選票預(yù)處理:通過(guò)紅外光源掃描選票,生成灰度圖像,同時(shí)檢測(cè)選票邊緣的定位孔(registration holes)以校準(zhǔn)位置。
區(qū)域劃分:根據(jù)選票模板,將圖像劃分為總統(tǒng)候選人區(qū)、參議員區(qū)、公投議題區(qū)等獨(dú)立 ROI。
填涂分析:對(duì)每個(gè)候選人對(duì)應(yīng)的橢圓填涂框,計(jì)算黑色像素占比,超過(guò) 35% 則判定為有效投票。
異常標(biāo)記處理:若同一總統(tǒng)候選人區(qū)檢測(cè)到 2 個(gè)及以上有效填涂,系統(tǒng)標(biāo)記為 “多選票”(overvote),該區(qū)域投票無(wú)效。
數(shù)據(jù)同步:每臺(tái)讀票機(jī)實(shí)時(shí)將計(jì)數(shù)結(jié)果通過(guò)加密網(wǎng)絡(luò)傳輸至選區(qū)服務(wù)器,同時(shí)保存原始圖像供事后審計(jì)(如 2020 年佐治亞州重新計(jì)票時(shí),人工核對(duì)了掃描圖像與紙質(zhì)選票)。
系統(tǒng)介紹:
投票選舉系統(tǒng)(掃描儀版)與電子投票箱計(jì)票原理一致,具有更輕便、靈活的特點(diǎn)。適用于小型選舉會(huì)議、分團(tuán)選舉或其他投票地點(diǎn)不集中的場(chǎng)景。
民主選舉,特別是無(wú)記名投票,一般要具有機(jī)密性、性、可靠性、準(zhǔn)確性、實(shí)用性和易操作性。
在企事業(yè)單位中,民主選舉需要處理大量的數(shù)據(jù)。如果用人工去處理,不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且難以做好真實(shí)、公平,這些工作的成果也缺乏說(shuō)服力。
如果采用高速掃描儀智能識(shí)別來(lái)讀卡,然后配合能對(duì)數(shù)據(jù)作分析處理的投票選舉統(tǒng)計(jì)軟件,組成民主投票選舉系統(tǒng),不僅能大大降低統(tǒng)計(jì)得票數(shù)和有效票據(jù)的工作量,省時(shí)省力、快速準(zhǔn)確,還能夠消除投票人的思想顧慮,和減少其它不必要的人為因素干擾,使選舉符合公平、公正、公開(kāi)的標(biāo)準(zhǔn)。
采用高速掃描儀讀選票的方式。現(xiàn)場(chǎng)聯(lián)機(jī)閱讀,多種選票混讀。使用方便、識(shí)別準(zhǔn)確,準(zhǔn)確率,無(wú)誤差。閱讀、統(tǒng)計(jì)速度快。 在軟件讀卡過(guò)程中,可以根據(jù)用戶的設(shè)定設(shè)置為多選無(wú)效、不選棄票等選項(xiàng),自動(dòng)統(tǒng)計(jì)總票數(shù)多少、有效票多少。可根據(jù)用戶需求定義涂卡圖像的識(shí)別如“√”、“O”。
讀票機(jī)的準(zhǔn)確性與可靠性依賴 “技術(shù) + 制度 + 人工” 的三維防護(hù):硬件通過(guò)冗余與校準(zhǔn)確保物理信號(hào)采集穩(wěn)定,軟件借助算法校驗(yàn)與防篡改設(shè)計(jì)提升邏輯判斷精度,制度流程則通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化操作與人工監(jiān)督彌補(bǔ)技術(shù)局限性。這種多層級(jí)保障體系在全球主要民主國(guó)家的選舉中已被驗(yàn)證 —— 根據(jù)美國(guó) EAC(選舉援助委員會(huì))2022 年報(bào)告,符合認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)的光學(xué)掃描讀票機(jī)平均錯(cuò)誤率<0.003%,遠(yuǎn)低于人工計(jì)票的 1.5% 錯(cuò)誤率。未來(lái),隨著量子加密技術(shù)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)在選舉系統(tǒng)中的應(yīng)用,讀票機(jī)的可靠性還將進(jìn)一步提升,同時(shí)保持對(duì)選民操作習(xí)慣的包容性。
軟件算法:從識(shí)別精度到防篡改機(jī)制
1. 多重校驗(yàn)算法架構(gòu)
重復(fù)掃描比對(duì):對(duì)每張選票進(jìn)行至少 2 次獨(dú)立掃描(間隔 50ms),比對(duì)兩次圖像的像素差異,若標(biāo)記區(qū)域灰度值偏差超過(guò) 15%,則觸發(fā)第三次掃描并人工介入(如日本選舉法要求對(duì)爭(zhēng)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(wú)意涂抹”)。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型迭代:利用歷史選舉的有效 / 無(wú)效票數(shù)據(jù)(如美國(guó) EAC 公開(kāi)的選票數(shù)據(jù)集)訓(xùn)練 CNN 模型,對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記(如超框填涂、輕描標(biāo)記)的識(shí)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(yàn):對(duì)每張選票的掃描圖像生成哈希值(如 SHA-256),存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)或加密數(shù)據(jù)庫(kù),任何圖像修改都會(huì)導(dǎo)致哈希值變更,可實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)篡改(如德國(guó)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(shí)別算法采用簽名固件更新機(jī)制,僅允許通過(guò)官方渠道推送的版本(附帶數(shù)字證書(shū))安裝,防止惡意程序植入(如 2018 年美國(guó)佛羅里達(dá)州選舉前,對(duì)所有讀票機(jī)進(jìn)行固件哈希值比對(duì),攔截 3 臺(tái)異常設(shè)備)。