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如果車子是白的怎麼辦?
2019/02/27 17:02
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我一直很努力的尋找國內外有關車牌辨識的論文,很希望看到有關於自然情境下,車牌因為拍攝角度而變形的辨識研究,就像我這幾年作的這些困難的實境車牌辨識。雖然這應該是一個很普遍有需要的實務問題,但是不論國內外的學術界都鮮少有人敢於挑戰。

上面是其中難得看到的一篇研究變形車牌辨識方法的論文中出現的圖片,他的意思是說他用各種不同角度拍攝同一個車牌,然後用他的演算法可以在任何角度都能鎖定車牌的邊緣,有了四邊自然可以投影成正常的車牌矩形的樣貌,然後比對字模(OCR)就可以辨識變形車牌了,Yeah

這種方法概念我其實2013年就在嘗試了!雖然使用的數學不完全是他們用的甚麼卷積或類神經網路之類的高檔技巧,但鎖定線狀目標的意義效果都是一樣的!我也作到了他這張圖的效果,也真的辨識出了好多變形很厲害的車牌,但是很快我就完全放棄了這種方法。

應該說不只是「方法」而是完全放棄了這種「想法」!找出車牌邊緣的想法根本是沒有用處的!因為這類方法可以成功的前提是:車牌底色與車身顏色必須有清晰的色差,或亮度差。那碰到白底車牌裝在白色車子上怎麼辦?基本上沒有車牌邊界的明顯資訊,想無中生有找出來是不可能的!算算路上的白色或淺色車子,那就是你的基本辨識錯誤率!至少兩成吧?一個基本辨識率就不可能高於八成的車牌辨識軟體會有人買嗎

實際上,不只是我,即使是學界論文與多數實用系統,都已經放棄找車牌邊的想法,最主流的是找像是車牌字元區的黑白分明的特徵點!特徵點集中成類似矩形的區塊就是車牌位置了!所以找車牌邊是一個已經落伍的想法與做法,但是前面那篇論文是2018年發表的!所以學界不論國內外炒餿飯是常態,學術研究其實是迂迴前進的!甚至會原地打轉!

所以我2014年就完全放棄找車牌的邏輯,直接從找字元作起,可以說是打掉我建立了一年的車牌辨識核心,重起爐灶!如果我要像這些學者一樣,不擇手段就是要寫很多論文,我早就升教授了!我知道那些研究結果只是證明了「此路不通」而已,不值得寫成論文的!我相信上述論文的作者自己也知道!不然為何他刻意用黑車為範例?因為用白車就露餡了嘛!

但他還是忍不住寫了論文,還大肆宣揚自己的方法多有價值?也不會提到此方法運到白車時就完全沒用了!所以大家以為商人才會隱惡揚善作虛偽不實的誇大廣告嗎?其實教授博士作得更加不堪!因為大部分的人都看不懂那些深奧的數學嘛!他們要唬弄學生或一般人都很容易,為了盡量多生產論文爭名逐利,就是忍不住想作這些壞事騙人嘛!

可惜他們很難唬弄到我!我也很希望大家都能和我看到一樣的重點,不要浪費時間與金錢,支持或購買有問題的研究或產品。道貌岸然的研究論文中,作者都知道沒用的、不著邊際或無關痛癢的佔絕大多數!絕對不會比市面上跨大不實的商品少!

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