圖像匿名化技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
圖像匿名化技術的實例教程
今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復：圖像識別劃分網格，便可自動獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
代碼介紹
主函數文件
用戶可通過調節結構體里面的參數進行圖像的拾取及單元尺寸的控制，需要注意有以下幾點：
在進行選擇圖像時，只能選擇黑、白兩種顏色的圖像，即黑色區域為劃分網格的區域；
圖像通過
imread函數進行讀取，支持
bmp、
png、
jpg格式；
h_min與
h_max分別控制單元的最小尺寸與最大尺寸；
h_growth表示單元尺寸的增長率，具體含義我解釋不清楚，反正，h_growth越大，網格越稀疏，h_growth越小，網格越密集；
scale與
simplify_tol也是控制網格局部加密的函數，會根據內外輪廓進行適當局部加密。
展開 上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS中數字化重建技術的第二種方法——基于ABAQUS背景網格的圖像映射方法。混凝土圖像前處理部分與第一種方案一致，這里不多做贅述，將處理完成的混凝土圖像通過ABAQUS Image To Part 2D插件進行導入，導入時縮放比例參數（Scaling）設置為0.3，可將分辨率為500×500 px的圖像建立尺寸為150×150 mm的試件模型（0.3 = 150/500）。模型建立后采用EasyCDP Mortar&ITZ插件設置混凝土損傷塑性材料參數，本案例不考慮骨料的損傷破壞。
設置分析步、載荷后建立作業，并在提交作業前采用ABAQUS CDED插件設置混凝土開裂。
提交作業完成模擬分析。
展開 例如，考慮一個匿名化圖像及其原始圖像對，經過圖像標注模型處理后，如果某個概念在匿名化圖像中的置信度值低于其在原始圖像中的置信度值，則對最終mAP分數的影響較小；而如果某個概念僅出現在匿名化圖像中，而未出現在其原始圖像中，則影響較大。
前5和前50個概念的結果如表2所示。
表2：用mAP測量圖像概念一致性（越高越好）
四、總結
本文探討了如何通過深度自然匿名化（DNAT）技術提升匿名化數據的價值，打破了傳統匿名化方法在合規性與數據質量之間的固有權衡。DNAT通過生成自然替換而非破壞像素信息，不僅有效保護了個人隱私，還最大限度地保留了數據的分析價值。
實驗表明，DNAT在圖像分割和內容一致性方面顯著優于傳統匿名化方法，能夠更好地支持后續的AI分析和應用。
展開 1、精準模糊
通過自動且精準地識別圖像和視頻中的人臉與車牌，高度貼合人臉的自然輪廓，僅對車牌字符區域進行處理，最大限度地保留了背景環境的完整性，為分析和機器學習提供了高質量的基礎數據；
2、全身模糊 (Full body Blur)
一種擴展的全身匿名化技術，完整識別行人輪廓，進一步防止通過姿態、服裝、紋身等間接識別到具體個人，提供更全面的隱私保護，適合高敏感度場景如公共場所監控、校園測試等；
3、深度自然匿名化技術 (DNAT）
突破性的圖像匿名化技術，不再是傳統的“遮蓋”，而是“重生”。DNAT通過先進的生成式AI技術，為檢測到的人臉和車牌創建一個全新的、合成的、但外觀完全自然的覆蓋層。
（1）不可逆，真匿名： 生成的覆蓋層是隨機且唯一的，確保原始身份信息無法通過任何手段被逆向工程破解，完全符合全球主流法規的匿名化標準；
（2）保留核心屬性： 在替換面部的同時，DNAT能夠保留原始人物的性別、種族、視線方向、面部表情甚至佩戴物（如眼鏡）等關鍵屬性；
（3）完全支持AI訓練： 經DNAT處理的數據，在用于目標檢測、語義分割等AI模型訓練時，其性能表現與使用原始數據幾乎沒有差異。
四、總結
全球數據法規的協同化與嚴格化已是不可逆轉的趨勢。對于在自動駕駛領域競爭的企業來說，將數據合規從“成本中心”轉變為“戰略優勢”，是在未來獲勝的關鍵。
Brighter AI通過靈活的部署方式（云端、本地、邊緣計算）和具有開創性的生成式匿名化技術，可為全球汽車企業和技術供應商提供了一條清晰的解決路徑。
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上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS
高度貼合人臉的自然輪廓，僅對車牌字符區域進行處理，最大限度地保留了背景環境的完整性，為分析和機器學習提供了高質量的基礎數據；
2、全身模糊 (Full body Blur)
一種擴展的全身匿名化技術，完整識別行人輪廓，進一步防止通過姿態、服裝、紋身等間接識別到具體個人，提供更全面的隱私保護，適合高敏感度場景如公共場所監控、校園測試等；
3、深度自然匿名化技術 (DNAT）
突破性的圖像匿名化技術
海量數據的收集使得新舊企業能夠利用機器學習技術開發新產品并革新舊產品。近年來，數據質量因直接影響了人工智能系統的性能和魯棒性而備受關注。然而，這對通常通過破壞像素信息（如模糊化、馬賽克等）來實現匿名化的方法提出了挑戰，這些方法導致合規性與數據質量之間難以兼得。
我們探索了一種不是簡單移除像素信息，而是對其進行自然替換的深度自然匿名化（Deep Natural Anonymization，DNAT
今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復：圖像識別劃分網格，便可自動獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
