準確性與規(guī)范性突出
低誤差率：通過光學圖像識別技術（如 OCR 字符識別），可匹配選票標記與預設候選人選項，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數(shù)、錯數(shù)問題。
自動過濾無效票：系統(tǒng)可預先設定規(guī)則（如 “多選”“跨頁標記”），自動識別無效選票并單獨歸類，避免人工誤判。
保留物理憑證，增強可審計性
紙質選票可追溯：掃描完成后，紙質選票仍需存檔保存（通常保存 1-3 年），若對計票結果有爭議，可通過人工復核原始選票驗證電子數(shù)據(jù)的準確性，符合 “可審計性” 法律要求（如美國《幫助美國投票法案》規(guī)定）。
成本效益優(yōu)于純人工模式
規(guī)?；瘧媒档统杀荆涸谶x民基數(shù)龐大的選舉中（如千萬級選民），單臺設備的單次使用成本（含耗材）遠低于雇傭數(shù)千名人工計票員的人力成本。
先進圖像識別算法
機器學習訓練模型：基于歷史選票數(shù)據(jù)（含規(guī)范與不規(guī)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(jīng)網(wǎng)絡（CNN）判斷填涂區(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。
動態(tài)閾值調整：根據(jù)選票印刷對比度自動調節(jié)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(guī)則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)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。
