近年，画像処理による個人識別の市場は急速に拡大している．
現存の一般的な個人識別は，事前に登録されたデータと照合する必要があるため，長期にわたり変化の少ない生体情報を用いることが多い．
一方，服や髪型という情報も一日や一月という比較的短い期間では個人を特定するには有益な情報となり得るが，これらの情報は登録や更新の手間が多いため，利用されることはほとんどないに等しい．
そこで，本研究では，短期的な情報と長期的な情報を効果的に組み合わせる方法を提案する．
本研究の狙いは，生体情報以外の情報を組み合わせ可能にすることで，これまで使用されてこなかった情報が識別性能に貢献する可能性を示すことにある．