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基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体，根据每个字符的笔画特征点不同，将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合，经过统计从而得到相应的特征，接着再与字符库中的特征集进行匹配，获取输入字符的识别结果。在实际的应用中，由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况，导致了部分字符无法正确识别。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外，且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的，车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质，因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
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。
包括出口控制机（读卡机、控制器、车辆检测器、对讲系统）、车辆检测线圈、电动挡车器（含有自动栏杆和道闸）、车牌及影像识别器、自动计价收银机等设备组成。临时车驶出停车场时，将不能直接驶出停车场。在出口处，司机将非接触式IC卡交给管理员，电脑根据IC卡记录信息自动调出的入口图像人工对比，图像对比确认无误后，按规定交纳一定的费用。保安按确认键，电动栏杆升起，同时启动出口处摄像头，摄录该车辆图像。车辆通过埋在车道下的车辆检测线圈后，电动栏杆自动落下，同时电脑将该车信息记录到数据库内。