基于符号识别技术的选举计票系统研究

基于符号识别技术的选举计票系统研究

论文摘要

在我国信息社会高速发展的今天,传统的选举计票方式已经远远不能够满足社会的需求。以往的计票方式,如基于人工唱票的方式、基于电子选举方式和基于机器识别和智能票箱的方式,在各种民主选举中发挥了极大作用,但是各种计票方式还是存在不少的缺点。人工唱票方式是由人工进行记录和统计选票,这种方式不仅费时费力、效率低,而且容易出错,又因为监督不严,很难保证民主选举的公平公正性,影响民主选举的进度及质量。电子选举方式由于自身的技术缺点,它的安全性、可靠性一直受到人们的争议,而且选举会议结束后没有可用来验票的票根,选票形式单一,都使得电子选举的推广和使用受到了很大的限制。基于机器识别和智能票箱的计票方式是目前社会上使用的一种选举计票系统,它结合了现代计算机资源和OMR技术,是一种新的实时选举计票系统,采用图像处理和信息卡识别算法实现对信息卡上标记的识别,系统可以实时的对选票信息进行通信、信号控制、符号识别、统计等,但是该系统使用的选票形式是带有填涂卡的选票,这使得此系统在推广和使用上受到了很大的限制。“基于符号识别技术的选举计票系统研究”的设计解决了这一难题,本系统可以识别选民手写的各种符号,如“√、×、○、●、\、/”等,符合人们填写选票的习惯,具有很强的实用性。本系统设计的“基于符号识别技术的选举计票系统”以现有的智能票箱为投票箱,对票箱内图像获取系统和符号识别系统进行了改进,系统由若干符号识别设备(即智能票箱)、主机和录入终端组成星型网络的结构,使用与普通光学标记阅读机不同的技术,采用符号识别的技术、算法完成选票上各种手写符号的识别。即首先通过CMOS摄像头把选票作为整幅图像输入,再用算法定位、分割,然后按照符号识别方法,由符号识别子系统识别出“√、×、○、●、/”等各种手写符号,另选他人信息以及由于模糊或有污损而不能确认的手写符号的处理,是将相关的小块图像通过网络通讯模块传送到录入终端,显示在计算机屏幕上由人工进行识别,从而提高了符号识别的精准度。最后将各个子系统识别的结果通过网络发至主机,由主机统计得出选举结果。本系统研究内容主要包括自动生成选票、票箱内手写符号识别、另选他人实现和主机选举计票各个子系统和整个选举计票系统网络架构的实现,以及主机如何测试各网络线路,如何监控各个符号识别设备和录入终端的工作状态等。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选举与选票
  • 1.2 选票统计系统发展
  • 1.2.1 基于人工唱票的选票统计
  • 1.2.2 基于电子选举的选票统计
  • 1.2.3 基于机器识别和智能票箱的选票统计
  • 1.3 本文内容和组织结构
  • 1.3.1 本文内容
  • 1.3.2 本文结构
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 图像处理及选票图像预处理
  • 2.1 图像处理简介
  • 2.1.1 数字图像的表示
  • 2.1.2 数字图像文件格式
  • 2.2 数字图像处理的方法和内容
  • 2.2.1 数字图像处理的方法
  • 2.2.2 数字图像处理的内容
  • 2.3 选票图像预处理
  • 2.3.1 灰度化
  • 2.3.2 二值化
  • 2.3.3 平滑处理
  • 2.3.4 倾斜校正
  • 2.3.5 图像细化
  • 2.3.6 归一化
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 自动生成选票系统
  • 3.1 引言
  • 3.2 系统界面设计
  • 3.3 系统功能实现
  • 3.3.1 系统用户管理
  • 3.3.2 选举信息录入
  • 3.3.3 选票版面设计
  • 3.3.4 选票打印
  • 3.3.5 数据维护
  • 3.3.6 帮助
  • 3.4 软件生成选票格式
  • 3.5 实验结果及分析
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 选票信息识别
  • 4.1 选票图像版面理解
  • 4.1.1 选票图像的结构特点分析
  • 4.1.2 选票图像的结构识别
  • 4.2 选举符号识别
  • 4.2.1 手写符号提取
  • 4.2.2 选举符号识别
  • 4.3 实验结果
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 网络通信系统
  • 5.1 系统设计方案
  • 5.1.1 计算机网络简介
  • 5.1.2 本系统设计方案
  • 5.2 系统功能
  • 5.2.1 系统主要模块
  • 5.2.2 系统功能介绍
  • 5.3 系统实现方案
  • 5.4 其他功能实现
  • 5.4.1 主机功能
  • 5.4.2 符号识别设备
  • 5.4.3 录入终端功能
  • 5.4.4 另选他人功能
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 本文的主要贡献
  • 6.2 下一步研究工作
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在读期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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