Ngày bầu cử 15/03/2026 vừa qua là sự kiện chính trị trọng đại, nơi cử tri cả nước thực hiện quyền và nghĩa vụ công dân để lựa chọn đại biểu Quốc hội và đại biểu Hội đồng Nhân dân (HĐND) các cấp, theo nguyên tắc phổ thông, bình đẳng, trực tiếp và bỏ phiếu kín. Các kỳ bầu cử gần đây ghi nhận quy mô cử tri rất lớn (xấp xỉ 79 triệu cử tri), phản ánh tính chất “ngày hội toàn dân” nơi thể hiện trách nhiệm và quyền lợi của Nhân dân, mỗi lá phiếu đã thể hiện được ý chí và nguyện vọng của Nhân dân, với Cơ quan quyền lực cao nhất là Quốc hội và cơ quan nhà nước tại địa phương.
Công tác tổ chức được Hội đồng Bầu cử Quốc gia và các Ủy ban bầu cử địa phương triển khai theo quy định. Việc kiểm phiếu và thống kê để xếp hạng các Ứng viên là việc làm quan trọng, đòi hỏi sự chính xác, tỉ mỉ và tốn rất nhiều thời gian; việc này do mỗi Tổ bầu cử(thường gồm 21 thành viên) thực hiện.
Lưu ý pháp lý: Luật bầu cử có nói rõ, nghiêm cấm mọi hình thức chụp hình hoặc (và) quay phim phiếu bầu. Nội dung trong bài viết này chỉ Mô phỏng giả định việc kiểm phiếu bằng AI cho mục đích học thuật.
Bây giờ hãy cùng tìm hiểu nhé
I. OCR cho phân tích hình ảnh
OCR (Optical Character Recognition – Nhận dạng ký tự quang học) là công nghệ tự động trích xuất chữ từ ảnh/scan/PDF thành văn bản máy đọc được. Về kỹ thuật, OCR kết hợp thị giác máy tính và mô hình ngôn ngữ để phát hiện vùng chữ, nhận dạng ký tự, ghép thành từ/câu; nhờ đó tài liệu số hóa có thể tìm kiếm, sao chép, chỉnh sửa và đưa vào các quy trình tự động hóa.
Trong bối cảnh mô phỏng kiểm phiếu, OCR đặc biệt hữu ích ở khả năng truy xuất vị trí (bounding box) của cụm “Ông/Bà + họ tên”, giúp đối chiếu với đường gạch do thuật toán thị giác máy tính phát hiện. Sự kết hợp này nâng độ chính xác khi phân biệt “gạch đúng cách” và phân loại phiếu hợp lệ/không hợp lệ theo tiêu chí đã huấn luyện.
Hiện nay có rất nhiều AI có thể làm việc này, đặc biệt là số lượng phiếu đầu vào rất lớn như:
- JustScanText – Batch OCR,
- OLOCR – OCR,
- DeepOCR – OCR số lượng lớn miễn phí (tối ưu hàng trăm – hàng ngàn file),
- i2OCR (bản dịch vụ trả phí – dành cho xử lý siêu lớn),
- FileDrop Bulk OCR.
Hoặc những AI phổ thông như:
- ChatGPT,
- Microsoft Copilot,
- Claude,
- Gemini.
II. Quy trình Phân loại phiếu, kiểm phiếu và kiểm tra kết quả
Dù sử dụng phương pháp kiểm phiếu Thủ công hay Tự động hay Bán tự động để thực hiện, thì đây vẫn là quy trình chuẩn mực phải tuân theo.
1. Quy ước và định nghĩa
- Mỗi phiếu có 5 ứng viên, tạm gọi là: A, B, C, D, E.
- Gạch tên ứng viên nghĩa là KHÔNG bầu cho ứng viên đó.
- Không gạch tên ứng viên nghĩa là BẦU cho ứng viên đó.
- Chỉ xét các nét gạch NGANG đi xuyên qua toàn bộ cụm ‘Ông/Bà + họ và tên’.
- Màu sắc mực không ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
2. Phân biệt như thế nào là gạch đúng cách
Một dòng được xem là ‘gạch đúng cách’ khi nét gạch thỏa các điều kiện sau:
• Là một đường gần ngang (độ nghiêng nhỏ).
