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该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其归一化操作，然后作为输入模式的字符与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。在实际的车牌识别系统中获取的车牌，往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况，这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的限性，尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下，车牌图像受到光照的影响较大，为了提高字符识别的准确率，通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，只输出一个识别结果。车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
基于模板匹配的字符识别算法匹配就是将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或者根据已有模式在另一幅图像中寻找相应的模式。在遥感图像的处理时需要把不同波段传感器对同一事物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果在不同时间内对同一地面拍摄的两幅图像，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化,而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算，从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标，车牌的字符匹配就是这种匹配技术。即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性，取相似性大的样本为输入样本所属的类别。