近年，街頭や商業施設に設置されている防犯カメラを用いて，歩行者の安全管理や顧客行動分析が進められている．しかし，撮影した動画から目視で人物追跡がなされているのが現状である．そのため，防犯カメラの増加に伴い人件費と労働量が増加することから，深層学習により自動で人物を特定する画像処理技術が注目されている．これに関連する多くの研究では，深層距離学習によりカメラ間で同一人物を同定することを目的としている．しかし，照合元に登録済みの人物を認識する前提であるため，未知の人物が登場した場合には識別できない．そこで，本研究では，深層学習で得た人物の特徴量の関係性を機械学習で捉え，既知の人物は同定し，未知の人物は新たに照合元に追加する手法を提案する．これにより，複数カメラ間における人物同定を可能とする．
