接觸式讀票機(Contact-based)
原理:通過物理接觸(如金屬觸點)檢測選票上的導電標記(如特殊墨水填涂),形成電路導通來識別選擇。
特點:
識別速度快,但對選票材質(zhì)和標記墨水要求高。
易受污漬、折疊影響,應(yīng)用場景較窄。
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(shù)據(jù)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(tǒng)穩(wěn)定性。
存在黑客攻擊或系統(tǒng)故障風險,需配合紙質(zhì)備份(如 “選民驗證紙質(zhì)審計軌跡” VVPAT)。
應(yīng)用場景:美國部分州、巴西等電子化選舉場景。
典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案
挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應(yīng)對措施
不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源(如紅光 + 紅外光),針對不同墨水(鉛筆、藍黑墨水、熒光筆)調(diào)整檢測波長。
- 機器學習模型訓練:用歷史數(shù)據(jù)訓練分類器,區(qū)分不同墨水材質(zhì)的標記。
選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復(fù)算法:通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。
- 污漬識別模型:用深度學習區(qū)分 “人為標記” 與 “自然污漬”(如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則)。
非標準填涂(如超框、輕描) - 彈性閾值設(shè)定:根據(jù)填涂中心位置,允許標記超出框線一定范圍(如框線外 5 像素內(nèi)仍算有效)。
- 概率化判定:結(jié)合填涂位置、面積、濃度等多維度特征,給出 “有效概率”(如 80% 概率為有效標記),而非非黑即白的判斷。
選票格式變更(如新版選票) - 動態(tài)模板配置:允許管理員導入新選票模板,自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則,無需修改底層算法。
選票預(yù)處理:通過紅外光源掃描選票,生成灰度圖像,同時檢測選票邊緣的定位孔(registration holes)以校準位置。
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)等獨立 ROI。
填涂分析:對每個候選人對應(yīng)的橢圓填涂框,計算黑色像素占比,超過 35% 則判定為有效投票。
異常標記處理:若同一總統(tǒng)候選人區(qū)檢測到 2 個及以上有效填涂,系統(tǒng)標記為 “多選票”(overvote),該區(qū)域投票無效。
數(shù)據(jù)同步:每臺讀票機實時將計數(shù)結(jié)果通過加密網(wǎng)絡(luò)傳輸至選區(qū)服務(wù)器,同時保存原始圖像供事后審計(如 2020 年佐治亞州重新計票時,人工核對了掃描圖像與紙質(zhì)選票)。