摘要：支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。文章应用SVM算法对车牌中的汉字字符进行识别，在无字符特征提取的情况下可得到较高的识别率和识别速度。通过与无字符特征提取的BP网络识别系统比较表明，在小样本的情况下，该方法的识别率远优于神经网络，并避免了神经网络的局部极值等的问题。

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