摘要
随着信息技术的快速发展，手写字识别作为人机交互的重要领域，近年来受到越来越多的关注。
而FPGA，凭借其可重构性、并行计算能力以及低功耗等优势，为实现高效的手写字识别系统提供了新的解决方案。
本文首先介绍了手写字识别和FPGA的相关概念，并回顾了手写字识别的发展历程，从传统方法到深度学习方法进行了梳理。
接着，本文重点综述了基于FPGA的手写字识别神经网络实现方法的研究现状，详细分析了不同神经网络结构在FPGA平台上的实现方式、优化策略以及性能对比。
此外，本文还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：手写字识别；神经网络；FPGA；深度学习；硬件加速
1.1手写字识别
手写字识别是指将手写文字图像转换为计算机可处理的文本的技术。
作为模式识别领域的一项重要任务，手写字识别在文档分析、人机交互、智能教育等方面有着广泛的应用。
1.2神经网络
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。
它由大量的神经元节点和连接这些节点的权重组成。
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