剛剛接到某位中山大學的老師或研究人員來電，他們好像是做虛擬實境之類的計畫？想從影像中知道是該校內的甚麼地點？然後就可以連接到該處的一些虛擬實境場景之類的資訊！乍聽之下好像很模糊？就先打個預防針，說要「認知」環境所在地是個很無邊無際的題目！但是如果限定要拍攝到也辨識出特定的地標，尤其是固定的招牌文字就不算太難了！對方說正是這個意思，那就好談了！

影像辨識就是這樣的！很多題目可大可小，要從很多細節都能直接認出自己是在甚麼地方？那是很難的！就像我們在不熟悉的校園，也要花很多時間才會熟悉到隨時都知道自己在甚麼位置！但是如果把問題簡化成找特定的地標呢？那就比較容易，可以在短時間之內研發完成了！譬如辨識每棟大樓的招牌等等。

我想這種題目跟車牌辨識很像的！每個建築物的招牌就像是不同號的車牌，建立好各個建築的招牌模型，再到全景影像中找這些目標就可以達到目的了！此時也可以利用到我的車牌辨識技術優勢，我們對歪斜變形車牌的搜尋與辨識是很厲害的！所以不必一定要跑到招牌的很正面拍攝，我們也能很快辨識出目標的！

我們是不用甚麼深度學習那一套的！所以並不需要大量拍攝很多影像做甚麼「訓練」？每個地點有個七八張影像大概就夠我們建構出辨識核心的原型了！我很希望有這種機會展現我們使用的「非」CNN與DL的技術優勢！很快很便宜的做出很好的辨識軟體！尤其是協助知名的大學做出研究成果，就更有意義了！

初步溝通完畢就等對方的進一步資料到位後繼續討論了！其實中山大學我很熟悉的，原因是剛到台南當成大水工所研究員時與該校的海科院互動頻繁，當時我是聲納專家，二十多年後變成影像辨識專家了！互動的單位也變成甚麼半導體學院了？我還真的很厲害！人生幾次急轉彎都不會翻車！