特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖

根據(jù)選票標(biāo)記類型（填涂、勾選、手寫符號等），算法采用不同的特征提取策略：

（1）填涂標(biāo)記識別（常見場景）

面積占比法：計算填涂框內(nèi)黑色像素占比，超過閾值（如 30%-50%）則判定為有效選擇。

例：選民使用 2B 鉛筆填涂候選人 A 的方框，掃描后該區(qū)域黑色像素占比達(dá) 45%，算法判定為有效投票。

邊緣檢測法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區(qū)域的邊緣輪廓，與標(biāo)準(zhǔn)填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規(guī)則標(biāo)記（如筆尖打滑形成的短線）。

濃度梯度分析：填涂越均勻的區(qū)域，灰度值分布越集中，算法可通過統(tǒng)計像素灰度方差來區(qū)分 “認(rèn)真填涂” 與 “輕微觸碰”。

（2）勾選或手寫符號識別

形態(tài)學(xué)分析：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)運(yùn)算，將勾選符號（√）或手寫標(biāo)記（如 “○”）轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)形狀，再與預(yù)設(shè)模板匹配。

方向特征提?。簩τ谛本€標(biāo)記（如 “/”），計算像素分布的梯度方向，判斷是否符合 “勾選” 的典型角度（如 45° 或 135°）。

（3）異常標(biāo)記檢測

多選判定：同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個標(biāo)記（如同時填涂兩個候選人框），或單票標(biāo)記數(shù)超過規(guī)定（如總統(tǒng)選舉多選 1 人），則判定為無效票。

空白票識別：所有候選區(qū)域標(biāo)記面積均低于閾值，判定為未投票。

4. 結(jié)果驗證與輸出：確保計數(shù)準(zhǔn)確性

重復(fù)校驗：對關(guān)鍵標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結(jié)果一致才確認(rèn)有效。

人工復(fù)核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標(biāo)記形狀模糊），生成圖像供選舉工作人員人工審核（如美國部分州要求對 “爭議票” 進(jìn)行人工查驗）。

數(shù)據(jù)輸出：將識別結(jié)果轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如候選人 ID、得票數(shù)），同步至中央數(shù)據(jù)庫或打印紙質(zhì)統(tǒng)計表。

本產(chǎn)品適用于黨的組織部門、政府人事部門、較大型機(jī)關(guān)企事業(yè)單位、大專院校，開展對在職干部的推薦選拔、量化測評、對單位或部門的工作評議用。另外,本產(chǎn)品還可作為省級組織部門年度評議表和考核表的專用干部考評機(jī)用。

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）。

全流程質(zhì)量控制節(jié)點

階段 具體措施

選舉前 - 模擬測試：用至少 1000 張包含各類邊緣場景的模擬選票（如重度折疊票、墨水滲透票、輕微填涂票）進(jìn)行壓力測試，識別錯誤率需＜0.01% 方可上線。

- 第三方認(rèn)證：通過國際標(biāo)準(zhǔn)（如美國 FEC 的投票系統(tǒng)認(rèn)證、ISO 25010 軟件質(zhì)量模型）的合規(guī)性審計。

選舉中 - 實時異常報警：當(dāng)連續(xù) 5 張選票出現(xiàn) “多選” 或 “空白票” 比例超過歷史均值 2 倍時，系統(tǒng)自動暫停并提示工作人員檢查（如巴西大選讀票機(jī)的實時監(jiān)控 dashboard）。

- 雙人員工值守：每臺讀票機(jī)需 2 名選舉工作人員同時在場，一人操作、一人復(fù)核，避免單人誤操作。

選舉后 - 人工抽樣審計：按選區(qū)隨機(jī)抽取 5%-10% 的紙質(zhì)選票與掃描數(shù)據(jù)比對，誤差率超過 0.5% 時啟動全量重新計票（如 2020 年美國亞利桑那州審計中，人工復(fù)核 5000 張選票，機(jī)器計數(shù)準(zhǔn)確率為 99.87%）。

- 審計日志留存：記錄每臺讀票機(jī)的開機(jī)時間、掃描張數(shù)、異常處理記錄等，保存至少 22 個月（符合美國 HAVA 法案要求）。