• Nét gạch đi qua toàn bộ cụm từ ‘Ông/Bà’ đến hết họ và tên.
• Độ phủ theo chiều ngang đạt tối thiểu khoảng 90% chiều dài dòng chữ.
• Nét gạch cắt qua phần chữ, không chỉ chạm nhẹ hoặc gạch dưới.
• Có thể gồm 1–2 nét liền, nhưng vẫn phải tạo thành đường gạch ngang rõ ràng cắt qua tên.
3. Tiêu chí xác định phiếu hợp lệ và không hợp lệ
a. Phiếu hợp lệ
- Phiếu gạch đúng quy cách 4 người / 5 người(tức là bầu cho 1 người).
- Phiếu gạch đúng quy cách 3 người / 5 người(tức là bầu cho 2 người).
- Phiếu gạch đúng quy cách 2 người / 5 người(tức là bầu cho 3 người).
b. Phiếu không hợp lệ
- Không gạch ai.
- Chỉ gạch 1 người.
- Gạch hết 5 người.
- Viết thêm chữ hoặc thêm tên người khác.
- Có ký hiệu lạ (dấu sao, dấu tick, hình vẽ…).
- Khoanh tròn tên ứng viên.
- Gạch chéo (X) vào tên ứng viên.
- Gạch chân (underline) tên ứng viên.
- Gạch sai quy cách (không đè hết lên “Ông/Bà + Họ tên”).
4. Phân loại phiếu theo nhóm
- Nhóm 1: Phiếu gạch tên 4 người(tức là bầu cho 1 người).
- Nhóm 2: Phiếu gạch tên 3 người(tức là bầu cho 2 người).
- Nhóm 3: Phiếu gạch tên 2 người(tức là bầu cho 3 người).
- Nhóm 4: Là các phiếu không hợp lệ.
Lưu ý quan trọng: Việc phân loại phiếu thì AI hoàn toàn có thể làm được, nhưng để AI dễ dàng nhận biết phiếu, thì quy trình này Tổ kiểm phiếu nên làm thủ công trước.
5. Tổng hợp và kiểm tra logic kết quả
- Đếm tổng số phiếu bầu cho các ứng viên A, B, C, D, E. Và giả sử được bảng thống kê như sau:
| Tên Ứng viên | Số phiếu bầu |
| A | a |
| B | b |
| C | c |
| D | d |
| E | e |
- Gọi n1 là số phiếu hợp lệ gạch 4 người(phiếu nhóm 1).
- Gọi n2 là số phiếu hợp lệ gạch 3 người(phiếu nhóm 2).
- Gọi n3 là số phiếu hợp lệ gạch 2 người(phiếu nhóm 3).
- Áp dụng công thức kiểm tra: a + b + c + d + e = n1 + 2×n2 + 3×n3.
Nếu hai vế bằng nhau, kết quả tổng hợp được xem là nhất quán và hợp lệ.
III. Quy trình áp dụng AI/OCR kiểm phiếu
Lưu ý: Đây là Quy trình hoàn toàn tự động, nghĩa là Tổ kiểm phiếu chưa phân loại phiếu theo 4 nhóm thủ công trước.
- Công việc 1: Dạy AI thế nào là gạch đúng cách: nét gần ngang; cắt toàn bộ “Ông/Bà + họ tên”; độ phủ ≥90% chiều ngang; không phải gạch chân; 1–2 nét tạo thành đường gạch rõ. Gửi kèm 1 ảnh mẫu.
- Công việc 2: Dạy AI 3 loại phiếu hợp lệ: gạch 4/5; gạch 3/5; gạch 2/5 (phần còn lại là người được bầu). Gửi ≥3 ảnh, mỗi ảnh một loại hợp lệ.
- Công việc 3: Dạy AI 9 loại phiếu không hợp lệ: không gạch ai; gạch 1; gạch 5; viết thêm; ký hiệu lạ; khoanh tròn; gạch chéo; gạch chân; gạch sai quy cách. Gửi 9 ảnh, trên mỗi ảnh là 1 tiêu chí(hoặc có thể gửi ít hơn 9 ảnh, nhưng phải đủ 9 tiêu chí; có thể gộp nhiều tiêu chí/ảnh).
