国外的"数字个人身份证件系统"和国内的第二代居民身份证都存储了彩色个人证件照片以提高防伪能力.由于受到存储介质的限制,对照片的压缩要求非常高,通用的静态图像压缩算法不能满足要求,需要我们根据证件照片的特点开发一种专门高效的压缩算法.由于证件照片用途的特殊性,目前比较实用的压缩算法都是基于关注区域的.即按照某种策略提取出照片中对于身份认证最重要的区域(例如整个面部或者部分面部)作为关注区域精细压缩,保留更多的有用信息;对非关注区域采用高压缩比压缩,以节省存储空间.该文根据证件照片各个部分对于身份认证的重要程度,讨论了基于传统关注区域证件照片压缩算法的缺点——不能够突出五官、脸型等包含身份认证最重要信息的区域.在此基础上提出了细粒度关注区域的概念,并给出基于此类关注区域的压缩算法.实验结果表明,基于细粒度关注区域的证件照片压缩算法可以使五官和下颌的综合重建质量达到最优."是否影响人眼辨认"是目前评价证件照片压缩算法事实上的标准,该文对彩色证件照片各种因素对人眼辨认的影响做了定性的分析,结果表明面部的形状和深度信息比颜色信息的影响大.因此彩色证件照片应该在高效压缩颜色信息的同时尽可能多的保留形状和深度信息.利用色彩分量相关性的压缩算法非常适合对单色调图像区域进行高压缩比压缩,而彩色证件照片各个区域的像素点基本属于同一色系,在区域内部采用上述方法压缩将极大的提高压缩性能,因此该文提出了利用色彩分量相关性的彩色证件照片压缩算法.实验结果表明,将上述两种压缩算法相结合——采用基于细粒度关注区域的压缩算法压缩G分量,采用色彩分量相关函数压缩R和B分量——在低码率条件下能够取得比单独使用基于细粒度关注区域的压缩算法更好的压缩效果.