分類器が服装に関係ない特徴を獲得できるように、服装ベースの敵対的学習を行うCALを提案した。まず服装の分類を学習させてから、敵対的学習と同一人物の識別の学習を実施する。また、歩容(Gait)認識のFVGデータセットの動画データを使用し、同一人物の情報に加え服装のラベルも付与したCCVIDデータセットを構築した。

バックボーンにResNet-50を使用し、画像ベースのLTCCとPRCCのデータセットで比較評価を行い、従来手法を上回る結果。また、動画ベースのCCVIDデータセットも加えてAblation Studyと特徴マップの可視化を実施している。

新たな学習の枠組みを提案し、識別性能も高いため通ったと考えられる。PyTorch実装とデータセット( https://github.com/guxinqian/Simple-CCReID )が公開されている。