- Công việc 4: Vận hành theo lô/đợt (≤10 ảnh/đợt):
Kỹ xảo chuẩn bị trước: Đặt tên file dạng Phieu(đợt)-(số).png để tiện tra cứu, ví dụ: Phieu(1)-(1).png … Phieu(1)-(10).png. Việc này hoàn toàn có thể làm trong Window bằng F2(rename)
5 bước AI cần làm trong MỖI ĐỢT:
B1) Phân tích từng ảnh: xác định dòng bị gạch đúng cách; gắn nhãn không bầu/bầu; phân loại Hợp lệ/Không hợp lệ (nêu lý do và tên ảnh để người dùng AI biết và điều chỉnh nếu cần).
Ví dụ: Phieu(5)-(2).png Không hợp lệ, sau khi người dùng AI xem lại trong Window nếu xét thấy đây là phiếu hợp lệ thì có thể prompt cho AI “Phieu(5)-(2) là phiếu hợp lệ, hãy thống kê”
B2) BẢNG CHI TIẾT ĐỢT: #, Tên ảnh/Thứ tự, Số người bị gạch, Trạng thái, Không bầu (A/B/C/D/E), Được bầu (A/B/C/D/E), Lý do.
B3) TỔNG KẾT ĐỢT: a_đợt..e_đợt (chỉ tính phiếu hợp lệ); n1_đợt (gạch 4), n2_đợt (gạch 3), n3_đợt (gạch 2).
B4) KIỂM CHỨNG CÔNG THỨC ĐỢT: a_đợt+b_đợt+c_đợt+d_đợt+e_đợt = n1_đợt + 2*n2_đợt + 3*n3_đợt → báo KHỚP/Không khớp.
B5) CỘNG DỒN TÍCH LŨY: cập nhật a..e và n1..n3; kiểm chứng công thức tích lũy a+b+c+d+e = n1 + 2*n2 + 3*n3; trả block số liệu lưu lại.
Như vậy: Công việc 4 sẽ lặp lại nhiều lần. Sau mỗi lần, AI phải chấm, tổng kết đợt, cộng dồn tích lũy và kiểm chứng công thức.
Cuối cùng, sau khi hoàn thành n đợt, người dùng AI cần yêu cầu dạng prompt: “Số phiếu đã hết, hãy xuất bảng chi tiết; tổng kết a..e và n1, n2, n3; kiểm chứng công thức a+b+c+d+e = n1 + 2*n2 + 3*n3”.
Mẫu Prompt cho Công việc 4:
Mình sẽ gửi nhiều ảnh phiếu bầu theo đợt, mỗi đợt tối đa 10 ảnh.
Bạn hãy:
1) Chấm chi tiết từng ảnh theo quy tắc:
2) Cho mỗi ĐỢT:
– Bảng chi tiết (theo thứ tự ảnh mình gửi).
– Tổng kết ĐỢT: a_đợt..e_đợt; n1_đợt, n2_đợt, n3_đợt; kiểm chứng công thức cho ĐỢT.
3) Cộng dồn TÍCH LŨY:
– Cập nhật a..e và n1..n3 toàn bộ từ đầu đến hiện tại.
– Kiểm chứng công thức cho TÍCH LŨY.
4) Lưu trạng thái lại sau mỗi ĐỢT để lần sau cộng dồn tiếp.
Nhắc lại: Đây là Mô phỏng quy trình kiểm phiếu bằng AI, không được áp dụng thực tế khi luật chưa cho phép.
Tham khảo thêm
– Tổng quan bầu cử Quốc hội & HĐND các cấp, tin/bài giới thiệu về quy mô cử tri và công tác tổ chức. (Gợi ý: Vietnam News, VOV, MOIT, VietnamPlus/VNA)
– Giới thiệu OCR và ứng dụng: IBM Think – What is OCR; Adobe Acrobat – What is OCR; Wikipedia – Optical Character Recognition; các bài viết giới thiệu OCR tại Việt Nam.
Giảng viên Trần Thế Bảy
Bộ môn Ứng dụng phần mềm
FPT Polytechnic Hồ Chí Minh
