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　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。

　　车牌识别系统目前已经成熟应用于各类的智能交通、安防系统中，对图像、视频中的车辆号牌进行自动的检测识别.典型的应用系统为:闯红灯自动监测系统，机动车超速监测系统，机动车逆行、压线监测系统，移动电子警察系统，治安卡口系统等智能交通系统。较为典型的应用为治安卡口系统，该系统如果没有车牌识别技术，就没有真正意义上的自动化智能。一个完善的治安卡口管理系统应该具备车牌自动识别、卡口应用系统和中心联网管理三个主要功能。车牌识别是其中为重要的一部分，只有达到实用识别技术的卡口系统才能有效的实现自动比对报警，避免出现大量的误报。同时，识别速度快，系统需要占用的系统资源就少、人工介入的可能性就小，系统网络的运行负担也相应减小。车牌识别的优劣直接影响的卡口系统的整体性能。

　　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。