抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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監視画像では,ソフトバイオメトリック属性は人物再認識の問題における非常に効果的であることが示されている。これら属性の多くは大きく変化するが,これは個々の属性を認識するために設計された手工芸で作られた特徴の数を動機づけた。深学習は分類のための適切な学習特徴の一般的に有用であるが,それは通常最も人物再認識データベースで利用可能なものよりも列車へのより多くのデータを必要とする。本論文では,現在の歩行者属性認識は,複数の属性を同時に認識への利用よりもより深い残留ネットワーク(MAResNet)を提案した。提案したネットワークは効率的であり,正確である。PETAデータセットの属性認識における技術の状態を同時に271FPSの速度で属性を認識する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】