تهدف البحث عن الأشخاص القائم على النص إلى ربط صور المشاة بوصف لغوي طبيعي. في هذه المهمة، يُعد استخلاص تمثيلات مميزة وتوحيدها بين الهويات والنصوص مشكلة أساسية ولكنها صعبة التحقيق. تعتمد معظم الطرق السابقة على معالجات لغوية إضافية أو تقنيات بصرية لاختيار المناطق أو الكلمات ذات الصلة من المدخلات الضوضائية. لكن هذا يترتب عليه تكلفة حسابية عالية وتكاثر غير متجنب للأخطاء. وبالمثل، فإن استخدام صور التجزئة الأفقية ببساطة للحصول على ميزات على المستوى المحلي قد يضر بموثوقية النماذج. في هذه الورقة، نقدم منهجية جديدة نهائية وفعالة تسمى "التصفية الترابطية البسيطة والقوية" (SRCF)، التي يمكنها استخراج أدلة رئيسية بكفاءة وتوحيد الميزات المميزة تلقائيًا. على عكس الدراسات السابقة، يركز إطار عملنا على حساب التشابه بين النماذج والمدخلات. وبشكل خاص، صممنا نوعين مختلفين من وحدات التصفية (أي مرشحات إزالة الضوضاء ومرشحات القوام) لاستخراج الميزات الحاسمة وإقامة تطابقات متعددة الوسائط. أظهرت التجارب الواسعة أن منهجيتنا تُحسّن من موثوقية النموذج وتحقق أداءً أفضل على مجموعتي بيانات البحث عن الأشخاص القائم على النص. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية عبر الرابط: https://github.com/Suo-Wei/SRCF.