本文介绍了终身人物搜索（LPS）的新问题，通过利用前景人物的原型特征和旧域中的难背景提案来促进知识蒸馏和一致性学习，以及使用未标记的人物实例来改善旧域中的区分能力。实验结果表明，所提出的方法在检测和重新识别方面表现出显著卓越的性能，能够保存旧域中学到的知识。