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立可白可以欺騙車牌辨識系統嗎?
2017/08/01 08:08
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常常有人問我如果將車牌字元塗立可白,類似上面68的狀況,能不能騙過車牌辨識系統?其實這是一個很有學問的辨識演算法問題,能不能騙過要看辨識核心的演算法怎麼設計?如果比較急驚風的流程,看到右下方有個洞就判斷絕對不是6,左下方可以被穿透就判定不可能是8,那麼68就會被辨識成E9了!

看起來是個很愚蠢的錯誤!連小學生都不會認錯,昂貴的車牌辨識系統卻可能被騙?那我反問:為什麼大家覺得這個判斷很笨呢?我們的大腦依據的是甚麼原則?覺得一定是68不可能是E9呢?其實這就是「字模比對」的概念,我們的腦袋中會有完整字型的記憶,記得每個字母應有的樣子。除了整體形狀,我們當然也會用字的某個部位有沒有缺口之類的特徵幫忙辨識,當我們快速讀字時就會用到這些「特徵辨識」!

一個字一個字看清楚(想清楚)之後再移動目光到下一個字會很慢的,我小時候讀書非常慢就是這樣逐字「辨識」的!我看書跟朗讀的速度一樣甚至更慢!能不讓老師氣死嗎?當時真的被罵慘了!還好有慢慢變正常。但是時間充裕時,我們當然是以字型的形狀符合度為優先的判斷標準,不會因為某個特徵不符,就否定整體字型的高符合度!

所以上面破損的68影像要正確辨識的重點是:我們如何盡量接近地模擬人類腦袋中的正確演算法?我們要將字模比對與特徵辨識都寫成程式,辨識軟體比人笨是可以接受的,但是也不要笨太多嘛!

雖然我不知道其他人寫的辨識系統程式碼,但是我估計會認錯上述影像的系統應該不少!原因是連我在內多數辨識核心都一定會用特徵辨識來輔助,不會完全依賴字模比對的方式!不然每個字都作完整的字模比對,有時候還要左右上下移動一兩點再對一次,以正確找到略有偏移的字元,那就會像小時候的我讀書太慢被罵慘了!速度太慢的影像辨識系統一定賣不出去的。

其實我早期的車牌辨識版本真的是先作特徵辨識排除「不可能」的字元後再辨識「可能」的字元!上面的立可白伎倆讓我碰到,我就很可能會中招了!因為6被認定是不可能的答案,剩下最可能的就是E了!但是如果讓6有機會作字模比對的話,符合度鐵定贏過E,但是它沒機會了!它已經因為小缺點被淘汰了!

怎麼辦?其實我的想法解法很有趣,我的比喻是:字模比對好像是對每一個人的全方位評量;相對的,特徵辨識就好像是考試!考試永遠只是依照較少的特徵去評斷人,如果你的考題出得比較合理「接近」完整,考試成績還有參考價值,如果考題不好是會反淘汰的!

很微妙的一點是:考試是很容易被「欺騙」的!只要符合應有的特徵,即使知識學習漏洞百出的學生也能被「辨識成功」!好像真實世界中補習班與為了成績K書的學生們幹的事情。如果你只相信考試的結果,很多有實力的好學生,就會變成遺珠!

我的解法其實和所謂的教育政策制定理念也很像,不要太偏向一試定終身!考試還是需要的!但是我用的特徵辨識(考試)只是一個加權值,有點像錄取高中大學時,大考成績當然比重高於平時月考,但也不至於完全否定學生的平時表現。但是如果大考時你直接交白卷,成績差到離譜,我還是會完全不看你的平時成績,就是不作字模比對浪費時間了!

換言之,特徵辨識不再是二分法的辨識,成者為王,敗者為寇,即使你刻意破壞了某字的特徵,我只是給它扣分,不是直接淘汰,只要整體字型變化不大,它還是很有機會敗部復活的!這是我模擬人眼辨識的解答!也算是商業機密了!但其實你認真想也會得到類似結果的很多種解法。

總之,作辨識時和我們辦教育一樣,二分法的判斷式一定要審慎使用,真實世界與拍攝的自然影像都不會永遠簡單明瞭,粗魯的二分法只會製造太多愚蠢的錯誤!

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