ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中的算法复杂度

车牌识别项目中的算法复杂度取决于所使用的具体算法。下面给出 ANN 字符识别和 SVM 车牌提取的算法复杂度：

1. ANN 字符识别：ANN 算法的时间复杂度与网络规模有关，一般来说，网络中神经元的数量越多，网络的学习能力越强，但计算量也越大。在字符识别中，如果使用的是比较小的网络，复杂度一般是 O(nk) 或 O(n^2)，其中 n 表示输入向量的维数，k 表示隐藏层神经元的数量。

2. SVM 车牌提取：SVM 算法的时间复杂度主要取决于训练样本数量和特征向量的维数。在车牌提取中，一般需要进行特征提取，提取出的特征向量的维数较高，因此 SVM 的时间复杂度比较高，一般在 O(n^3) 到 O(n^4) 之间。

综上所述，车牌识别项目中的算法复杂度与所使用的具体算法有关，需要根据实际情况进行选择。