論文の概要: Revitalizing Electoral Trust: Enhancing Transparency and Efficiency through Automated Voter Counting with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11740v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:10:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:41.326830
• Title: Revitalizing Electoral Trust: Enhancing Transparency and Efficiency through Automated Voter Counting with Machine Learning
• Title（参考訳）: 選挙信託の活性化: 機械学習による自動投票による透明性と効率の向上
• Authors: Mir Faris, Syeda Aynul Karim, Md. Juniadul Islam,
• Abstract要約: この研究は、OpenCV、CVZone、MOG2アルゴリズムといった最先端技術を利用する自動化システムが、選挙操作の有効性とオープン性を大幅に向上させる方法について、光を当てることを目的としている。 また、F1スコアなどの厳密な指標を用いて、自動システムの精度を手動の計数方法と体系的に比較する方法についても強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In order to address issues with manual vote counting during election procedures, this study intends to examine the viability of using advanced image processing techniques for automated voter counting. The study aims to shed light on how automated systems that utilize cutting-edge technologies like OpenCV, CVZone, and the MOG2 algorithm could greatly increase the effectiveness and openness of electoral operations. The empirical findings demonstrate how automated voter counting can enhance voting processes and rebuild public confidence in election outcomes, particularly in places where trust is low. The study also emphasizes how rigorous metrics, such as the F1 score, should be used to systematically compare the accuracy of automated systems against manual counting methods. This methodology enables a detailed comprehension of the differences in performance between automated and human counting techniques by providing a nuanced assessment. The incorporation of said measures serves to reinforce an extensive assessment structure, guaranteeing the legitimacy and dependability of automated voting systems inside the electoral sphere.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,選挙手続き中の手動投票数に関する問題に対処するために,自動投票者計数における高度な画像処理技術の適用可能性を検討することを目的とする。 この研究は、OpenCV、CVZone、MOG2アルゴリズムといった最先端技術を利用する自動化システムが、選挙操作の有効性とオープン性を大幅に向上させる方法について、光を当てることを目的としている。 実証的な結果は、特に信頼度が低い場所で、自動投票者が投票プロセスを強化し、選挙結果に対する国民の信頼を回復する方法を示している。 また、F1スコアなどの厳密な指標を用いて、自動システムの精度を手動の計数方法と体系的に比較する方法についても強調されている。 本手法は,ニュアンスドアセスメントを提供することにより,自動カウント技術と人為カウント技術の違いを詳細に把握することを可能にする。 この措置の実施は、選挙圏内の自動投票システムの正当性と信頼性を保証するとともに、広範な評価構造を強化するのに役立つ。

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