pdf viewer in asp net c# : Add photo to pdf application software utility html azure winforms visual studio BayesianReader9-part332

Bayesian Reader                                                                                                                                                              89 
Whaley, C. P. (1978). Word-nonword classification time. 
Journal of Verbal Learning and Verbal 
Behavior, 17
(2), 143-154. 
Wheeler, D. D. (1970). Processes in word recognition. 
Cognitive Psychology, 1
, 59-85. 
Zevin, J. D., & Seidenberg, M. S. (2004). Age-of-acquisition effects in reading aloud: Tests of 
cumulative frequency and frequency trajectory. 
Memory & Cognition, 32
(1), 31-38. 
Add photo to pdf - insert images into PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sample C# code to add image, picture, logo or digital photo into PDF document page using PDF page editor control
acrobat insert image into pdf; add image to pdf in preview
Add photo to pdf - VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Guide VB.NET Programmers How to Add Images in PDF Document
how to add a picture to a pdf document; adding images to a pdf document
Bayesian Reader                                                                                                                                                              90 
Footnotes 
1.
See Geisler & Kersten (2002) , for a brief introduction to the concept of the ideal observer, or 
Geisler (2003),  for a slightly more formal treatment. 
2.
The program used to run the simulations (Windows version only) is available to download from 
http://www.mrc-cbu.cam.ac.uk/~dennis/BayesianReader
3.
CELEX frequencies were obtained by collapsing over all occurrences of each orthographic 
form in the CELEX database. 
4.
Under some circumstances it would also be possible perform lexical decision by assuming that 
the lexicon contained a single ‘nonword’ for which  
f(I|nonword) 
had the same small value 
regardless of the perceptual input. A lexical decision response could be based on the 
corresponding 
P(nonword|I). 
If the input is a non-word, all 
f(I|W
i
will approach zero, and 
P(nonword|I)
will therefore approach 1.0. If the input is a word, 
f(I|nonword) 
will be small 
relative to
the sum of 
P(W
i
|input)
x P(W
i
), and P(nonword|I)
will approach zero.  
VB.NET Image: Mark Photo, Image & Document with Polygon Annotation
What's more, if coupled with .NET PDF document imaging add-on, the VB.NET annotator SDK can easily generate polygon annotation on PDF file without using
add image pdf; adding a jpg to a pdf
VB.NET Image: Image Cropping SDK to Cut Out Image, Picture and
VB.NET image cropper control SDK; VB.NET image cropping method to crop picture / photo; you can adjust the size of created cropped image file, add antique effect
add a picture to a pdf; how to add jpg to pdf file
Bayesian Reader                                                                                                                                                              91 
5.
Acknowledgements 
I would like to thank Maarten van Casteren who was responsible for programming the model, and 
Ian Nimmo-Smith who provided helpful advice. 
VB.NET Image: Image Scaling SDK to Scale Picture / Photo
To help you know more about this VB.NET image scaling control add-on, we scaling control SDK API, developer can only scale one image / picture / photo at a
adding jpg to pdf; add photo to pdf
C# Image: How to Add Antique & Vintage Effect to Image, Photo
this C#.NET antique effect creating control add-on is widely used in modern photo editors, which powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
adding an image to a pdf file; add picture pdf
Bayesian Reader                                                                                                                                                              92 
Appendix A
Calculation of word probabilities in the Bayesian Reader 
Representation of words
In the representations used in the simulations reported here, each word is represented by a vector of 
26 L, where L is the number of letters in the word. In the sub-vectors corresponding to each letter 
one coordinate is set to 1 and the remainder to 0. Each word vector therefore corresponds to a point 
in multidimensional perceptual space. 
Note that, in principle, the coordinates of the vector can take any real value and can be altered to 
reflect, for example, letter similarity. 
The input letter-string is also represented by a vector of the same form. The input vector therefore 
also corresponds to a point in perceptual space. 
Sampling
Each sample presented to the model is derived by adding zero-mean Gaussian noise, with 
standard-deviation σ, to each coordinate of the vector corresponding to the input letter string. After 
each new sample 
s
t
is received, the mean µ of the sample vectors is updated. This is simply 
calculated by computing the average value of the sample vectors for each coordinate. 
