基于FPGA的手写字识别神经网络实现方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写字识别作为人工智能领域的重要分支，在人机交互、文档数字化、模式识别等领域有着广泛的应用。

相较于印刷体字符，手写字符因其书写风格多样、字体变化丰富等特点，识别难度更大，一直是模式识别领域的研究热点和难点。

近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，也为手写字识别技术的发展带来了新的机遇。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，手写字识别技术发展迅速，特别是随着深度学习技术的引入，识别精度和效率得到了显著提高。

国内外学者在基于fpga的手写字识别神经网络实现方法方面开展了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是设计和实现一种基于fpga的手写字识别神经网络，并对其性能进行评估。

主要内容包括以下几个方面：
1.研究手写字识别的相关算法和技术，包括图像预处理、特征提取、分类识别等。

2.研究适用于fpga平台的神经网络结构，设计高效的网络结构，并在fpga上进行实现和优化。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，首先对现有的手写字识别算法和神经网络结构进行研究，分析其优缺点和适用场景。

然后，针对fpga平台的特点，设计一种高效的神经网络结构，并对其进行优化，以提高识别精度和速度，降低资源占用。

在模型训练方面，将使用大规模的手写字数据集对神经网络进行训练，并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种适用于fpga平台的高效手写字识别神经网络结构，在保证识别精度的同时，降低网络复杂度，减少资源占用。

2.研究针对手写字识别神经网络的模型量化和压缩方法，提高模型的计算效率和存储效率，以适应fpga平台的资源限制。

3.搭建基于fpga的手写字识别硬件平台，并对系统进行优化，提高识别速度和效率，降低系统功耗，为手写字识别的实际应用提供一种高效、低功耗的解决方案。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.孙俊,王宇,郭立,等.基于fpga的轻量级卷积神经网络加速器设计[j].电子技术应用,2022,48(11):8-13.

2.李勃,王磊,王春阳,等.面向fpga的cnn手写数字识别系统设计与实现[j].电子测量技术,2021,44(23):133-138.

3.张亚雄,刘辉,马文涛,等.基于fpga的嵌入式手写体数字识别系统设计[j].电子技术应用,2020,46(06):114-118 124.