技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的人体属性识别方法，包括如下步骤：步骤S1：利用poselet检测子构建人体部位数据集；步骤S2：根据所述人体部位数据集训练出poselet特征向量；步骤S3：利用所述poselet特征向量通过卷积神经网络训练出人体属性分类器。本发明在人体属性识别中，在视角、姿势、遮挡等多种干扰因素下，能够较为快速准确地定位人体部位，进而结合相应人体部位做属性识别。
技术研发人员：孙杲果;邢爽;杜强
受保护的技术使用者：北京小白世纪网络科技有限公司
文档号码：201610509230
技术研发日：2016.06.30
技术公布日：2016.11.16