연구진은 주야간 시각 차이로 어려운 재식별 문제를 해결하기 위해 프레임워크를 제안했어요.
본 프레임워크는 레이블 없이 시각적 특징과 텍스트 프롬프트를 연결하고, 프로토타입 기반 학습을 통해 주야간 도메인 간 동일 인물 연결을 시도해요.
두 단계 학습 전략을 통해 주야간 이미지를 정렬하고, 도메인별 프로토타입 메모리 뱅크를 구축하여 성능을 향상시켰어요.
실험 결과, 본 프레임워크는 레이블 기반 방식과 유사한 높은 정확도를 달성하며, 주야간 재식별 성능을 개선했어요.