Oval Detection Report

FL_Collier_20201103

Audit Engine version:'v2.32.X'

Run Date: 2026-09-18 19:52:10.961383 Copyright (c) Citizens' Oversight

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Settings in effect for this report

setting value note
vendor 'ES&S'
target_side 'left' should drive the default option/ocr clip region direction in vendor.py's layout_params for a right-side-target ballot, same as option_clip_region already does -- ocr_clip_region has no such default yet, see vendor.py
ml_min_detection_probability_pct 80 positions scoring below this are never detected at all
grid_rows_to_drop 2 last N y-grid rows excluded from candidate positions entirely -- no in-code default, vendor-specific unless a job overrides it
ml_target_exclude_regions none
ml_target_eval_w x ml_target_eval_h 72 x 32 classifier's own evaluation-clip size
target_offset_x/y (page 1) 0, 0
target_offset_x_p1/y_p1 (page 2+) 0, 0
mapping_ocr_detect_only False
mapping_ocr_match_only True map_option_names_ocr()'s own two-flag split -- affects whether map/ml_detected_targets.csv reflects a real detection pass or a reused one, not this report's own generation

Summary

218 of 220 styles have detected oval count exactly matching the EIF-expected count.

2 styles do NOT match ('diff': positive = more detected than expected, negative = fewer) -- also saved as map/oval_count_mismatches.csv:

style_num expected detected diff
0288 33 23 -10
2015 34 33 -1

X-bin Column Analysis

Total x-bins discovered: 17 (real columns: 3, outliers/noise: 14)

Real Columns (common x-bins, ≥50% style coverage)

x_avg coverage num_styles num_dets style_count
107.9 100.0% 210 2193 210
624.2 100.0% 210 1452 210
1140.8 50.0% 105 562 105

Outlier/Noise X-bins (<50% coverage)

x_avg coverage num_styles num_dets affected_styles
495.1 31.0% 65 65 0046, 0105, 0116, 0117, 0118, 0119, 0120, 0123, 0126, 0129...
173.0 20.0% 42 47 0001, 0002, 0005, 0012, 0015, 0017, 0019, 0023, 0026, 0028...
1012.2 5.7% 12 12 0007, 0032, 0036, 0041, 0063, 0080, 0085, 0088, 0097, 0103...
561.5 5.2% 11 13 0008, 0021, 0024, 0038, 0045, 0051, 0058, 0060, 0068, 0082...
689.2 3.3% 7 9 0044, 0046, 0048, 0085, 0088, 0089, 0161
948.6 2.4% 5 7 0008, 0049, 0089, 0226, 0227
366.3 1.4% 3 3 0123, 0197, 0208
1076.0 1.0% 2 2 0007, 0076
1269.5 1.0% 2 2 0042, 0046
300.0 0.5% 1 1 0159
431.0 0.5% 1 1 0046
756.0 0.5% 1 1 0179
1207.0 0.5% 1 1 0034
1333.0 0.5% 1 1 0091

Full Oval List for Mismatched Styles

Every detected oval for a style whose count still doesn't match expected, after xbin filtering -- oval match % is the classifier's own probability; bin membership % is the share of the job's styles sharing that oval's x-bin (its real-column confidence). Neither alone identifies which oval is the extra/missing one here -- that's exactly why the style is still unresolved -- but seeing both together may reveal a pattern (e.g. a consistently lower match % or a borderline bin %) the filter isn't using yet.

Style 0288 (expected 33, detected 23, diff -10)

page x y oval_match_pct bin_x_avg bin_membership_pct common_bin
1 108 827 95.5% 107.9 100.0% True
1 108 947 92.9% 107.9 100.0% True
1 108 1067 93.0% 107.9 100.0% True
1 108 1187 89.7% 107.9 100.0% True
1 108 1307 83.8% 107.9 100.0% True
1 108 1426 91.4% 107.9 100.0% True
1 108 1547 91.6% 107.9 100.0% True
1 108 1587 99.1% 107.9 100.0% True
1 108 1707 100.0% 107.9 100.0% True
1 108 2065 80.8% 107.9 100.0% True
1 108 2145 95.9% 107.9 100.0% True
1 108 2662 85.2% 107.9 100.0% True
1 108 3139 100.0% 107.9 100.0% True
1 627 1027 84.2% 624.2 100.0% True
1 627 1507 93.4% 624.2 100.0% True
1 627 1547 94.6% 624.2 100.0% True
1 627 1986 96.9% 624.2 100.0% True
1 627 2782 100.0% 624.2 100.0% True
1 627 2862 82.2% 624.2 100.0% True
2 108 2692 99.3% 107.9 100.0% True
2 622 3256 95.9% 624.2 100.0% True
2 622 3298 100.0% 624.2 100.0% True
2 1139 3016 99.9% 1140.8 50.0% True

Style 2015 (expected 34, detected 33, diff -1)

page x y oval_match_pct bin_x_avg bin_membership_pct common_bin
1 108 845 99.8% 107.9 100.0% True
1 108 968 96.2% 107.9 100.0% True
1 108 1090 99.8% 107.9 100.0% True
1 108 1211 98.6% 107.9 100.0% True
1 108 1334 99.6% 107.9 100.0% True
1 108 1456 99.4% 107.9 100.0% True
1 108 1580 99.7% 107.9 100.0% True
1 108 1704 99.0% 107.9 100.0% True
1 108 2111 98.5% 107.9 100.0% True
1 108 2561 98.9% 107.9 100.0% True
1 108 2642 96.4% 107.9 100.0% True
1 108 3088 99.9% 107.9 100.0% True
1 108 3128 85.4% 107.9 100.0% True
1 627 1009 84.9% 624.2 100.0% True
1 627 1049 99.2% 624.2 100.0% True
1 627 1498 84.9% 624.2 100.0% True
1 627 1539 99.3% 624.2 100.0% True
1 627 1990 97.8% 624.2 100.0% True
1 627 2030 99.9% 624.2 100.0% True
1 627 2478 99.9% 624.2 100.0% True
1 627 2519 99.9% 624.2 100.0% True
1 627 2844 98.2% 624.2 100.0% True
1 627 2925 99.9% 624.2 100.0% True
1 1143 887 99.9% 1140.8 50.0% True
1 1143 968 99.7% 1140.8 50.0% True
1 1143 2478 99.5% 1140.8 50.0% True
1 1143 2519 99.5% 1140.8 50.0% True
2 108 2724 98.0% 107.9 100.0% True
2 108 2765 99.7% 107.9 100.0% True
2 624 3254 99.7% 624.2 100.0% True
2 624 3294 96.6% 624.2 100.0% True
2 1141 3049 99.9% 1140.8 50.0% True
2 1141 3091 98.5% 1140.8 50.0% True

Full snapgrid (every 'top'/'lft' line, edge to edge) in thin red, and the oval classifier's own evaluation-clip boundary at EVERY candidate grid position (not just accepted detections, keepout regions already excluded) in thin green -- lets you check grid registration against the page's real timing marks and spot an eval window overlapping neighboring ballot content directly. On top of that: for every style with detections in map/ml_detected_targets.csv, a bold red box + 'x,y,confidence%' around every detected oval, a bold blue box around the region that will be sent to the AI/OCR matching stage, and a bold green box previewing the eventual crop boundary. 440 images across 220 styles.

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