使用FPGA平臺(tái)實(shí)現(xiàn)遺傳算法的圖像識(shí)別的研究設(shè)計(jì)說(shuō)明
資料介紹
利用模板匹配方法,采用基于遺傳算法的圖像識(shí)別技術(shù),完成了對(duì)圖像目標(biāo)識(shí)別的算法驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于該算法的圖像識(shí)別系統(tǒng)的FPGA實(shí)現(xiàn),并在相關(guān)驗(yàn)證平臺(tái)進(jìn)行了硬件仿真與時(shí)序分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明。所設(shè)計(jì)的圖像識(shí)別電路具有較高的識(shí)別精度和較快的識(shí)別速度。
隨著人類探索范圍的不斷擴(kuò)大,圖像識(shí)別扮演著日益重要的角色。圖像識(shí)別方法總體上可分為人工識(shí)別和智能識(shí)別兩部分。人工識(shí)別的突出優(yōu)點(diǎn)在于識(shí)別精度很高,但同時(shí)也存在著十分明顯缺點(diǎn)即需耗費(fèi)大量人力資源,識(shí)別效率較低。為了克服人工識(shí)別的缺點(diǎn)并最大限度地保留其優(yōu)點(diǎn),結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)行圖像識(shí)別逐步成為圖像識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前已有多種人工智能理論和技術(shù)應(yīng)用于圖像識(shí)別及其相關(guān)研究領(lǐng)域,如:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法u、蟻群算法、模糊集理論口等。在早期的研究過(guò)程中,由于圖像識(shí)別算法的復(fù)雜性以及硬件條件的局限性等客觀因素的限制,圖像識(shí)別技術(shù)研究與應(yīng)用的重點(diǎn)是相關(guān)算法的研究及其軟件設(shè)計(jì)應(yīng)用。伴隨著微電子技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展,硬件設(shè)備性能得到極大提升,使得開發(fā)復(fù)雜系統(tǒng)成為可能。近年來(lái),圖像識(shí)別的硬件實(shí)現(xiàn)作為—個(gè)新穎的研究方向被廣泛關(guān)注。
采用模板匹配與遺傳算法相結(jié)合的方法進(jìn)行圖像識(shí)別。在算法驗(yàn)證的基礎(chǔ)上,以Xilinx FPGA為硬件開發(fā)平臺(tái),通過(guò)使用相關(guān)硬件開發(fā)工具,嘗試探索一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別硬件實(shí)現(xiàn)方法。
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