本稿は、人物再識別（person re-identification）のための高品質な新データセット「Market-1501」を提示する。現在利用されているデータセットには、以下の三つの課題が存在する。第一に、データ規模が限定的である。第二に、ボックス（bounding box）のラベルが手動で描画されており、実世界の運用環境では得られない。第三に、各個人（identity）に対して、一つの正解画像（ground truth）と一つの照合画像（query image）しか用意されていない（閉鎖的環境）。これらの課題を解決するため、提案するMarket-1501データセットは以下の三つの特徴を持つ。第一に、32,000枚以上のアノテーション付きボックスを含み、さらに50万枚を超える干渉画像（distractor）を含むセットを併せ持つため、これまでに公開された中で最も規模の大きな人物再識別データセットとなっている。第二に、Market-1501データセット内の画像は、歩行者検出器として変形可能部分モデル（Deformable Part Model: DPM）を用いて自動生成されている。第三に、本データセットはオープンな環境下で収集されており、各カメラごとに同一の個人に対して複数の画像が存在する。補足的な貢献として、近年の大規模画像検索技術の進展に触発され、教師なしのBag-of-Words記述子を提案する。本研究では、人物再識別を画像検索の特殊な課題と捉え、実験により、提案した記述子がVIPeR、CUHK03、およびMarket-1501データセットにおいて競争力ある精度を達成することを示す。さらに、50万枚規模の大規模データセットにおいてもスケーラブルであることを確認した。