KeyRe-ID는 키포인트를 활용하여 향상된 시공간 표현 학습을 위한 전역 및 지역 분기로 구성된 키포인트 기반 비디오 기반 사람 재식별 프레임워크입니다. 전역 분기는 Transformer 기반의 시간적 집계를 통해 전체적인 신원 의미를 포착하고, 지역 분기는 키포인트를 기반으로 신체 영역을 동적으로 분할하여 세분화된 부분 인식 특징을 생성합니다. MARS 및 iLIDS-VID 벤치마크에 대한 광범위한 실험은 최첨단 성능을 보여주며, MARS에서 91.73% mAP 및 97.32% Rank-1 정확도를 달성하고, iLIDS-VID에서 96.00% Rank-1 및 100% Rank-5 정확도를 달성합니다. 본 연구 코드는 출판 후 GitHub에서 공개될 예정입니다.