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牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的的信息来识别及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽照智能识别方法，能够在无任何发送信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工网络技术。

图像处理技术:运用图像处理技术解决汽照识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
人工网络技术。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网络技术解决自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM网络方法对上的字符进行自动识别，BAM网络是由相同元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与上的字符比较，识别出正确的号码。
这种采用BAM网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。