概要 長期人物再識別（LT-ReID）における服装の変化に対応するため、従来の手法から離れる必要があります。従来のLT-ReID戦略は、主に生体認証ベースとデータ適応ベースの2つに分かれていますが、それぞれに欠点があります。前者は高品質な生体データが不足する環境では機能せず、後者は服装の変化が最小または微妙な場合に効果を失います。これらの課題を克服するため、我々は服装状態認識特徴正則化ネットワーク（CSFRNet）を提案します。この新しいアプローチは、服装状態認識を特徴学習プロセスにシームレスに統合し、服装が完全に変化する場合、部分的に変化する場合、または全く変化しない場合においても、明示的な服装ラベルを必要とせずにLT-ReIDシステムの適応性と精度を大幅に向上させます。我々のCSFRNe...