本研究では、野生環境下での人物検索の問題を調査しています。クエリに無関係な方法で生成されたすべての候補領域と比較するのではなく、クエリと文脈的な手がかりを十分に活用して、画像全体から対象人物の正確な位置特定まで検索範囲を再帰的に縮小する手法を提案します。この再帰的な位置特定を実現するために、ニューラル人物検索マシン（Neural Person Search Machines: NPSM）を開発しました。そのニューラル検索メカニズムのおかげで、NPSMは対象が含まれるより狭い領域へ自動的に焦点を絞ることができます。このプロセスにおいて、NPSMは内部プリミティブメモリコンポーネントを使用してクエリ表現を記憶し、注意制御を行い、他の邪魔になる領域に対する堅牢性を高めます。CUHK-SYSU Person Search データセットと PRW データセットという2つのベンチマークデータセットでの評価により、当手法がmAPおよびトップ1評価プロトコルの両面で現在の最先端技術を超えることが示されました。