基于dsp的目标跟踪和检测算法的研究和实现，研究了图像跟踪系统的基本工作原理，以及图像跟踪和相关匹配所使用的一些基本技术。详细介绍了SUSAN算子在边缘检测和角点检测方面的应用。并基于SSCD相似性度量准则提出了一个新的加权的SSCD准则，并对几种度量准则进行对比分析，最后在选取模板和模板更新上选用了多子模板的策略，这样能更有效的减小部分遮挡和旋转带来的影响。

本项目名称是：基于FPGA的指纹识别模块设计。 主要内容为：本模块采用xilinx公司的Spartan 3E系列XC3S500E 型FPGA作为核心控制芯片，通过富士通公司的MFS300滑动式电容指纹传感器对指纹图象进行提取，然后对提取的指纹图像进行灰度滤波、图像增强、二值化、二值去噪、细化等预处理，得到清晰的指纹图象，再从清晰的指纹图象中提取指纹特征点，存入外部FLASH作为建档模板。指纹比对时，采用同样的方法获得清晰的指纹图像，建立比对模板，然后将比对模板与建档模板利用点模式匹配

于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相

于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相