用戶體驗優化

開發多語言界面、語音引導功能，降低操作門檻。

推出 “選民驗證回執”（Voter-Verifiable Paper Audit Trail, VVPAT），允許選民通過紙質小票確認投票記錄，增強公信力。

先進圖像識別算法

機器學習訓練模型：基于歷史選票數據（含規范與不規范標記）訓練 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，通過卷積神經網絡（CNN）判斷填涂區域的像素密度，區分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態閾值調整：根據選票印刷對比度自動調節識別閾值。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）。

無效票智能標記：預設規則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區域”），系統自動將可疑選票標記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復核標記項，提升效率。

數據加密與校驗

區塊鏈存證：將掃描后的選票圖像哈希值上鏈存儲，確保數據不可篡改。任何對原始圖像的修改都會導致哈希值變更，可通過區塊鏈瀏覽器實時驗證。

雙重校驗機制：

設備內檢：掃描時同步進行 “圖像 - 模板” 校驗（如檢測選票編號是否重復、頁碼是否正確），發現異常立即暫停并報警。

第三方校驗：引入獨立軟件（如開源計票工具 OpenOCD）對掃描數據進行二次計算，對比設備輸出結果，防止單一系統漏洞。

印刷質量控制

專用紙張與油墨：使用抗皺、防靜電紙張（如 80g/m2 銅版紙），避免運輸中產生褶皺；印刷油墨需與掃描光譜匹配（如黑色油墨吸收 400-700nm 全可見光），防止彩色墨水（如藍色）被誤識別為 “未填涂”。

定位標記與二維碼：在選票邊緣添加微米級定位標記（如 “十字星” 圖案），幫助掃描設備對齊圖像；印刷加密二維碼，包含選票類型、選區等信息，掃描時自動校驗是否匹配預設模板。