Forskning om personattribut erkännande har fokuserat på metoder för att beskriva en person i termer av deras utseende. Vanligtvis omfattar detta ett brett spektrum av egenskaper, bland annat ålder, kön, kläder och skor. Även om detta skulle kunna användas i en mängd olika scenarier, tillämpas det i allmänhet på videoövervakning, där attributigenkänning påverkas av låg upplösning, och andra frågor som variabel pose, ocklusion och skugga. Nya metoder har använt djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att förbättra noggrannheten i person attribut erkännande. Många av dessa nätverk är dock relativt grunda och det är oklart i vilken utsträckning de använder kontextuella signaler för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Detta dokument bygger på tidigare forskning genom att föreslå att använda en modifierad ResNet arkitektur med kalibreringar som tillåter oss att träna nätverk som är djupare än tidigare publicerade metoder. Tolkning tyder på att dessa djupare arkitekturer gör det möjligt för nätverket att ta hänsyn till mer kontextuell information, vilket bidrar till att förbättra klassificeringens noggrannhet och allmängiltighet. Vi presenterar experimentell analys och resultat för hela kroppen attribut med hjälp av PA-100K och PETA dataset och ansiktsattribut med CelebA dataset.
Ett sammanhangskänsligt ramverk som använder ett djupare nätverk för att förbättra klassificeringsnoggrannheten och generaliseringen presenteras av REF.
The Deeper, the Better: Analysis of Person Attributes Recognition
{'venue': '2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2019)', 'journal': '2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2019)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}