学习识别行人属性
计算机视觉与模式识别
2015-04-30 v2
摘要
在视觉监控中，由于人脸和身体的近距离拍摄几乎不可得，远距离识别行人属性是一个具有挑战性的问题；相反，仅给定行人的远视角图像帧。在本研究中，我们提出了一种替代方法，利用邻近行人图像的上下文来改进属性推断，相较于传统的基于SVM的方法。此外，我们进行了大量实验以评估背景与前景特征对于属性识别的信息量。实验基于我们新发布的行人属性数据集，该数据集是迄今为止同类中最大且最具多样性的。
引用
@article{arxiv.1501.00901,
title = {Learning to Recognize Pedestrian Attribute},
author = {Yubin Deng and Ping Luo and Chen Change Loy and Xiaoou Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.00901},
year = {2015}
}