在此给出的是利用基于模板匹配和GVF的BSnake算法准自动提取面状道路的主要函数，程序执行的流程就是按照下面函数的调用顺序依次进行的。试验只需人工在每条道路上选取两个接近的种子点，便可自动提取这条道路。

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 S

手写识别模板匹配法流程图，可以给模板匹配法提供思路(Flow chart of handwriting recognition template matching method)

模板匹配与金字塔相结合的实现过程，参考学术论文流程实现有一定的参考价值(device tree learning of LINUX4.4 based on kernel)