车牌识别中的可识性、放弃率、精度与识别率辨析

我曾经把身份证图像拿来让厦门宸天的程序识别，结果是闽20282。一个根本就没有车牌的图像怎么会识别出车牌号呢？

换句话说，车牌识别的争议究竟在哪里呢？一个车牌识别程序标称精度是90%，而实际测试的结果甚至50%都达不到。是车牌识别程序错了吗？厂家的说法当然是车牌识别程序没有错。错在你把不该拿来识别的图像拿来了。

细想下来，这里还真有逻辑问题。是的，我不该把本身就没有车牌的身份证拿来让程序识别。厂家有理由假设图像中一定有车牌。可是，实际的情况是，如果你开车在高速公路上，你一定会看到用电脑光盘把车牌遮挡起来的情况。也许，通过交警严格管理，这种情况可能会被杜绝，但是，车牌被污损的情况是一定有的。这些都会导致图像里面尽管有车牌，但是，图像和身份证实质是一样的，可以被视为没有车牌。

就是说，厂家标称精度90%是厂家说的，前提是你不要把不该识别的图像拿来了。你拿来不该识别的图像，当然精度就下降了。

关键的问题来了。该不该识别，这个标准由谁来定？如果是厂家，那精度就是90%了；如果是你，当然就是50%了。看来都没有错，就是你怎么都觉得有点冤，90%怎么就成了50%，似乎还不能说错了。

所以，在车牌识别的争议里，只有精度概念是不完全的。那除了精度，还该有什么呢？

首先，必须定义可识性。车牌能否识别不该由厂家说，当然，也不该由你说，该由程序说，就是程序自身应该有判断图像是否可识的的标准。好比，验钞机自己就能判断假钞。其实，严格说来，验钞机不是在判断假钞，而是在判断钞票是否可识。就是说，验钞机有一个判断标准，它能剔除不能识别的钞票。

有了可识性，我们再说放弃率。放弃率就是验钞机判断为不可识的钞票，就是验钞机剔除的钞票。

最后说车牌识别率，车牌识别率就是在程序自身具有可识性判断的基础上，扣除放弃率后的精度。想想验钞机要是没有可识别性，放弃率，其精度会乱到何种程度。

好了。车牌识别的任务就是在确保车牌识别率100%的前提下，尽力降低放弃率。换言之，哪怕你现在的放弃率是99%，只要你保证程序判断可识的车牌，其识别率为100%，也从理论上达到了研究车牌识别就是要节省人工的目的。

当然，对喜欢较真的人来说，我还得说一句，车牌识别率100%是不可能的，但是，就算不可能你也要做到99.999999%，就如同验钞机，你可以说，验钞机也不是100%，但它是99.999999%，你不否认吧？否则，麻烦大了。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangzhongyi/archive/2010/03/03/1677363.html

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