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作为智能交通系统的一部分，车牌的自动识别技术应用的前景十分广泛。从高速公路收费到入境管理，车牌的自动识别技术都显示出举足轻重的作用。尽管在市场中已经有车牌识别系统产品出现，但是由于受到复杂多变的应用坏境的影响以及图像处理技术方面的限制，车牌自动识别的技术仍然有改进的必要。
在前人的研究基础上，本文针对车牌识别相关的若干技术进行了深入的探索，力求使系统的识别效果能有进一步的改善，主要创新点主要位于以下方面：
1．在不影响车牌系统的识别速度的情况下，采取定位和二值化模块相互配合的方式提高二值化和定位的准确效果，为后续的模块处理提供一个很好的输入。
2．针对车牌字符识别的特点结合统计学习理论，提出了一个面向多类问题的支持向量机方法。