摘要
随着人工智能技术的飞速发展，手写字识别作为模式识别领域的重要分支，其应用范围日益广泛。
传统的识别方法在处理复杂场景下的手写字时，往往面临着识别精度低、泛化能力弱等问题。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，为解决上述难题提供了新的思路。
CNN凭借其强大的特征提取能力，在手写字识别任务上取得了突破性的成果。
然而，CNN模型通常计算量大、参数多，难以直接部署在资源受限的嵌入式设备上。
现场可编程门阵列（FPGA）作为一种并行计算架构，具有高性能、低功耗、可重构等优点，为加速CNN推理提供了理想的硬件平台。
本文综述了基于FPGA的手写字识别神经网络实现方法。
首先，介绍了手写字识别的背景、意义和发展历程，以及FPGA在硬件加速方面的优势。
接着，详细阐述了手写字识别算法的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法，并重点分析了CNN在手写字识别中的应用。
然后，对FPGA实现平台的选择、搭建以及神经网络模型的量化、优化和硬件映射等关键技术进行了深入探讨。
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