本研究では、ドライブレコーダで収集したデータから街中の歩行者とその属性を推定する手法を実現し、道路上の人流情報として活用することを目指している。
本稿では、属性推定手法の精度改善のためのアプローチのひとつとして、撮影時の時刻情報や位置情報を学習・推定時のデータセットに組み込む手法を提案する。
また、初期の手法検討として、実際に撮影された人物画像に対して属性付与したアノテーションデータを分析した結果、時間帯や場所によって、そこにいる人物の属性に傾向があることが確認されたことから、本提案手法による精度改善の可能性が示唆された。