這其實是一張我還無法辨識成功的案例，大家可以看出我多離譜的找到任何有一點可能是車牌的目標組合，就框起來處理，想讓他們變成合理的車牌？如果我只挑已經很像車牌的目標呢？那麼這種照片中真正的車牌在初選階段就不合格！有如成績差的學生連學校都沒得念了！這一張雖然最終還是辨識失敗，但至少那個很斜角隱蔽的車牌有被我圈到，成功一半了！

我想藉此告訴大家的是：我所以能辨識出很多困難車牌的核心哲學，就是有教無類！這和我大學畢業就直接變成國中後段班(牛頭班)導師，面對大家都覺得很難教育成功的「壞學生」經驗類似！也跟我後來到鄉下私立大學執教十多年，努力教好那些「後段班大學生」學會寫程式的經驗類似！或許上帝真的在每個人身上都有一個完整的計劃，所以我看來混亂的人生過程其實還是有一致性？

影像辨識的目標是讓最多案例可以成功正確的辨識出來，這和我們辦教育的目標相似！越多人可以經過學校老師指導協助，好好讀書學會更多知識技術，就會讓整個社會更有生產力，也更理性平和，科技進步，大家生活更好！

但是如何做到這個目標的策略，就是重要的關鍵了！早期的教育政策表面上讓教育普及了！但是多數師生眼中還是以學生成績把人分類，好學生與壞學生壁壘分明，簡單說：壞學生就是那些較難辨識成功的模糊影像，只是應個卯讓他們上學，但是老師們心態上已經預設他們就是不會成功的！他們也因此滿懷憤恨變成壞人了？菁英教育上或許有些成效，但整體的實質教育成效呢？其實提昇不大！從我們的政治亂象就知道台灣的民眾知識與道德水準並不太好！

但是如果有一群人(老師)就是不以成敗論英雄？願意有教無類，即使知道成功機率不高，還是會想盡辦法讓「壞學生」也有生存的機會與可能性！不會羨慕那些教到升學班的老師誇耀他們班今年考上幾個建中北一女？只關心自己放牛班的學生們，是不是都有越來越好？越向社會正軌接近？他們實質貢獻的教育水準提升量才是最大的！很像我因為辨識出比較多模糊的影像，所以變成台灣整體車牌辨識率最高的廠商！

我這輩子好像已經很習慣做這種大家都寧願放棄閃避的困難工作？所以即使是我自己都知道不太可能辨識成功的照片，我還是會花很多時間，看看：What can I do for them? 至少走一步算一步嘛！這很像是叢林探險的遊戲，只要肯去冒險嘗試找出路，走著走著可能就看到一線光明，再努力探索與思索一下或許就能破關出關了！

因為我從來不怕面對失敗，所以最終我累積了最多的成功！面對爛學生你不努力試著找到方法教他們，怎麼可能改變現狀？當然他們所以變成壞學生的原因就是因為無法配合SOP，你硬要「強化」SOP，變成打罵教育，效果也是有限的！因材施教，找不同的方法讓這些例外狀況能被處理好，才是正途！我一直是可以化腐朽為神奇的好老師，但是我一點都不兇，也沒有神奇的教學法，只是我會願意嘗試很多不同的教法，注重學生的反應，順勢而為罷了！

這就是我的研發理念！我不像那些ML學派，以為自己在找一個神奇的萬靈丹？可以「訓練」出一個聰明的SOP就能治好百病？真實世界不是這樣運作的，不同的學生就是必須用不同的方式去教才能做到最大化成功率！影像辨識也是完全一樣的！照片品質與性質的變化就是有那麼大，你絕對不能只想用一個完美程序讓所有案例辨識成功的！根本也不可能有那種東西。

所以如果你習慣學術或升學的訓練，下意識就一直在找「最好」的演算法？你就不必找我了！我的研發技術理念不是那樣的！你不會懂的！我的每一個演算法解釋起來都很普通，沒有神奇奧妙之處，但是對症下藥之下，每一種狀況都有針對性的合理處置，辨識成功的總量就多很多了！