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基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法研究的任务书
摘要：
车牌字符识别是智能交通系统和车辆管理的重要组成部分。目前，车牌字符识别算法主要分为基于模板匹配和神经网络的方法。本文针对这两种方法，提出了一种新的车牌字符识别算法，通过实验验证了该算法的有效性。
1.研究背景
车牌字符识别是智能交通系统和车辆管理的重要组成部分。在交通管理和安全监控中，准确、高效地识别车辆信息和车牌信息是保证智能交通系统准确运行的前提。车牌字符识别主要涉及到两个技术问题：字符分割和字符识别。字符分割即将车牌中的字符分离出来；字符识别即将分离出来的字符进行识别。随着计算机技术的不断进步和发展，车牌字符识别技术已经取得了很大的发展，基于模板匹配和神经网络的方法是目前比较常用的方法。
2.研究内容和方法
本文主要研究基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法，通过实验验证比较两种算法的优缺点，并提出一种新的基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法。
2.1基于模板匹配的车牌字符识别算法
基于模板匹配的车牌字符识别算法是将车牌中的字符和特定的模板进行匹配，通过匹配度来判断字符属于哪一个类别。该方法的优点是效率高，识别速度快，但是精度不高，容易受到光照、噪声等因素的影响。
2.2神经网络的车牌字符识别算法
神经网络的车牌字符识别算法是通过神经网络对车牌中的字符进行训练，然后通过识别结果判断车牌属于哪一个类别。该方法的优点是识别精度高，鲁棒性强，但是需要大量的训练样本，容易受到过拟合的影响。
2.3基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法
本文提出了一种新的基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先利用基于模板匹配的方法对车牌进行初步的字符分割，然后将分割出来的字符进行训练，并利用前向神经网络进行识别。该算法将基于模板匹配和神经网络的优点结合起来，可以有效提高车牌字符识别的准确率和效率。实验结果表明，该算法在准确率和效率上都比单一方法更优。
3.研究意义和应用价值
车牌字符识别技术在智能交通系统和车辆管理中具有广泛的应用。本文提出的基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法可以提高车牌字符识别的准确率和效率，有很强的应用价值。该算法可以应用于停车场管理、车辆追踪、交通违法检测等领域，为智能交通系统的发展和安全保障作出贡献。
4.研究计划和进度
本文将分为以下几个阶段进行研究：
1）调研和分析车牌字符识别技术的研究现状和存在问题，明确研究目标和方向，撰写论文提纲。
2）设计并实现基于模板匹配的车牌字符识别算法，并进行性能测试和比较分析。
3）设计并实现基于神经网络的车牌字符识别算法，并进行性能测试和比较分析。
4）设计并实现基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别算法，并进行性能测试和比较分析。
5）总结和归纳研究成果，撰写论文完成毕业设计。
预计完成时间：2021年6月。