《表1 匹配算法识别率和神经网络算法识别率对比图》

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《模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现》

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通过实验发现：匹配算法识别准确率和神经网络识别准确率都随着光照强度的减弱而增加，其原因是图像的二值化进行定位的算法鲁棒性与适应性比较差，阈值会受到图像亮度与图像复杂度的影响。特别是车牌和汽车颜色一致时，即使光线好依旧定位失败。因此，在车牌定位过程中，车牌的提取结果会因光照的影响而出现较大的偏差，从而导致定位失败；在相同的光照强度下，匹配算法识别准确率远远低于神经网络的算法识别率，其原因是：模板匹配时，所设计的模板和它对应的字符图像难以吻合。对于较为复杂的汉字如“赣”、“鲁”和特殊的字母“U”等，这种不吻合所带来的错误会对结果产生不良的影响。而数字的识别能得到较好的效果。神经网络算法识别率也不太高，其原因是：数据量太小，并不能满足本次实验，另一个原因是省份汉字笔画较多同时伴有笔画黏黏的现象，从而造成了误判。