ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中ANN要取多少隐藏层最为合适，请做出对比说明

在车牌识别项目中，ANN的隐藏层数目并没有一个固定的标准，需要根据具体情况进行调整。

一般情况下，ANN的隐藏层数目越多，网络的复杂度就越高，可以提取更多的特征信息，但是也容易出现过拟合的情况，导致对新数据的泛化能力较差。因此，需要在训练过程中进行交叉验证，并对不同的隐藏层数进行实验，来确定最合适的隐藏层数。

在车牌识别项目中，ANN的隐藏层数目可以从1层到4层不等，实验结果显示，一般情况下，2层或3层的ANN效果较好，能够提取到较为丰富的特征信息，同时又不会出现过拟合的情况。

此外，还需要注意的是，ANN的隐藏层数目并不是唯一的影响因素，还需要考虑其他因素，如训练数据的质量、数量、输入层和输出层的节点数等等。因此，在进行车牌识别项目时，需要综合考虑多个因素，对ANN的隐藏层数目进行合理调整。