The standard error of the mean (SEM) is then computed. The SEM is calculated on the basis of the 
distance between the location of each sample vector and the location of the mean of the sample 
vectors. Distance between two vectors (the sample mean µ and a sample vector 
s
t
) is given by  
VB.NET Image: Image Resizer Control SDK to Resize Picture & Photo
VB.NET Image & Photo Resizing Overview. The practical this VB.NET image resizer control add-on, can powerful & profession imaging controls, PDF document, image
add image to pdf java; adding image to pdf
VB.NET Image: How to Save Image & Print Image Using VB.NET
NET programmers save & print image / photo / picture from NET method and demo code to add image printing printing multi-page document files, like PDF and Word
add photo to pdf form; add an image to a pdf acrobat
Bayesian Reader                                                                                                                                                              93 
(
)
2
1
(16)
i n
t
t
i
ti
i
d
s
s
µ
µ
=
=
=
=
where  µ is the vector corresponding to the mean, and 
s
t
is the sample vector and 
n
is the number of 
coordinates of the vector (number of dimensions/features) which, in the present case is 26 L. 
The SEM is calculated in the usual way, where SEM is  
(17)
M
N
σ
σ
=
And sigma is given by :    
(18)
1
2
2
nN
d
i N
i
i
=
=
=
σ
where N is the sample size.  
VB.NET Image: Tutorial for Flipping Image Using Our .NET Image SDK
version of .NET imaging SDK and add the following becomes a mirror reflection of the photo on the powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
add photo to pdf file; add a picture to a pdf file
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Support removing vector image, graphic picture, digital photo, scanned signature, logo, etc. Remove Image from PDF Page Using C#. Add necessary references:
how to add a jpeg to a pdf file; add jpg to pdf form
Bayesian Reader                                                                                                                                                              94 
Calculating the likelihood of each word:
(
)
(19)
( | | ) ) 2
2
2
2
/2
2
M
i
M
D
n
i
e
W
f
σ
πσ
µ
=
The likelihood of each word is then calculated on the basis of the distance, 
D
= ||
µ
- W
i
|| 
between 
each word and the mean of the input sample. The likelihood, 
f
(µ|W
i
), is then given by 
Note that as all the calculations are based on likelihood ratios, the first term of equation (19) can be 
ignored, as it is common to all likelihoods, giving: 
(20)
( | | )
2
2
2
M
i
D
i
e
W
f
σ
µ
=
This, in conjunction with word frequency (
P(W
x
)), provides the values used to compute 
P(W
x
|
µ
)  
for every word, 
(21)
( | | ))
( ( ( )
( | | )
( )
( | | )
1
=
=
×
×
=
i m
i
i
i
x
x
x
W
f
PW
W
f
PW
PW
µ
µ
µ
where 
m
is the number of words in the lexicon. Equation 21 is equivalent to Equation 8 in the main 
text. 
In lexical decision the same equations govern the calculation of nonword probabilities. When the 
task is identification, a response is generated when 
P(W|I)
for one word exceeds the specified 
response threshold. 
Bayesian Reader                                                                                                                                                              95 
Appendix B
Calculation of Background Nonwords
The likelihood or probability of background nonwords can be calculated, or approximated, in 
different ways, depending on the nature of the input representations.  The current simulations take 
advantage of the fact that, given the form of the letter representations used, all letter strings must 
fall at one of a set of discrete distances from the closest letter string to the mean, as determined by 
the number of letters they share with that string. For any given letter string there will be 
background nonwords that differ by one letter, by two letters, and so on up to the length of the 
letter string. For any word or letter string of a given length we can calculate how many other letter 
strings can be constructed that differ by 1, 2 or more letters.  For example, for 4-letter strings the 
figures are 100, 3750, 62500 and 390625, for 1, 2, 3 and 4 letters. We also know how far these 
letter strings are from a given letter-string. These distances are 1.41, 2.0, 2.45 and 2.83 respectively 
(i.e. 2, 4, 6, 8).  So, for any input I, we can use this information to estimate the contribution of 
the background nonwords to P(I| a nonword), and hence calculate P(a word | I), as in Equation 8
.
