人物の再識別に関しての研究はここ10年で増加しているが、背景が乱雑していることや人間の取るポーズに対する処理など再識別の課題に対処することに焦点を当てている。しかし本論文では、画像の解像度に着目しており、分野における目新しさはないものの、新たな着眼点に目を向けているという新規性があると感じた。

INTACTは比較したすべてのベースラインよりも数値上は優れた値を出している。しかしSRモデルでは、解像度の高い画像の人物再識別の精度が低いという結果も出た。 また高解像度の画像データから訓練することによって、画像SRと人物再帰像の間にある関連性を発見し、その情報を用いてSRモデルの学習を更に行うことで、SRとre-idの互換性を最大化することができる。