基于双卷积神经网络的行人精细化识别

作     者：王枫 刘青山 WANG Feng;LIU Qingshan

作者机构：南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 

基　　金：江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA520001) 

出 版 物：《中国科技论文》 (China Sciencepaper)

年 卷 期：2017年第12卷第14期

页      码：1578-1582页

摘      要：针对监控场景的行人属性识别问题,提出了基于双卷积神经网络的属性识别方法,给定1幅行人图像,首先对行人的头、上身、下身、鞋、包、帽子等部件采用基于单次检测器(single shot multibox detector,SSD)的深度卷积网络框架进行检测,对于检测出的部件采用VGG-weights(visual geometry group)的深度网络进行精细化的属性识别,如行人的性别、头发长度、衣着款式、背包款式等;最后设计了行人属性识别系统,实现了行人部件的自动检测与属性识别。实验表明,所提出的识别方法性能好、识别度高、系统检测时间短、应用价值高。

主 题 词：目标检测 行人属性识别 卷积神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-2783.2017.14.003

馆 藏 号：203277741...