随着科技的发展，现代安放行业中车牌识别是比较热门的产品，其车牌识别的功能也日益强大，而车牌字符识别是系统的最后一步，也是最关键的一步。字符识别是否准确直接影响了车牌识别系统的性能。

    传统的车牌字符识别方法有：基于模板匹配的字符识别方法、基于神经网络的字符识别方法、基于字符特征的识别方法、基于统计分类器的字符识别方法等。

    基于HOG特征的一种车牌识别摄像机新字符识别方法。HOG特征关注同标形状信息分布，在抗同标形状变化方而具有明显优势。利用字符形状信息能较好的识别字符，并且车牌常常会有污损情况发生，字符会山现不同程度的形变、模糊或是断裂，但基本保留字符形状，利用形状信息能有效克服外界环境的干扰。

    该算法首先对字符图像提取HOG特征，将特征转换为“叭”二进制码，表征该字符图像的“指纹”信息。转换成“叭”二进制码不仅能够抗噪声干扰，减少噪声累计对识别的影响，而且识别速度快，特征之间距离的计算通过异或操作就可以完成。

    待识别字符图像时旨纹”信息通过与字符模板库中的“指纹”信息进行汉明距离比较，找山距离最小的字符模板，该字符模板所对应的类别就是字符识别结果。基于HOG特征的字符识别算法字符识别准确率较高，抗字符噪声干扰能力强，识别速度快具有一定的应用前景。