Abstract-Recognizing fotgängare attribut är en viktig uppgift i datorseende gemenskap på grund av det spelar en viktig roll i videoövervakning. Många algoritmer har föreslagits för att hantera denna uppgift. Syftet med detta dokument är att se över befintliga verk med traditionella metoder eller med hjälp av nätverk för djupinlärning. För det första introducerar vi bakgrunden till erkännande av egenskaper hos fotgängare (PAR, kort sagt), inklusive de grundläggande begreppen för egenskaper hos fotgängare och motsvarande utmaningar. För det andra inför vi befintliga riktmärken, inklusive populära datauppsättningar och utvärderingskriterium. För det tredje analyserar vi begreppet lärande med flera arbetsuppgifter och flermärkt lärande, och förklarar också förhållandet mellan dessa två inlärningsalgoritmer och erkännande av attribut för fotgängare. Vi går också igenom några populära nätverksarkitekturer som har tillämpats i stor utsträckning i det djupa lärandet. För det fjärde analyserar vi populära lösningar för denna uppgift, såsom attribut grupp, delbaserade, etc. För det femte visade vi vissa tillämpningar som tar hänsyn till fotgängares egenskaper och uppnår bättre prestanda. Slutligen sammanfattade vi detta dokument och ger flera möjliga forskningsanvisningar för fotgängarattribut erkännande. Projektsidan i detta dokument finns på följande webbplats: https://sites.google.com/view/ahu-pedistrattributes/.
Fler egenskapsigenkänningsalgoritmer kan hittas i REF.
Pedestrian Attribute Recognition: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}