基于FPGA的單一圖像識(shí)別算法設(shè)計(jì).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)各領(lǐng)域的進(jìn)步有著相當(dāng)大的促進(jìn)作用?，F(xiàn)有的圖像識(shí)別系統(tǒng)，大都是采用PC機(jī)軟件的形式進(jìn)行算法的研究，而未真正用于硬件的實(shí)現(xiàn)，就算通過(guò)硬件實(shí)現(xiàn)的大都是數(shù)字信號(hào)處理器、嵌入式ARM平臺(tái)等系統(tǒng)方案，這些方案的處理器指令大都是順序執(zhí)行的，并不能真正發(fā)揮硬件執(zhí)行的高效性。此外，圖像識(shí)別的算法也相當(dāng)成熟，但缺少實(shí)際的硬件實(shí)現(xiàn)。根據(jù)不同的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，識(shí)別系統(tǒng)的性能和效率會(huì)有所差異。所以，本文通過(guò)FPGA硬件實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別算法

2、對(duì)圖像識(shí)別算法硬件化有著深遠(yuǎn)的意義。
　　本文首先基于受限玻爾茲曼機(jī)的算法，將包含多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的貪心逐層訓(xùn)練學(xué)習(xí)。最頂層采用BP算法進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)的全局微調(diào)，形成了深度置信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并將該方法應(yīng)用于手寫(xiě)體圖像識(shí)別。通過(guò)Matlab編程、仿真與調(diào)試，達(dá)到了非常好的效果。
　　本文具體實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA的單一圖像識(shí)別算法，該方案主要采用AlteraCycloneⅣ芯片，硬件編程基于深度置信網(wǎng)