يُوصف الشخص عادةً بصفات مثل الطول، البنية الجسدية، لون الملابس، نوع الملابس، والجنس. تُعرف هذه الصفات بالبيومترية الناعمة (soft biometrics). إنها تربط الفجوة الدلالية بين وصف الإنسان واسترجاع الشخص في مقاطع الفيديو المراقبة. يقترح البحث نهجًا قائمًا على التعلم العميق للتصفية الخطية لاسترجاع الأشخاص باستخدام الطول، لون الملابس، والجنس. يستخدم هذا النهج طريقة Mask R-CNN للتقسيم البكسلي للشخص. يتم من خلالها إزالة الفوضى الخلفية وتوفير حدود دقيقة حول الشخص. يتم ضبط نماذج اللون والجنس بشكل دقيق باستخدام AlexNet ويتم اختبار الخوارزمية على مجموعة بيانات SoftBioSearch. تحقق هذه الطريقة دقة جيدة في استرجاع الأشخاص باستخدام الاستعلام الدلالي في ظروف صعبة.