雖然大多數車牌辨識廠商都會宣稱自己的辨識率高達多少趴，我也不時會被問到辨識率多高？但這真的是一個很難回答的問題，不是我想隱瞞打混，而是真的很難回答！我通常的說法是要看辨識情境而定，但是客戶未必很能理解。我的態度是：情境確定之後我就會照實呈現給客戶知道，夠不夠好就讓客戶自己決定，我有信心的是：別家軟體在一樣的情境下很難比我的軟體表現更好！

譬如我第一個合作的停車場設備商，經過現場拍攝環境與我的軟體同步調整，實際辨識正確率從一開始的八十幾趴，一個月後就回報白天幾乎是百分百，剩下的一趴就是車牌本身破損髒污太嚴重的特例！夜間而且是戶外，他們的光線調整比較困難，正確率略降為95%。這不是吹牛，也不必說謊，因為如果每張車牌都很正面清晰地拍攝時，每一家軟體的辨識率一定都是100%！

但是同樣的軟體用來與另一家廠商合作時就有點掙扎了！對方說一直達不到驗收需要的98%！就是一天幾千次辨識總有幾百次失敗，我當然會研究改善，也多半可以分析出失敗的原因，如果要推卸責任，其實都可以直接說影像品質還不夠好！但是只要人眼還看得到的車牌，我就會拚拚看能否想出更好的演算法來克服？或將某些參數最佳化來通吃？就是將這些品質邊緣化的影像救回來！

但是我的軟體技術畢竟還是有極限的，如果硬體端因為環境限制，就是會有少數影像拍得不夠理想，又剛好超過我的軟體極限，譬如我的辨識核心很會看斜向的車牌，通常50度以內都可以辨識，但60度以上就太超過了！據我所知，一般車辨廠商認為40度就是高標了！其他還有字元因影像模糊而產生的沾連也是軟體技術上很難做得比眼睛判斷好，輕微的沾連我還有補救演算法待命，但那很像化療，不是每次都能救得回來，病情嚴重的還是會失敗。

事實上我現在的主推產品「動態車牌辨識系統」是針對連續影像作辨識的，如果將底層的單張辨識結果攤開來看，正確率是不到80%的！是我的辨識軟體不好嗎？當然不是！是因為影像在連續影片中不會每一張都是適於辨識的角度和距離，人眼辨識也有這種極限，太遠或太斜也是會無法辨識或辨識錯誤的！

那是說用我的動態辨識系統辨識正確率只有七八十趴嗎？如果這樣我就不必賣了，一定沒人要的！實際上是我會依據大量有對有錯的連續辨識資料，統計出某輛車經過時的十餘張辨識結果，推敲出最可能正確的答案，以最終報給客戶的車號來計算辨識率，其實和一般定點拍攝的辨識率一樣好甚至更好！我的正式路邊測試數據是：同一車道經過的104輛車只有三輛辨識失敗，辨識率>97%。

總之，辨識錯誤就是：硬體拍攝影像與軟體辨識影目標的品質之間的空隙，雙掌合併都還有縫隙，真實世界總是很難圓滿的。所以我永遠很難說出我的「軟體」辨識率是多少？說了也是呼攏你的！只能說某些環境理想的辨識場域，我的軟體「可以」高達97或98%，但「你的」場域如何還未知？最終辨識率好不好還是要軟硬體環境一起努力的。