KeyRe-ID es un marco de reidentificación de personas basado en video que aprovecha los puntos clave y realiza un aprendizaje mejorado de la representación espaciotemporal mediante ramas globales y locales. La rama global captura la semántica general de la identidad mediante agregación temporal basada en Transformer, mientras que la rama local segmenta dinámicamente las regiones corporales según los puntos clave para generar características de reconocimiento de partes de granularidad fina. Experimentos exhaustivos en los benchmarks MARS e iLIDS-VID demuestran un rendimiento de vanguardia, alcanzando un 91,73 % de mAP y un 97,32 % de precisión de rango 1 en MARS, y un 96,00 % de precisión de rango 1 y un 100,0 % de precisión de rango 5 en iLIDS-VID. Publicaremos el código en GitHub tras su publicación.