光學(xué)掃描式讀票機(jī)（Optical Scan）

原理：通過光學(xué)傳感器掃描選票上的標(biāo)記（如鉛筆填涂、墨水筆勾選），利用圖像識別技術(shù)判斷選民選擇。

特點：

成本較低，兼容紙質(zhì)選票，適合大規(guī)模選舉。

需選票格式標(biāo)準(zhǔn)化（如固定位置的填涂框）。

應(yīng)用場景：美國大選、印度議會選舉等大規(guī)模紙質(zhì)選票選舉。

機(jī)械計數(shù)讀票機(jī)（Mechanical）

原理：通過機(jī)械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計選票數(shù)量，常見于早期手動投票機(jī)。

特點：

無需電力，成本極低，但效率低、易出錯，已逐漸被淘汰。

選票讀票機(jī)是現(xiàn)代選舉數(shù)字化的核心工具，其技術(shù)演進(jìn)始終圍繞 “效率、準(zhǔn)確、” 三大目標(biāo)。盡管存在技術(shù)爭議，但通過標(biāo)準(zhǔn)化流程、多重審計機(jī)制和技術(shù)迭代，讀票機(jī)正逐步成為保障選舉公正的重要支撐。在應(yīng)用中，需結(jié)合地區(qū)電子化水平、選民習(xí)慣及需求，選擇適配的技術(shù)方案，同時強(qiáng)化人工監(jiān)督與法律規(guī)范，確保技術(shù)為民主選舉賦能。

軟件算法：從識別精度到防篡改機(jī)制

1. 多重校驗算法架構(gòu)

重復(fù)掃描比對：對每張選票進(jìn)行至少 2 次獨立掃描（間隔 50ms），比對兩次圖像的像素差異，若標(biāo)記區(qū)域灰度值偏差超過 15%，則觸發(fā)第三次掃描并人工介入（如日本選舉法要求對爭議票進(jìn)行三次掃描）。

多特征融合判斷：結(jié)合填涂面積、邊緣輪廓、灰度梯度等多維度特征，采用加權(quán)投票機(jī)制（如面積占比權(quán)重 40%+ 邊緣匹配度權(quán)重 30%+ 濃度均勻性權(quán)重 30%），避免單一特征誤判（例：某區(qū)域面積達(dá)標(biāo)但邊緣鋸齒狀，可能被判為 “無意涂抹”）。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型迭代：利用歷史選舉的有效 / 無效票數(shù)據(jù)（如美國 EAC 公開的選票數(shù)據(jù)集）訓(xùn)練 CNN 模型，對非標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記（如超框填涂、輕描標(biāo)記）的識別準(zhǔn)確率提升至 99.2% 以上。

2. 防篡改與數(shù)據(jù)完整性保護(hù)

哈希值校驗：對每張選票的掃描圖像生成哈希值（如 SHA-256），存儲于區(qū)塊鏈節(jié)點或加密數(shù)據(jù)庫，任何圖像修改都會導(dǎo)致哈希值變更，可實時檢測數(shù)據(jù)篡改（如德國部分州采用區(qū)塊鏈存證選票圖像）。

軟件版本控制：讀票機(jī)操作系統(tǒng)與識別算法采用簽名固件更新機(jī)制，僅允許通過官方渠道推送的版本（附帶數(shù)字證書）安裝，防止惡意程序植入（如 2018 年美國佛羅里達(dá)州選舉前，對所有讀票機(jī)進(jìn)行固件哈希值比對，攔截 3 臺異常設(shè)備）。