实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采ji到的图像利于识别。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采ji，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆识别号码（Vehicl
人脸识别机
实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采ji到的图像利于识别。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采ji，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆识别号码（VehicleIdentificationNumber,或车架号码），简称VIN，是一组由十七个英数组成，用于汽车上的一组的号码，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。
可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数。可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在中明亮的时候，还是在中暗的时候。
车牌识别算法是车牌识别系统的基础，对图像进行采ji，然后从车牌纹理出发，应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型，结合投影法提取车牌区域，再将字符进行分割和识别，后输出结果。车牌定位的方法多种多样,归纳起来主要有利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；如果是集成式一体高清摄像机，则要求摄像机的芯片能承受复杂算法运行，并具备极高的稳定性。利用区域特性训练分类器的方法等。
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