基于多层次特征与身份信息辅助的行人属性识别方法

摘要

本发明公开了一个新的深度学习网络——多层次特征与身份信息辅助模型MFIA(Multi‑level features and identity assistance)。该模型通过骨架裁剪的方法，放大行人有效区域，去除背景无效信息，并在全局、局部特征提取的同时进行重点区域强调，另外通过行人身份信息辅助行人属性识别，以提高属性的识别能力。实验最终表明，新的行人属性识别模型在Market‑1501‑attribute数据集中取得了较好的性能。