本論文では、全局特徴と局所特徴を共同で学習する新しい手法であるAlignedReIDを提案します。この手法は、二つの局所特徴集合間の最短経路を計算することでアライメント（alignment）/マッチングを行うため、追加の教師なしでも局所特徴学習から大きな恩恵を受けます。共同学習後、画像間の類似性を計算するために全局特徴のみを使用します。当手法はMarket1501データセットで94.4%、CUHK03データセットで97.8%の首位精度（rank-1 accuracy）を達成し、最先端の手法を大幅に上回っています。また、ヒューマンレベルの性能も評価し、当手法が初めてMarket1501およびCUHK03という広く使用されているPerson ReIDデータセットにおいてヒューマンレベルを超えたことを示しています。