ビデオベースの同一人物判定（Re-ID）は近年注目を集め、大きな進歩を遂げていますが、視覚的に類似したネガティブサンプルのオクルージョン問題と視覚的あいまいさ問題を効果的に克服することは依然として非常に困難です。この論文では、異なるフレームの時間的関係とフレーム内の空間的関係をモデル化することで、新しい時空間グラフ畳み込みネットワーク（STGCN）を提案します。