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　　灰度共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的部模式和它们排列规则的基础。取图像(N * N )中任意一点(x,y)及偏离它的另一点(x+a,y+b),设该点对的灰度值为(g1,g2)。令点(x,y)在整个画面上移动，则会得到各种(g1,g2)值，设灰度值的级数为 k，则(g1,g2)的组合共有k的平方种。

　　汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代以后随着计算机技术和光学成像技术的发展，初级应用阶段始于90年后期，以实现美国、德国和日本的技术为主。人脸识别系统成功的关键是是否拥有的核心算法，以及使识别结果达到实用的识别率和识别速度。(威廉莎士比亚、温斯顿、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别)面部识别系统是生物识别的应用，需要集工智能、机器识别、机器学、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种技术，并结合中值处理的理论和实现，实现核心技术，强大的人工智能。

　　对车牌照识别系统的发展及其组成模块进行综述，论述了每一个模块的作用，以MATLAB语言为主要编程语言，实现车牌识别系统中车牌定位、字符切分以及字符识别的功能。研究了用于车牌识别的多门基础理论如数字图像处理、数学形态学、模式识别等；重点研究了常用的数字图像处理算法，包括图像的灰度变换及修正、二值化、图像去噪及边缘检测等。在字符分割部分前期的处理使得的分割结果比较理想，主要进行了二值化、均值滤波以及膨胀与腐蚀操作。在字符识别部分主要运用了模板匹配的算法，并且对神经网络算法的应用进行了初步研究。根据实验结果仍然存在的缺陷及不足，给出结论，提出展望。