القدرة على التعرف على نفس الشخص من خلال زوايا كاميرات متعددة دون استخدام صريح للتعرف على الوجه تلقى اهتمامًا تجاريًا وأكاديميًا. تعتمد الحلول الحالية على نماذج الشبكات العصبية ذات الانتباه. في هذه الورقة، نقترح دالة الخسارة Attention and CL، وهي هجينة تجمع بين خسارة المركز ودالة خسارة استخراج الأدلة الناعمة المباشرة (OSM)، وتُضاف إلى خسارة الانتباه فوق شبكة عصبية تعتمد على الانتباه الزمني. تُظهر دالة الخسارة المقترحة، عند استخدامها مع مجموعة من التقنيات المُحسّنة (bag-of-tricks) في التدريب، أداءً أفضل من الحد الأقصى الحالي في مجموعتي بيانات التعرف على الأشخاص الشائعتين MARS وPRID 2011. تم إتاحة الشفرة المصدرية للعمل بشكل عام على منصة GitHub.