摘要：行人属性识别是“AI+安防”战略的重要任务,在视频监控场景起着重要作用,基于此,本文提出了基于注意力机制(Attention Mechanism)的行人属性识别方法。本文主要采用残差网络进行模型设计,为了增加模型对特征的提取效果,在模型中加入了注意力机制,并针对多标签分类的正负样本分类不平衡问题,对损失函数进行了改写。实验结果表明,该算法能够提高模型在属性识别方面的准确率。引言:行人属性识别的目的是在给定人物图像时挖掘目标人物的属性,与HOG、LBP等低级特征不同,行人属性可以看作是高级语义信息,对视角和场景变化等具有更高的鲁棒性。

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