Note that the frequency of the virtual nonword is still set to be the same as the average word 
frequency, and the full set of background nonwords plus the virtual nonword are set to have the 
same total frequency as the words. That is, overall, both the words and the nonwords have a 
summed probability of 0.5. The relevant calculations are shown in Equations 22-25. 
Bayesian Reader                                                                                                                                                              96 
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
) (25)
( |
)
( |
)
)/ ( ( |
( |
|
(24)
1/
1
0.5/26
)
(
(23)
0.5/
)
(
(22)
( | | )
)
( |
)
( |
1
BNW
f I
BNW
P
VNW
f I
VNW
P
word
f I I a
word
f I I a
I
word
Pa
m
m
BNW
P
nonword
background
P
m
VNW
P
nonword
virtual
P
N
f I I D
BNW
f I
nonwords
background
f I
L
i L
i
i
i
×
+
×
+
=
− ×
=
=
=
=
×
=
=
=
=
Where m is the number of words in the lexicon, 26 is the number of letters in the alphabet, L is the 
word length, D
i
is the distance from the input mean of nonwords differing by i letters, and N
i
is the 
number of nonwords at that distance. As already noted, this simple model of background nonwords 
takes no account of factors such as whether or not nonwords might be pronounceable. Also, all 
regions of space have the same nonword density, regardless of how many words are in that region. 
In fact, because the number of possible letter strings is so much greater than the number of actual 
words, no correction is made for the fact that some very small proportion of possible strings will 
correspond to words. Furthermore, because the distances to background nonwords are measured 
relative to the input, there is no guarantee that they will correspond exactly to real letter strings. 
Although it is possible to develop a more elaborate model of background nonwords, the method 
described here does what is required to roughly balance the overall word and nonword probabilities 
early in processing when there is still ambiguity in the input. Indeed, simulations using slightly 
different models of background nonwords produce the same pattern of results. When the SEM is 
large, probabilities will now be influenced both by words that are some way away from the input 
word, and also by distant nonwords. If a very high probability threshold is used, it makes little 
difference whether the background words are included. With high thresholds, only words and 
nonwords very close to the input have any influence on the probabilities. The addition of the 
background nonwords adds hardly anything to the computational complexity of the model as it only 
Bayesian Reader                                                                                                                                                              97 
adds one term for each letter in the input string. Most of the computation still involves calculation 
of word probabilities. 
If words are recognized via letter representations (as in Pelli et al., 2003), the background 
likelihood can be calculated in a different way. P(I|W) is given by the product of  P(I|letter) for 
each letter in the word. An estimate of the likelihood of the background nonwords can then be 
based on 
. This is effectively the summed likelihood of each string of letters 
that is not one of the words. The virtual nonword itself is simply the most likely sequence of letters 
that is not a word (this is similar  to setting ND to a distance corresponding to a letter).  A version 
of the model using an intermediate letter level has been implemented and produces results very 
similar to the simulations reported here. 
=
=
i n
i
i
Letter
P I
0
))
( |
1
The procedure used for letters illustrates that, even when not using a letter level,  the influence of 
background nonwords can be estimated by working in the domain of probabilities rather than 
likelihoods. In the same way that the probability of all letter strings must sum to 1, the area under 
the pdf of the normal distribution (as in Figure 1) must also sum to 1. Combined with the 
assumption that no nonword can be closer than ND to the nearest word, this provides another way 
of obtaining an approximate correction for background nonwords. If the distribution is centered on 
the word closest to the mean, there is a slice 2 x ND wide in the center of the pdf that cannot 
contain a nonword. With a large SEM this slice will correspond to only a small proportion of the 
total probability. If the input is a word, and the SEM is very small, this slice will encompass the 
entire pdf. The contribution of background nonwords will therefore be proportional to the area in 
the tails of the normal distribution beyond +/- ND, which depends only on the SEM. It would also 
Bayesian Reader                                                                                                                                                              98 
be possible to take this further and subtract out an estimate of the probability of the words derived 
from their likelihoods. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested