在交通越来越发达的今天,关于机动车牌照、证件的光学字符识别研究是计算机视觉和智能交通应用领域的重要研究课题之一。在不为机动车增加其他装置的基础上,实现用机器识别代替人工识别的方法,对车辆信息进行自动检测、监管,得到高质量、迅速的交通自动化控管,具有实际的经济和管理效益。随着电子信息技术领域的不断发展,对含有车辆牌照、证件的光学图片进行字符识别是推进现代交通管理系统自动化的重要核心步骤。首先,系统总结了国内外在光学字符识别领域的研究现状,选择目前主流的“文字信息提取+识别”方案。分析了机动车行驶证识别和车辆车牌识别原图像的区别与联系,介绍了数字图像预处理的基本方法。然后,基于车牌识别的文字信息提取。分析了预处理后的车牌图像,设计了基于SVM方法的车牌识别系统,并进行了实验仿真。得到只含有车牌区域的图像后,使用回返法分割车牌图像。其次,研究了基于行驶证识别的文字信息提取。分析了红色印章定位法的正确性,并进行了实验仿真。对行驶证照片进行下划线爆破操作后,使用投影法分割字符图像。再次,研究了文字信息识别方法。分别介绍了基于神经网络和模板匹配两种字符识别方法。分析得到使用神经网络法识别车牌字符,使用模板匹配法识别行驶证字符。最后,基于实际图片样本库。实现行驶证识别和车牌识别两个系统。在理论研究的基础上,得到实验结果,满足前期设定实验要求。比较分析三种判断、识别方法,验证识别过程设计的正确性和可行性。