近幾年隨著感應卡技術，生物識別技術的發展，門禁系統得到了飛躍式的發展，進入了成熟期，出現了感應卡式門禁系統，指紋門禁系統，虹膜門禁系統，面部識別門禁系統，指靜脈識別門禁系統，亂序鍵盤門禁系統等各種技術的系統，它們在性，方便性，易管理性等方面都各有特長，門禁系統的應用領域也越來越廣。

實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

按設計原理1．一體機（控制器自帶讀卡器）這種設計的缺陷是控制器須安裝在門外，因此部分控制線必須露在門外，內行人無須卡片或密碼可以輕松開門。2．控制器與讀卡器（識別儀）分體的這類系統控制器安裝在室內，只有讀卡器輸入線露在室外，其它所有控制線均在室內，而讀卡器傳遞的是數字信號，因此，若無有效卡片或密碼任何人都無法進門。這類系統應是用戶的。