I videoövervakning definieras gångegenskaper som semantiska deskriptorer som kön, kläder eller tillbehör. I detta dokument föreslår vi en CNN-baserad ram för återidentifiering av personer med attributstöd för fotgängare. Först utför vi attributet lärande av en del-specifika CNN till modell attribut mönster relaterade till olika kroppsdelar och sammanfoga dem med låg nivå robust Local Maximal Ocurrence (LOMO) funktioner för att ta itu med problemet med den stora variationen av utseendet och placeringen av attribut på grund av olika kroppsposer och kameravyer. Våra experiment på tre offentliga riktmärken visar att den föreslagna metoden förbättrar den senaste tekniken när det gäller attributigenkänning. Sedan slår vi ihop det lärda attributet CNN-inbäddning med ett annat identifierings-CNN-inbäddning i en trillingstruktur för att utföra personens omidentifieringsuppgift. Båda CNN:erna är förutbildade på ett övervakat sätt på attribut respektive personidentiteter, och fortsätter sedan utbildningen med en kombinerad arkitektur för omidentifiering. Vi visar experimentellt att denna sammanslagning av "identitets- och attributegenskaper" förbättrar den övergripande återidentifieringen.
Chen och Al. Inlärt attribut för person genom delspecifika CNN och slagit ihop dem med en annan identifiering CNN inbäddning i en triplet struktur för person re-id uppgift REF.