综述：深度学习在指纹识别中的应用研究进展

这篇综述创新性地提出基于图像区域重要性识别与最优传输(OT)的压缩方法，通过区分关键区域（高保真压缩）与非关键区域（低保真压缩），结合OT映射实现4.5%-7.0%的关键区域重建保真度提升（95%置信区间），兼容传统与深度学习压缩框架（如GANs），为多媒体(VR/AR)场景提供灵活的前背景比例调节方案。

　　

Abstract
随着多媒体技术与虚拟现实(VR)/增强现实(AR)应用的普及，高效图像传输存储需求激增。研究提出一种融合区域重要性识别与最优传输(OT)的创新压缩框架：通过OT算法动态分配关键区域权重，在压缩阶段放大重要区域（如人脸五官），缩减次要区域；解压时通过逆OT恢复图像。实验证明，该方法在保持高压缩率的同时，关键区域重建保真度提升4.5%-7.0%，且兼容传统与深度学习压缩范式。

Introduction
大数据时代面临存储传输瓶颈，现有深度学习方法（如循环神经网络[1]）虽优化率失真权衡，但高压缩比下仍存在质量退化。研究团队突破性地引入OT理论——作为概率度量转换的最优工具，首次将其应用于图像压缩领域，通过CelebAMask-HQ数据集（30,000张1024×1024人脸图像）验证，实现前景背景比例的自适应调控。

Proposed Method
技术路线分四步：

1. 区域分级：基于语义分割（如CelebAMask-HQ标注）划分重要性层级
2. OT映射：采用FFT-OT算法转换图像空间分布，关键区域权重提升
3. 通用压缩：适配JPEG2000/CNN等任意压缩框架
4. 逆向复原：通过可逆OT映射重建图像

创新点在于：

• 框架普适性：支持传统编码与神经网络（如Wasserstein GAN[6]）
• 动态调控：通过OT实现像素级重要性分配，保真度提升显著

Experimental Results
在512×512分辨率测试中，相比基线模型：

• 关键区域PSNR提升2.3dB
• 视觉显著区域（如眼部）细节保留度提高6.8%
• 压缩率可达1:50时仍维持可识别特征

Discussion
该方法突破了"高压缩比-高保真"的固有矛盾，未来可扩展至医学影像（如MRI分区压缩）等领域。研究获国家科技重大专项（2022ZD0117000）及国家自然科学基金（62202426）支持。