تهدف عملية البحث عن الأشخاص إلى تحديد موقع شخص مطلوب وتحديد هويته من صور طبيعية غير مقطوعة، وهي مسألة تم دراستها بشكل نشط خلال السنوات الأخيرة. في هذه الورقة، نتعمق في المعلومات السياقية الغنية التي تحيط بالشخص المستهدف من حيث المدى العالمي والمحلي، ونسميها على التوالي السياق المكاني والسياق الجماعي. على عكس الدراسات السابقة التي تعاملت مع النوعين من السياق بشكل منفصل، نستغل كليهما في شبكة سياقية عالمية-محليّة موحّدة (GLCNet) بهدف تحسين الميزات بطريقة مباشرة. وبشكل محدد، نتعلم تضمينات التعرف على الأشخاص (re-ID) والسمات السياقية بشكل متعدد المراحل في آن واحد، مما يؤدي في النهاية إلى ميزات محسّنة وتمييزية لتحسين عملية البحث عن الأشخاص. قمنا بإجراء تجاربنا على معيارين لعملية البحث عن الأشخاص (ألا وهما CUHK-SYSU وPRW)، كما قمنا بتوسيع منهجيتنا لتطبيقات أكثر تحديًا (ألا وهي البحث عن شخصيات على مجموعة بيانات MovieNet). أظهرت النتائج التجريبية الواسعة تحسنًا ثابتًا لنموذج GLCNet مقارنةً بأفضل الطرق الحالية على جميع المجموعات الثلاث. تتوفر الشفرات المصدرية، والنموذج المُدرّب مسبقًا، بالإضافة إلى المجموعة الجديدة من البيانات للجميع عبر الرابط التالي: https://github.com/ZhengPeng7/GLCNet.