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是6還是8?我的車牌辨識軟體會推理判斷的!
2024/05/17 04:21
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我認為最好的車牌辨識,也就是最合乎AI目標的車牌辨識,應該像人腦一樣會觀察到所有線索,做最合理的思考與判斷!自然環境拍攝的影像會有各種各樣的雜訊或資料遺失,即使是人腦也不能保證永遠正確,但是顯然人的視覺判斷比任何演算法都要更周全,所以號稱AI的機器學習依賴的標準答案也都是來自人為判斷的標註答案!他們哪有甚麼「智慧」?只是老師(人腦)寫出標準答案,學生(電腦)努力瞎掰嘗試錯誤找出猜對最多答案的過程而已!

如上的案例就很刁鑽,因為8字的右上方剛好有個反光,讓8字變成很像6?我的前一版軟體也被騙了,辨識結果是:AYM-3506,而非正確的AYM-3508。以字模比對的角度看,這個有缺陷的目標確實比較像六碼車牌的字型6,比較不像8!但聰明人馬上會發現矛盾,這明明是個七碼的新型車牌,即使真的有個6,形狀也絕對不會與8字相似的!如下圖:

上面就是台灣車牌六碼與七碼字型的369,事實上除了最終我組織出的答案是七個字之外,從那個完整的「3」字元目標的形狀我也可以推斷這是一個七碼的車牌,已經有至少兩個證據顯示這是個七碼車牌時,我當然可以排除不用六碼的字模去比對其他的字,所以面對殘缺的末字8,它絕對不像七碼字型中的6,絕對比較像8!之前會誤認是因為我不知道目標是六碼或七碼車牌,當然兩種字型都會嘗試比對,如果能審視線索推斷是哪種字型?錯誤機率就降低了!

這又是一個小聰明推理的成果,也很踏實地在我的軟體中實作出來了!所以我的軟體真的會作很多推理與思考!也就是我用演算法模擬出人的智慧了!這才是我心目中真正的「人工智慧」正港的AI!也就是精準的重現我們大腦中的影像辨識思考過程

相對的,現在多數人說的AI只是以機器學習為核心基礎的技術,是讓電腦依據資料統計歸納與逆推出一個妥協的辨識解決方案,讓答案盡量「趨近」人腦的判斷!但只是趨近與猜測的技術對我來說是遠遠不夠的!太Low了!我要的更多更好,我想要具體重現人腦真正的思考過程!這才是真正的科學,真正的AI!機器學習只是無計可施或想猜個大概答案時可以用的技術!尖端精確的AI絕對不可能依賴機器學習的!差得遠了!

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