複数のカメラ視点から同一人物を顔認識を明示的に用いずに識別する能力は、学術界および産業界の注目を集めつつある。現在の主流技術は、注目（attention）ニューラルモデルに基づいている。本論文では、時系列的な注目機構を備えたニューラルネットワークの上に、注目損失に加えて、センター損失（center loss）とオンラインソフトマイニング（Online Soft Mining, OSM）損失を組み合わせたハイブリッド損失関数「Attention and CL loss」を提案する。この提案損失関数を「bag-of-tricks」手法を用いて訓練することで、一般的な人物再識別（Re-ID）データセットであるMARSおよびPRID 2011において、既存の最先端手法を上回る性能を達成した。本研究のソースコードはGitHub上で公開されている。