该课题研究内容是利用支持向量机进行号牌识别方法研究。

该课题的目的就是在统计学习理论的框架下，利用支持向量机方法进行号牌识别研究，尤其是提高号牌在污损或残缺时的识别精度，研究成果可广泛应用于机器人视觉、人机接口、自动化检测等领域，具有广阔的应用前景和良好的应用。

该课题分析了支持向量机模型的建立方法，研究了影响其分类性能的参数；提出了基于支持向量机的号牌识别算法，并在PC机环境上实现。号牌识别算法作为识别系统的核心算法，可广泛应用于智能交通领域、海关检查、物流等行业。通过和其它图像处理模块配合，可将支持向量机方法推广到其它字符识别领域。