This paper addresses the democracy-oriented regulatory and legal requirements that e-democracy impacts. It demonstrates that the structure of the political system also plays a significant role in the decision to develop an e-voting application. The short term perspective of the questions put before the electorate obliterate the long term perspective in which many policy problems have to be seen. A well-designed e-voting system should produce an audit trail that is even stronger than that of conventional systems (including paper-based systems). Remote Internet voting systems pose significant risk to the integrity of the voting process, and should not be fielded for use in public elections until substantial technical and social science issues are addressed. Conclusively the paper focuses on the specific attributes an electronic voting (polling place) system should respect and ensure such as transparency, verifiability, accountability, security and accuracy in relation to the constitutional requirements such as General, Free. Equal, Secret, Direct and Democratic.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.168-182
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2020
Spoofing attacks, especially replay attacks, pose great security challenges to automatic speaker verification (ASV) systems. Current works on replay attacks detection primarily focused on either developing new features or improving classifier performance, ignoring the effects of feature variability, e.g., the channel variability. In this paper, we first establish a mathematical model for replay speech and introduce a method for eliminating the negative interference of the channel. Then a novel feature is proposed to detect the replay attacks. To further boost the detection performance, four post-processing methods using normalization techniques are investigated. We evaluate our proposed method on the ASVspoof 2017 dataset. The experimental results show that our approach outperforms the competing methods in terms of detection accuracy. More interestingly, we find that the proposed normalization strategy could also improve the performance of the existing algorithms.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.12
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pp.1045-1050
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2005
This paper describes a design experience of a low-cost 6 DOF spatial tracker system where relative low accuracy and relatively long ranges, wireless communication will be achieved by means of low cost accelerometers and gyros with contemporary microprocessor. However, there are two key problems; one is the bias drift problem and the other is that single or double integration of acceleration signal suffers not only from noise but also from nonlinear effects caused by gravity. To be specific, beginning and stopping of hand motions needs to be accurately detected to initiate and terminate integration process to get position and pose of the hand from accelerometer and gyro signals, since errors due to noise and/or hand-shaking motions accumulated by integration processes. Several experimental results are shown to validate our proposed algorithms.
Activity-Based Costing(ABC) is an accounting cost system which allocates the overhead cost to each cost object more accurately. ABC system achieves improved accuracy in estimating the cost of cost object by using multiple cost drivers to trace the cost of activities to the cost objects associated with the resources consumed by those activities. The selection and the aggregation of these cost driver candidates can pose difficult problems. This paper deals with these problems in mathematical programming approach. The first model is formulated as an integer programming model in cost driver selection and the second model is formulated as multi-objective goal programming model in reduction of cost drivers already selected.
In this paper, we propose a method combining an accelerometer with a cross structured light system to estimate the golf green slope. The cross-line laser provides two laser planes whose functions are computed with respect to the camera coordinate frame using a least square optimization. By capturing the projections of the cross-line laser on the golf slope in a static pose using a camera, two 3D curves’ functions are approximated as high order polynomials corresponding to the camera coordinate frame. Curves’ functions are then expressed in the world coordinate frame utilizing a rotation matrix that is estimated based on the accelerometer’s output. The curves provide some important information of the green such as the height and the slope’s angle. The curves estimation accuracy is verified via some experiments which use OptiTrack camera system as a ground-truth reference.
FastSLAM is a factored solution to SLAM problem using a Rao-Blackwellized particle filter. In this paper, we propose a practical FastSLAM implementation method using an infrared camera for indoor environments. The infrared camera is equipped on a Pioneer3 robot and looks upward direction to the ceiling which has infrared tags with the same height. The infrared tags are detected with theinfrared camera as measurements, and the Nearest Neighbor method is used to solve the unknown data association problem. The global map is successfully built and the robot pose is predicted in real time by the FastSLAM2.0 algorithm. The experiment result shows the accuracy and robustness of the proposed method in practical indoor environment.
In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively
Data storage and data communication currently pose a major problems for all parties involved with power quality and power system monitoring. The Problem aries from the tremendous amount of data involved. There is a common desire in the power industry to find new techniques for high-accuracy data compression and data storage. This paper introduces a data compression technique that is very suitable for application to power quality waveforms. The proposed technique is applied in splitting the monitored signal into two components. Those are stationary and nonstationary components. Each component is compressed and encoded.
This paper addresses an underwater landmark for updating UUV positioning information. A method is proposed in which the landmark's cubic shape and edge are recognized. The reliability, installation load, and management of landmark design were taken into consideration in order to assess practical applications of the landmark. Landmark recognition was based on topological features. The straight line recognition confirmed the landmark's location and enabled an UUV to accurately estimated its underwater position with respect to the landmark. An efficient recognition method is proposed, which provides real-time processing with limited UUV computing power. An underwater experiment was conducted in order to evaluate the proposed method's reliability and accuracy.
At 3-D vision measuring, the camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. One is that establishes reference points in space, and the other is that uses the grid type frame and statistical method. But, the former has difficult to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. The advantage of this algorithm is that it can estimate position, pose and distance between camera and object ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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