這是來自客戶工研院的工程師的訊息，看了當然心情很好！他們已經使用我的車牌辨識軟體好一陣子了，最近再買了一個授權，我就順勢幫他們更新到最新版！所以如上反應應該是使用時的真實感受，不是客套話！我高興的也不是他說我的產品比別家的好？而是他明顯感受到了我自身產品從舊版到新版的進步！

雖然我對於我的影像辨識技術內容並不藏私，總是像個老師一樣，希望在此分享我的知識技術與經驗，但是專業技術當然不是每個細節都能讓一般讀者完全理解，而且太無聊瑣碎的內容寫多了也是浪費讀者的時間，多數讀者當然不是來修影像辨識正式課程的嘛！

在此我想跟大家分享的事實理念是：我的產品所以能受到肯定並沒有甚麼神奇的AI密技加持？只有點點滴滴的日常努力！如上圖就是我每天上班大部分時間面對的畫面之一！我有數萬張各式各樣的車牌照片，從清晰簡單任何粗淺軟體都能辨識的，到連人眼都難以判讀的模糊、破損或極端角度的照片，千奇百怪的甚麼都有！

就像醫學院裡面研究病理的教授，我會反覆研究每一張辨識成功或失敗的照片，順利成功的就歸檔到OK目錄，失敗而且估計以我目前技術還不可能突破的，就歸檔到NG目錄，介於兩者之間，一時還想不出解法，但覺得值得深入研究，很可能可以找出解法的就放到PS目錄，就是Possible的意思！

每張照片都會一一載入我的如上自製的研究用軟體，意義就是我可以經過很多操作介面調整切換使用很多辨識策略與流程，每一個步驟流程其實都是大家可以用高中等級的數學或物理充分理解的演算法，加上一般影像處理書上都有介紹的內容而已。每個辨識的實驗嘗試也都有充分的過程資訊可以追蹤分析！

這顯然與大家在網路上看到的所謂AI影像辨識大異其趣！他們開口閉口都是資料與訓練，從來就不重視個案成敗的原因細節分析的！我的理念則是：影像辨識是一個精密精準的科學！每一個辨識個案就像每一個人都不太一樣，要讓每一個人都能完美地通過健康檢查，就必須能治好每一個人或許大致相同(如流感)，但也有小異(如罕見疾病)的各種疑難雜症！

如何治好每一個人不同的病症呢？現在以統計學為基礎的AI，如ML、DL與CNN等技術，會嘗試用一個「神奇」的萬用模型治好百病？他們相信只要有夠多的多樣性資料，經過他們設計的學習訓練過程，電腦就可以自己學會治好所有病症的智慧(辨識流程)？但是這種神蹟其實在影像辨識領域從來就沒發生過！

對於有跟我類似影像辨識經驗的人來說，那簡直是一個不可能實現的神話？就像買樂透，即使我知道有可能中獎，但也不敢把身家財產都拿去買彩券的！機率太低了！還是老老實實認真工作賺錢比較可靠！據我所知，因為迷信這些AI技術可以做影像辨識而嚴重虧損甚至倒閉的公司已經不計其數了！ML、DL與CNN一碰就是會大燒錢的！我知道這些現實所以不敢用！不信你可以去訪問那些受災戶！不難找的！遲早他們都會跳出來說 Me too!

但很遺憾的，現在大多數人都已經相信那是可以實現的AI？因此耗費大量的資源採購或投入研發，但是成效極為有限！我是不相信這種統計學AI會有神力的！所以還是堅持數百年來的踏實科學研究精神與做法，目前看起來好像龜兔賽跑，我的每一步雖然緩慢但都是穩定趨近目標的！活蹦亂跳的兔子們都還無法超越我！

我希望更多讀者知道：真的有我這種人還在使用傳統的影像辨識技術理念默默耕耘之中！我不使用ML、DL與CNN等所謂的熱門技術，但是我做的影像辨識以結果論都是市場上的強者！我相信這絕對不是偶然或僥倖！事實上影像辨識要做到高辨識率就應該像我這麼作才行的！