準確性與規(guī)范性突出

低誤差率：通過光學(xué)圖像識別技術(shù)（如 OCR 字符識別），可匹配選票標(biāo)記與預(yù)設(shè)候選人選項，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數(shù)、錯數(shù)問題。

自動過濾無效票：系統(tǒng)可預(yù)先設(shè)定規(guī)則（如 “多選”“跨頁標(biāo)記”），自動識別無效選票并單獨歸類，避免人工誤判。

保留物理憑證，增強可審計性

紙質(zhì)選票可追溯：掃描完成后，紙質(zhì)選票仍需存檔保存（通常保存 1-3 年），若對計票結(jié)果有爭議，可通過人工復(fù)核原始選票驗證電子數(shù)據(jù)的準確性，符合 “可審計性” 法律要求（如美國《幫助美國投票法案》規(guī)定）。

成本效益優(yōu)于純?nèi)斯つＪ?

規(guī)?；瘧?yīng)用降低成本：在選民基數(shù)龐大的選舉中（如千萬級選民），單臺設(shè)備的單次使用成本（含耗材）遠低于雇傭數(shù)千名人工計票員的人力成本。

先進圖像識別算法

機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型：基于歷史選票數(shù)據(jù)（含規(guī)范與不規(guī)范標(biāo)記）訓(xùn)練 AI 算法，識別 “未填滿方框”“跨邊界填涂”“鉛筆顏色不均” 等場景。例如，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）判斷填涂區(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)選票印刷對比度自動調(diào)節(jié)識別閾值。例如，對深色背景選票提高亮度檢測閾值，避免因印刷色差導(dǎo)致的誤識別（如藍色印章在淺色紙張上的陰影干擾）。

無效票智能標(biāo)記：預(yù)設(shè)規(guī)則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標(biāo)記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)自動將可疑選票標(biāo)記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復(fù)核標(biāo)記項，提升效率。