车牌识别是智能交通系统的一个重要研究课题，存在巨大的市场需求。车牌识别系统分车辆图像的获取、车牌的定位与字符分割、车牌字符识别3大部分。对于车牌字符识别，目前最常用的方法是基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法两大类。前者多利用了字符的轮廓、网格、投影等统计特征，相似字符区分能力差，且因特征数据维数过大会导致识别速度慢；而后者则存在网络输入数据的选择和网络结构设计等问题。 　　目前，普遍采用3类方法来提高字符的识别性能：第1类是寻找更好的分类识别算法；第2类是将几种分类器结合起来，相互补充，根据