車牌識別是現代設施管理中的重要工具，能夠對來往的車輛進行認證以及記錄，方便管理。通常來說通過數字識別與數據庫對應并且進行記錄。目前主流的記錄方法有四種。那么，有哪些算法可以實現車牌識別？

（1）基于模板匹配的字符識別算法

模板匹配是一種經典的模式識別方法，是最直接的字符識別方法，其實現方式是計算輸入模式與樣本之間的相似性，取相似性最大的樣本為輸入模式所屬類別。這種方法具有較快的識別速度，尤其對二值圖像，速度更快，可以滿足實時性要求。

（2）基于特征統計匹配法

針對字符圖像的特征提取的方法多種多樣，有逐像素特征提取法、垂直方向數據統計特征提取法、基于網格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。這些特征對一般噪聲不敏感，選取的特征能夠反映出圖像的局部細節特征，方法相對簡單，然而在實際應用中，由于外部原因的存在常常會出現字符模糊、字符傾斜等情況，從而影響識別效果，當字符出現筆畫融合、斷裂、部分缺失時，此方法更加無能為力。因此，實際應用效果不理想，抗干擾性不強。

（3）基于邊緣檢測和水平灰度變化特征的方法

這類方法是使用最多的，其細分類也多，有用可變矩形模板進行檢測搜索符合條件的車牌矩形區域的方法，有記錄灰度水平跳變頻度的方法，速度快，漏檢率低，但誤檢率高。

（4）基于顏色相似度及彩色邊緣的算法

此類方法一般利用顏色模型轉換，結合先驗知識，進行定位和判斷，不受大小限制，精度較高；缺點是對圖像品質要求高，對偏色、牌照褪色及背景色干擾等情況無能為力，一般也不獨立使用。