利用模板匹配方法，采用基于遺傳算法的圖像識別技術(shù)，完成了對圖像目標(biāo)識別的算法驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于該算法的圖像識別系統(tǒng)的FPGA實(shí)現(xiàn)，并在相關(guān)驗(yàn)證平臺進(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)的圖像識別電路具有較高的識別精度和較快的識別速度。

　　隨著人類探索范圍的不斷擴(kuò)大，圖像識別扮演著日益重要的角色。圖像識別方法總體上可分為人工識別和智能識別兩部分。人工識別的突出優(yōu)點(diǎn)在于識別精度很高，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，識別效率較低。為了克服人工識別的缺點(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)行圖像識別逐步成為圖像識別領(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。在早期的研究過程中，由于圖像識別算法的復(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，圖像識別的硬件實(shí)現(xiàn)作為—個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)行圖像識別。在算法驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，以Xilinx FPGA為硬件開發(fā)平臺，通過使用相關(guān)硬件開發(fā)工具，嘗試探索一種結(jié)構(gòu)簡單的圖像識別硬件實(shí)現(xiàn)方法。