交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights is the focus of traffic lights

代码使用C编写，平台为Cortex-M3 系列STM32F107VCT开发板。 用于将ARM ADC通道获取的5s 400Hz双通道信号，共2000*2个， 通过卡尔曼滤波，提取主成分，8组（共16个）个特征，最后将此信号分类成4种。 此源码为其中核心部分，VC测试通过。（不含信号文件和基础源文件）-Code written in C, the platform for Cortex-M3 series STM32F107VCT development board. ARM ADC c

基于dsp的人脸识别，使用harr特征和adaboost级联分类器(Based on dsp face recognition, use the harr feature and the adaboost cascade classifier)