几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，人脸识别机，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，分宜人脸识别，不妨要求实地测试，而且测试时间超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，人脸识别系统，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，动态人脸识别系统，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
车牌识别过程包括图像采ji、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采ji；通过高清摄像抓拍主机对卡口过车进行实时、不间断记录、采ji。预处理；图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采ji到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
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