على الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه مؤخرًا في إعادة تحديد الأشخاص المراقبة (Re-ID)، تظل هذه المهمة تحديًا بصريًا كبيرًا نظرًا لتغير الزوايا المرئية للشخص. تعتمد معظم الطرق الحالية القائمة على الزوايا على تمرير الصور من كل زاوية إلى فضاءات فرعية منفصلة وغير مرتبطة. وتقتصر هذه الطرق على نمذجة توزيع الهوية داخل زاوية معينة، بينما تتجاهل العلاقة الكامنة بين الزوايا المختلفة. ولحل هذه المشكلة، نقترح منهجية جديدة تُسمى \textit{وظيفة الخسارة المُدركة للزاوية مع التماسك الزاوي} (\textbf{VA-reID}). بدلًا من استخدام فضاء فرعي واحد لكل زاوية، تقوم طريقةنا بتمرير الميزات من زوايا مختلفة إلى هايبرسфيرة موحدة، مما يمكّن من نمذجة توزيع الميزات بشكل فعّال على كل من المستوى الهوياتي والمستوى الزاوي. علاوةً على ذلك، بدلًا من اعتبار الزوايا كعلامات صلبة تُستخدم في التصنيف التقليدي للزوايا، نُقدّم تقنية تُسمى التسوية التلقائية المُدركة للزاوية (VALSR)، التي تُعيّن علامات لينة تكيفية لتمثيل الميزات. تُعدّ VALSR فعالة في حل مشكلة الغموض الناتجة عن تعيين العلامات للزمر الزاوية. وأظهرت التجارب الواسعة على مجموعتي بيانات Market1501 وDukeMTMC-reID أن منهجيتنا تتفوق على أحدث الطرق المراقبة لـ Re-ID.