條形碼 / 二維碼讀票機

原理：選民通過填寫或掃描條形碼 / 二維碼選票，機器讀取編碼后解析投票信息。

特點：

數據精度高，可存儲更多信息（如選區、候選人編號）。

需提前印制帶編碼的選票，適合電子化程度較高的選舉。

電子觸摸屏讀票機（Electronic Touchscreen）

原理：選民直接在觸摸屏上選擇候選人，機器實時記錄數據并生成電子選票。

特點：

操作直觀，減少人工誤差，但依賴電力和系統穩定性。

存在黑客攻擊或系統故障風險，需配合紙質備份（如 “選民驗證紙質審計軌跡” VVPAT）。

應用場景：美國部分州、巴西等電子化選舉場景。

特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖

根據選票標記類型（填涂、勾選、手寫符號等），算法采用不同的特征提取策略：

（1）填涂標記識別（常見場景）

面積占比法：計算填涂框內黑色像素占比，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，掃描后該區域黑色像素占比達 45%，算法判定為有效投票。

邊緣檢測法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區域的邊緣輪廓，與標準填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規則標記（如筆尖打滑形成的短線）。

濃度梯度分析：填涂越均勻的區域，灰度值分布越集中，算法可通過統計像素灰度方差來區分 “認真填涂” 與 “輕微觸碰”。

（2）勾選或手寫符號識別

形態學分析：通過膨脹、腐蝕等形態學運算，將勾選符號（√）或手寫標記（如 “○”）轉換為標準形狀，再與預設模板匹配。

方向特征提取：對于斜線標記（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）異常標記檢測

多選判定：同一候選區域內檢測到多個標記（如同時填涂兩個候選人框），或單票標記數超過規定（如總統選舉多選 1 人），則判定為無效票。

空白票識別：所有候選區域標記面積均低于閾值，判定為未投票。

4. 結果驗證與輸出：確保計數準確性

重復校驗：對關鍵標記區域進行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結果一致才確認有效。

人工復核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標記形狀模糊），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” 進行人工查驗）。

數據輸出：將識別結果轉換為結構化數據（如候選人 ID、得票數），同步至中央數據庫或打印紙質統計表。

爭議票處理機制

可視化復核界面：讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具（如用熱力圖顯示填涂濃度），工作人員可手動標記 “有效”“無效” 或 “待確認”（如加拿大聯邦選舉中，人工復核團隊通過專用軟件處理爭議票）。

多輪仲裁流程：對人工復核仍存爭議的選票（如填涂面積剛好卡在閾值邊緣），由選區選舉委員會 3 名成員投票決定，需至少 2 票同意方可判定有效性。