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A Realistic Predictor for Pedestrian Attribute Recognition

Specker, Andreas

Abstract (englisch):
The application of video surveillance systems in public areas to ensure public security is becoming increasingly important. A major task when
evaluating the arising amount of video data is to find the occurrences of a person-of-interest on the basis of a testimony. For the comparison of a person’s description with persons in the video data, the attributes of all persons must be recognized automatically. However, typical approaches to pedestrian attribute recognition simply predict all attributes for a person, regardless the visibility of relevant attributes. To address this problem, the concept of realistic predictors is used in this work to determine and improve the reliability of pedestrian attribute recognition.

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000126699
Veröffentlicht am 30.11.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1028-4
ISSN: 1863-6489
KITopen-ID: 1000126699
Erschienen in Proceedings of the 2019 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Hrsg.: J. Beyerer; T. Zander
Verlag KIT Scientific Publishing
Seiten 95-112
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 45
Bemerkung zur Veröffentlichung Technical Report IES-2019-11
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