يتناول هذا البحث مشكلة واقعية في مهمة إعادة تعريف الشخص (إعادة التعريف)، وهي إعادة التعريف الجزئي. في سيناريو إعادة التعريف الجزئي، قد تحتوي الصور على ملاحظة جزئية لمشاة. إذا قمنا بمقارنة صورة جزئية لمشاة مع صورة شاملة مباشرة، فإن عدم التوافق المكاني الشديد يقلل بشكل كبير من القدرة التمييزية للتمثيل المتعلم. نقترح نموذجًا جزئيًا يعتمد على الوعي بالرؤية (VPM)، والذي يتعلم اكتشاف مدى رؤية المناطق من خلال الإشراف الذاتي. يتيح الوعي بالرؤية لنظام VPM استخراج خصائص على مستوى المنطقة ومقارنة صورتين مع التركيز على المناطق المشتركة بينهما (التي تكون مرئية في كلتا الصورتين). تحقق VPM فائدة ثنائية نحو زيادة الدقة لإعادة التعريف الجزئي. من ناحية، مقارنةً بتعلم الخصائص العالمية، تتعلم VPM خصائص على مستوى المنطقة وتستفيد من المعلومات الدقيقة. ومن ناحية أخرى، بفضل الوعي بالرؤية، يمكن لنظام VPM تقدير المناطق المشتركة بين صورتين وبالتالي تقليل عدم التوافق المكاني. تؤكد النتائج التجريبية أن طريقتنا تحسن بشكل كبير التمثيل المتعلم وأن الدقة التي تم تحقيقها تضاهي أفضل ما وصل إليه العلم في هذا المجال (state of the art).