新式台灣車牌字體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

以神經風格變換強化傾斜車牌辨識

為了解決新式台灣車牌字體的問題，作者陳麒任 這樣論述：

本論文利用spatial transformer network去學習隱性幾何變換達到車牌校正，並且結合CRNN模型，應用於車牌辨識。在資料增強上面，我們設計了一個台灣車牌產生器以及基於CycleGAN上提出了Class-Consistency CycleGAN (CC-CycleGAN) 的風格變換技術去彌補在真實世界中過少的資料。CC-CycleGAN透過插入類別分類模型幫助神經網路學習如何在風格變換後保有字元特徵，解決了原先CycleGAN上生成的字元破損的問題，並且使用CC-CycleGAN變換後的圖片混合Application-Oriented License Plate (AOL

P)訓練集進行訓練後提高了AOLP 測試集的車牌辨識率。此外，我們提出了分段式訓練的策略去幫助spatial transformer network提高幾何變換的能力並且提高了AOLP 測試集的車牌辨識率。 

基於樹莓派與深度學習實現車牌辨識系統之研究

為了解決新式台灣車牌字體的問題，作者吳悠 這樣論述：

本論文使用樹莓派搭配OpenCV與CNN研究製作辨識台灣新式與舊式兩種的車牌辨識系統，透過OpenCV進行車牌影像前處理成功定位車牌與分割字元後，使用CNN將分割好的字元執行訓練，最後將要辨識的新式與舊式車牌同樣進行前處理並運用訓練好的CNN模組做辨識，於事先連接好的顯示器就可直觀得到車牌的辨識結果。本論文所開發的車牌辨識系統的適用於靜態的車牌影像，由於體積小方便攜帶與不佔空間的特性使其容易擴充與安置於各種環境，而訓練與測試影像的辨識正確率分別為99.87%與99.99%，足以證明卷積神經網路是一個很好的學習與辨識車牌中不同字體的模型。