  neighborhood  function  to  preserve 
the topological properties of  the input space  [36]. The Self Organizing Map 
(SOM)  is  invented  by Teuvo  Kohonen.  So  it  is  also  called  Kohonen  Self 
Organizing Map. 2-dimensional Kohonen layer is shown in Figure 2.9. 
Like most artificial neural networks, SOMs operate in two modes: training and 
mapping.  "Training"  builds  the  map  using  input  examples  (a competitive 
process,  also  called vector  quantization),  while  "mapping"  automatically 
classifies a new input vector. The goal of learning in the self-organizing map 
is to cause different parts of the network to respond similarly to certain input 
patterns [36]. 
The network (the units in the grid) is initialized with small random values. A 
neighborhood radius is set to a large  value. The input is presented and the 
Euclidean distance between the input and each output node is calculated. The 
ce is selected, and this node, together with its 
ood radius, will have their weights modified to 
t.  The  algorithm  results  in  a  network  where 
h class thus creating a map of the found classes 
pattern  of  outputs.  The  training  process,  therefore,  extracts  the  statistical 
properties of the training set and group’s similar vector into classes. Applying 
a vector from a given class to the input will produce a specific output vector, 
but there is no way to determine prior to training which specific output pattern 
will  be  produce  by  given  input  vector  class.  Hence  the  outputs  of  such  a 
network  must  generally  be  transformed  into  a  comprehensible  form 
subsequent to the training process [38] [39, 40]. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested