本产品适用于党的组织部门、政府人事部门、较大型机关企事业单位、大专院校，开展对在职干部的推荐选拔、量化测评、对单位或部门的工作评议用。另外,本产品还可作为省级组织部门年度评议表和考核表的专用干部考评机用。

软件算法：从识别精度到防篡改机制

1. 多重校验算法架构

重复扫描比对：对每张选票进行至少 2 次独立扫描（间隔 50ms），比对两次图像的像素差异，若标记区域灰度值偏差超过 15%，则触发第三次扫描并人工介入（如日本选举法要求对争议票进行三次扫描）。

多特征融合判断：结合填涂面积、边缘轮廓、灰度梯度等多维度特征，采用加权投票机制（如面积占比权重 40%+ 边缘匹配度权重 30%+ 浓度均匀性权重 30%），避免单一特征误判（例：某区域面积达标但边缘锯齿状，可能被判为 “无意涂抹”）。

机器学习模型迭代：利用历史选举的有效 / 无效票数据（如美国 EAC 公开的选票数据集）训练 CNN 模型，对非标准标记（如超框填涂、轻描标记）的识别准确率提升至 99.2% 以上。

2. 防篡改与数据完整性保护

哈希值校验：对每张选票的扫描图像生成哈希值（如 SHA-256），存储于区块链节点或加密数据库，任何图像修改都会导致哈希值变更，可实时检测数据篡改（如德国部分州采用区块链存证选票图像）。

软件版本控制：读票机操作系统与识别算法采用签名固件更新机制，仅允许通过官方渠道推送的版本（附带数字证书）安装，防止恶意程序植入（如 2018 年美国佛罗里达州选举前，对所有读票机进行固件哈希值比对，拦截 3 台异常设备）。

全流程质量控制节点

阶段 具体措施

选举前 - 模拟测试：用至少 1000 张包含各类边缘场景的模拟选票（如重度折叠票、墨水渗透票、轻微填涂票）进行压力测试，识别错误率需＜0.01% 方可上线。

- 第三方认证：通过国际标准（如美国 FEC 的投票系统认证、ISO 25010 软件质量模型）的合规性审计。

选举中 - 实时异常报警：当连续 5 张选票出现 “多选” 或 “空白票” 比例超过历史均值 2 倍时，系统自动暂停并提示工作人员检查（如巴西大选读票机的实时监控 dashboard）。

- 双人员工值守：每台读票机需 2 名选举工作人员同时在场，一人操作、一人复核，避免单人误操作。

选举后 - 人工抽样审计：按选区随机抽取 5%-10% 的纸质选票与扫描数据比对，误差率超过 0.5% 时启动全量重新计票（如 2020 年美国亚利桑那州审计中，人工复核 5000 张选票，机器计数准确率为 99.87%）。

- 审计日志留存：记录每台读票机的开机时间、扫描张数、异常处理记录等，保存至少 22 个月（符合美国 HAVA 法案要求）。

争议票处理机制

可视化复核界面：读票机软件提供选票图像放大、灰度值可视化工具（如用热力图显示填涂浓度），工作人员可手动标记 “有效”“无效” 或 “待确认”（如加拿大联邦选举中，人工复核团队通过专用软件处理争议票）。

多轮仲裁流程：对人工复核仍存争议的选票（如填涂面积刚好卡在阈值边缘），由选区选举委员会 3 名成员投票决定，需至少 2 票同意方可判定有效性。