一种新型混合生物特征电子投票系统：融合指纹与人脸识别
密码学与安全
2018-06-22 v1 计算机与社会
定量方法
摘要
提出、实现并分析了一种基于新型混合设计的电子投票系统。所提系统采用两种选民验证技术，相较于基于单一识别的系统可取得更好效果。系统使用基于指纹与人脸识别的方法进行选民识别。选举过程中对选民的交叉验证比单参数识别方法具有更高精度。人脸识别系统采用 Viola-Jones 算法结合矩形 Haar 特征选择方法进行特征检测与提取，以建立生物特征模板，并在投票过程中进行特征提取。采用级联的基于机器学习的分类器，通过 GPCA（广义主成分分析）与 K-NN（K 近邻）比对特征以进行身份验证。其实现方式是将提取特征的特征向量与选举管理机构数据库中预存的生物特征模板进行比对。所提系统的结果表明，该基于级联设计的系统性能优于使用其他分类器或单独方案（即人脸或指纹方案）的系统。由于在人脸识别方面于普通光照下具有 91% 的准确率，所提系统对实时应用极为有用。中央站通过电视台与电台公布当选与落选者名单。该方法仅在整个过程以透明方式完成时才有用。然而，该系统存在一些缺陷，包括费用较高、完成投票过程耗时较长、选举管理当局的欺诈行为以及选民的不当行为 [1]。这些挑战导致选举结果被操纵。
引用
@article{arxiv.1801.02430,
title = {A Novel Hybrid Biometric Electronic Voting System: Integrating Finger Print and Face Recognition},
author = {Shahram Najam Syed and Aamir Zeb Shaikh and Shabbar Naqvi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02430},
year = {2018}
}