字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浽W絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統之一，該技術能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別，目前的技術水平車牌識別率可達到99.7%，車牌識別技術可以的識別出車輛車牌號，與傳統的人工作業(yè)相比，無論是臨時車、內部車輛、訪客車甚至是未經許可的車輛，車牌識別系統都可以對其進行圖像信息的捕獲，并上傳至數據庫存儲。