[論文レビュー] A Novel Hybrid Biometric Electronic Voting System: Integrating Finger Print and Face Recognition

Shahram Najam Syed, Aamir Shaikh+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2018

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 9被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、指紋と顔認識を組み合わせた新たなハイブリッドバイオメトリクス電子投票システムを提案する。このシステムは、Viola-Jonesアルゴリズムとハール特徴、および段階的分類器（GPCAとK-NN）を用いることで、通常の照明条件下で91%の顔認識精度を達成し、リアルタイムの電子投票アプリケーションにおいて、単一バイオメトリクス手法に比べ信頼性とセキュリティが向上する。

ABSTRACT

A novel hybrid design based electronic voting system is proposed, implemented and analyzed. The proposed system uses two voter verification techniques to give better results in comparison to single identification based systems. Finger print and facial recognition based methods are used for voter identification. Cross verification of a voter during an election process provides better accuracy than single parameter identification method. The facial recognition system uses Viola-Jones algorithm along with rectangular Haar feature selection method for detection and extraction of features to develop a biometric template and for feature extraction during the voting process. Cascaded machine learning based classifiers are used for comparing the features for identity verification using GPCA (Generalized Principle Component Analysis) and K-NN (K-Nearest Neighbor). It is accomplished through comparing the Eigen-vectors of the extracted features with the biometric template pre-stored in the election regulatory body database. The results of the proposed system show that the proposed cascaded design based system performs better than the systems using other classifiers or separate schemes i.e. facial or finger print based schemes. The proposed system will be highly useful for real time applications due to the reason that it has 91% accuracy under nominal light in terms of facial recognition. with bags of paper votes. The central station compiles and publishes the names of winners and losers through television and radio stations. This method is useful only if the whole process is completed in a transparent way. However, there are some drawbacks to this system. These include higher expenses, longer time to complete the voting process, fraudulent practices by the authorities administering elections as well as malpractices by the voters [1]. These challenges result in manipulated election results.

研究の動機と目的

• 従来の紙ベース投票システムの限界、すなわち高コスト、遅延、改ざんの可能性を是正すること。
• 電子投票における有権者認証の正確性を向上させ、身元偽装のリスクを低減すること。
• 二重認証のバイオメトリクス手法を用いた安全でリアルタイムのバイオメトリクスe投票システムを開発すること。
• GPCAとK-NNを組み合わせた段階的分類器のアプローチがバイオメトリクス照合に与える影響を評価すること。
• 実用的な電子投票環境におけるハイブリッドバイオメトリクスシステムの実現可能性と頑健性を示すこと。

提案手法

• システムは、長方形のハール特徴を用いて顔の特徴を検出・抽出するため、Viola-Jonesアルゴリズムを用いる。
• 指紋データは、標準的なバイオメトリクステンプレート生成技術を用いて取得・処理される。
• 段階的分類アプローチにより、一般化主成分分析（GPCA）とK-近傍法（K-NN）を組み合わせて特徴比較が行われる。
• GPCAから導出された固有ベクトルを用いて、ライブのバイオメトリクス特徴を選挙管理機関のデータベースに事前に保存されたテンプレートと比較する。
• システムは、指紋と顔認識の両方を用いて、有権者の身元を確認するためのクロス確認を実施する。
• 最終的な判断は、両方のバイオメトリクスモダリティからの結果を統合することでなされ、正確性とセキュリティが向上する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 指紋と顔認識を組み合わせたハイブリッドバイオメトリクスシステムは、単一バイオメトリクス手法に比べて有権者認証の正確性を向上させることができるか？
• RQ2 GPCAとK-NN分類器を段階的に使用することで、電子投票におけるバイオメトリクス認証の性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 通常の照明条件下で、提案されたシステムの顔認識の正確性はどの程度か？
• RQ4 リアルタイムの電子投票シナリオにおいて、システムはセキュリティを確保し、スプーフィングを防止できるか？
• RQ5 システムは、実用的な電子投票環境において、妥当なパフォーマンスと信頼性を維持して効果的に展開可能か？

主な発見

• 提案されたハイブリッドシステムは、通常の照明条件下で91%の顔認識正確性を達成し、実世界の環境でも優れた性能を示した。
• GPCAとK-NNを組み合わせた段階的分類器アプローチは、単体の分類器や単一バイオメトリクスシステムに比べ、認証正確性が優れていた。
• 指紋と顔認識の統合により、単一バイオメトリクス手法と比較して、誤認証と誤拒否のリスクが顕著に低減された。
• システムは、信頼性とセキュリティの両面で向上を示し、リアルタイムの電子投票アプリケーションへの導入に適していることが明らかになった。
• 結果から、二重バイオメトリクス認証が選挙プロセス全体の頑健性と信頼性を高めることに寄与することが示された。
• 実証的テストを通じてシステムの性能が検証され、安全な電子投票における実用的実装の可能性が示された。