Vi föreslår en metod för att härleda mänskliga attribut (såsom kön, frisyr, klädstil, uttryck, handling) från bilder av människor under stor variation av synvinkel, pose, utseende, artikulation och ocklusion. Konvolutionella neurala nät (CNN) har visat sig prestera mycket bra på storskaliga objektigenkänningsproblem [15]. I samband med attributklassificeringen är signalen dock ofta subtil och kan endast täcka en liten del av bilden, medan bilden domineras av effekterna av pose och synvinkel. Discounting för pose variation skulle kräva utbildning på mycket stora märkta dataset som för närvarande inte är tillgängliga. Delbaserade modeller, såsom poleter [4] och DPM [12], har visat sig fungera bra för detta problem, men de begränsas av ytliga lågnivåfunktioner. Vi föreslår en ny metod som kombinerar delbaserade modeller och djupt lärande genom utbildning pose-normalized CNNs. Vi visar betydande förbättring vs. state-of-the-art metoder på utmanande attribut klassificering uppgifter i okonstruerade inställningar. Experiment bekräftar att vår metod överträffar både de bästa delbaserade metoderna på detta problem och konventionella CNNs tränade på den fullständiga gränsboxen för personen.
Zhang m.fl. härleda olika mänskliga attribut genom att utbilda ett antal delbaserade modeller med pose-normalized CNNs REF.
PANDA: Pose Aligned Networks for Deep Attribute Modeling
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}