随着我国经济和社会的发展，人民生活水平的不断提高，造成机动车辆数量大量增加，由此带来的交通问题日益显著。因此，智能交通系统ITS已经逐渐成为当今交通管理的重要手段。而车牌识别系统作为智能交通系统的基础和核心部分，不仅具有重要的学术研究价值，同时也具有巨大的实用价值。本文针对车牌识别系统中的车牌字符特征提取进行了深入的研究，研究内容主要包括以下三方面：1.针对字符特征提取，分别研究了车牌字符的字符矩阵特征、分块边缘特征以及骨架结构分析特征。深入分析了三种特征提取算法的原理、实现以及优点。2.提出一种基于二级特征提取的车牌字符识别算法。结合字符矩阵特征、分块边缘特征以及骨架结构分析特征这三种字符特征，分别在第一级和第二级字符识别中采用支持向量机SVM算法KNN最近邻特征匹配算法综合实现车牌字符识别。3.采用Matlab科学计算编程语言实现了基于二级特征提取的车牌字符识别算法，并对算法效果进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的字符二级特征能够对相似字符实现比较理想的区分度，对车牌字符的识别率有较大程度的改善，实现了车牌字符的较高识别率。