Проаналізовано наявні підходи до розробки та впровадження адаптивних гіпермоделей у сфері повторної ідентифікації людей. Вони базуються на порівняльному вивченні роботи моделей, застосовуваних на різних наборах даних, охоплюючи як лабораторні сценарії, так і реальні умови експлуатації. Основну увагу приділено оцінюванню ключових показників якості, зокрема точності розпізнавання (mAP, CMC) та швидкості обробки інформації, що дозволяє всебічно охопити ефективність застосовуваних методів. Проведено дослідження, яке зосереджується на аналізі впливу динамічних змін параметрів на результати роботи моделей, а також на вивченні стратегій інкрементального навчання, які сприяють зниженню ризику катастрофічного забування при адаптації до нових умов без необхідності повного перенавчання. Завдяки такому підходу система здатна оперативно реагувати на зміни умов зйомки, наприклад, варіації в освітленні, ракурсах та інших характеристиках, що є критично важливим для систем відеоспостереження.