基于模板的識別算法由于其處理速度快、識別率高的特點為大多數(shù)設(shè)計所采用。它是把分割后的單個字符區(qū)域與預(yù)置的標準字符集進行匹配處理，取標準字符集中相似度的字符作為識別結(jié)果。這種算法的處理步驟是：將單個字符圖像區(qū)域進行二值化并改變字符大小，使之與字符集中的字符大小相同，然后再進行匹配操作，篩選出相似首先需要有字符模板庫，將待識別的字符進行二值化后，將其大小變成字符模板庫中字符大小，然后與庫中的字符進行匹配，以相似度的字符為終結(jié)果。從人們的一個體驗上來說，無人值守停車場車牌識別系統(tǒng)是車主很受歡迎的一套智能停車場管理系統(tǒng)之一。因為算法簡單所以算法的速度較快，只要在前期的預(yù)處理中降噪做得比較好，這種算法的識別率也相對較高，是一種簡單、快速、有效的字符識別技術(shù)，商用價值較高。

在車牌識別的整個過程中，為了達到字符識別的目標從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標與背景區(qū)別，車牌字符傾斜校正，單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進行分割其方法原理如下：

目前針對車牌識別系統(tǒng)的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機平臺兩種研究方向。傳統(tǒng)的基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)除在在信息處理應(yīng)用實時性方面難以滿足人們的日常需求， 同時，在網(wǎng)絡(luò)管理應(yīng)用方面也存在帶寬的壓力，信息采集終端方面的成本也過高?？梢?，在實際交通管理應(yīng)用中，基于PC機平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。它能夠自動、實時地檢測車輛，識別汽車牌照，從而達到更高的智能化管理。鑒于傳統(tǒng)基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)存在的缺點和不足，本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統(tǒng)。

字符識別：對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性，分類之后與數(shù)據(jù)庫中標準的字符進行比對，后識別出字符的圖像，這是字符識別的整個過程。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配，該體系主要有以下幾種方式：一種方式是用字符的結(jié)構(gòu)特性及其變換進行特征提取，這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性，但它在運算過程中太復(fù)雜，且對計算機的性能要求很嚴格。另一種方式是統(tǒng)計字符特征對其特征進行提取，目前，大部分的字符識別都運用了這種方式。如果外國車輛進入，停車場管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進入，并且車輛信息需要在進入之前進行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構(gòu)成字符特征的矢量，然后對汽車牌照字符的特征進行匹配，這樣就擁有了清晰的識別率。