التطابق بين الوجوه في نطاق الأشعة المرئية (VIS) والأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) هو مشكلة صعبة بسبب الاختلاف الكبير في المجالات ونقص البيانات الكافية لتدريب خوارزميات التطابق عبر الأنظمة المتعددة. تسعى النهج الحالية إلى معالجة هذه المشكلة إما من خلال توليد وجوه مرئية من الصور تحت الحمراء القريبة، أو استخراج ميزات ثابتة عبر المجالات من هذه الأنظمة، أو رسم البيانات المتنوعة على فضاء كامن مشترك للتطابق عبر الأنظمة المتعددة. في هذا البحث، نتبع نهجًا مختلفًا حيث نستفيد من التمثيل التغايري المنفصل (DVR) للتطابق عبر الأنظمة المتعددة.أولاً، نقوم بنمذجة تمثيل الوجه باستخدام المعلومات الهوية الأساسية والتغيرات داخل الشخص. من خلال استكشاف الفضاء الكامن المنفصل، يتم استخدام حد أدنى متغير لتحسين التقريب الخلفي للتمثيلات تحت الحمراء القريبة والمرئية. ثانيًا، بهدف الحصول على فضاء كامن منفصل أكثر كثافة وتمييزًا، نفرض تقليل المعلومات الهوية لنفس الموضوع وتقييد ارتباط مرن بين التغيرات في نظامي الأشعة تحت الحمراء القريبة والأشعة المرئية. يتم اقتراح مخطط تحسين بديل للجزء الخاص بالتمثيل التغايري المنفصل والشبكة العصبية للتعرف على الوجوه المتنوعة. يساهم الترويج المتبادل بين هذين الجزأين بشكل فعال في تقليل الاختلاف بين مجالات الأشعة تحت الحmrاء القريبة والأشعة المرئية وتخفيف الانعياز الزائد. أظهرت التجارب الواسعة على ثلاثة قواعد بيانات صعبة للتعرف على الوجوه المتنوعة بين الأشعة تحت الحمراء القريبة والأشعة المرئية أن الطريقة المقترحة حققت تحسينات كبيرة مقارنة بأحدث الأساليب المعروفة.