要約
属性や意味的特徴は、最近数年间にビデオにおける活动认识から顔认証まで、さまざまな分野で注目を集めています。これらの属性を使用するあらゆるアプリケーションにおいて、属性分类器の精度を向上させることが重要な最初的ステップとなります。これまでの多くの研究では、属性が独立していると考虑されてきました。しかし、実际にはそうではありません。浓いメイクとリップスティックを涂っていることなど、多くの属性は非常に密接に関连しています。本研究では、属性间の関系を以下の3つの方法で活用することを提案します：全ての属性间で最も下位の层を共有するマルチタスク深層畳み込みニューラルネットワーク（MCNN）を使用すること、関连する属性间でより上位の层を共有すること、そしてMCNNの上に全属性のスコアを利用し、各属性の最终的な分类を改善するための辅助ネットワークを构筑することです。我々は2つの难易度の高い公开データセットでの结果により、提案手法の有効性を示しています。