利用模板匹配方法，采用基于遺傳算法的圖像識別技術(shù)，完成了對圖像目標識別的算法驗證。在此基礎(chǔ)上進行了基于該算法的圖像識別系統(tǒng)的FPGA實現(xiàn)，并在相關(guān)驗證平臺進行了硬件仿真與時序分析。實驗結(jié)果表明。所設計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)點在于識別精度很高，但同時也存在著十分明顯缺點即需耗費大量人力資源，識別效率較低。為了克服人工識別的缺點并最大限度地保留其優(yōu)點，結(jié)合人工智能技術(shù)進行圖像識別逐步成為圖像識別領(lǐng)域的研究熱點。目前已有多種人工智能理論和技術(shù)應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)研究與應用的重點是相關(guān)算法的研究及其軟件設計應用。伴隨著微電子技術(shù)的長足發(fā)展，硬件設備性能得到極大提升，使得開發(fā)復雜系統(tǒng)成為可能。近年來，圖像識別的硬件實現(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)合的方法進行圖像識別。在算法驗證的基礎(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現(xiàn)方法。