单看错误率分析不出来什么，可能是样本量太少，也可能是别的原因。可以把错误识别的样本拿出来，看看是哪些地方导致的错误，再有针对性的改进。
还可能是特征工程不到位，特征选取的不好，不满足尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性三个要素，说白了就是，大小变了，旋转的角度变了，拍照的时候站的位置不同导致对车牌的透视发生变化了，然后可能就识别不出来了。
所以可以考虑找一个更好的描述特征的方法，比如HoG（方向梯度直方图）。
HoG，简单说就是，相邻的两个像素值做个减法，就可以表示颜色的变化，那么一个像素周围，上下、左右各有两个像素，就可以分别做两个减法，得到两个值，就像力学里两个力可以合并一样，这两个值也可以合并，得到方向，和大小（就是梯度），这样就有了一个像素的特征。
但是特征太多计算量太大，就用统计的方法减少下特征，首先把图片划分成网格的形式，就像是在图像上画围棋线一样，然后每个方格内单独统计一下，方向在0-20角度内的像素的梯度的和是多少，依次类推，就得到了直方图，如果以20度为一个直方的话，那么180度就可以划分成9个直方，也就是9个特征，这样一个方格内的特征数量就与像素的数量无关了，而是固定了的。
然后就是关于HoG的其他手段了，比如为了消除光照变化，可以对特征向量做归一化等。
另外还可以对HoG可视化，在每个方格内，用线的方向和长度代替特征的方向和梯度，最后呈现的效果是ÿ