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利用模板匹配方法，采用基于遗传算法的图像识别技术，完成了对图像目标识别的算法验证。在此基础上进行了基于该算法的图像识别系统的FPGA实现，并在相关验证平台进行了硬件仿真与时序分析。实验结果表明。所设计的图像识别电路具有较高的识别精度和较快的识别速度。
随着人类探索范围的不断扩大，图像识别扮演着日益重要的角色。图像识别方法总体上可分为人工识别和智能识别两部分。人工识别的突出优点在于识别精度很高，但同时也存在着十分明显缺点即需耗费大量人力资源，识别效率较低。为了克服人工识别的缺点并最大限度地保留其优点，结合人工智能技术进行图像识别逐步成为图像识别领域的研究热点。目前已有多种人工智能理论和技术应用于图像识别及其相关研究领域，如：人工神经网络算法u、蚁群算法、模糊集理论口等。在早期的研究过程中，由于图像识别算法的复杂性以及硬件条件的局限性等客观因素的限制，图像识别技术研究与应用的重点是相关算法的研究及其软件设计应用。伴随着微电子技术的长足发展，硬件设备性能得到极大提升，使得开发复杂系统成为可能。近年来，图像识别的硬件实现作为—个新颖的研究方向被广泛关注。
采用模板匹配与遗传算法相结合的方法进行图像识别。在算法验证的基础上，以Xilinx FPGA为硬件开发平台，通过使用相关硬件开发工具，尝试探索一种结构简单的图像识别硬件实现方法。
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