في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة تُسمى AlignedReID (المطابقة المُحَدَّدة لـ ReID) التي تستخرج ميزة عالمية يتم تعلمها بشكل مشترك مع الميزات المحلية. يحقق التعلم العالمي للميزات فائدة كبيرة من التعلم المحلي للميزات، حيث يقوم بعملية مطابقة/توافق عن طريق حساب المسار الأقصر بين مجموعتين من الميزات المحلية، دون الحاجة إلى إشراف إضافي. بعد التعلم المشترك، نحتفظ فقط بالميزة العالمية لحساب التشابه بين الصور. حققت طريقتنا دقة رتبة أولى قدرها 94.4٪ على Market1501 و97.8٪ على CUHK03، مما يتفوق بكثير على الطرق الرائدة في المجال. كما قمنا بتقييم الأداء البشري وأظهرنا أن طرقتنا هي الأولى التي تتجاوز الأداء البشري على Market1501 وCUHK03، وهما من أشهر مجموعات البيانات المستخدمة في مجال إعادة تعريف الشخص (Person ReID).