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摘要
摘要
手势识别技术已经逐步成为人类与机器之间的连接桥梁，提高手势识别的
准确率有助于加快人机交互的发展。手势识别对实时性和能效的要求较高，在
边缘设备上部署脉冲神经网络（SNN）处理手势识别可以提高实时性和能效。
而神经网络模型通常计算复杂度高，因此神经网络部署在边缘设备上功耗高且
运行速度慢。考虑到功耗及运行成本，本文研究了基于现场可编程门阵列（FPGA）
硬件加速手势识别算法的设计方案。本文的主要研究内容如下：
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