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再神奇的AI也應該有明確合理的過程!否則就不是科學!
2022/05/25 04:41
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這是千真萬確絕無造假的車牌辨識實際案例!昨天客戶傳來一批從路邊低角度攝影機拍的照片,要我評估辨識率如何?也看看是否能針對性地優化辨識率?這是其中的一張,看似幾乎不可能辨識,但我還沒調整辨識流程參數,第一次就直接辨識正確了!說實話,連我自己都嚇了一跳!

通常作車牌辨識的廠商有這種神奇案例時,拿來打廣告,說自己有多厲害!我們的軟體是多麼地AI就結案了!大家一定會好奇問:這到底是怎麼作到的?那就是商業機密了!反正不管是故意不說,或他們不幸用了無法精確自我解析辨識流程的機器學習,根本無法跟你說明,反正他們鐵定不會說的!但是我就會!

還記得剛上大學時,大我兩歲的親哥哥就是同系的學長,他曾經諄諄教誨我「把妹」的最高守則圭臬就是「保持神祕感」!這一點現在搞AI的人真的做得很好!傳統科學總是必須被迫說清楚講明白,但只要用AI關鍵字蒙混的話,就可以完全不必說明,大家居然都還是相信他們真的有神力?這實在太厲害了!

但是很可惜,哥哥的教誨我始終無法做到!即使已經有很多人說我的辨識軟體很神奇,很 AI了?但至今我還是無法坦然地參與AI詐騙集團的行列!我有點亞斯伯格的症頭,不管對人對事總是忍不住會想有話直說!最不喜歡的事情就是搞神秘!雖然處理人際關係時好複雜,有時必須忍一忍不能實話實說,不然連老婆都會把我殺了!但是科學研究呢?我絕對不忍的!

如上案例,我確實就是使用傳統的OCR辨識技術做出來的,跟那些MLDLCNN等技術毫無瓜葛!裡面也絕對沒有甚麼AI大神的加持,只是有些運氣成分,天時地利人和湊巧相撞時就意外中獎了!放大來看車牌附近的辨識過程如下:

我真的找到了「疑似」車牌的那個目標群組!事實上前面的BHW三個字因為太靠近,是互相沾連成單一目標的,1510四個字則勉強可以分開!照我的搜尋邏輯,超過四個成排的目標組合就會嘗試去做進一步處理!此例就是:BHM +1 + 5 + 1 + 0,共五個目標。所以如果任何目標再靠近一個畫素,多一兩個目標沾連,我就會「看不到」這個車牌了!

這個案例運氣好「賽到」的原因,其實是因為中間有兩個不易沾連的數字1之故!如果不是1510,而是1550可能就會讓550串連成一個目標,這一組目標就只會有三個目標:BHW + 1 + 550,他們初審時就無法過關了!所以我不會跟別人講我的車牌辨識可以側向斜視辨識到68.6度!那是騙人的!如果不是剛好有兩個1字元站衛兵當分界點,通常60度以上就不保證成功了!

但是一旦它們初審過關,接下來就可以針對性的作更精準更聰明(AI)的幾何修正處理,就是找到目標群組的四個邊界,將任意四邊形扭正為近似車牌正面視角的矩形,這在OCR中被稱之為正規化(Normalize)。到此階段BHM就可以清晰被看出來是三個英文字了!在原圖中它們原本是擠成一團的單一目標的!

在此也想告訴大家,下面這種廣告是鐵定在騙人的!不要輕易上當了!如果真有這種商品在賣,你一定要像我的客戶一樣,拿你的資料試用統計實際辨識率之後再審慎決定是否購買!昨天的客戶我就給他20天的試用版,測試完確定合乎需求目標再說!如果他肯給我資料研究,我還會幫他調整優化辨識率!

我確實相信他們有可以辨識這種高角度車牌影像的AI模組!但是如果他敢直接寫出那些辨識率呢?那就鐵定是不科學的態度了!重點並不是95%99%是不是太高了!而是影像辨識總有極限,即使他們提出一百張很難辨識的成功案例,也不能證明實際上線時就可以辨識率百分百的!不然你讓他們試試昨天客戶給我的資料,譬如這兩張行嗎?我就不行,我會承認,但也會繼續研究辨識的可能性!

這兩張影像代表的意義是:辨識失敗無法辨識的原因有千百種!角度變形只是其一,光影汙損等等任何環境因素都可以讓辨識失敗,直接宣稱辨識率的這個動作本身就是很不科學的態度,而且還沒有提出完整的資料集給人看?由工研院的報告中這樣提出?你還能相信他們是科學家嗎

我是常常PO出很難的辨識成功案例,想證明我有可能辨識成功這種案例,但絕對不會直接宣稱我的車牌辨識率就是多少趴!最多只是保守的說:在一般停車場控制較佳環境下可達99%一般道路環境下,可達90%以上等等。面對完美的影像,誰的辨識核心都是一百趴!刻意刁難的照片呢?誰都會不及格的!

譬如昨天的這一批客戶照片,我的總辨識率就只有67%,但是當客戶篩選出認為應可辨識的照片為基數時,我的辨識率就是90%了!總之,辨識率是一個相對值,就像考試分數一樣!有人宣稱自己考試永遠可以拿到99分?你相信嗎?還記得讀建中時有次模擬考化學科題目超難,全國最優秀的高中生全校平均也只有「16」分!拿研究所的題目考高中生就會這樣的!

但是很神奇的!現在當某人說他有AI技術時,很多人就會相信這種鬼話了?這已經是個社會問題了!太多人一聽到 AI 這個關鍵字,智商就瞬間變低了!你也是嗎?

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