重塑选举信任：通过机器学习实现自动计票以提升透明度与效率

为了解决选举过程中人工计票的问题，本研究旨在探讨使用先进图像处理技术进行自动计票的可行性。该研究旨在阐明，利用 OpenCV、CVZone 和 MOG2 算法等前沿技术的自动化系统如何能够极大提高选举操作的效率和透明度。实证结果展示了自动计票如何改善投票过程并重建公众对选举结果的信心，尤其是在信任度较低的地区。研究还强调了应使用严格的指标（如 F1 分数）来系统性地比较自动系统与人工计票方法的准确性。通过提供细致的评估，该方法能够深入理解自动与人工计票技术在性能上的差异。引入上述指标有助于强化全面的评估框架，确保自动投票系统在选举领域的合法性与可靠性。