연구진은 다양한 환경에서 개인을 식별하는 범용 개인 식별 모델 개발을 위해 UniGeo 프레임워크를 제안했어요. UniGeo는 3D 기하학적 정보를 활용하여 2D 이미지의 공간적 모호성을 해결하고, 옷차림 변화나 시야 변화에도 강건한 식별 성능을 확보해요. Consistency-Aware Reliability Gate를 통해 3D 정보의 신뢰도를 조절하고, 필요시 2D 기반으로 전환하여 성능 저하를 방지하는 방식이 특징이에요.