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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司;北京中科研究院;中国科学技术大学

摘要：本公开关于一种身份特征提取模型的训练方法、视频类别识别方法及装置，所述方法包括：获取样本对象的样本视频；对样本视频进行信息提取处理，得到样本图像集、样本初始图像以及样本语音信息；将样本初始图像输入第一教师网络，得到样本空间教师特征；将样本语音信息输入第二教师网络，得到样本时序教师特征；将样本图像集输入学生网络进行，得到样本图像特征；基于样本空间教师特征与样本图像特征之间的差异、样本时序教师特征与样本图像特征之间的差异，以及样本图像特征与样本身份特征标签之间的差异，对学生网络进行训练，得到身份特征提取模型。本公开提高了身份特征提取模型提取对象身份特征的准确率。

主权项：1.一种身份特征提取模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本对象的样本视频，所述样本视频标注了所述样本对象的样本身份特征标签；对所述样本视频进行信息提取处理，得到样本图像集、样本初始图像以及样本语音信息；所述样本图像集包括至少两个样本图像；所述至少两个样本图像为所述样本视频中包括所述样本对象的视频帧，所述样本初始图像为所述样本图像集中任一样本图像；将样本初始图像输入第一教师网络进行目标身体区域的图像特征提取处理，得到样本空间教师特征；所述样本空间教师特征表征所述样本对象的所述目标身体区域的图像特征；将所述样本语音信息输入第二教师网络进行语音特征提取处理，得到样本时序教师特征；所述样本时序教师特征表征所述样本对象在所述样本语音信息对应预设时段内的身份特征；将所述样本图像集输入学生网络进行图像特征提取处理，得到样本图像特征；所述样本图像特征表征所述样本对象的身份特征；基于所述样本空间教师特征与所述样本图像特征之间的差异、所述样本时序教师特征与所述样本图像特征之间的差异，以及所述样本图像特征与所述样本身份特征标签之间的差异，对所述学生网络进行训练，并将训练结束时的所述学生网络作为身份特征提取模型。

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