本研究提出了一种分布感知遗忘补偿（DAFC）模型，旨在解决长期行人重识别中的知识保留问题。该模型通过跨域共享表示学习和域特定分布整合，显著提升了知识保留能力，实验结果表明其性能优于现有技术。

本研究提出了一种新的无示例终身行人重识别方法DASK，旨在解决灾难性遗忘问题。DASK通过建模和复习旧领域的分布，显著提升了防遗忘和泛化能力，提升幅度为3.6%-6.8%和4.5%-6.5%。

本文提出多种无监督领域泛化方法，解决行人重识别中的源域无标签问题。通过领域自适应、生成对抗网络和聚类策略等技术，显著提升模型的泛化能力和性能，实验结果在多个数据集上表现优异。