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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.

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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