最近正在積極研究大陸出牌辨識，其實多種車牌(自小客、港澳、營業車與警車)的辨識程序也都作好了！但是對於稍微模糊的中文字常常會有離譜的辨識結果感到不太滿意，原因是中文字筆畫太密集了，要依賴標準字模的筆劃符合度來穩定辨識中文字真的是阿婆生子，很拚的！

換言之，如果字夠大夠清楚當然沒問題，但是解析度稍低或筆畫略有沾連的中文字就可能會錯得很離譜了！譬如簡單的「京」字都可能辨識成筆畫複雜的「蒙」字，原因只是那個京字原始影像比較模糊，經過處理之後筆畫太粗了而已。

我知道人眼在辨識中文時，參考的資訊遠多於一般影像辨識的字模比對，除了看筆畫的位置之外，也會參考筆畫的密度與趨勢(向量)，譬如我們會看「部首」的概念，就是其中之一！與辨識英數字不同之處是：中文字在我們的視覺判斷中常常不只是一個單一連續的目標，而是好幾個可能分離的目標。如果可以建立文字的數學特徵，如上下離斷、左右分開、頭重腳輕或左輕右重等等傾向來協助辨識，應該都會很有幫助！

我一開始就有這個概念，但是我的程式是延續自只有英數字的台灣車牌辨識，我確實有建立了一些文字特徵幫忙辨識，但是那些特徵對中文字是不太合用的！上周終於有空專心的建立了多個針對中文特徵辨識的演算法，現在筆跡模糊的字也可以「猜」得蠻正確了！

但是可能真的操過頭了！經過一周忙碌加上週末連續加班後，昨天身體狀況大崩盤：先是背痛，接著牙痛、頭昏、咳嗽、撐了半天還是決定下午回家看醫生，到了晚上還加碼肚子痛！這個中文字特徵強化辨識的發明代價還真的好大！幸好一早起來各種症狀緩解很多，應該就是需要休息而已。