複数のカメラで撮影された人物画像から同一人物を見つける人物再同定において、人物姿勢の変化への対処と、新たなデータへの適合が課題とされている。本研究では、大規模データセットで学習された人物の姿勢不変特徴を維持しながら、新たなデータに適した特徴を獲得するモデルを提案する。提案モデルは、FD-GANを用いた姿勢不変特徴抽出器と、追加した複数の畳み込みレイヤーからなるドメイン依存特徴抽出器とで構成される。また、計算量削減のために、追加したドメイン依存特徴抽出器のみ更新を行う転移学習を実施する。複数のデータセットを用いた実験から、提案モデルが優れた転移性を有することを示す。