人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需

提出一种两阶段的奇异点检测方法。将指纹图像分块，求出各块的方向构成块方向图，并在块方向图的基础上利用邻域方向的分 布分析结合改进的Poincare Index方法来确定奇异点所在的候选区域，对候选区域中的像素再通过计算局部方向变化率来确定奇异点的精 确位置。将此方法用于对FVC2004 DB1_A指纹数据库的图像，实验结果表明这种方法对指纹图像中的噪声有很好的鲁棒性，并且计算简 单快速，易于实现。 -A two-phase singularity detection. Finge

可用于位置指纹定位中的信号恢复和图像处理中的信号恢复(Signal Recovery for Location Fingerprint Location and Signal Recovery in Image Processing)