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针对监控视频下的行人多属性识别问题,提出一种结合神经网络与关联规则的多分类方法。首先通过Faster-RCNN检测算法与改进的Alex Net多分类网络得到监控视频下行人各个属性的置信度,再采用关联规则Apriori算法对训练数据进行处理,进而结合神经网络分类的置信度和关联规则的处理结果,提出一种对分类置信度进行优化的算法。最后,统计关联规则优化后的某些行人属性准确率。结果表明,将神经网络与关联规则有效结合后可以提升某些属性识别的准确率。