在多标签行人属性识别的问题中,为了充分利用标签之间的相关性,解决传统方法识别准确率低和效率慢的问题,提出了一个多标签卷积神经网络。该网络在一个统一的网络框架下识别行人多个属性。把行人的多个属性看作是一个序列,然后构建了一个时序分类模型。提出的方法不仅避免了复杂的多输入MLCNN网络,也不需要多次训练单标签分类模型。实验结果表明,本文方法准确率均优于SIFT+SVM和多输入的MLCNN模型,平均准确率达到了90.41%。
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