[논문 리뷰] A Novel Hybrid Biometric Electronic Voting System: Integrating Finger Print and Face Recognition

Shahram Najam Syed, Aamir Shaikh외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 05.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 9인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 지문과 얼굴 인식을 결합한 새로운 하이브리드 생체 인식 전자 투표 시스템을 제안한다. 이는 투표자 신원 확인을 향상시키기 위해 설계되었으며, 비아-존스 알고리즘과 하르 특징, 계층적 분류기(GPCA 및 K-NN)를 사용하여 일반 조명 조건에서 91%의 얼굴 인식 정확도를 달성한다. 이는 실시간 전자 투표 응용 분야에서 단일 생체 인식 방법보다 신뢰성과 보안성이 뛰어나다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 종이 기반 투표 시스템의 한계, 즉 높은 비용, 지연, 위조 가능성 등을 해결하기 위해.
• 전자 투표에서 신원 위조 위험을 줄이고 투표자 신원 확인 정확도를 향상시키기 위해.
• 이중 요소 생체 인식 검증을 사용하는 안전하고 실시간 동작이 가능한 생체 인식 전자 투표 시스템을 개발하기 위해.
• GPCA와 K-NN를 조합한 계층적 분류기 접근 방식의 생체 인식 비교 성능을 평가하기 위해.
• 실제 전자 투표 환경에서 하이브리드 생체 인식 시스템의 실현 가능성과 강건성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 직사각형 하르 특징을 사용하는 비아-존스 알고리즘을 통해 얼굴 특징을 탐지하고 추출하여 생체 인식 템플릿을 생성한다.
• 지문 데이터는 표준 생체 인식 템플릿 생성 기법을 사용하여 캡처 및 처리한다.
• 일반화된 주성분 분석(GPCA)과 K-가까운 이웃(K-NN)을 조합한 계층적 분류 접근 방식을 통해 특징을 비교한다.
• GPCA에서 유도된 고유 벡터를 사용하여 실시간 생체 인식 특징을 선거 당국 데이터베이스에 사전 저장된 템플릿과 비교한다.
• 시스템은 지문과 얼굴 인식을 모두 사용하여 투표자 신원을 교차 확인한다.
• 최종 결정은 두 생체 인식 모odalities의 결과를 통합하여 정확도와 보안성을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지문과 얼굴 인식을 융합한 하이브리드 생체 인식 시스템이 단일 생체 인식 시스템에 비해 투표자 신원 확인 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 GPCA와 K-NN 분류기의 계층적 사용이 전자 투표에서 생체 인식 검증 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 시스템의 얼굴 인식 정확도는 일반 조명 조건에서 얼마인가?
• RQ4 실시간 전자 투표 환경에서 시스템은 보안을 확보하고 위조를 방지하기 위해 어떻게 조치하는가?
• RQ5 시스템은 실세계 전자 투표 환경에서 수용 가능한 성능와 신뢰성으로 효과적으로 구현될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 하이브리드 시스템은 정상 조명 조건에서 91%의 얼굴 인식 정확도를 달성하여 실제 환경에서 뛰어난 성능을 보였다.
• GPCA와 K-NN를 조합한 계층적 분류기 접근 방식은 단일 분류기나 단일 생체 인식 시스템보다 검증 정확도에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 지문과 얼굴 인식의 통합은 단일 생체 인식 방법에 비해 잘못된 수락(false acceptance)과 잘못된 거부(false rejection) 위험을 크게 감소시켰다.
• 시스템은 향상된 신뢰성과 보안성을 확보하여 실시간 전자 투표 응용 분야에 적합한 것으로 나타났다.
• 결과는 이중 생체 인식 검증이 선거 과정에서 전체 시스템의 강건성과 신뢰성을 향상시킨다는 것을 시사한다.
• empirical 테스트를 통해 시스템의 성능가 검증되었으며, 안전한 전자 투표에서의 실용적 구현 가능성을 보여주었다.